基于云模型粒子群算法的WSN节点部署优化

节点部署优化技术是无线传感器网络的主要应用点,也是近年来国内外学者研究的热点问题,它在军事、民防、环境等多个领域中具有广阔的应用前景.针对目前无线传感节点部署方法存在节点分布不均匀、覆盖不完全等问题,提出一种采用云模型改进粒子群算法,并将该算法用于无线传感器网络节点部署.对比实验结果表明,该方法能够以相对较小的代价完成传感器感知节点部署,能快速收敛于最优解,能够降低网络部署的成本,提高网络的整体覆盖率.     

异构传感器网络成本最优节点部署机制

针对异构无线传感器网络中节点的高密度部署情况,研究了异构传感器节点的优化部署问题。提出一种基于遗传算法的异构节点成本优化部署方法。算法以网络的容错性和覆盖性为约束条件,以部署的成本为目标函数进行优化计算得到保证网络覆盖和网络容错性所需的节点位置和节点类型。算法既适用于布尔传感模型,又能应用于概率传感模型。仿真结果表明该算法能快速收敛于最优解,降低网络部署的成本,是一种可行的异构无线传感器网络节点部署的解决方案。     

5G背景下智慧农业通信节点部署策略

针对5G背景下大规模智慧农业传感器网络通信节点在三维空间内部署时,传统的随机节点部署方式存在高能耗、高成本及节点脱节问题,提出了一种基于维诺图(VD)与飞蛾扑火算法(MFO)结合的节点优化部署策略。首先,利用5G通信高带宽的特点,设计了一种分层式通信方案,在此基础上,建立了分层式节点最优部署模型、通信能耗模型以及传感器信息传输网络全连通模型;其次,针对MFO算法种群生成的随机性及搜索无向性的缺陷,设计了基于三维VD的引导式搜索算法(VIMFO);最后,通过对相关模型进行优化求解,从而取得传感器网络通信节点的部署位置。仿真结果表明,与经典MFO算法相比,VIMFO算法能够在提升寻优速度37.89%的基础上,降低传感器通信网络能耗6.9%;在保证农田传感器通信网络节点全连通的前提下,提升了通信网络节点的生存周期。     

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...     

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.     

基于虚拟力的无线传感器网络分簇部署策略

为提高大规模密集部署的无线传感器网络节点覆盖率,提出了一种基于虚拟力的节点分簇动态部署策略.将传统基于虚拟力的节点动态部署分成簇间部署与簇内部署两阶段,以达到打破网络中部节点受力平衡、降低部署过程中簇间干涉、提高节点覆盖率的目的.利用二元感知模型对算法进行仿真,结果表明,相比于传统VPF算法及VFA算法,该策略在随机部署大量密集节点的网络中具有较快的收敛速度与显著的优化效果,覆盖率最终可达90%以上,可以满足无线传感器网络的覆盖控制要求.     

面向目标覆盖的无线传感器网络确定性部署方法

针对无线传感器网络中随机部署节点集划分法不能保证离散目标点优化部署的问题,利用目标点最多层交叠域及遗传算法设计了一种面向目标覆盖的最优确定性部署方法.该方法通过目标点最多层交叠域寻找监测目标点集的传感器节点候选位置,基于候选位置点并利用遗传算法找出实现目标监测的最少节点数及节点位置.所提算法中候选位置点的选取简化了遗传算法中的编码工作,且与适应度函数相结合加速了算法的收敛,而遗传算法提供了最佳位置点的寻求方式.仿真试验表明,所提方法在满足用户感知需求的基础上具有较少的部署节点数,通常被控制在目标点个数的30%以内,极大地降低了网络部署成本,实现了无线传感器网络空间资源的优化分配.     

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...     

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。     

基于改进的微粒群算法的WSN节点部署策略

在无线传感网络部署中,必须保证无线传感器节点能够有效地覆盖被监测区域.为了减少节点部署时产生覆盖盲区,提高网络的覆盖率,本文提出了一种基于改进微粒群算法的无线传感器网络节点部署优化策略,以网络的覆盖率为适应值函数,将传感器节点的部署问题转化为目标优化问题,通过采用k-means聚类算法划分子种群,并且对子种群进行动态重...