基于人工神经网络和量子粒子群优化的无线传感器网络智能分簇路由与数据聚合协议研究

为解决无线传感器网络(WSN)中能量效率低、网络寿命短和数据传输不可靠等问题，研究人员开展了基于人工神经网络(ANN)和量子粒子群优化(QPSO)的智能分簇路由与数据聚合协议(NCRDAP)研究。该研究通过ANN动态选择簇头(CH)，利用QPSO优化多跳路由路径，并结合边缘计算实现双步数据聚合，显著提高了网络能量效率、延长了网络寿命，并降低了通信开销。研究成果为大规模WSN在物联网(IoT)中的应用提供了高效可靠的解决方案，具有重要的理论和实践意义。

　　

随着物联网技术的快速发展，无线传感器网络作为其核心组成部分，在环境监测、智能农业、工业自动化和医疗健康等领域得到了广泛应用。然而，WSN通常由能量受限的传感器节点组成，这些节点需要高效地收集和传输数据到基站或网关。传统协议如LEACH及其变体在分簇和路由方面存在能量消耗不均衡、网络寿命短和数据传输不可靠等问题，限制了WSN在大规模部署中的实际应用。因此，开发一种智能、自适应的分簇路由和数据聚合协议，以优化能量使用、延长网络生命周期并提高数据可靠性，成为当前研究的重要方向。

为了应对这些挑战，研究人员在《Engineering Science and Technology, an International Journal》上发表了一项研究，提出了一种名为NCRDAP的新型协议。该协议结合了人工神经网络(ANN)和量子粒子群优化(QPSO)算法，通过智能分簇、优化路由和高效数据聚合，显著提升了WSN的整体性能。

研究采用了几个关键的技术方法：首先，基于ANN的簇头选择算法，利用节点的位置、能量水平和距离等特征动态选择最优簇头；其次，QPSO用于优化多跳路由路径，减少能量消耗和传输延迟；第三，双步数据聚合机制在簇头和边缘服务器两级进行，有效减少冗余数据并降低通信开销。实验基于MATLAB平台进行，设置了100个传感器节点，分布在100m×100m的区域内，初始能量为10J，数据速率为10Kbps，并采用标准无线电能量模型进行评估。

研究结果通过多个方面展示了NCRDAP的优越性能。在优化网络拓扑方面，ANN驱动的簇头选择和QPSO优化的路由路径形成了高效的能量平衡结构，显著延长了网络寿命。数据聚合性能显示，NCRDAP在边缘计算支持下实现了高达442.84Kbps的聚合数据量，减少了冗余传输。网络生命周期分析表明，NCRDAP的首节点死亡(FND)和末节点死亡(LND)时间分别达到4150轮和5474轮，远超对比协议如LEACH、LEACH-C等。QPSO的收敛分析进一步证实其比标准PSO更快找到最优路由，迭代次数减少约36%。吞吐量比较中，NCRDAP达到56.94Kbps，领先于其他协议。能量消耗方面，NCRDAP总能耗低于20J，而其他协议均在40J以上。包丢失率低至8%，通信延迟仅为1695.17ms，数据传输速率维持在7×10¹⁰bits，通信开销控制在400Kbps以内，均优于现有方案。

研究结论表明，NCRDAP通过集成ANN和QPSO等智能算法，实现了WSN中能量高效、可靠的数据传输和延长网络寿命的目标。其创新点在于动态簇头选择、优化路由和双步聚合的协同作用，有效解决了传统协议的局限性。讨论部分强调，该协议不仅适用于静态网络，还可扩展至动态环境，为未来物联网应用提供了强有力的技术支持。重要意义在于推动了WSN向智能化、自适应化方向发展，具有广泛的工业和应用前景。