无线传感器网络多目标关联覆盖

针对多目标网络覆盖中传感器节点和目标的关联关系,依据数据挖掘中的关联规则挖掘技术,设计了多目标关联覆盖算法MTACA．考虑到能量的有效性,利用关联规则挖掘方法动态地确定目标集合和传感器节点集合,通过节点集合工作状态的转换完成目标的完全覆盖,延长了网络使用寿命．同时,改进了适应区域覆盖的PEAS算法,使其适应多目标覆盖的应用．通过仿真对MTACA和改进的PEAS算法进行了性能分析．结果表明：MTACA算法和改进的PEAS算法在目标完全覆盖能力和网络使用寿命上明显优于随机部署网络;MTACA算法在目标完全覆盖能力、网络使用寿命、网络剩余能量以及节点间能量消耗均匀性上明显优于改进PEAS算法．     

一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法

优化传感器网络覆盖对于合理分配网络的空间资源、更好地完成信息感知和采集任务、提高网络的生存能力都具有重要的意义。在分析传感器节点有向感知模型的基础上,提出了一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法。该算法针对随机部署有向传感器网络,以网络区域覆盖率为优化目标,采用改进的多步式位置可选择更新粒子群优化算法,通过调整传感器节点的主感方向,减少网络感知重叠区和感知盲区,实现覆盖增强。仿真实验表明,该算法简单、高效,优于传统的覆盖增强算法。     

一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法

优化传感器网络覆盖对于合理分配网络的空间资源、更好地完成信息感知和采集任务、提高网络的生存能力都具有重要的意义.在分析传感器节点有向感知模型的基础上,提出了一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法.该算法针对随机部署有向传感器网络,以网络区域覆盖率为优化目标,采用改进的多步式位置可选择更新粒子群优化算法,通过调整传感器...     

基于无线传感器网络的优化点集覆盖算法

针对无线传感器网络对目标区域覆盖过程中会产生大量冗余节点,从而导致网络能量消耗过快以及节点覆盖的不完全性等不足,提出了一种基于优化点集覆盖算法.该算法利用高斯正态密度函数和覆盖区域的概率函数对点集进行优化,通过节点感知半径与节点数之间的定量关系给出满足一定覆盖率要求下最优节点集,进而优化了网络资源,提高了网络生存周期和...     

感知能力异构的无线传感器网络优化部署机制

为了在满足网络覆盖要求的前提下,降低网络配置所需经济成本、延长网络生存时间、提高通信质量,研究由感知能力不同的传感器所组成的传感器网络的节点部署问题.采用了节点配置值、网络配置总值和节点数目3个指标,反映网络的配置水平、经济成本、通信质量和能耗情况.该文给出了问题的整数线性规划模型,并指出这个问题是NP完全的.提出了近似但计算有效的贪婪优化部署算法.通过找出最佳部署位置、传感器类型和感知方向,实现网络的优化配置.仿真结果表明,该算法可以降低网络配置成本和工作节点数,具有较好的优化部署效果.     

基于遗传优化策略的传感器配置算法

传感器配置是传感器网络研究的核心问题之一.传感器网络配置可以有效布置传感器网络节点、合理覆盖感知数据区域、延长感知区域传感器网络的运行周期,既能够准确地采集感知区域的数据信息,又能够充分管理传感器网络资源.本文提出了在传感区域中一个有效的基于遗传算法策略的的传感器配置算法,算法目标在于优化传感器数量并且确定它们的位置以...     

基于可调节网格改进的跨区域GPSR路由算法

基于定位技术和可调节网格改进现有路由算法, 提出一种基于可调节网格改进的跨区域边界无状态贪婪路由算法, 解决了无线传感器网络边界无状态贪婪路由算法中能量不均衡和高能耗的问题. 该算法利用节点相对位置定位算法\, 可调节网格、 贪婪算法和右手法则建立区域级粗粒度路由路径, 并根据不同区域传感器节点分布的密度, 使用不同方法传输数据. 仿真实验结果表明, 改进算法减少了网络能耗, 延长了网络生命周期.     

