تم انجاز رسالة الماجستير للطالب علي حسين وهيب في قسم الهندسة الالكترونية والاتصالات عن بحثه الموسوم ” تحكم في معدل ارسال البيانات مع الاولوية باستخدام المسيطر العصبي في شبكات الاستشعار اللاسلكية ذات الوسائط المتعددة “وبأشراف د. نادية عدنان شلتاغ وتألفت لجنة المناقشة برئاسة أ.د. محمد زكي فائز وعضوية كل من أ.م.د محمد نجم عبد الله , د. محمد عصام يونس.
وتلخص بحثه بما يلي :
شبكات الاستشعار اللاسلكية ذات الوسائط المتعددة هي شبكات مترابطة لاسلكيا بمجموعة من عقد الاستشعار المزودة بأجهزة الوسائط المتعددة، مثل الكاميرات والميكروفونات. وبالتالي فإن هذه الشبكات لديها القدرة على نقل البيانات والوسائط المتعددة، مثل الفيديو والصوت، الصور الثابتة، والبيانات العددية من البيئة. معظم التطبيقات شبكات الاستشعار اللاسلكية ذات الوسائط المتعددة تتطلب إيصال معلومات الوسائط المتعددة مع مستوى معين من جودة الخدمة. هذه هي مهمة صعبة لأن تطبيقات الوسائط المتعددة عادة ما تنتج كميات ضخمة من البيانات التي تتطلب معدلات نقل عالية ومعالجة واسعة النطاق، معدل نقل البيانات السريع في شبكات الاستشعار اللاسلكية ذات الوسائط المتعددة عادة ما يؤدي إلى الازدحام، والذي بدوره يقلل من جودة الخدمة (QoS) في تطبيقات الوسائط المتعددة. ولمواجهة هذا التحدي، تم اقتراح خوارزمية (NEWPBRC) تهدف لضبط معدل ارسال العقدة وتقليل مشكلة الازدحام الذي يحدث في شبكات الاستشعار اللاسلكية ذات الوسائط المتعددة. الخوارزمية المقترحة تجمع بين المسيطر العصبي (NC) مع خوارزميات (EWPBRC). المسيطر العصبي (NC) يمكنه حساب القيمة المناسبة لمعامل الوزن (λ) المستخدم في خوارزمية الوزن الاسي (EW) لتخمين معدل الارسال الخارج من العقدة الاساسية، ومن ثم، على أساس أولوية كل عقدة تابعة، يتم تعيين معدل ارسال مناسب لها . الخوارزمية المقترحة يمكن أن تدعم أربع اصناف مرور مختلفة وهي، صنف مرور وقت حقيقي (RT)، صنف مرور وقت غير حقيقي، أولوية عالية (NRT1)، صنف مرور وقت غير حقيقي، أولوية متوسطة (NRT2)، صنف مرور وقت غير حقيقي ، أولوية منخفضة (NRT3). المسيطر العصبي تم تعليمه باستخدام خوارزمية التوليد الخلفي(BP)،ثم تم استخدام برنامج MATLAB لمحاكاة خوارزمية التوليد الخلفي (BP). محاكي الشبكات (NS2) استخدم لتقيم اداء الخوارزمية المقترحة (NEWPBRC) . النتائج العملية اظهرت أن الخوارزمية المقترحة يمكن أن تقلل بشكل فعال الازدحام وتحسن معدل ارسال البينات. وعلاوة على ذلك الخوارزمية المقترحة، يمكن أن تعزز جودة الخدمة (َQoS) من خلال تحقيق إنتاجية أفضل، تقليل تأخير الارسال ، وتقيل احتمالية فقدان البيانات.
