基于蚁群算法的传感器网络节点部署设计

传感器网络节点的人工部署是一类重要的应用方式,为了解决传感器网络节点部署位置的优化问题,提出了基于蚁群算法的传感器网络节点部署设计算法Easidesign.针对蚁群算法在解决传感器节点部署的扩展性问题,提出了贪婪策略、额外信息素蒸发机制等改进方法.Easidesign算法最大特点是充分考虑到当sink节点处于不同位置时对传感器节点部署设计的影响,并且能保证每个部署的节点与sink的连通性,因此Easidesign具有很大的实用价值.通过大量仿真与实验,不仅证明了算法的有效性,而且给出了如何设计算法中的关键参数等问题.     

基于改进PSO的WMSNs覆盖增强算法

对无线多媒体传感器网络(WMSNs)的覆盖增强问题进行了研究.在WMSNs网络中,视频、图像节点的视角范围有限,只能监控周围的部分区域.由于节点数量众多、部署方式受限等原因,网络中往往存在大量的监测重叠与监控盲区,需要对各节点的感知方向进行优化,以提高网络的监控质量.文中基于有向感知模型,提出了一种覆盖增强算法MCE.MCE对各节点的感知方向进行调整,并使用了改进的PSO算法来计算求解.仿真实验表明,MCE算法能够有效地提高网络的覆盖率.     

基于进化优化的移动感知节点部署算法

 移动传感器网络中节点部署优化直接影响到网络的能量消耗、对目标区域监控的性能及整个网络的生命周期.本文从网络覆盖和能量消耗两个方面,采用多目标优化对节点部署问题建模,并从集中式角度给出了节点部署问题的遗传算法求解过程.针对一类初始中心部署模型进行实验验证,并和基于向量的算法(VEC)、基于维诺图的算法(VOR)及基于边界扩张虚拟力算法(BEVF)进行性能对比,证明了该算法在大多数情况下可使传感器网络对目标区域的覆盖率最大化,同时保证了网络的连通和网络能耗最小,进而延长了网络的生命周期.     

无线传感器网络节点的三维质心定位算法研究

由于无线传感器网络中的节点初始位置并不固定,所以需要利用合理的定位算法进行无线传感器网络的节点位置的确定。而利用三维质心定位算法,可以通过假设锚节点和利用三维坐标系来进行曲面三维体的确定,从而将三维体的质心当做是未知节点进行位置的计算。因此,基于对这一算法的认识,本文对无线传感器网络节点的三维质心定位算法进行了研究,并对其性能进行了分析,从而为关注这一话题的人们提供参考。     

果蝇启发的水下传感网部署算法

在三维水下传感器网络中,恶劣的环境容易导致传感器节点失效,网络拓扑不稳定.考虑到实际水环境中存在障碍物及边界,提出一种果蝇群启发的水下传感网部署算法.该方法以网络重连通为约束条件,首先利用果蝇群的觅食行为求解节点移动位置,同时加入欧琼鸟飞行机制保持移动过程中网络拓扑的相对稳定性,最后采用障碍物局部感知移动模型进行避障.结果表明,该算法可以躲避障碍物,提高覆盖和连通,减少网络能耗.     

基于拟物力导向的量子粒子群优化算法的WSN节点部署研究

节点部署是无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)设计的一个重要方面,它将会影响网络的有效覆盖,连通性和能耗。粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)可以提高目标区域无线传感器网络的覆盖率。然而该算法在优化过程中易早熟收敛,影响覆盖的优化效果,并且算法复杂度较高。针对该问题文章在量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,简称QPSO)的基础上,结合拟物力导向的思想,提出了基于拟物力导向的量子粒子群优化算法。通过仿真实验得出,该算法加快了粒子的收敛速度,提高了WSN的覆盖率,同时算法的复杂度降低。     

