改进粒子群算法的传感器网络覆盖分布优化

为解决基于粒子群算法的传感器网络覆盖分布中存在的收敛速度慢和指定目标点不能保证覆盖等问题,采用了一种基于虚拟势场法的改进粒子群算法.在传感器节点之间建立虚拟势场,推导出相互作用的连续虚拟力,减少了引力和斥力边界的振荡,加快了算法的收敛速度.增加指定目标点的势场,以提高目标点对粒子的吸附力,保证了目标点始终处于传感器的感知范围之内.研究结果表明:改进粒子群算法具有更快的收敛速度,提升了在保证指定目标点完全被覆盖的条件下区域覆盖率.研究结论有助于布置关键区域的传感器网络.     

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.     

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.     

防边界收缩的无线传感器网络节点轻量级调度算法

针对高密度部署的无线传感器网络边界节点邻居数量低于内部节点而导致休眠概率不均等进而边界收缩的问题,提出了一种轻量级调度算法.根据邻居表中节点的数量以及邻居节点的工作邻居数量判定节点是否处于网络边界,对于边界节点和内部节点采用不同的调度策略,并分别计算得出处于网络边界的节点被n个邻居完全覆盖的概率和边界节点被n个邻居覆盖的面积分数的范围.仿真结果表明,该算法能够有效缓解边界收缩问题,延长网络生命周期.     

基于节点休眠机制的无线传感器网络覆盖控制算法

为了减少传感器节点的能耗,延长无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于节点休眠机制的覆盖控制算法.其基本思想是:网络中所有传感器节点根据邻节点的个数、与邻节点之间的距离来决定是否进入休眠状态,以此来控制每一轮中活跃节点的个数,减少网络的能耗.实验仿真结果表明,在保证网络的覆盖情况下,该算法能够减少活跃节点数,降低网络覆盖冗余度.     

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.     

无线传感器网络中一种基于节点序列的覆盖算法

针对覆盖问题是无线传感器网络中的一个基本问题.不同的应用场景对网络的覆盖度有不同的要求,提出一种基于节点序列的覆盖算法(CNS)来判断网络的覆盖情况、消除覆盖漏洞.算法首先讨论如何判断网络1度覆盖情况,然后通过调整距离覆盖漏洞最近的传感器节点的感应半径来动态提高网络的1度覆盖率.同时,还对CNS算法进行扩展,用来解决多度覆盖问题.模拟结果表明:CNS算法在性能上要比现有覆盖算法优越.     

基于遗传算法的无线传感器网络最小覆盖集算法

降低能耗以延长网络生存时间是无线传感器网络设计中的一个研究热点.提出一种利用遗传算法实现的"密度控制"策略.该策略利用无线传感器工作节点的最小节点子集(最小覆盖集),达到覆盖整个传感器网络区域的目的.所提出的算法能够较好地调和无线传感器网络寿命和网络覆盖率之间的矛盾,仿真实验证明了算法的有效性.     

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。     

基于WTGWO的无线传感器网络三维部署优化方法

为优化无线传感器网络的部署问题,提出一种新的无线传感器网络三维部署优化方法.在增强灰狼优化算法的基础上,通过在外层位置更新策略中引入自适应权重方法,平衡了增强灰狼优化算法开发与勘探之间的搜索.在马鞍形曲面山坡上进行仿真实验,实验结果表明,在50个节点下,该方法在保证连通的情况下最高覆盖率可达97.58%,平均覆盖率可达96.74%,与其他算法相比提高了1.64%～3.87%,可以有效提升无线传感器网络的覆盖率,增强无线传感器网络的服务质量.     

混沌逃逸粒子群优化算法在WSN覆盖优化中的应用

为了寻找最优的无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)覆盖优化算法,保持整个网络能量的平衡,提高无线传感器网络覆盖率,在基本粒子群优化算法的基础上,提出一种基于混沌逃逸粒子群优化算法(chaotic escape particle swarm optimization,ECPSO)的WSN节点覆盖优化方法。ECPSO算法以覆盖率为优化目标,建立WSN覆盖优化数学模型来描述节点覆盖问题,利用混沌逃逸粒子群算法对数学模型进行求解,实现节点覆盖优化。仿真结果表明,ECPSO算法加快了WSN覆盖优化速度,节点分布更加均匀,提高了传感器节点的覆盖率,是一种高效的WSN节点覆盖算法。     

