基于感知概率的无线传感器网络节点部署算法

研究无线传感器网络节点部署优化问题,传感器节点的部署在一定程度上决定了无线传感器网络的性能和使用寿命;针对随机部署的无线传感器节点,提出一种基于感知概率模型的节点部署方案;使用证据理论通过计算对节点周围区域的综合感知概率,将虚拟力算法进行改造,使传感器节点向感知概率低的区域移动,实现对监测区域的最大覆盖;仿真结果表明,该部署算法实现节点合理分布,提高网络的覆盖率,减少节点的移动距离,达到延长网络使用寿命的目的。     

基于模糊粒子群优化算法的无线传感器网络部署优化研究

针对无线传感器网络部署中随机抛洒方式下,如何选择部分节点参与构建网络的问题,提出了一种基于模糊粒子群优化算法的优化部署方法.该方法使用每个粒子代表问题的一个可能解,然后进行迭代寻优,并通过隶属度函数将连续变量转换为01值.实验结果表明:所提方法能够在节点数量和覆盖率之间取得较好的平衡,具有一定的优势.     

异构无线传感器网络中多目标优化节点部署策略

针对异构无线传感器网络节点高密度部署和事件发生存在"热点区域"问题,以区域覆盖率最大和网络能耗最小为优化目标,提出了一种基于多目标优化的二进制粒子群算法,对节点部署进行多目标优化。该算法采用概率感知模型,引入强支配系数使得解分布均匀,结合Pareto最优解选择排序和基于自适应权重的适应度分配,进而获得异构节点部署解。仿真结果表明:该算法能对目标空间进行广泛搜索,与NSGA—Ⅱ算法相比,算法具有良好的收敛性,能有效地提高网络的覆盖率和降低网络能耗。     

基于改进蜂群算法无线传感器感知节点部署优化*

提出了一种基于改进蜂群算法的无线传感器感知节点部署优化方法,以网络覆盖率为目标函数,将传感器感知节点部署问题形式化为组合优化问题,并采用分层机制对基本蜂群算法进行改进。仿真实验结果表明,本方法能够以相对较小的代价完成传感器感知节点部署,并能降低网络能耗,提高网络的整体覆盖率。     

基于萤火虫群优化算法的无线传感器节点部署

为了提高传感器节点部署覆盖率,针对目前网络覆盖存在覆盖死角、节点冗余及不能再度优化的问题,在检测区域已知的情况下,提出基于萤火虫群优化(GSO)算法的传感器节点部署方案,并对原方案进行改进。该算法中,传感器节点等同于萤火虫,覆盖信号强度即是荧光素浓度,首先对节点进行随意初始部署,然后通过计算移动概率的大小,判断节点移动方向,最终完成节点部署。实验仿真表明,该部署方法适用于大量传感器节点部署,覆盖面积广,灵活性强。     

权重感知的三维室内无线传感器网络部署算法

已有室内受限空间无线传感器网络部署问题的研究均未综合考虑各种部署应用需求以及障碍物对无线传感器信号的干扰,导致传感器感知与通信能力的浪费。为解决上述问题,提出了一种基于启发式算法的无线传感器网络部署算法,该算法利用贪心策略在有障碍的三维室内环境中进行部署,并在此基础上设计了权重感知的遗传算法优化策略用以求解全局最优部署方案。部署算法利用分权的方式描述不同空间区域的重要性,利用带方差的对数正态阴影模型建模信号衰减过程,在获得最大覆盖效果的同时最小化部署开销,并保证空间k覆盖和网络连通性。实验结果表明,障碍物对无线传感器节点造成一定影响时,提出的WCRH算法与OWCRG算法的性能均优于使用传统Lineof-Sight(LoS)模型的基于面积开销比的启发式算法。     

基于二进制粒子群算法的异构传感器网络成本最优节点部署机制

节点部署作为无线传感器网络应用的一个核心问题,是保证网络服务质量的重要手段。针对异构传感器网络节点的高密度部署和监测目标的非均匀分布的情况,提出一种基于二进制粒子群算法的异构节点成本优化部署方法。该算法在满足区域节点部署要求的条件下以最小化传感器节点的部署成本为目标函数进行优化操作,以达到降低网络冗余、提高网络服务质量的效果。仿真结果表明,该算法能快速收敛于最优解,能够降低网络部署的成本,提高网络中目标监测的质量。     

基于改进粒子群优化的节点定位算法

在基于粒子群优化的节点定位过程中,惯性权重的设置对算法收敛速度和定位精度有着重要影响。本文从两个方面对其进行改进:利用节点间的连通信息对未知节点可能存在的区域进行估计,缩小粒子搜索范围;根据未知节点存在区域,对粒子群优化算法的惯性权重设置进行改进。仿真结果表明,改进算法的定位精度和稳定性有明显的提高,是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案。     

线型无线传感器网络的节点部署策略

尽可能延长无线传感器网络的生命周期是设计和部署网络所面临的最大挑战之一。由于节点配备的能量有限,节点通常采用多跳方式向基站传输数据。分析了节点在多跳通信时的能耗,提出一种非均匀的节点部署策略,得出一个部署传感器节点的密度函数,在靠近基站的区域部署较多的节点。仿真实验表明,非均匀的节点部署策略能有效延长网络的生命周期。     

确定性空间的无线传感器网络节点部署策略研究

针对含障碍物的确定性区域内无线传感器网络部署问题进行研究.首先建立节点探测模型和网络部署质量评价方式;然后基于含误警率的概率模型提出一种新的部署方法,即采用分水岭算法选取候选部署区域,以Delaunay剖分算法产生新增节点的候选部署位置,从而实现传感器节点的有序高效部署.仿真结果表明,与随机部署、最大平均覆盖(MAX_MIN_COV)和最大最小覆盖(MAX_AVG_COV)等算法相比,所提出的策略能取得更好的覆盖探测概率和覆盖一致性.     

