无线传感器网络中的覆盖优化算法

针对现有覆盖算法存在早熟、收敛性差以及易陷入局部搜索等缺点,结合三峡库区水质监测的应用环境,提出一种无线传感器网络覆盖优化算法。基于带收缩因子的粒子群优化模型,利用混沌Tent映射产生的混沌序列代替模型原有的随机参数,并将聚集度指标作为判定条件,实现参数的自适应调整。实验结果表明,该算法能提高网络覆盖率。     

无线多媒体传感器网络混合虚拟势场覆盖研究

主要研究无线多媒体传感器网络的模型优化和区域覆盖增强问题.首先从多媒体传感器节点具有方向性的感知特性出发,针对视频可接受清晰度问题,设计了一种改进的扇环感知模型,并以此为基础对无线多媒体传感器网络(WMSN)中区域覆盖增强问题进行研究.其次,采用混合虚拟势场对WMSN 的区域覆盖进行增强,质心在虚拟势场产生的引力和斥力作用下运动.算法针对传统虚拟势场可能出现因局部极小而导致覆盖优化效果降低的问题改进了斥力函数,引入邻居节点共同覆盖率辅助节点感知方向的调整.并在传感器节点迭代完成后引入边界斥力,以进一步优化边界节点的利用率.最后通过一系列的模拟仿真实验和效率对比表明了算法的有效性.     

RCEA:一种高效节能的传感器网络规则覆盖增强算法

解决网络在随机部署的情况下如何能有效地保证最少节点完全覆盖的优化部署问题。从覆盖优化入手,分析了具有最大覆盖效率的网络拓扑结构,提出一种基于虚拟力的规则覆盖增强算法RCEA(regular coverage-enhan-cing algorithm)以实现该拓扑结构。算法以螺旋扩散优化路径为指导,通过虚拟力影响节点部署,引入能耗均衡因子,在增强整个传感器网络覆盖的同时,降低网络平均能耗。一系列仿真试验验证了该算法的有效性。     

混合无线传感器网络节点覆盖优化

为了解决混合无线传感器网络的节点覆盖率低的问题,提出了改进粒子群的混合无线传感器网络节点覆盖迭代优化算法.在该算法中,首先将混合无线传感器网络节点覆盖模型转化为在网络系统中动态的求覆盖率最大值的节点部署位置寻优问题;然后提出利用改进粒子群算法对节点覆盖优化方案进行粒子及其权值映射,并依据粒子粒距聚类度和粒子信息熵对粒子权值进行调整,再依据粒子适应度值对粒子局部最优值和全局最优值进行更新;最后迭代地对粒子的位置和速度进行计算,输出具有最优覆盖率的节点部署方案.仿真结果证明,该算法能够有效的提升网络覆盖率,且算法的收敛速度快.     

基于粒子群优化的视频传感器网络覆盖增强算法

以提高视频传感器网络的覆盖率为目标,针对摄像机的有向感知特性,提出了一种基于改进粒子群优化的视频传感器网络监控区域增强算法。通过分析监控区域中摄像机部署位置关系及有向感知性,构建了反映摄像机相互作用的虚拟力,并引入了基于虚拟力的粒子群导向因子。基于该导向因子,粒子群算法能够有导向地逐步快速地接近优化目标,避免了反复调整过程,提高了优化速度。一系列仿真结果验证了该算法能够在复杂的监控区域场景下大幅提高覆盖率,其性能优于传统方法。     

无线传感器网络k重覆盖优化策略

为了实现无线传感器网络k重覆盖范围的最大化,提出了一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略,提高了k重覆盖率,进而提高节点的利用率,延长无线传感器网络的寿命。同时,在保证网络覆盖精度的前提下,选择最合适的参数,这样既保证了最优的覆盖结果又最大限度地节约了计算量,延长了网络的寿命。通过仿真实验分析了粒子群算法的相关参数对覆盖性能指标的影响。实验结果表明,基于粒子群算法的k重覆盖策略有效地优化了网络的k重覆盖性能。     

