基于粒子群算法的WSN覆盖优化

为了提高无线传感器网络性能,针对节点的分布与覆盖方案进行了研究,将拟物力算法中的拟万有引力和拟库仑力与粒子群算法相结合,提出了一种基于惯性权重的拟物粒子群算法。增强了算法全局搜索能力,更快地收敛至全局最优解,减少算法时耗和重复覆盖。仿真结果证明新的算法比基本粒子群和基于惯性权重的标准粒子群算法的全局收敛速度更快,覆盖率更高,重复覆盖的比率更低。     

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。     

基于遗传算法的WSN覆盖优化方法

在含有移动节点的混合无线传感器网络中,为优化网络覆盖性能,提出了一种基于遗传算法的移动节点控制策略,最后通过仿真实验验证了算法的有效性。     

一种基于蜂窝网格的传感器节点部署算法

传感器节点的部署是无线传感器网络研究的一个重要分支。证明了传感器节点覆盖圆盘与其邻居节点覆盖圆盘的交点构成正六边形蜂窝时,有效覆盖面积最大;提出了一种基于蜂窝网格的传感器节点部署算法,通过仿真与已有的基于方形网格的部署算法进行比较,结果证明:本算法能更有效地控制成本。     

基于差分演化和粒子群优化的改进WSN覆盖算法

动态部署传感器节点随机性大,无法保证特定目标区域的覆盖质量,引入智能优化算法后有效提高了节点动态部署的质量,但一般的智能优化算法在动态部署时存在“早熟”等缺陷。为了进一步提高节点动态部署的质量,针对节点的覆盖问题进行研究,结合粒子群优化和差分演化的优点,前期用粒子群优化算法,发挥粒子群擅长前期搜索收敛较快的特点,后期用差分演化算法,发挥差分演化擅长局部搜索的特点,这样取双方所长,克服双方所短,从而使算法有更好的搜索能力。仿真结果表明,本文提出的算法相对于改良惯性权重的粒子群算法、结合虚拟力的粒子群算法以及基本差分演化算法,具有更好的搜索能力,优化后的网络覆盖率更高。     

基于网格扫描的实现目标点覆盖的确定性传感器节点部署方法

提出了一种确定性目标点覆盖算法,把目标点所在区域划分为若干正方形网格,从中选择最适合的网格作为下一个节点的放置位置;同时本文引入了概率感知模型,把节点能感知到目标点的最小感知概率值作为整体覆盖水平的评价指标,把节点能感知到目标点的个数及对它们的最小感知概率值作为网格的评价标准。该方法能使用最少的节点实现目标点覆盖并达到要求的总体覆盖水平,且能计算出较优的节点部署位置;对网格边长和感知概率下限的不同取值分别进行仿真实验。实验结果表明,网格边长越小,节点部署位置越精确;感知概率下限取值越大,总体覆盖性能越好,需要的节点越多。     

基于BBO算法的WSN覆盖与连接节点部署方案

针对无线传感器网络中目标节点部署能力差的问题,提出基于生物地理学优化(biogeography-based optimization,BBO)算法的节点部署方案,该方案能够在网络中找到满足K-覆盖和M-连通性要求的传感器节点最佳部署位置。提出的基于BBO的算法为目标节点提供了一种有效的编码方案,通过优化构建的加权多目标函数来获得近似最优解,选择最小数量的合适点P,使得所有目标点在满足K-覆盖的同时,覆盖目标的传感器节点也满足M-连接。仿真结果表明,该方案能够在不同的K和M组合下找到合适位置的最优数,而且与其他技术方案相比,该方案的性能具有明显的优势。     

基于改进PSO算法的WSN覆盖优化方法

提出基于概率测量模型的改进粒子群优化方法,以网络有效覆盖率为优化目标,通过改进粒子群算法实现无线传感器网络的覆盖控制。分析传感半径以及离散化栅格点数对覆盖性能的影响。仿真实验表明,利用改进粒子群优化方法的有效覆盖率达到88.22%,证明了该方法的有效性。     

无线传感器网络中基于网格的覆盖问题研究

在无线传感器网络中,传感器节点数量直接关系到整个无线传感器网络的成本,而且该问题也和无线传感器网络的性能如鲁棒性、容错性密切相关,同时这也是无线传感器网络设计时首先要考虑的问题,所以该问题的研究对无线传感器网络具有理论和实践的重要意义。通过把复杂的覆盖问题逐步化简,并利用数学建模、理论分析和公式推导,采用几何理论和数学归纳法的思想,从拓扑学的角度给出了传感器区域的一种网格划分方法。最后从理论上给出了在一个实现完全无缝覆盖的探测区域内最少需要多少节点的解析表达式。     

基于改进狮群算法的管道传感器网络覆盖优化

监测输送石油、天然气和水的管道是必要的,以避免浪费这些自然资源,提出了一种基于改进狮群算法的管道传感器网络覆盖优化算法。该算法模拟狮群行为,通过节点的定位和路由方案来避免这些资源在运输到相应目的地的过程中发生的损失,引入了Logistic函数和Levy飞行进行部署优化。以最小时延和丢包率为优化目标,把传感器节点以最大步长放置在不同长度的管道上进行部署优化。为了评估改进狮群算法的性能,通过30个基准函数测试,与其他启发式算法在不同维度上进行了比较,并将改进狮群算法应用于管道传感器节点部署。仿真结果表明,改进狮群算法在管道的网络覆盖率、端到端时延、吞吐量和网络寿命方面具有明显的优势。该算法最大的特点是管道越长,端到端时延优化效果越突出。     