基于全网休眠的ZigBee网络节能算法

无线传感器网络节点一般由电池供电而且部署后需要长时间工作,这就导致节点的能量成为网络运行的瓶颈。针对无线传感器网络节点能量受限的问题,提出了一种基于全网休眠的节能新算法。该算法使终端节点、路由节点和汇聚节点都能得到休眠,从而为网络中每一种节点节约能量;同时,为路由节点设计了长、短两种休眠策略,在不影响数据收发的前提下减少能耗。基于CC2630芯片的实验结果表明:与现有相关算法相比,该新算法使节点能耗降低10%。     

一种新的异构无线传感网覆盖优化算法

针对异构传感器节点在网络初期部署中产生大量覆盖面积冗余的问题，结合相关几何图形知识，以提高网络覆盖率、改善节点分布均匀度为优化目标，提出一种基于节点定向移动来减少节点两两之间覆盖冗余面积的网络覆盖优化算法。算法预先设立判定门限，通过判定两两节点之间覆盖冗余面积与设定门限的大小关系，对节点实施有向性偏移，逐一减少节点之间的覆盖冗余面积。理论分析与实验仿真证明，该算法能够有效提高异构传感器网络部署中的覆盖率，优化节点分布均匀度将近8.7，尤其在大型传感器网络的节点部署中具有极强实用性。     

三维水下传感器网络覆盖优化算法

针对三维水下传感器网络模型,对水下传感器网络的覆盖优化问题进行了描述,提出利用虚拟势场算法CAT（coverage-enhancing algorithm for three-dimensional sensor networks）调整水下传感器节点与浮标节点间缆绳的距离,逐渐消除网络中的感知重叠区域和覆盖盲区,进而实现整个水下传感器网络覆盖增强.在仿真实验中,通过CAT算法与ETG算法的比较,验证了CAT算法的有效性.     

基于改进混合粒子群算法的无人机充电路径规划方法

无线可充电传感器网络(Wireless Rechargeable Sensor Networks, WRSNs)是由若干个可无线充电的传感器节点自组织形成的网络。利用无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)作为移动电源,对WRSNs网络中传感器节点进行充电,将无人机飞行能耗联合传感器节点充电量作为优化目标,提出一种惯性权重线性递减混合粒子群算法,对无人机的充电路径进行规划。仿真验证表明,相比传统的粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法,该算法在收敛速度、无人机飞行能耗以及传感器节点充电量等指标上都有明显的优势。     

一种新型三维传感器网络质心定位算法

现有的二维质心算法不能有效应用于三维无线传感器网络,针对这一问题,提出了基于虚拟节点的三维质心定位算法(Virtual centroid-3D).该算法将二维质心算法和三维网络模型相结合,在此基础上求出包含未知节点的四面体并引入虚拟节点的概念.运用这一方法,在设置相同的锚节点前提下,可以提供更多的已知节点,从而提高节点的定位精度.仿真结果表明该算法可显著减小定位误差,并能够高效地适应节点分布不均的三维网络环境.     

面向电力监控的无线传感器网络算法研究

文中考虑在电力监控系统中部署能量受限的传感器网络,这种网络中的每个传感器节点系统地收集传输的数据并将其传输到基站,着重于降低无线传感器网络的功耗。提出了一种适用于大范围无线传感器网络的能量平衡聚类路由算法(LEACH-L),并推导出最佳跳数。最后对发射节点的最佳位置进行了估计。仿真结果表明,改进后的方案可以在网络中的第一个节点结束前将网络生存期延长80%,该算法比现有的LEACH、LEACH-M等聚类算法具有更高的性能。     

一种三角形网格空洞修复算法

无线传感器网络由大量传感器节点组成,在网络初始化时节点随机部署在目标区域中,导致某一区域未被覆盖而形成覆盖空洞.针对目标区域中存在覆盖空洞问题,设计了一种基于三角形网格的无需地理信息的空洞探测算法ATN和空洞修复算法TNR.利用ATN算法检测节点与其邻居形成的三角形网格是否被完全覆盖,TNR算法以ATN算法理论为基础,向三角形网格中添加节点使目标区域完全覆盖.理论与仿真实验分析表明,ANR算法能够探测出目标区域中所有空洞,TNR算法在部署密集的传感网络中能够快速完成空洞修复.     

