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无线传感器网络(WSNs)覆盖是WSNs的关键问题,它反映了网络对目标区域的探测能力,节点的感知距离的优化能够很好地解决WSNs区域覆盖要求的同时使得能量消耗最低.研究了基于节点感知距离参数调节的WSNs节能区域覆盖方案,建立了感知半径之和最小的数学模型,采用遗传算法求解该模型,得到一个最优解.仿真结果表明:与传统覆盖方案比较,所提方案在满足覆盖要求的同时有效地降低了网络能量消耗. 相似文献
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基于新量子遗传算法的无线传感器网络感知节点的分布优化 总被引:5,自引:1,他引:5
无线传感器网络中,感知节点的合理分布对于提高网络的感知能力和收集信息能力都具有重要作用。对于随机分布方式产生的感知网络,可以利用节点的移动性对特定感知节点的位置进行调整从而改善网络整体的感知覆盖范围。为此,针对无线传感器网络感知节点的分布优化问题进行了研究,给出了无线传感器网络覆盖控制模型,并提出了一种基于新量子遗传算法的分布优化机制。仿真结果表明新量子遗传算法在优化性能上优于传统遗传算法,能够有效提高网络整体的感知能力。 相似文献
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无线传感器节点的位置对矿井监测系统至关重要,由于受矿井中物理环境因素的影响,如何提高节点部署定位精度也逐渐成为了近年来研究的重点。针对煤矿安全监测应用领域对网络节点定位的特殊要求,提出了一种节点部署定位精度的改进方案,对一些有特殊要求覆盖点,采取有区别的覆盖阈值,即覆盖阈值Kmax适当降低,并设置增益函数。这样不仅可以达到最佳的覆盖效果,在实际的矿井环境中,还可结合一定的覆盖信息冗余,以最大程度的减少或避免误报警的发生。仿真结果表明,改进后的算法有效地提高了无线传感器网络节点的定位精度。该算法节点间通信量少,适合不均匀分布的网络场景。 相似文献
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如何保证在满足系统QoS需求的同时延长网络的生命周期是无线传感器网络面临的最重要问题之一。提供高质量感知数据是无线传感器网络的目的,感知节点是网络能否实现这个目标的关键因素。为了节省感知节点的能量并实现负载均衡,该文提出一种能量敏感、负载均衡并与物理位置无关的感知节点选择算法EASNS,综合考虑感知能力和剩余能量两因素对感知节点进行选择,用TOSSIM仿真工具对算法EASNS进行了仿真。仿真实验结果表明,采用EASNS算法与选择所有节点得到的平均温度之间的误差为0.3%,能够有效地减少能量消耗,能量消耗约为选择所有节点方法的25%,并能实现感知节点能耗负载均衡,延长系统生命周期。 相似文献
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为了实现桥梁结构健康监测传感器的优化配置,用尽可能少的传感器获取尽可能多的反映桥梁结构健康状况的信息,将人工鱼群算法应用于一座拱桥的传感器配置中,利用人工鱼的三种典型行为,解决桥梁传感器优化配置问题。结果表明,人工鱼群算法自适应能力强,收敛精度高,可以实现桥梁结构健康监测传感器优化配置。 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(10)
为了提高无线传感器的定位精度,针对支持向量机(SVM)参数优化问题,提出一种人工鱼群算法(AFSA)优化SVM的传感器节点定位方法(AFSA-SVM)。首先构建无线传感器定位模型的学习样本,然后采用SVM构建节点定位模型,并采用AFSA模拟鱼群的觅食、聚群及追尾行为找到最优SVM参数,最后采用仿真实验测试节点的定位性能。结果表明,相对于其他定位方法,AFSASVM提高了传感器节点的定位精度,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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无线浮标传感器网络是无线传感器网络应用于海洋监测领域的典型方式,而网络覆盖问题是衡量无线浮标传感器网络工作性能的重要指标之一。文中主要研究了一种适用于无线浮标传感器网络的覆盖优化算法。该算法的基本思想是在节点密集部署的监测区域中让每个节点与邻居节点交换信息以确定所要激活的最终候选节点,并将其他冗余节点设为休眠状态,以达到在所需的期望值下降低能量消耗的作用。不同网络规模的Matlab仿真结果分析可知该算法可以适当减少能耗,延长网络的寿命。 相似文献
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无线传感器网络中能效和感应面积是两个实际应用中需要考虑的问题。本文从网络感应面积入手,通过引入相关节点数作为参数,对LEACH协议的簇头选择算法进行改进,从仿真结果得出,本文算法有效地延长了网络生存时间以及网络的有效工作时间。
相似文献
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有向传感器网络覆盖控制算法 总被引:5,自引:0,他引:5
覆盖控制是传感器网络的基本问题之一,基于全向感知模型的覆盖控制的研究已经积累了丰富的成果.近年来,得益于图像/视频、红外、超声波等传感器的引入,有向传感器网络覆盖控制问题得到广泛关注并发展成为研究热点.从有向感知模型及其特点入手,综述了该领域国内外的研究进展,着重分类讨论有向传感器网络覆盖控制的基本理论和算法.最后提出当前亟待解决的问题,并对其未来的发展趋势进行展望. 相似文献
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无线传感网络覆盖的粒子进化优化策略研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为了实现网络覆盖范围的最大化,延长网络寿命,本文在粒子进化的多粒子群算法的基础上提出了一种无线传感网络覆盖优化策略.通过多种群并行搜索,采取粒子进化理论使陷入局部最优的粒子迅速跳出,有效地避免了基本粒子群算法容易出现的"早熟"问题,提高了算法的稳定性.通过仿真实验分析了节点感知半径对覆盖性能指标的影响.覆盖率和收敛速度随着感知半径的增大逐渐增大和加快.仿真实验结果表明粒子进化的多粒子群优化策略比基本粒子群算法、传统遗传算法和新量子遗传算法具有更好的覆盖优化效果. 相似文献
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在现有的有向传感器网络中,节点模型多以质心点围绕扇形顶点进行旋转,由于此类模型中节点旋转面积是一个整圆,因此会增加网络能源消耗和部署时间。针对复杂区域的无线传感器网络覆盖优化问题,使用以扇形节点围绕质心点转动的节点模型,提出一种基于虚拟势场的复杂区域覆盖优化算法( COACA),通过减小节点的旋转面积实现部署优化。针对影响算法覆盖率的相关参数进行仿真实验,并与PFPCE算法进行对比,实验结果验证了COACA算法在覆盖率和时间效率上的优越性。 相似文献