无线传感器网络中的覆盖优化算法研究

针对无线传感器网络中经典的覆盖保持节点调度算法（CPNSS）查找冗余节点效率不高的问题,考虑实际传感器网络中节点感应半径不相同的情况,提出一种推广的高效覆盖优化算法（GECPNSS）。建立扩展节点网络模型,分析多种节点位置关系,对中心角计算法进行扩展改进,并从活动节点数、平均覆盖度方面比较算法的性能。仿真实验结果表明,在保持初始覆盖的前提下,GECPNSS能更有效地提高冗余节点判定效率、扩展算法适应面。     

无线传感网络覆盖中概率Voronoi模型及算法研究

覆盖是无线传感网络中最重要的问题之一,随机覆盖是目前研究的主流。基于Voronoi图的随机覆盖算法是无线传感网络领域的研究热点。目前研究中采用的Voronoi图,主要采用基于距离的Voronoi边赋权值模型,存在两个主要问题,即模型粗糙和监测节点不全。以实测的分段概率传感模型为基础,从多传感协同监测的角度构造一种概率Voronoi模型,试图解决以上问题。并且用基于概率Voronoi模型的最大突破路径算法验证了模型有效性。就掌握的文献来看,该模型是首次提出,具有较好的实用推广价值。     

基于联合节点行为策略的WSN覆盖控制算法

针对无线传感器网络在对移动目标节点覆盖过程中出现网络能量快速消耗问题，提出了一种基于联合节点行为策略的覆盖算法。根据网络模型建立传感器节点与目标节点从属关系，确定覆盖关联模型；利用概率理论求解邻居节点冗余覆盖度，确定最少传感器节点数量；给出了邻居节点覆盖期望值的求解方法；仿真实验表明，该算法与其他算法在网络覆盖率和网络生存周期两个性能指标上均提升了12.39%和15.01%，从而验证了算法的有效性。     

基于WSN的定位系统研究

该文介绍了一种基于无线传感器网络(WSN)的定位系统设计方案。定位节点采用ZigBee协议;提出采用基于RSSI的改进三边测量法实现节点定位;并结合优选信标节点的方法提高定位精度。最后,该文给出了系统的硬件结构及软件设计的方案。     

无线传感器网络分簇路由协议的改进研究

针对无线传感器网络（WSN）中分簇路由协议LEACH算法中簇首分配不均以及簇首与Sink节点直接通信问题进行研究．提出一种基于LEACH成簇思想的分簇路由协议。该算法基于节点剩余能耗和已担任簇首时间选举簇头。簇头间采用贪婪算法形成一条链,在该链中又选出一个簇头,将整个网络的数据融合后转发给基站。MatLab仿真结果显示,改进后的算法在均衡网络节点能耗和网络的生存时间上比LEACH算法有很大提高。     

无线传感器网络分簇路由协议的改进研究

针对无线传感器网络(WSN)中分簇路由协议LEACH算法中簇首分配不均以及簇首与Sink节点直接通信问题进行研究,提出一种基于LEACH成簇思想的分簇路由协议。该算法基于节点剩余能耗和已担任簇首时间选举簇头。簇头间采用贪婪算法形成一条链,在该链中又选出一个簇头,将整个网络的数据融合后转发给基站。MatLab仿真结果显示,改进后的算法在均衡网络节点能耗和网络的生存时间上比LEACH算法有很大提高。     

一种面向服务的WSN与网格的集成方法研究

按面向服务的思想组建无线传感器网络WSN系统,透过规范统一的服务接口与网格互联是WSN与网格集成的一种参照现有SOA架构的直观方式。本文给出了面向服务的WSN解构和WSN服务组合和扩展的形式化定义和验证方法,并提出一个包含接口转换和服务中间件的集成方案。面向服务的WSN与网格集成,不仅能以一个友好接口与网格协同工作,而且能灵活地保证WSN在网格中的服务质量。     

基于SD-MODE的WSN覆盖优化策略

改进经典差分进化算法,得到一种基于空间距离的多目标差分进化(SD-MODE)算法,将其应用于无线传感器网络的覆盖优化。仿真结果表明,相比经典的NSGA-II算法和ε-MOEA算法,SD-MODE算法能更好地定位移动节点,增大覆盖率,减少节点的平均运动距离。     

无线传感器网络中的目标关联覆盖算法

为提高无线传感器网络的节点覆盖度,提出一种目标关联覆盖算法,利用节点间的关联性和动态分组调整覆盖区域,利用贪心算法对覆盖区域进行优化,以保证所关注的目标节点被传感器节点均匀覆盖,同时提高网络资源的利用率。在每个周期内唤醒部分节点,轮流进行工作,以均衡网络能量消耗。实验结果表明,该算法适应性更强,并且能有效降低网络能耗,提高网络性能。     

基于连通覆盖度的WSN分簇协议

针对层次型分簇网络的结构特性,提出基于连通覆盖度的WSN分簇协议。利用最大熵原理对整个网络进行预分簇得到临时簇头,在保证网络覆盖度的前提下获取各分簇内活跃节点的连通支配集,通过优化更新临时簇头选出真实簇头和替补簇头,实现簇内与簇间节点的通信。仿真结果表明,相比HEED, SPAN协议,该协议能均衡分簇能量,优化连通覆盖性能,具有较强的鲁棒性。