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基于烟花爆炸式混合蛙跳算法的LoRa网络参数分配策略
文献摘要：
为了改善LoRa传输过程中的干扰冲突问题,提出了一种基于烟花爆炸式混合蛙跳算法的LoRa网络参数分配策略.首先,针对混合蛙跳算法存在易早熟、易陷入局部最优等不足,改变分配种群方式,同时引入反向学习、自适应烟花爆炸机制和高斯变异算子提高算法的搜索性能.其次,以最大化节点平均传输成功率为优化目标,并将接收灵敏度作为约束系数,保证信息能够被接收的前提下分配最佳参数.仿真结果表明,所提的分配策略优于其他分配方案,能显著降低节点碰撞概率,提高节点信息接收率.
文献关键词：
物联网;LoRa网络参数分配;混合蛙跳算法;反向学习;烟花爆炸
中图分类号：
作者姓名：
周超;章辉;杨茂恒;郑天宇;姜美君
作者机构：
南开大学天津市光电传感器与传感网络技术重点实验室,天津 300350
文献出处：
引用格式：
[1]周超;章辉;杨茂恒;郑天宇;姜美君-.基于烟花爆炸式混合蛙跳算法的LoRa网络参数分配策略)[J].电讯技术,2022(06):795-801
A类：
B类：
烟花爆炸,爆炸式,混合蛙跳算法,LoRa,网络参数,分配策略,输过,早熟,局部最优,优等,配种,反向学习,爆炸机,高斯变异,变异算子,搜索性能,传输成功率,优化目标,接收灵敏度,信息能,最佳参数,分配方案,碰撞概率,高节,节点信息,信息接收
AB值：
0.343536
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