基于矩形分区覆盖的节点确定部署策略

针对井下无线传感器网络k（k=2）重覆盖问题,提出一种基于矩形分区覆盖的节点确定部署策略。采用矩形分区覆盖部署方式,在只给出网络规模和节点感应半径的条件下,求出网络所需最少节点个数和节点间距。理论分析和仿真实验表明,该策略不仅能够满足井下无线传感器网络的覆盖度要求,而且比等腰三角形分区覆盖部署和线形部署节省约7%的节点数目,网络平均路由跳数约为等腰三角形部署和线形部署的1/2。     

一种无线传感器网络节点随机部署策略

针对无线传感器网络节点随机部署的盲目性,提出一种按随机均匀分布规律部署无线传感器网络节点的策略。证明在感知区域内,随机均匀部署的大量相互独立的传感器节点数目服从泊松分布,通过建立无线传感器网络节点分布模型,得到面积覆盖率与目标区域节点分布密度之间的关系,设计在目标区域内传感器节点数量的估计方法。实验结果表明,该策略能保证无线传感器网络的覆盖性和连通性,更有效地控制网络成本。     

山地农业中WSN确定节点部署策略

针对山地农业中无线传感器网络（WSN）三角区域的无缝覆盖问题,提出一种相似三角形网格部署策略。对任意三角形监测区域,利用几何分析方法,推出节点感应半径和节点间距的关系式,并设计出任意三角形监测区域的网格划分方法,从节点感应半径、覆盖比例、覆盖效率、节点个数以及网络效率五个方面进行仿真实验。结果表明,在山地农业三角区域中,相似三角形部署策略不仅能有效地避免三角监测区域的边界漏洞问题,而且比正三角形和正方形部署方式节约了37%的节点,覆盖效率和网络效率提高了约2倍。     

节点移动状态感知的社会化延迟容忍网络路由策略

针对延迟容忍网络因节点移动的时空特性变化导致网络性能下降的问题,建立半马尔可夫模型描述节点的移动过程,预测未来时刻节点处于某一地理区域的概率和节点间在未来时间段内的连接状态;同时,采用节点移动状态感知机制,对所预测结果的准确程度进行评估,进而提出了节点移动状态变化自适应的消息转发策略。仿真结果表明,基于节点移动状态感知的路由策略在网络交付率、开销比率及消息投递平均延时方面能够提升DTN的性能。     

基于线性规划的传感器节点布局模型

针对用最少的传感器节点覆盖感兴趣区域并确保传感器节点之间连通的最优化问题,提出了基于线性规划的传感器节点布局模型。该模型通过传递闭包计算连通性,将命题逻辑式转化为线性方程组,从而求得该模型的精确解。同时,设计了在不同网格规模下的全覆盖实验验证了该模型的正确性。该模型可以自行设定最大跳数、感兴趣区域和汇聚节点的位置,求得的精确解可作为传感器节点布局模型近似解的比较基准。     

天地一体化智能网络智能节点部署策略

针对传统卫星网络中,由于低轨卫星节点计算能力不足,导致大量计算任务需要传输到高轨卫星计算或转发,进而产生巨大传输时延的问题,本文利用移动边缘计算技术,结合天地一体化智能网络架构,提出了一种基于人工蜂群的智能卫星节点优化部署算法.该算法通过迭代,结合网络分簇算法,选出边缘服务有效覆盖率最高的智能卫星节点部署策略.从而使得...     

基于概率感知和改进量子遗传算法的节点部署策略

为了最大化监测区域的网络覆盖率和实现网络的负载均衡,设计了一种基于改进概率感知模型和量子遗传算法的移动节点部署方法;首先,在传统概率感知模型中加入环境干扰噪声因素和节点剩余能量因素进而获得改进的概率感知模型,然后,对传统的量子遗传算法进行改进,设计了新的量子旋转门和量子比特变异方式,以加快全局收敛速度和防止陷入局部最优;最后,定义了基于改进量子遗传算法获取移动节点最优部署位置的算法;仿真实验表明:文中方法能有效地对网络区域进行部署,实现最大化网络的覆盖率和最小化能量消耗,与其它方法相比,具有较大的优越性,是一种可行的方法。     

基于WSN节点部署中数据采集能量优化研究

针对无线传感器网络(WSN)数据采集能量利用率低和网络生命周期短的问题,本文利用 Mobile Sink(MS)采集簇内簇头的数据,提出了一种结合簇头选取和MS路径优化算法(LEACH-sink)。即先使用低功耗自适应分簇(LEACH)算法选取簇头并确定位置,然后根据簇头的位置采用蚁群结合遗传算法规划MS最短路径,MS通过该路径对每个簇头数据进行收集。实验结果表明,该算法选取簇头的同时还可以及时规划最佳收集数据的路径,与传统的算法相比提高了数据传输比率、能量利用率、簇头产生比和系统的稳健性,且网络生命周期提高了60%。     

混沌优化细菌觅食算法的传感器节点部署策略

为了增加节点的有效覆盖率,设计一种混沌优化细菌觅食的节点部署策略.首先使用节点有效覆盖率、节点闲置率和剩余能量均衡函数作为优化因子构造目标函数综合优化模型.在优化阶段,设置菌群密度函数因子、细菌碰壁反弹因子、混沌扰动的趋向序列、动态趋向步长、菌群交叉和变异算子及动态细菌迁徙概率等机制改进细菌觅食算法以提升优化效率.仿真实验表明,使用改进后的混沌细菌觅食优化策略能够有效优化无线传感器网络的节点覆盖,使优化后的无线传感器网络具有更高的网络综合利用率及更长的监测寿命.