一种无线浮标传感器网络覆盖优化算法的研究

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。     

无线传感器网络覆盖优化算法研究

无线传感器网络覆盖控制是研究高密度部署的无线传感器节点集选问题.针对网络严重的冗余问题,影响网络的优化机制.为了有效控制网络节点能量、提高感知质量、大大延长网络的生存时间,采用覆盖优化算法.以网络有效覆盖率和节点最小利用率为优化目标,提出一种混合杂交算法的优化覆盖机制,在算法中扩展杂交算子可增强混合算术杂交算子局部搜索能力.采用改进方法进行仿真,结果表明混合杂交方法能快速收敛到更精确的解,从而更好地降低了网络冗余,延长网络的生存时间.     

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。     

一种基于行为的无线传感器网络覆盖优化方法

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,基于包容式体系结构的思想,提出了一种基于行为的移动节点控制策略。设计了移动节点的5种基本行为,分别是停止、漫游、避让固定传感器节点、避让移动传感器节点以及奔向网络覆盖盲区,各行为之间采用竞争与抑制机制进行行为选择。通过仿真实验验证了算法的有效性。     

RGA-D：一种无线传感器网络覆盖优化方法

研究了无线传感器网络覆盖优化问题,针对传感器节点随机部署、分布不均,传统覆盖优化算法一般只考虑网络部署后单次优化的问题,提出基于节点冗余和覆盖集冗余的计算方法,用网络的局部特征表征全局特征,改进了网络覆盖模型。并在此基础上提出RGA-D算法,利用遗传算法计算覆盖集,同时考虑节点和覆盖集冗余度,对网络整个生存期进行全局优化。仿真实验表明,RGA-D算法能在活跃节点数和网络覆盖率之间达到平衡,解决了网络生存期后期容易出现覆盖盲区的问题。     

一种基于遗传算法的无线传感器网络覆盖模型

在无线传感器网络中,传感器节点的分布通常具有随机性和密集性,监测区域会出现覆盖盲区或者覆盖重叠.为此,推导出了无线传感器最优覆盖模型计算最少节点个数的公式,对遗传算法中的适应度函数公式做了改进,将多重覆盖率和覆盖率的组合作为适应度函数.根据遗传算法的相关内容和流程图,利用遗传算法对覆盖策略做了仿真模拟,证明了所选用的方法的正确和优越性.     

基于连通性的无线传感器网络覆盖优化算法

针对无线传感器网络(WSNs)的覆盖优化和连通性问题,提出了一种基于连通性的WSNs覆盖优化算法(CC-BCBS).在二维监测区域内,CC-BCBS以传感器节点间的通信半径作为限制条件,只对连通的传感器节点进行Voronoi图划分,根据节点对应泰森多边形的覆盖情况构造盲区图,将盲区重心作为候选优化位置,使节点尽可能最大化覆盖监测区域.节点通信半径影响着区域覆盖的冗余度,故针对划分时可能出现的3种不同连通情况,给出了相应措施.仿真结果表明:CC-BCBS在覆盖率,分布均匀性,平均连通个数与连通率方面相比BCBS等算法有明显优势.     

面向三维的无线传感器网络覆盖增强算法

覆盖作为无线传感器网络中基本问题直接影响着网络的服务质量,在分析传统二维无线传感器网络覆盖增强算法的基础上,建立新的传感器节点三维感知模型,在此基础上提出了一种面向三维空间的无线传感器网络覆盖增强节能算法.该算法通过智能算法优化调节传感器节点位置从而使节点比较均匀分布在监测区域中,在此基础上,采用集合覆盖模型算法计算出...     

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。     

基于虚拟力的异构无线传感器网络覆盖优化策略

针对异构无线传感器网络覆盖优化过程中,固定Sink节点的虚拟作用力限制移动节点的位置移动,导致覆盖盲区得不到全局修复的问题,本文结合计算几何理论,提出基于Voronoi多边形形心引力的虚拟力覆盖优化算法（CAVFA）。虚拟力算法能有效指导移动节点的散布过程,形心引力能更好地实现全局的覆盖优化。通过合理设置虚拟力的距离阈值参数和优先级,调整固定节点对移动节点的约束。仿真表明,相比传统VFA算法和CBA算法,本文提出的CAVFA算法能够更有效地提高异构网络的覆盖率,且算法收敛速度更快。     