一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略

为了实现无线传感器网络k重覆盖范围的最大化,延长网络寿命,提出了一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略,提高了k重覆盖率,进而提高节点的利用率,延长无线传感器网络的寿命。同时改进了粒子群的惯性权重,有效地避免了标准粒子群算法容易出现的早熟问题,提高算法的稳定性。通过实验仿真证明了此方法的有效性。     

一种改进的SNCS协议在定向传感器覆盖率中的应用

提出了定向传感器的覆盖率问题,在这个问题中要求激活的传感器数量最少,但是覆盖的目标数量最大.通过对分布式贪婪算法的分析,结合传感器剩余能量提出一种改进的感知邻近协作睡眠协议,并通过模拟实验对SNCS协议进行了性能评估.     

动态协同和声搜索算法及其在无线传感器网络覆盖中的优化

研究一种动态协同和声搜索算法,并对无线传感器网络的覆盖感知模型进行求解.该算法设计多种群动态协同进化策略,改善和声搜索算法的多样性.在和声记忆库考虑阶段,引入轮盘赌选择,提高搜索的有效性.同时,对算法参数进行动态调节,以提高算法的优化性能.无线传感器网络覆盖优化问题的优化仿真结果表明所提算法取得较优的结果.     

基于深度Q学习的无线传感器网络目标覆盖问题算法

针对求解无线传感器网络目标覆盖问题过程中存在的节点激活策略机理不明确、可行解集存在冗余等问题,提出一种基于深度Q学习的目标覆盖算法,学习无线传感器网络中节点的调度策略.首先,算法将构建可行解集抽象成Markov决策过程,智能体根据网络环境选择被激活的传感器节点作为离散动作;其次,奖励函数从激活节点的覆盖能力和自身剩余能量考虑,评价智能体选择动作的优劣.仿真实验结果表明,该算法在不同规模的网络环境下均有效,网络生命周期均优于3种贪婪算法、最大寿命覆盖率算法和自适应学习自动机算法.     

一种基于蜂窝模型改进的分簇路由算法

为进一步提高无线传感器网络的能量有效性、网络可靠性并延长网络寿命,提出了一种基于蜂窝模型改进的无线传感器网络分簇路由算法。该算法引入正六角形蜂窝模型作为网络中传感器节点的分簇结构,并结合节点间的角度比和距离比感知位置自主选择簇头。仿真结果显示,该算法与传统的LEACH分簇算法和基于位置的GAF分簇算法相比,有效地抑制了孤立节点的产生,均衡了网络能量和负载,提高了网络能量有效性,确保了网络可靠性,延长了网络的生命周期。     

无线传感器网络覆盖优化策略

针对无线传感器网络节点覆盖容易出现空洞和盲区的问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化算法.首先构建网络节点的信任度模型,进行节点轮换调度修复路由,然后采用改进人工鱼群算法进行无线传感器网络节点的自适应定位寻优,以人工鱼群优化的节点分布模型重构无线传感器网络(WSN)节点覆盖连通图,实现优化网络覆盖.仿真实验结果表明,利用覆盖优化算法进行WSN网络节点设计,明显地改善了网络节点的覆盖质量,提高了无线传感器网络的安全性能.     

一种面向三维感知的多媒体传感器网络覆盖增强算法

现存的多媒体传感器网络优化算法,都存在着容易陷入局部最优解的问题.布谷鸟算法利用长距离的搜索可以有效地跳出局部最优解,基于多媒体传感器网络三维感知模型,提出了改进布谷鸟搜索的覆盖增强算法,该算法通过引入精英机制、多维度优化和学习反馈策略来优化多媒体传感器节点的旋转角度以降低覆盖重叠,优化网络覆盖,这是首次利用改进布谷鸟搜索算法来优化网络覆盖.最后,利用仿真实验证明了该算法可以快速有效地优化网络覆盖.     

无线传感器网络的目标跟踪能量优化策略

为了满足无线传感器网络的目标跟踪性能要求,解决节点能量消耗不均衡的问题,建立了面向无线传感器节点底层硬件和时序流程的能量模型,在节点通信过程中使用量化算法对数据进行压缩量化,在此基础上综合考虑节点的跟踪精度及剩余能量,提出了基于能量优化策略的调度算法,并采用双重唤醒/休眠机制来延长网络寿命.该策略采用分布式计算方式,易...     