基于集合覆盖的异构有向传感网寿命优化策略

在由感知半径、感知角度和携带能量不同的有向传感器节点组成的异构有向传感器网络中,对满足优先级不同的监测目标有不同覆盖要求条件下的网络寿命最大化问题进行研究。利用集合覆盖的思想,将有向传感器节点划分为满足目标覆盖要求的集合,通过集合之间的切换来达到延长网络寿命的目的。首先证明本文问题是NP-hard问题,然后利用改进的和声搜索算法进行求解,一方面引入带有混沌参数的微分变异因子,改进种群的多样性;另一方面,与模拟退火算法结合增强算法的局部搜索能力。同时为对比算法性能,提出一种贪婪算法。仿真结果显示:较之原始和声搜索算法和贪婪算法,改进和声搜索算法能有效延长网络的寿命,证明了改进算法的有效性。     

基于迭代加权虚拟力算法的DSNs覆盖增强

针对现有有向传感器网络(DSNs)覆盖增强算法复杂且收敛速度较慢的问题,在方向可调的有向感知模型基础上,提出一种基于分布式迭代加权的虚拟力覆盖增强算法(IW-RFGP)的有向传感器节点部署方法。该方法将传感器节点待感知区域内未被邻接节点覆盖的区域离散化,通过离散网格点的迭代加权引力的合力作用,调整并确定其新的感知方向。仿真实验结果表明,该算法收敛速度快,迭代次数短,有效增强了有向传感器网络的覆盖率。     

基于轴面对称机制的物联网节点覆盖算法

为解决物联网部署过程中存在的节点覆盖强度低、传输盲区面积大,以及簇头节点受限等不足,提出了一种基于轴面对称机制的物联网节点覆盖算法.首先,采用等距分割方案,设计了一种基于轴面对称机制的区域覆盖方法,通过对称分布簇头节点来实现网络区域的初级分割,提高网络初始化覆盖效率.随后,鉴于主备机制难以进行节点动态更新,通过预热方式来部署多个镜像节点,构建了基于热备机制的簇头轮询方法,降低网络因簇头节点受限而出现传输受阻现象.最后,对初始化分割区域进行非等距优化,提出了一种基于量化部署机制的传输优化方法,增强网络传输能力,提升簇头节点对数据的传输效率.仿真实验表明,与改进的蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化和基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖策略等方案相比,本文算法具有更高的拥塞控制能力和节点覆盖效率高,以及更低的簇头受限概率.     

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...     

基于人工势场的水下传感器网络部署优化策略

对水下传感器网络移动节点的位置进行调整以提高传感器网络的有效覆盖率具有重要现实意义.根据水下传感器网络的特点,提出基于人工势场的分布式水下传感器网络部署优化算法UPFA(Underwater deployment based on Potential Field Approach).混合传感器网络部署优化问题可以转化为漏洞修复问题,覆盖的漏洞会对移动节点产生虚拟吸引力.仿真结果表明,UPFA算法能够引导水下的移动节点修复水下传感器网络的覆盖漏洞,显著提高水下传感器网络的有效覆盖率.     

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QGA的无线多媒体传感器网络覆盖增强算法

对无线多媒体传感器网络(Wireless Multimedia Sensor Networks,WMSNs)中的覆盖问题进行了研究.由于网络环境和部署方式的限制,部署WMSNs时很难将数量众多的传感器节点放到适合的位置上,从而会导致大量监测重叠与监控盲区的出现.因此,在部署完网络后,通常需要进行一定的覆盖增强处理以提高网络的监控质量.文中对此进行了研究,并基于有向感知模型,提出了一种覆盖增强算法QGACE.QGACE同时对节点的位置与主感知方向进行调整,并引入了量子遗传算法来来进行计算处理.仿真试验表明,QGACE算法能够有效地提高网络的覆盖率.     

边缘节点的自适应半径调整算法

降低覆盖冗余度是提高无线传感器网络覆盖度的一种措施.在DCAC(Dynamicadaptive coverageadjustingscheduling)的算法的基础上,给出了边缘节点和局部全约束状态的定义,并且提出了边缘节点的自适应半径调整的算法.与DCAC算法进行比较其仿真结果表明,无线传感器网络的覆盖冗余度相对降低,提高了网络的覆盖度,并且活跃节点的个数相对减少.     

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.