基于粒子群算法的无线传感网络覆盖优化策略

无线传感器网络覆盖控制是研究在保证服务质量条件下,为了实现网络覆盖范围的最大化.采用覆盖优化策略及算法的应用,有助于网络节点能量的有效控制、感知服务质最的提高和网络生存时间的延长.提出基于概率测量模型的粒子群优化策略,以网络有效覆盖率为优化目标,通过粒子群算法实现覆盖控制并详细分析了传感半径对覆盖性能的影响.仿真实验表明,粒子群优化策略的有效覆盖率达到了85.63%,能有效地实现无线传感网络覆盖优化.     

基于混沌粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化

为了改善传感器节点随机部署时的不合理分布,提高网络覆盖率,以网络覆盖率为优化目标,提出了基于混沌粒子群的无线传感器网络覆盖优化算法。该算法利用混沌运动的遍历性和随机性,克服了粒子群算法后期陷入局部最优的缺点。仿真结果表明,该算法比基本粒子群算法具有更好的覆盖优化效果。     

无线传感器网络覆盖优化仿真研究

研究无线传感器覆盖(WSN)优化问题,由于网络传感器节点分布不均匀,又存在冗余等问题。传统WSN高密度部署方法,节点分布极不均匀,节点覆盖区域之间的重复率高,节点浪费严重,导致网络覆盖率低、成本高。为了提高无线传感器网络的覆盖率,提出一种混沌粒子群优化算法(CPSO)的WSN覆盖优化算法。首先以提高网络覆盖率为优化目标,建立WSN覆盖优化数学模型,然后通过粒子间协作进行求解,并对粒子群混沌扰动,保持粒子多样性,从而得到最优网络覆盖。仿真结果表明,相对于其它覆盖优化算法,CPSO能够以较少传感器节点获得较高网络覆盖率,提高了网络通信效率,降低网络成本。     

基于微粒群优化的有向传感器网络覆盖增强算法

覆盖作为无线传感器网络监测中的基础问题反映了无线传感器网络的感知服务质量.在分析节点主感知方向可调模型的基础上,提出了一种微粒群优化的有向传感器网络覆盖增强算法.该算法针对节点主感知方向设计微粒适应值函数和种群进化策略, 以区域覆盖率为优化目标,通过微粒群优化有效调整传感器节点的主感知方向,从而达到有向传感器网络的覆盖增强.实验验证了算法的有效性.     

基于自适应粒子群的WSN覆盖优化

数据感知层的无线传感器网络覆盖范围对感知服务质量具有非常重要的意义。鉴于无线传感器网络初始部署的随机性所造成的覆盖冗余、覆盖空洞以及粒子群算法自身的早熟收敛等问题,提出一种基于二项感知覆盖的自适应虚拟力粒子群优化算法,以优化网络的有效覆盖率。该算法通过在网络中添加移动节点来进行位置调度的重部署分布,并计算种群进化程度和相对聚合程度以自适应调节惯性权重,同时利用适应度方差阈值判断当前状态是否需要引入虚拟力策略的干扰。文中重点分析了初始部署类别和移动节点占比对重部署覆盖性能的影响,并给出了相应的算法实现。仿真实验表明,相比ACPSO,DACPSO,DVPSO算法,改进的粒子群算法的覆盖率达到了98.33%,并且具有较高的移动效率,充分证明了该算法的有效性。     

基于改进粒子群的无线传感网络覆盖优化方法

常规的无线传感网络覆盖方法一般采用三角划分策略,存在覆盖节点分布不均匀、覆盖范围有限、覆盖率较低等不足,具有较大的局限性。针对此问题,引入改进粒子群算法,提出一种全新的覆盖优化方法。首先,设计无线传感网络区域覆盖,使传感器节点均匀覆盖在整个待监测物体所在区域;其次,建立节点感知模型,实时反映像素点与无线传感器节点距离的动态变化;最后,设计基于改进粒子群的覆盖优化算法,实现无线传感网络覆盖率最大化的目标。实验结果表明,所提方法能够显著提高网络区域覆盖率,覆盖率均在96%以上,全局覆盖优化能力较强。     

基于混沌量子粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化

针对传统粒子群算法在求解无线传感器网络覆盖问题上存在的收敛速度慢、易陷入局部极值等缺陷,以提高传感器网络覆盖率为主要优化目标,提出了基于量子粒子群和Logistic混沌映射相结合的优化算法CQPSO。该算法基于量子δ势阱模型,同时引入精英个体适应值方差的早熟判断机制,提高了搜索效率。仿真结果表明,对比基本粒子群、混沌粒子群以及量子粒子群三种算法,该算法在覆盖率、均匀度以及平均移动距离指标方面具有更好的覆盖优化效果。     

无线多媒体传感器网络中的覆盖增强算法

针对无线多媒体传感器网络节点感知范围的视角性和方向性,提出了基于虚拟力和粒子群算法的覆盖增强算法.该算法通过传感器节点之间存在着的大小不等的引力或者斥力的虚拟力作用,调整传感器节点的位置,使网络中节点的分布合理和均匀;通过粒子群优化算法调整有向传感器节点的工作方向以达到覆盖的最大化.仿真实验结果表明,基于虚拟力和粒子群算法的覆盖增强算法能很好的提高网络的覆盖率.     

基于C-V 模型的网络覆盖空洞探测与修复算法

网络寿命是衡量无线传感器网络性能的一项重要指标. 无线传感器网络覆盖空洞问题严重影响了网络寿命. 对此, 提出一种基于C-V 模型的网络覆盖空洞探测与修复方法. 首先采用基于奈曼-皮尔逊准则的感知模型计算出监控区域每一个位置的节点联合探测概率; 然后基于改进的C-V 模型, 提出一种新的覆盖空洞探测方法, 有效地计算出空洞的数量和大小; 最后, 采用基于改进的粒子群算法实现覆盖空洞的修复. 仿真结果表明, 所提出的算法在保证无线传感器网络覆盖率的同时可以提高网络寿命.

     

基于粒子群优化的视频传感器网络覆盖增强算法

以提高视频传感器网络的覆盖率为目标,针对摄像机的有向感知特性,提出了一种基于改进粒子群优化的视频传感器网络监控区域增强算法。通过分析监控区域中摄像机部署位置关系及有向感知性,构建了反映摄像机相互作用的虚拟力,并引入了基于虚拟力的粒子群导向因子。基于该导向因子,粒子群算法能够有导向地逐步快速地接近优化目标,避免了反复调整过程,提高了优化速度。一系列仿真结果验证了该算法能够在复杂的监控区域场景下大幅提高覆盖率,其性能优于传统方法。