半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法

针对三维无线传感器网络区域中节点覆盖的问题,提出一种半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法（3D-CAAR）。该算法利用虚拟力作用实现无线传感器网络的节点均匀部署,同时结合传感器节点的半径可调覆盖机制,判断节点与被覆盖区域中目标点之间的距离。引入能耗阈值,使得节点根据自身情况调节节点感知半径,从而降低无线传感器网络的整体能耗,提高了节点利用率。最后,通过与传统基于人工势场的三维部署算法（APFA3D）、基于与未知目标精确覆盖的三维算法（ECA3D）仿真实验对比,3D-CAAR的事件集覆盖效能明显较高,能有效解决三维无线传感器网络中对目标节点的覆盖问题。     

基于混沌粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化

为了改善传感器节点随机部署时的不合理分布,提高网络覆盖率,以网络覆盖率为优化目标,提出了基于混沌粒子群的无线传感器网络覆盖优化算法。该算法利用混沌运动的遍历性和随机性,克服了粒子群算法后期陷入局部最优的缺点。仿真结果表明,该算法比基本粒子群算法具有更好的覆盖优化效果。     

无线传感器网络中的覆盖优化算法研究

针对无线传感器网络中经典的覆盖保持节点调度算法（CPNSS）查找冗余节点效率不高的问题,考虑实际传感器网络中节点感应半径不相同的情况,提出一种推广的高效覆盖优化算法（GECPNSS）。建立扩展节点网络模型,分析多种节点位置关系,对中心角计算法进行扩展改进,并从活动节点数、平均覆盖度方面比较算法的性能。仿真实验结果表明,在保持初始覆盖的前提下,GECPNSS能更有效地提高冗余节点判定效率、扩展算法适应面。     

分布式无线传感器网络度覆盖算法

传感器节点在高密度部署和满足一定覆盖条件下,有效地进行覆盖控制和减少能量消耗以及延长网络生命周期是无线传感器网络研究的重点课题,为此,提出一种分布式的度覆盖算法。该算法利用贪心算法和几何图形学相关理论知识对覆盖区域关键节点进行优化覆盖,通过节点状态调度机制转换,可以有效地降低网络能耗,提高了节点覆盖性能的同时优化了节点的数量。仿真实验结果表明,该算法能够以较小的代价提高整个网络的生存周期,有更好地适应性和稳定性。     

无线传感网络覆盖的多步长粒子群优化研究

为了改善无线传感网络的网络性能,提高网络的覆盖率,实现网络覆盖范围的最大化,延长网络寿命,在多步长粒子群算法的基础上提出以网络覆盖率为优化目标的覆盖优化策略。该策略针对不同的个体情况改变粒子的最大飞行速度,实现粒子的多步长搜索,有效地解决了粒子群算法容易出现的早熟问题。仿真实验表明,与粒子群算法相比,多步长粒子群算法的有效覆盖率由74.76%提高到82.66%,到达收敛的迭代次数由360次减少到283次,收敛速度提高了21.4%。因此多步长粒子群优化策略比粒子群算法在无线传感网络覆盖优化上具有更好的效果。     

基于时间同步的无线传感器网络覆盖控制优化算法*

为了实现网络覆盖控制的优化,减少能耗,提出了一种分布的、高效节能、与节点位置无关的传感器网络覆盖算法。在该算法中,节点与邻居交换信息,并通过能量大小竞选工作节点,节点根据自身与工作节点的距离判断决定进入工作状态或休眠状态,并采用在生成树中广播时间同步算法使工作节点网络达到时间同步。仿真结果比较表明,该算法能够明显减少工作节点数,从而减少能量消耗,延长网络寿命。     

无线多媒体传感器网络QoS路由算法研究

由于廉价的CMOS摄像头、麦克风的出现,以及对含有丰富信息的图像,视频和音频信息需求导致了无线多媒体传感器网络-(WMSN)的出现.WMSN具有资源有限、可变的信道容量、数据高度冗余等特点,使得WMSN的QoS路由具有极大的挑战性.提出了一种基于Mesh结构的WMSN,并在该结构体系下,提出了一种基于蚁群算法的QoS路由算法.实验研究表明,蚁群算法具有不依赖全局信息的优点,具有应用于WMSN的前景.实验同时表明,决定蚁群算法收敛速度以及会影响传感器网络性能的一些关键参数较难确定,需要进一步研究.     

