虚拟力导向群聚智能优化的无线传感器网络覆盖策略

针对在由固定骨干节点和移动传感器节点组成的无线传感器网络(WSNs)中,固定节点作用在移动节点的虚拟力,造成对移动节点位置移动的阻碍,在群聚智能优化思想的基础上,提出一种解决异构移动传感器网络的覆盖策略.该策略通过调整虚拟力距离阈值参数来改善固定节点作用在移动节点上的虚拟力;用虚拟力影响群聚智能算法中粒子速度和距离的进化,以节点有效覆盖率为适应值,指导微粒进化.仿真实验表明:虚拟力导向群聚智能策略能有效实现异构无线传感器网络节点布局优化,提高网络覆盖率,且收敛速度快.     

基于虚拟力的异构无线传感器网络覆盖优化策略

针对异构无线传感器网络覆盖优化过程中,固定Sink节点的虚拟作用力限制移动节点的位置移动,导致覆盖盲区得不到全局修复的问题,本文结合计算几何理论,提出基于Voronoi多边形形心引力的虚拟力覆盖优化算法（CAVFA）。虚拟力算法能有效指导移动节点的散布过程,形心引力能更好地实现全局的覆盖优化。通过合理设置虚拟力的距离阈值参数和优先级,调整固定节点对移动节点的约束。仿真表明,相比传统VFA算法和CBA算法,本文提出的CAVFA算法能够更有效地提高异构网络的覆盖率,且算法收敛速度更快。     

无线传感器网络中基于μ律爆炸算子的烟花虚拟力混合覆盖策略

针对烟花算法在无线传感器网络节点部署过程中易陷入局部最优导致节点分布不均匀、后期收敛速度慢等问题,本文提出一种基于μ律爆炸算子的烟花虚拟力混合算法(μFW–VFA).首先,采用μ律特性曲线重新定义爆炸算子,增强烟花间的差异性,通过动态调整μ值使烟花爆炸的数目和幅度随迭代次数动态调整,以平衡烟花局部和全局的寻优能力.其次,引入虚拟力调节停滞烟花内传感器节点的位置信息,加速烟花种群进化,增强算法跳出局部最优的能力,提高算法收敛速度.仿真实验表明,经μFW–VFA部署后,网络的重叠区域和监测盲区显著减少,有效提升了网络覆盖率并压缩节点移动距离.     

无线传感器网络的虚拟力蛙跳优化布局策略

无线传感器网络(WSNs)的优化部署能够提高网络的生存时间、增强系统的可靠性。主要针对传感器网络节点的覆盖问题,提出一种新型的虚拟力蛙跳策略,利用虚拟力算法中的引、斥力因子对蛙跳算法中群体和模因组的最优解进行优化,使蛙跳算法能够迅速跳出局部极值,进行全局搜索。分析和仿真同时表明:该策略能够快速优化传感器网络布局,具有良好的收敛性,更好的网络覆盖率,更加接近于理论覆盖值。     

能量优化的无线传感器网络LEACH算法

针对无线传感器网络(WSNs)的经典路由算法LEACH中存在簇头节点选举不合理,导致节点加速死亡、网络寿命缩短的问题,提出了基于能量和连通度的LEACH(LEACH-EC)算法.该算法主要在簇头选举时,同时引入节点的剩余能量和连通度两个因子,采用修改阈值的方法,优化簇头选举,从而避免低能量和低连通度节点担任簇头的可能性.仿真实验结果表明:该算法均衡了整个网络能量消耗的比例,延长了节点和网络的寿命.     

四种虚拟力模型在传感器网络覆盖中的性能分析

虚拟力模型在传感器节点的覆盖算法中应用很广泛,而力模型的选择是覆盖算法中的一个重要问题。在本文中,首先分析了四种虚拟力模型自身参数对覆盖性能的影响;接着采用覆盖增长率,算法迭代次数,覆盖效率和节点平均移动距离四个指标对四种虚拟力模型进行了性能分析。分析结果表明,具有三个参数调节的虚拟力是性能较好的一种虚拟力模型。     

一种基于虚拟力导向微粒群的有向传感器网络覆盖增强策略

针对有向传感器网络的覆盖增强这个研究热点,提出一种虚拟力导向微粒群的有向传感器网络覆盖增强策略VFPSO。首先分析节点相互之间作用力,建立了一种节点所受的虚拟力和调整角度之间的关系模型,然后在微粒群算法速度更新过程中,通过这个关系模型,虚拟力影响微粒更新速度,加快粒子群算法的收敛速度。仿真实验表明,虚拟力导向微粒群的有向传感器网络覆盖增强算法能够更快地收敛至全局最优解,并且算法运行时间有效缩短。     

改进虚拟力算法增强三维异构网络覆盖

节点覆盖是无线传感器网络关键技术之一,针对无线传感器网络中的三维覆盖问题进行了深入的研究,首先对三维覆盖控制算法相关问题进行了详细阐述,在此基础上提出了一种基于虚拟力的三维异构无线传感器网络覆盖控制算法,最后给出算法仿真结果和简单总结.仿真表明该算法具有良好的覆盖效果.     

