一种基于强化学习的SDWSN最优路径计算方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于强化学习的SDWSN最优路径计算方法，属于软件定义无线传感网络领域。该方法包括：S1：结合节点位置和时延信息，构建网络节点能耗估算模型，并根据该模型估算所有节点的能耗速率；S2：根据能耗和节点密度空间的相关性，采用动态半径的簇头选择算法，计算出事件区域需要选取的簇头节点数k；同时选取k个副簇头节点作为簇头节点的簇内数据转发节点；S3：采用基于强化学习的最优路径选择算法，计算传输的最优路径。本发明能有效提高生存周期、均衡网络能耗和提高数据包传输率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于强化学习的SDWSN最优路径计算方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114501576A
申请号 ：
CN202210107090.9
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-01-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
谢昊飞吴禹霜杨登鑫范祥林李星辰
申请人 ：
重庆邮电大学
申请人地址 ：
重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号
代理机构 ：
北京同恒源知识产权代理有限公司
代理人 ：
廖曦
优先权 ：
CN202210107090.9
主分类号 ：
H04W40/10
IPC分类号 ：
H04W40/10 H04W40/32 H04L45/00
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04W 40/10
申请日 : 20220128
申请日 : 20220128
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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