关于信息度量算法的进一步研究

Shannon熵在信息论的发展和应用中起着关键的作用,但是Shannon熵还存在许多局限性。为了更好地克服Shannon熵的局限性,在前人的基础上修改了Shannon熵的公理。用公理化的方法,推导出了有限分布列的离散型随机变量的信息量系,不仅将它推广到连续型随机变量,而且将信息量系的最大信息量定理推广到连续型随机变量,统一了离散型和连续型随机变量的信息度量算法。最后利用得出的结论对连续型随机变量信息熵给出两个验证性算例。     

无线传感器网络CMR路由协议的改进

针对CMR路由协议在簇划分时分簇不均匀、孤立簇首较多等问题,提出新的簇划分算法来进行改进,并给出了算法的实现。改进后的算法选择连通度高的节点优先成为簇首,这样选择出的簇首更加利于簇的管理与维护。节点连通度的获取完全是分布式算法,具有较小的时间复杂度。实验表明,该算法大大降低了孤立簇首的个数,成簇饱和度较高。