[发明专利]一种基于深度学习的车载自组织网路由分簇方法在审
| 申请号： | 201810421092.9 | 申请日： | 2018-05-04 |
| 公开（公告）号： | CN108430089A | 公开（公告）日： | 2018-08-21 |
| 发明（设计）人： | 陈志;龚凯;岳文静;王福星 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04W40/10 | 分类号： | H04W40/10;H04W40/20;H04W84/18;H04W16/22 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 沈廉 |
| 地址： | 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明给出一种基于深度学习的高可靠车载自组织网路由分簇方法，该方法对车载自组织网络路由协议先利用自定义分簇算法对网络节点合理分簇，然后采用深度学习算法对网络节点采集的数据进行融合，最终形成一个低能耗高可靠的分簇协议。本发明能够解决车载自组织网节点冗余数据传输和能量消耗不均问题，减少车载自组织网络节点能量消耗，延长生命周期。 | ||
| 搜索关键词： | 分簇 自组织网络 网络节点 高可靠 自组织 网路 节点能量消耗 分簇算法 分簇协议 节点冗余 路由协议 能量消耗 生命周期 数据传输 学习算法 自组织网 低能耗 自定义 采集 学习 融合 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的高可靠车载自组织网络路由分簇协议方法，其特征在于该方法包含以下步骤：步骤1)对车载自组织网络及相关属性进行部署；对车辆的数量，以及初始的移动速度、传输范围和车辆活动区域大小进行初始化部署；步骤2)汇聚节点执行分簇算法，按照各个车辆的剩余能量的多少划分簇首节点；步骤3)车载自组织网络进入数据传输阶段，利用Softmax分类器对数据进行特征分类并融合同类特征，并将融合数据发送给汇聚节点。
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