改进的DV-Hop无线传感网络节点定位算法

针对传感器部署密度大、分布不均匀,DV-Hop定位算法误差大等问题,提出了一种改进DV-Hop的无线传感器节点定位算法.首先采用DV-Hop算法对未知传感器节点位置进行计算,然后在采用遗传算法对DV-Hop定位的误差进行修正.仿真结果表明,改进DV-Hop算法提高了节点的定位精度,降低定位的误差,更能真实地反映传感器网络节点的实际分布情况.     

混合粒子群和差分进化的定位算法

针对传统无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)中节点定位精度不高的问题,提出了一种混合粒子群(particle swarm optimization,PSO)和差分进化优化(differential evolution,DE)算法。首先在PSO中引入惯性权重的自适应更新策略,以兼顾开发和勘探能力,在种群经过PSO进化后,然后根据提前设定的阈值,将其分为适应度值较大的Su种群和适应度值较小的In种群,In中的粒子使用DE算法继续优化。HPSO-DE算法结合PSO算法和DE算法的优点,达到较好的性能。然后用标准测试函数来检测该算法的性能,验证结果表明所提出的HPSO-DE在寻优速度和收敛精度较PSO和DE而言都有了较大提高。接下来将HPSO-DE方法应用到WSN网络节点定位场景上,从实验测试结果可以看出,其精度相比PSO平均提高了0.5 m左右,在定位上具有更大的优势。     

基于能量预测的无线传感器网络节点覆盖调度算法

针对无线传感器网络中存在的热区问题,采用非均匀部署方案,并在此基础上提出基于能量预测的无线传感器网络节点覆盖调度算法。并对算法进行了仿真实验和性能分析。结果表明该算法可以延长的网络生命周期并在较长的时间里保持较高的网络覆盖率,能够达到网络内大多数节点能耗均衡的设计目标。     

基于改进虚拟力算法的水质传感器部署

文中设计了基于网格划分的改进虚拟力算法。将水底表面划分成三维网格,定义的虚拟力包括邻居节点的作用力、网格对节点的吸引力、障碍物的斥力和目标覆盖区域边界斥力,以及补偿虚拟力,综合这些虚拟力使传感器节点移动,求得最佳位置。通过理论论证和仿真实验,该算法能够有效提高水质传感器三维覆盖率和均匀性,节约节点数量和部署成本。     

异构传感器网络基于粒子群算法的部署策略

异构传感器网络的部署问题较之同构传感器网络更为复杂,需要充分考虑节点的异构性带来的影响。采用粒子群算法对异构传感器网络进行部署,加入异构性适应策略,并改进了适应度函数,提出一种异构性适用的粒子群算法。仿真结果表明,相比于基本粒子群算法,所提算法有效避免了陷入局部最优次于全局最优的情况,并加快了收敛性,提高了一定的网络覆盖性能。     

一种基于Euclidean的无线传感器网络三维定位算法

 针对传感器网络在三维空间的应用,基于Euclidean定位算法,提出了对无线传感器节点进行三维定位的算法.将计算未知节点与锚节点间距离问题抽象为求解六面体顶点间的距离.根据问题的抽象,本文使用所提出的坐标法进行求解,并采用循环迭代的方式来提高节点的定位比例.仿真结果表明,三维空间的Euclidean定位算法各项指标均为良好,能有效地实现三维环境中的传感器节点定位.     

基于MOEA/P的无线传感器网络节点部署研究

在无线传感器网络节点部署中,提高网络覆盖性、连通性,降低网络成本,满足过度覆盖约束等是优化无线传感器网络的多个目标,提高无线传感器网络的服务质量的问题成为一个多目标优化问题。研究围绕在二维的平面区域进行传感器节点的部署。在保证连通性的基础上,采用基于投影面的MOEA/P算法实现最大化覆盖区域,最小化节点部署成本。实验结果表明,采用MOEA/P算法进行节点部署优化比采用MOEA/D算法在IGD指标上降低了18.5%。