WSN的极坐标最小能耗覆盖空洞修复算法

针对混合无线传感器网络中的覆盖空洞问题,提出了一种基于极坐标的空洞修复算法。首先,通过计算静态节点感知圆交叉点的位置确定空洞边界点,连接空洞边界点构造空洞多边形;其次,按照极坐标方法计算每个空洞多边形中的虚拟修复节点位置;最后,建立虚拟修复节点与移动节点之间的距离数据表,将表中移动节点移动到与之匹配的虚拟节点位置上,完成空洞修复。仿真结果表明,该算法能够有效判定并修复网络中的覆盖空洞,相比同类算法,所需移动修复节点数量较少,移动节点平均移动距离较短,在提高网络覆盖质量的同时延长了网络的生存周期。     

WSN中基于分布式的覆盖洞修复算法

无线传感器网络(WSN)中存在因节点能量耗尽和移动节点撒播不均而出现的覆盖洞问题,覆盖洞的出现会降低网络的覆盖率和连通性,严重影响网络性能。为解决该问题,构造一种既有静态节点又有移动节点的混合网络模型,并提出一种WSN中基于分布式的覆盖洞修复算法。利用静态节点指导移动节点移动到最优位置,达到修复覆盖洞目的。仿真实验结果证明,该算法能在空洞覆盖率和节点代价之间取得最佳平衡。     

基于最佳候选节点的WSN空洞修补研究

针对无线传感器网络中因节点分布不均或死亡而导致的覆盖空洞现象,对PATT算法进行改进,提出一种基于最佳候选节点的空洞修补算法。将目标区域内休眠的冗余节点作为候选节点,确定待修补空洞的位置,当移动冗余节点到空洞之间的距离在可控范围时,则激活该冗余节点作为最佳候选节点修补空洞。如超过可控范围,则追加二代移动节点进行修补。实验结果表明,该算法不受覆盖空洞形状的限制,可保证网络覆盖率大于90%,同时减少了额外追加二代移动节点的个数,使网络性能得到改善。     

群混合算法应用于异构传感网络节点的优化部署

针对异构传感网络节点初始随机部署时产生覆盖盲区和覆盖冗余的问题,以降低节点成本和提高网络覆盖率为目标,引入ε-目标约束法,提出一种基于粒子群算法和鱼群算法的群混合算法。该群混合算法首先建立个体中心的概念,将鱼群算法的聚群行为和追尾行为的思想引入到粒子群算法中以快速寻取个体的最优位置的解域,再利用粒子群算法对个体的速度和位置进行迭代寻优。仿真结果表明,该群混合算法与标准粒子群算法和标准鱼群算法相比,在网络覆盖率和成本目标之间能达到更好的平衡和优化。     

基于布谷鸟搜索的混合传感器网络覆盖优化策略

静态传感器网络与移动传感器网络分别存在网络覆盖率较低和部署成本高的问题。为此,在混合传感器网络基础上,提出一种基于布谷鸟搜索(CS)的覆盖优化策略。将混合传感器节点随机部署在目标区域,利用CS算法初步确定移动传感器节点的候选目标位置,通过位置优化方案得到移动传感器节点的最佳目标位置以完成覆盖优化。仿真结果表明,与遗传算法和粒子群优化算法相比,该优化策略能够有效缩短平均移动距离,减少移动节点数量,提高目标区域覆盖率。     

一种混合异构传感网的覆盖洞修补算法

传感网感知节点部署的随机性以及节点能耗殆尽、损坏退出等问题使网络中存在覆盖洞, 利用移动节点来修补覆盖空洞是当前较为可行的方法. 假定网络在静态节点和移动节点处混合, 并且在节点感知半径异构的情况下,研究如何通过移动节点重定位来修复感知覆盖洞, 同时兼顾移动距离或能耗最小以及修复后的感知覆盖率最大化来优化感知覆盖性能. 针对移动节点覆盖洞修补规划的NP-hard 问题, 结合遗传算法, 提出一种覆盖洞修补算法来求解最优解. 仿真实验结果表明, 所提出的算法相比于同类算法能够更有效地修补漏洞并兼顾节点能耗以及感知覆盖率.