基于改进短链聚合策略的无线传感器网络路由算法

为延长网络生存时间和数据传输的时效性, 提出一种基于改进短链聚合策略的无线传感器网络路由算法. 首先, 分析无线传感器网络协议结构, 考虑到无线传感器网络运行过程中的节点能耗问题, 根据链式数据采集协议设计改进路由算法; 其次, 利用贪心算法找到邻居节点, 通过引入距离门限方程实现建链, 建链后综合考量节点传输数据能耗与剩余能量选举路由簇头, 以达到延长网络寿命并提高数据传输效率的目的; 最后, 利用MATLAB软件仿真实验验证该算法的有效性. 仿真实验结果表明, 该算法能有效控制网络能量的均衡性, 并延长了网络寿命, 运行效果良好.     

基于二进制差分算法的HWSN目标覆盖研究

本文对三维空间异构传感器网络的概率感知模型进行研究,为解决用最少工作节点覆盖区域内所有目标这一问题,将二进制差分算法融入到目标覆盖算法中．仿真实验表明,在覆盖所有目标前提下,二进制差分算法与遗传算法相比,所需工作传感器个数和迭代次数均有减少,证明了二进制差分算法可以有效解决该问题．与此同时探讨了感知半径,目标密集度和衰减因子等因素对于覆盖问题的影响．     

三维环境下无线传感器网络的部署覆盖方法

针对三维传感器网络中节点的最优部署问题, 提出一种三维曲面上目标点的部署策略, 通过引用差分进化(DE)算法优化传感器节点的位置坐标, 提高了网络节点的部署效率, 并用最少的传感器节点实现对曲面上目标点的全覆盖, 解决了三维空间中传感器节点在监测目标过程中存在的三维感知盲区问题. 仿真实验验证了DE算法在解决三维空间覆盖问题的可行性, 表明DE算法具有一定的容错性, 并可有效提高网络节点的部署效率.     

无线传感器网络关键区域覆盖优化算法

针对无线传感器网络中的关键区域覆盖NP完全问题,提出了一种启发式的关键区域覆盖优化算法CACOA.该算法对关键区域格点与一般区域格点,分配不同的权值创建感知区域图和终端集合,并以迭代合并方式创建加权节点Steiner树,进而形成具有最少数量的格点集合,并以格点集合中优化的格点位置来构建覆盖关键区域的传感器放置方法.理论分析证明了提出的CACOA算法一定能完全覆盖关键区域并形成一个有效的无线传感器网络,且算法的复杂度为O(n4).详细的仿真实验及与现有覆盖机制NPCC的比较表明,提出的覆盖优化算法CACOA在关键区域格点数、感知范围、发送范围和关键区域格点选择分布概率变化时放置的传感器数量明显少于NPCC覆盖机制.     

基于禁忌搜索算法的AUV动态路径规划策略

为有效提高水下传感器网络中未知节点的定位效率并降低网络能耗,提出一种改进禁忌搜索算法的Autonomous Underwater Vehicle(AUV)动态路径规划策略.所提出的算法和策略,采用六边形部署算法,寻找合适的虚拟锚节点位置,以达到最佳覆盖效果;然后通过在AUV节点上配置定向天线,获取未知节点方位信息;再次,利用改进的禁忌搜索算法,选定AUV节点下一步目标虚拟锚节点,引导AUV节点移动.该文通过改进的禁忌搜索算法设置两个禁忌集,防止AUV节点重复搜索,并辅助AUV节点移动方向判定,保证未知节点的定位覆盖率.为验证所提策略有效性,对所提该策略和静态路径规划算法中的典型算法Scan算法进行对比分析计算.仿真表明,基于禁忌搜索算法的AUV动态路径规划策略较Scan算法移动路径长度明显减少,虚拟锚节点数目有所降低,能有效降低能耗,延长网络寿命.同时,由于Received Signal Strength Indicator(RSSI)测距法存在误差,误差值设置为虚拟锚节点到未知节点的真实距离的10%,仿真得出基于禁忌搜索算法的AUV动态路径规划策略较Scan算法,定位精度有所提高.