无线传感器网络的覆盖控制

覆盖控制作为无线传感器网络中的一个基本问题,在国内外已经取得了一些研究成果。根据不同的性质,覆盖控制问题可以划分为不同的类型(如,静态覆盖和动态覆盖、确定性覆盖和随机性覆盖)。主要针对静态覆盖(区域覆盖、点覆盖、栅栏覆盖)问题中一些典型算法,分类进行了描述,并比较了它们之间的优缺点,最后,指出了需要进一步的研究工作。     

基于混沌量子粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化

针对传统粒子群算法在求解无线传感器网络覆盖问题上存在的收敛速度慢、易陷入局部极值等缺陷,以提高传感器网络覆盖率为主要优化目标,提出了基于量子粒子群和Logistic混沌映射相结合的优化算法CQPSO。该算法基于量子δ势阱模型,同时引入精英个体适应值方差的早熟判断机制,提高了搜索效率。仿真结果表明,对比基本粒子群、混沌粒子群以及量子粒子群三种算法,该算法在覆盖率、均匀度以及平均移动距离指标方面具有更好的覆盖优化效果。     

一种适用于多媒体传感器网络的图像拼接算法

为充分利用有限的资源产生高分辨率、宽视角图像,考虑到相邻无线视频节点之间的信息冗余性,提出一种适用于无线多媒体传感器网络的图像拼接算法。使用分块搜索算法进行图像配准以降低能耗,改进绝对差值和算法以提高图像配准的精度,并使用渐进渐出的加权平均算法对图像进行缝合,图像拼接之后与基站间的通信量减少,可以有效降低网络负载。仿真实验结果表明,所提出的算法在保证一定图像配准精度和图像质量的情况下,计算复杂度较低,可以有效节约能量。     

面向无线多媒体传感器网络的JPEG 2000图像编码算法

在资源受限的无线多媒体传感器网络(WMSNs)中进行图像编码和传输需要综合考虑能量消耗、压缩率和图像质量三者之间平衡的图像编码方案。对基于离散小波变换的图像编码算法的能耗进行建模分析,提出了一种适用于WMSNs的能量有效的JPEG 2000图像编码算法,根据网络条件和图像质量的限制,使用查找表来选择适当的量子化层级和小波变换层级以减少能量消耗。并采用半可靠的方案进行图像传输,节点根据剩余能量和数据优先级来决定转发或丢弃。仿真实验结果表明:所提出的方法能够在保证所要求图像质量的情况下,有效地降低无线传感器节点的计算和通信能耗。     

无线传感器网络中基于虚拟力的覆盖算法

在无线传感器网络的很多应用场景中,大量的传感器节点被任意播撒在被监测区域内,形成很多覆盖空洞,对无线传感网络的感知、监测和数据采集能力造成很大影响。为了解决无线传感器网络中的覆盖问题,提出了一种基于虚拟引力的覆盖算法。首先,根据虚拟引力产生的约束条件和引力大小,一种扩大网络覆盖范围的算法被提出,算法分析证明这种算法能够减少覆盖空洞;第二,提出了维持邻居节点连通性的方法;第三,提出一种覆盖感兴趣区域的算法。仿真结果表明,这种算法既能提高网络的覆盖能力,又能减少传感器节点的移动距离。     

基于激素调节的传感器网络覆盖算法*

人体内环境的平衡是由各种激素的相互作用来协同调节和控制的,根据抽象出的激素作用机理,提出了一种基于激素调节的传感器网络覆盖算法(HCA),该算法是完全分布式的,节能的传感器网络覆盖算法,算法中节点状态(sleep或active)的选择通过激素来调节和控制,即通过给邻居节点发送激活荷尔蒙或抑制荷尔蒙来刺激或抑制邻居节点成为active状态。仿真实验表明,与DELIC和UC算法相比,该算法既能有效地保证区域覆盖,又可以使得active状态的节点尽可能少。