     

基于改进遗传算法的覆盖空洞修复优化

针对无线传感器网络虚拟修复节点位置的不确定性使网络拓扑结构随之变化,导致网络失去连通性的问题,提出一种基于改进遗传算法的覆盖空洞修复优化方法。首先,根据空洞类型采取不同的覆盖策略,确定虚拟修复节点的位置。其次,通过改进遗传算法对待修补节点序列进行编码与适应度函数的构造,对遗传算子进行改进,避免陷入局部最优,求出传输路径的最优解,提升全局寻优能力。最后,根据改进遗传算法找到某空洞内待修补节点之间的一条最短连通路径,该空洞区域内的感测数据在某一时间周期内沿该路径进行传输通信,仿真结果表明,将改进遗传算法应用到覆盖空洞修复中是可行的,网络覆盖率明显提高,具有更好的收敛性,通过算法多次迭代能够找到空洞内各修补节点间的一条最短路径,实现网络连通,节约节点能量,延长了网络生命周期。     

基于改进萤火虫算法的覆盖优化方法

针对无线传感器网络中目标区域仅部署静态节点和移动节点时,分别存在覆盖率低和成本高的问题,提出一种基于改进萤火虫算法的覆盖优化方法。首先,将静态和移动传感器节点随机部署在目标区域内,改进位置公式和步长因子,提高全局搜索能力,加快搜索速度;其次,利用改进萤火虫算法初步确定移动传感器节点的候选目标位置;最后,通过目标位置优化方法得到节点的最佳目标位置,从而完成覆盖优化。仿真结果表明,与基于PSO算法和CS算法等启发式算法的覆盖优化相比,该优化方法能够缩短平均移动距离,提高网络覆盖率,节省节点能量,延长网络生命周期。     

异构WSNs中节点稳定匹配的覆盖空洞修复优化算法

针对异构无线传感器网络中初始节点随机部署或节点失效产生覆盖盲区的问题,提出一种节点稳定匹配的覆盖空洞修复优化算法(ROA-NSM)。首先,对静态节点进行Voronoi多边形划分确定节点覆盖盲区,通过Delaunay三角形计算虚拟修复节点位置;其次,基于距离和能量阈值函数计算节点优先级,建立虚拟修复节点与移动节点的稳定匹配关系;最后,通过移动节点位置的移动,实现覆盖空洞修复的优化。仿真实验表明,优化算法使每个虚拟修复节点有最优的移动节点匹配,通过与已有相关覆盖空洞修复算法比较,ROA-NSM优化算法收敛速度加快,匹配次数和节点移动距离减少,覆盖率提高。     

异构有向传感器网络两阶段动态覆盖算法

针对异构有向传感器网络部署过程中覆盖冗余和能耗过高的问题,基于混合移动策略提出一种两阶段动态覆盖算法。采用逐步求精的方式调整节点的感知方向,以减少覆盖冗余,在此基础上检测覆盖空洞,利用改进的差分算法将冗余节点移动至优化位置,从而修复覆盖空洞。实验结果表明,该算法能有效提高网络覆盖率,降低能量消耗。     

基于改进人工鱼群算法在无线传感网络覆盖优化中的研究

针对无线传感网中的节点存在冗余以及网络成本增加等问题,本文提出了一种改进的人工鱼群算法的覆盖优化.本文首先建立以节点的利用率和覆盖率的数学模型,其次对人工鱼群算法进行改进,一是在初始化阶段使用概率密度函数来对鱼群个体的初始位置进行分布,有效的避免鱼群个体初始无序的状态;二是在觅食阶段中使用混沌算法对鱼群位置个体进行干扰,有效的减少鱼群个体向局部最优解的靠近的时间;三是在聚群行为中使用高斯变异,从而减少全局最优解的产生的时间.改进后的人工鱼群算法对模型求解,得到最优的覆盖方案,仿真实验表明能够有效的提高网络覆盖效果,以及节点的利用率,降低网络成本消耗.     

基于距离的无线传感器网络覆盖洞修复方法

针对静态无线传感器网络中经常出现的覆盖洞问题,在基于移动节点的三角形逐个贴补算法的基础上,将已经确定位置的移动节点加入算法进行改进,并根据几何原理指导下一个移动节点移动到最佳位置。仿真结果表明:改进后的算法以更少的移动节点修复覆盖洞,并提高了覆盖度和网络性能。     

