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1.
2.
研究了无线传感器网络覆盖优化问题,针对传感器节点随机部署、分布不均,传统覆盖优化算法一般只考虑网络部署后单次优化的问题,提出基于节点冗余和覆盖集冗余的计算方法,用网络的局部特征表征全局特征,改进了网络覆盖模型。并在此基础上提出RGA-D算法,利用遗传算法计算覆盖集,同时考虑节点和覆盖集冗余度,对网络整个生存期进行全局优化。仿真实验表明,RGA-D算法能在活跃节点数和网络覆盖率之间达到平衡,解决了网络生存期后期容易出现覆盖盲区的问题。 相似文献
3.
针对指纹室内定位算法中环境动态变化对Wi-Fi信号的干扰和定位实时性较差的问题,提出一种基于有序聚类和多尺度核主成分分析的Wi Fi指纹室内定位算法.离线阶段采用参考点可检测接入点序列的最长公共子序列衡量相似度,通过有序聚类划分子区域.在线阶段先进行粗定位,选择最优尺度的核主成分分析模型处理子区域指纹数据,使用朴素贝叶斯加权K近邻算法预测目标节点位置.实验结果表明,该算法可有效提升定位精度,86.7%的定位误差在1.2m以内. 相似文献
4.
为提高基于接收信号强度指示(RSSI)室内定位的定位精度,并降低时效性对定位的影响,提出将加权仿射传播聚类(WAP)与广义径向基函数(RBF)神经网络相结合的室内定位算法以及一种指纹数据优化方案.通过高斯分布对指纹数据进行优化;采用熵值法对仿射传播聚类算法的偏向参数p进行均值加权处理,得到粗定位结果;结合广义RBF神经网络得到修正后的定位结果.实验结果表明,该方法在提高室内定位精度的同时,减少了RSSI值的时效性对定位精度的影响. 相似文献
5.
对经典的有限体积方法进行了修正,并用于求解具有间断系数的椭圆型方程.通过增加有限体积方法中通量函数泰勒展开式的项数来提高通量函数的计算精度,对与边界相邻的网格点改用中心差分离散,以使得边界处的精度更高.修正后的方法是有限体积方法和有限差分方法的结合形式.得到了格式二阶逐点收敛并且在界面处具有二阶精度.数值实验表明:新方法较经典有限体积方法中求解间断系数问题的算术平均法和调和平均法更具优势. 相似文献
6.
研究异构无线传感移动网络的节点覆盖优化问题。为了有效提高异构网络覆盖率,在分析了传统虚拟力算法缺陷的基础上,提出了一种将虚拟力影响因子融入微粒群算法,以解决网络全局优化。首先以网络有效覆盖率为优化适度值,建立网络覆盖数学模型,然后计算六边形布局下的虚拟力距离阈值,将其作为影响参照值作用到微粒群中,防止微粒陷入局部极值,从而指导微粒进化,得到最优网络覆盖;最后通过仿真测试算法性能。仿真结果表明,在由骨干节点与普通节点组成的异构网络中,微粒群融合虚拟力优化算法有更加明显的改善网络覆盖率的优势,且得到经过此算法优化的任何随机部署无缝覆盖的最佳节点数量。 相似文献
7.
无线传感器网络节点有限的能量成为目前研究的热点问题之一.数据融合可以通过合并冗余数据来减少需要传输的数据包的数量进而减少节点能量的消耗,将路由技术和数据融合结合起来.在比较了当前几种构建融合树算法的基础上,结合图论的相关知识,提出了一种以图的中心点为树根的融合树生成算法,并通过仿真试验证明了该算法可以通过减少传输过程中数据包的数量来减少网络能量的消耗,从而达到延长网络生命周期的目的. 相似文献
8.
针对无线传感器网络定位中传统的三边测距算法,为了降低算法中每个已知节点均具有发射和接收信号能力而造成的高额成本,提出了已知节点单发射多接收的定位模型,并基于该模型提出了椭圆定位算法.该算法通过刻画未知节点距已知节点可能的椭圆运动轨迹,进而运用牛顿迭代法求解所构造的二次轨迹方程组,实现对未知节点的定位.同时,对定位可能出现的错误进行了概率分析,得出错误概率与锚点个数之间的函数关系.实验定位与传统算法相比降低了实验成本,证明了锚点的线性增加会使错误概率指数趋势减少的特征,最后针对该定位错误问题提出了合理的解决方案. 相似文献
9.
10.