基于虚拟力的无线传感器与执行器网络测距定位算法

针对无线传感器与执行器网络(WSAN)的传感器节点定位问题,提出了一种基于虚拟力的无线传感器与执行器网络测距定位算法,使用移动的执行器节点替代传统无线传感器网络(WSN)定位算法中的锚节点,并将虚拟力模型引入基于信号到达时间(TOA)的定位算法。该算法在利用虚拟力驱动执行器节点逼近提出定位请求的传感器节点的同时,根据信号传输时间计算节点间的距离完成节点定位。仿真结果表明,提出的定位算法使得节点定位成功率提高20%左右,平均定位时间以及定位开销均小于传统TOA算法,适用于实时性要求高、执行器节点数量较少的场合。     

一种基于GAF的无线传感器网络分簇算法

分簇技术主要目标是延长整个传感器网络的生存时间。好的分簇技术可以提高无线传感器网络的可扩展性。就"热区"内的负载平衡问题,以及频繁的簇头轮换和簇重组问题,对基于GAF算法的完全簇头选择算法进行改进,结合双簇头模型和单簇头模型的优点,提出了一种无线传感器网络簇头非均匀分布算法,有效地平衡"热区"内节点的能耗,延长了无线传感器网络的生命期。     

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。     

无线传感器网络的部署

传感器节点的部署是无线传感器网络中的很重要的问题,因为它反映了传感器网络的成本和监视能力。它和定位、跟踪一样,是无线传感器网络中的一个基本的问题。尽管国外已经在这方面开展了一些相关研究,由于不同的应用有不同的部署特点和目标,仍然面临很多挑战。综合大量无线传感器网络部署相关的技术文献和最新研究结果,着重分析无线传感器网络中节点部署问题的重要性、面临的主要挑战、研究的现状以及对已有算法优缺点的剖析,指出下一步的研究方向。以环境监测中部署算法的设计为例,指出关键的考虑因素。     

无线传感器网络时间同步与成簇算法

无线传感器网络的时间同步和成簇算法是目前国际上研究的热点。在目前的研究中,往往假设节点间的数据通信是没有冲突的,忽略了避免消息冲突机制的设计。在设计节点时间同步算法的基础上,提出了一种节点自组织成簇的算法,着重对算法的设计思想和工作过程进行了分析和论述。算法通过综合考虑候选节点的剩余能量、节点的度等参数来优化簇头的选择,同时,通过更换簇头,减少和均衡每个传感器耗能,以延长全网寿命,实验结果表明了算法的有效性。     

移动Sink的传感器网络路径优化策略

在无线传感器网络（WSNs）中引入移动 Sink 可以避免网络拥塞和能量空洞并降低网络能耗,但由于移动速度的限制导致时延较大。针对这一问题,提出了时延约束下的移动 Sink 路径优化策略,根据时延和网络能耗之间的关系设计了可调节的节点权重,通过模拟退火遗传算法得到最优节点权重,并依据此权重通过迭代得到汇聚节点和最佳移动路径。仿真结果表明：该策略能保证在满足时延约束的前提下降低网络能耗,且收敛速度快。     

分簇无线传感器网络多Sink多信道传输方案

针对无线传感器网络(WSNs)在大规模网络应用时出现的问题,通过对 Siphon 协议的研究,提出一个基于分簇网络结构的多 Sink 多信道传输方案,并采用多信道的方法解决簇间传输干扰问题,在保证节点有效利用能量的同时提高 WSNs 的数据传输性能.介绍和分析"漏斗效应"和 Siphon 协议,对平面网络结构和分簇网络...     

无线传感器网络节点自调度冗余覆盖算法

对于能量受限的无线传感器网络,延长网络存活的时间很关键。针对这个问题,提出了一种基于能量均衡的传感器节点自调度冗余覆盖协议（SRCP）,通过仿真实验对该算法的有关性能进行了评价,性能评价表明：这种算法能有效使用节点能力,延长网络存活时间。     

无线传感器网络网内数据融合的研究

针对目前无线传感器网络(WSNs)网内数据融合所面临的一些挑战,提出了一种基于无线传感器网络分布式K-平均聚类(DKCWSNs)算法的WSNs节点传感数据的分组策略,并采用基于自适应加权的数据融合方法对分组后的感知数据进行融合处理,从而获得更合理的结果.最后,通过实例验证了该方法的有效性.     

自适应半径调整的无线传感器网络覆盖算法

针对随机分布的无线传感器网络中节点分布不均匀造成的覆盖冗余,以及同时存在的覆盖空洞,提出了一种自适应半径调整无线传感器网络覆盖算法,通过阈值判断监测区域内传感器节点密度,根据监测区域内传感器节点疏密程度,利用节点半径步长系数对监测区域内节点半径进行自适应调整,建立无线传感器节点发射功率与节点发射半径的模型,计算无线传感器发射功率,通过实验和仿真,表明上述方法能够保证网络覆盖率的基础上减少无线传感器网络总功耗,提高网络寿命.