基于人工鱼群和微粒群混合算法的WSN节点部署策略

将无线传感器网络节点分布部署问题形式化为一个组合优化问题,以网络覆盖率为目标函数。针对该模型 提出基于人工鱼群与微粒群的混合算法的无线传感器网络节点部署优化策略。微粒群算法搜索效率高,而人工鱼群 算法进行搜索时有很好的全局性。AF SA-POS算法将这两种算法相结合,局部搜索速度快,而且有效地解决了标准 PS<)算法中的粒子“早熟”问题。最后使用MA"I'LAI3进行了实验,结果表明提出的算法减少了迭代次数,并且提高了 网络覆盖率,相对于人工鱼群算法和微粒群算法来说能取得更好的效果。     

一种改进菱形网格覆盖空洞修复算法

覆盖空洞的产生会严重影响目标监测区域的网络性能。本文提出一种基于混合传感器网络的改进菱形网格覆盖空洞修复算法。该算法通过改进的菱形贴片方式,指导移动节点到指定位置消除空洞区域。仿真结果表明,与TNR算法相比较,本文算法可以有效减少移动节点的使用数目,提高移动节点的利用率。     

基于人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化

针对网络节点严重冗余而导致的网络成本增加、生命周期过短等缺陷,提了一种基于人工鱼群算法的覆盖优化方法.首先以节点的利用率和网络有效覆盖率作为优化目标,建立相应的数学模型,然后采用人工鱼群算法对模型进行求解,得到无线传感器网络的最优覆盖方案.仿真结果表明,人工鱼群算法提高了无线传感器网络节点的覆盖率,减少了传感器节点冗余,有效降低了网络成本,网络生存时间得到了延长.     

基于鱼群算法的无线传感网络覆盖优化策略*

无线传感网络是能量受限的网络,有效覆盖和能耗是衡量其性能的两个重要指标。将最大化网络覆盖率和最小化工作节点数作为网络优化目标,建立了网络覆盖优化的数学模型,并利用鱼群算法并行寻优、收敛快速的特性,提出了一种基于鱼群算法的覆盖优化策略。仿真实验表明,该算法能求解最优覆盖工作节点,并可以改进网络节点调度的实时性。     

基于虚拟力的混合感知网节点部署

感知网一般是由静态的或移动的节点组成,为保证感知网的感知功能,节点应该有自部署和自修复能力.然而全部由移动传感器组成的感知网的成本太高,为保证感知网的覆盖功能和低成本,提出了一种在静态传感器节点中加入移动传感器节点的混合感知网形式.为了更好地部署这些节点,最大化覆盖待感知区域,提出了一种基于节点间虚拟力的移动节点部署方法,利用静态节点和移动节点以及移动节点之间的虚拟人工势场产生的作用力来控制移动节点的运动,使移动节点能够在较短的时间内,以较少的能量消耗到达自己合适的位置.在理论上分析了算法的可行性,用仿真实验验证了此算法的有效性,并和其他3种类似算法进行了性能比较.     

大规模无线传感器网络覆盖优化算法

为了增强三峡库区水环境监测的大规模无线传感器网络（WSNs）覆盖效果和延长大规模WSNs生存时间,采用混沌人工鱼群算法。首先以最大化网络覆盖率作为优化目标,建立WSNs覆盖模型,将具有遍历性特点的混沌系统引入到人工鱼群算法中,能够有效避免算法长时间位于局部极值附近。仿真结果表明：改进的人工鱼群算法提高了网络的覆盖率,有效减低了网络的成本。     

基于传感器网络节点配置优化仿真研究

研究无线传感网络节点配置覆盖优化问题。由于无线传感网络存在着热区问题,对网络的覆盖性能造成严重的影响,同时影响网络配置优化。为了有效的提高无线传感网络的覆盖率,提出了一种改进的粒子群算法优化无线网络节点覆盖。针对粒子群算法存在易陷入局部极值和早熟的缺陷,引入遗传算法中的交叉算子和变异算子,优化传感网络节点的混合粒子群算法,在严格确保无线传感器网络连通性的条件下,传感器节点配置数目达到要求的覆盖度,并进行仿真。仿真结果表明混合粒子群算法能快速收敛到更精确的解,使网络节点配置达到覆盖的优化要求。     

非并行二分法的覆盖空洞修复算法

针对无线传感器网络覆盖空洞影响网络服务质量问题，提出非并行二分法的分布式覆盖空洞修复算法CHRND，算法采用非并行方式选择具有劣弧的空洞边界节点作为覆盖空洞修复的驱动节点，采用基于弧二分法确定移动节点最佳目标位置。仿真实验结果表明，移动节点引入使得空洞不被分割基础上，CHRND算法能以较少数量移动节点实现覆盖空洞的完全修复。