基于改进鱼群算法的WSN覆盖优化策略

本文提出了一种基于改进人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化策略.通过对人工鱼群视野范围和步长的自适应调整,提高了算法的寻优精度、收敛速度以及稳定性;再结合WSN网络覆盖的性能,使网络覆盖得以优化.仿真结果表明,改进的人工鱼群算法优化的网络覆盖率比基本人工鱼群算法的网络覆盖率提高了17％.     

混合光无线传感网络节能路由算法优化

为解决混合光无线传感网络节点因自身能量耗尽而过早消亡的问题.结合改进的蚁群算法,对一般混合光无线传感网络节能路由算法进行优化.首先给出节能路由算法的假定条件,设置算法具体应用场景,然后构建混合光无线传感器网络通信能耗模型,最后从引入路径度量,改进前向蚂蚁和返回蚂蚁的信息素更新规则着手,提高传统蚁群算法收敛速度,以减少能...     

基于动态人工鱼群优化的WSN分簇算法

将群智能优化算法引入无线传感器网络分簇路由协议的设计能有效地节约节点能量和提高分簇效率.针对基本人工鱼群算法在运算速度方面的不足,提出了一种基于动态人工鱼群优化的无线传感器网络分簇算法,算法为了同时具有较好的全局搜索和局部寻优能力,更快地得到最优分簇结果,在一次迭代进化中除了考虑人工鱼的觅食行为、聚群行为和追尾行为的寻...     

基于改进萤火虫算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络节点部署不均所导致的网络覆盖率较低问题,以无线传感器网络覆盖率最大化为目标,提出一种基于改进萤火虫算法(IFA)的网络覆盖优化方法。该方法运用佳点集方法初始化种群,提高种群的多样性,奠定全局搜索基础;利用具有非线性指数递减的变形Sigmoid函数作为惯性权重,平衡算法的全局搜索和局部开发能力;采用高斯扰动策略对个体位置扰动更新,避免算法早熟。仿真结果表明,该算法与人工鱼群算法(AFSA)、种子杂交粒子群算法(HSPSO)和混沌萤火虫算法(CGSO)相比,能有效提高网络覆盖率,使节点部署分布更均匀。     

WSN中基于网络覆盖控制算法优化研究

无线传感器网络中,传感器节点的能量不易补充,如何提高能量效率成为了传感器网络研究的重大问题。文章首先分析了经典的无线传感器网络节点调度算法（CPNSS算法）。针对其利用率低,能量不均衡的问题,提出了一种高效节能的无线传感器网络覆盖优化算法（Efficient Coverage—Preserving Node Scheduling Scheme）,并具体介绍了ECPNSS算法设计及其实现过程。最后,将ECPNSS算法应用于LEACH协议,仿真结果表明,ECPNSS算法能有效节省网络能量,延长网络生存期。     

采用入侵杂草优化算法的WSN定位精度提高方法

提高节点定位精度是无线传感器网络无需测距定位算法的关键问题之一。DV-Hop算法作为一种典型的无需测距定位算法也存在精度不高的问题。对此,提出了一种基于改进入侵杂草优化算法的新的定位算法。将算法中的目标函数设为节点定位误差,从考虑传感器节点定位问题转换为全局最优化问题,并利用人工蜂群搜索机制对入侵杂草优化算法进行改进。利用仿真技术对不同算法进行比较,从结果可以表明,本文提出的改进算法能够有效提高算法的定位精度。     

面向智慧园区的WSN路由优化算法

为解决智慧园区中无线传感器网络(WSN)的能耗不均衡问题,构建了路由代价函数,并提出了一种新的能耗均衡路由算法.该算法结合智慧园区中无线传感器网络的特点,综合考虑节点地理位置和剩余能量来构建路由代价函数.传感器节点通过选择其邻居节点中路由代价最小的节点进行数据转发.仿真结果表明,该算法可以有效节约网络能耗,同时延长了网络的生命周期.     

基于改进蚁群算法的高能效WSN协作传输策略*

针对传统传感器网络分簇不均匀,数据传输能耗相对较高的问题,提出了I-CoopACO(Cooperative transmission scheme based improved Ant Colony Optimal algorithm)算法.该算法在协作LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierar-chy)的技术基础上,改进了成簇过程,使得分簇规模更加均匀;在稳定传输阶段,利用节点剩余能量和传输功耗构建启发因子,通过改进的蚁群算法搜索下一跳中继节点获得最优节点,使得传输功耗更低,能耗更均衡.仿真结果表明,在随机分布的感知网络中,I-CoopACO算法减少了传输能耗,均衡了网络负载,延长了网络工作寿命,比协作LEACH算法延长了64.93％的工作寿命.     

基于粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化

传统无线传感器网络覆盖优化方法所选算法的结构不合理,使其覆盖能力、迭代能力和有效性无法维系网络基本功能,为此提出粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化方法。通过构建无线传感器网络认知模型,将网络覆盖优化工作转化成求取目标物体最大覆盖几率问题,使用粒子群算法对模型进行编码,利用模型适应度函数给出的约束值对网络节点位置进行更新,实现对无线传感器网络覆盖率的优化。通过分析仿真实验结论可知,与传统方法相比,该方法具有更强的覆盖能力、迭代能力和有效性。     

面向蚁群机制的无线传感器网络节能路由算法

针对无线传感器网络资源受限、能量约束问题,提出了ESRAC算法.该算法综合PEGASIS算法及蚁群算法的优点,考虑到全网的能量消耗,将能量因子加入到概率选择模型和信息素更新机制中,构造最短路由.并且利用混沌扰动,使蚁群算法跳离局部最优解,避免路由过程中的热点问题.仿真实验表明该算法更好地节约了全网能量,延长了网络的生命周期.     