与节点位置无关的无线传感器网络覆盖控制算法

提出一个分布的、与节点位置无关的无线传感器网络覆盖控制算法(a Location Independent Coverage Control Algo-rithm for Wireless Sensor Networks,LICA).LICA采用基于节点分层成簇的思想,节点与邻居交换信息,并通过节点距离与覆盖模型找出覆盖节点.在保证覆盖性能的前提下,关闭覆盖节点的通信设备.仿真实验结果表明,LICA算法不仅可以提供高质量的覆盖性能,而且具有良好的节能性能.特别适合低成本、资源缺乏、工作在恶劣环境中的分布式无线传感器网络.     

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。     

基于混沌人工蜂群算法的无线传感器网络覆盖优化

针对无线传感器网络随机播撒的节点严重冗余并且导致网络寿命短、覆盖效率不高等缺陷,提出了一种混沌人工蜂群算法的无线传感器网络覆盖优化算法;将节点的利用率和覆盖率作为优化目标函数,建立与之对应的数学模型,之后用混沌人工蜂群算法改善人工蜂群算法陷入局部最优、收敛慢等问题,提高算法收敛速度和精度,对节点覆盖模型进行求解,得出网络最优覆盖方案;通过实验仿真,提出的算法提高了无线传感器网络的覆盖率,覆盖率可达93.48%以上,减少了网络节点冗余,提高了网络寿命,降低了网络成本。     

一种移动无线视频传感器节点的覆盖算法

在现有的无线传感器网络覆盖算法的研究中,缺乏对移动节点路径规划的研究,而针对具有视频传感器节点的网络仍使用普通传感器圆形覆盖区域的测量方法来计算覆盖面积,并不完全符合实际情况.基于这两方面的原因,本文提出了一种适用于无线视频传感器节点的最大覆盖算法,并提出一种对于视频传感器节点覆盖面积的计量方法.该算法能够使节点在保证网络连通性的前提下,达到最大的有效监测范围.此外,本文建立了相应的仿真实验模型,对该算法的有效性和覆盖面积进行了实验与分析.结果表明,本算法的节点监测面积大约为使用随机运动算法的节点监测面积的1.5倍左右,并可以保证网络的连通性.     

一种无线传感器网络覆盖能耗平衡优化策略

在无线传感器网络中,对目标区域的覆盖程度以及网络能耗是衡量其性能的重要指标,通过对节点的合理配置,有利于保证网络覆盖,平衡网络能耗。针对节点感知距离可调的无线传感器网络,提出了一种无线传感器网络覆盖能耗平衡优化策略,该策略以满足一定的网络区域覆盖质量为前提,以覆盖能耗平衡为优化目标,采用粒子群算法,首先对网络中的节点布局进行动态优化,在此基础上通过合理调整节点感知距离,使得网络覆盖能耗性能最优。仿真结果表明,与传统节能覆盖方案相比,该策略能够有效减少感知重叠区和感知盲区,提高网络区域覆盖质量,降低网络能耗。     

无线传感网络覆盖的粒子进化优化策略研究

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.     

无线传感网中三维覆盖控制和节点调度的研究

无线传感器网络中采用二元感知模型方法计算休眠冗余节点具有局限性和不精确性.本文考虑到实际应用环境对节点感知能力的影响以及传输过程中的路径损耗问题,对监测区域采用三维网格建模,并在概率感知模型的基础上提出一种概率感知衰减模型,同时对当前二维覆盖控制算法存在的各种局限性,提出了一种基于概率的分阶段冗余唤醒策略.仿真结果表明,该算法均衡了网络节点能量,实现了网络能耗的有效性,延长了网络的生存期.     

无线传感器网络中基于异构节点的覆盖控制算法

研究了无线传感器网络中基于异构节点的优化覆盖控制问题.异构无线传感器网络由两类能力不同的节点组成,包括普通节点和超级节点.对普通节点采用基于状态轮转的覆盖控制算法,对超级节点采用基于路由表的转发策略.通过两类节点的协作使得网络达到覆盖与连通的目的.模拟结果表明,在具有相同初始能量的情况下,该算法与SHHN-HS算法相比能够延长网络生命期.