基于WSN的中央空调智能送风节能系统设计

本文提出了一种基于无线传感器网络的中央空调节能系统,根据传感器感知空调的使用需求,选择送风路径,提高中央空调效率.无线传感器网络节点采用Atmega64单片机为主控芯片,采集空气中的温湿度及人员红外信号.系统采用简化ZigBee协议实现自组织无线网络.解决办公楼、宾馆、医院等人员负荷低的大型建筑空调耗能大的问题.     

WSN安全机制研究

根据WSN协议栈及物理设备层安全现状分析,从密钥管理、安全路由、安全定位、隐私保护四个方面进展安全机制研究,提出无线传感器网络安全研究的方向。     

基于改进LEACH算法的网络能耗优化

在无线传感器网络中,地理环境的制约导致传感器节点的电源有限.传感器网络的路由协议设计中,如何最大限度地降低能耗和延长网络寿命是一个热点问题.针对以上问题,提出了一种改进的低功耗自适应集簇分层型协议(low energy adaptive clustering hierarchy,LEACH),采用分簇机制,在网络中选择...     

引入移动数据收集器的WSN节能策略

在无线传感器网络中引入移动数据收集器可以减少因数据远距离传输带来的能量消耗,在层次型无线传感器网络中,移动数据收集器只需要访问所有的簇头节点就可以收集到全网数据。为了防止簇头节点在移动数据收集器到来之前因存储空间不足发生溢出,提出了最大化缓存机制(Time Highest-Overflow-Based Mechanism,THM)算法,将每个簇内所有节点的存储空间合并成大空间的虚拟存储器。实验结果表明,THM算法能够有效地延长网络的生存时间。     

基于WSN覆盖问题及自愈算法的研究

针对无线移动传感器网络的覆盖控制问题,在机会网络环境模拟器ONE的基础上进行模拟器模块的添加和修改,实现了三种覆盖控制算法,并比较了算法的性能,最后选择虚拟力覆盖控制算法进行进一步分析。通过实验研究输出采样间隔、模拟采样间隔、节点通信半径、虚拟力距离阈值等参数对覆盖控制的影响,并分析得知虚拟力距离阈值的调整可以控制传感器网络节点之间的疏密程度,进而通过减少重叠区域实现覆盖率的增加。最后进行实验分析验证了算法改进的可行性和有效性。     

基于混合人工蜂群策略的改进DV-Hop定位算法

为了减小DV-Hop算法在无线传感器网络节点定位中的误差,提出了一种基于混合人工蜂群算法的改进算法。该算法结合了粒子群算法收敛速度快和蜂群算法搜索能力强的特性,首先通过DV-Hop算法估计锚节点与未知节点之间的距离,然后采用粒子群算法计算未知节点的初始位置,最后利用蜂群算法进行迭代求精,从而实现基于不同距离测量方法的总体优化。仿真结果表明,改进算法的定位精度较DV-Hop算法和基于粒子群的定位算法有明显改善。     

一种基于二进制差分算法的WSN多约束路由算法

针对无线传感器网络(WSN)中多约束路由算法问题,侧重考虑WSN在军事应用中的主要约束因素,利用二进制差分(BDE)算法良好的鲁棒性和记忆性,提出了一种基于BDE算法的路由算法。仿真实验表明该算法提升了寻找最优路由的时间,减少了网络的能耗,是一种有效的寻优方式。     

WSN地理位置路由算法研究

 针对WSN位置路由算法中的距离和角度选取问题,本文研究了四种组合选取策略,并通过NS2仿真进行验证。结果表明：综合考虑角度和距离选取策略优于单一考虑角度或距离选取策略;对节点数较少的网络,采用先角度后距离策略;对节点数较多的网络,采用先距离后角度策略,更能有效地提高WSN网络能量有效性。     

基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络能够进行传感器的数据收集和传输,为用户提供多元信息,在不同的领域都具有广阔的应用前景,但无线传感网络的路由研究没有动态的拓扑结构以及全地址机制,并且资源有限,因此需要新的无线传感器路由算法进行支持.本文提出了基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由算法,将改进的蚁群算法的自组织、动态和多路径等特性结合到无线传感网络路由研究中,用仿真实验进行分析表明该算法在网路平均能耗方面的显著改善,并证明其基本满足无线传感器网络的设计目标.     

基于PSO优化模糊C均值的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络节点能量有限、负载不均衡的问题,提出了一种基于粒子群优化模糊C均值的分簇路由算法POFCA.POFCA分别从成簇阶段和数据传输阶段进行了优化.成簇阶段,首先使用粒子群优化算法优化模糊C均值算法,克服了模糊C均值对初始聚类中心的敏感,并根据节点剩余能量和相对距离动态更新簇首,平衡簇内负载.数据传输阶段,...