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.     

改进型无线传感器网络的质心定位方法

针对传统质心定位算法定位精度受锚节点密度影响大,但锚节点成本高而不能大量使用的问题,采用移动锚节点,引入高斯马尔科夫移动模型对锚节点移动路线进行规划,使锚节点在待测区域内随机移动形成更多的虚拟锚节点,代替传统定位算法中的锚节点,提高了质心定位算法中对未知节点的覆盖率与定位精度.仿真结果表明,该方法有效且能应用于大型无线传感器网络定位.     

使用移动锚节点的传感器网络节点定位算法

提出一种利用移动锚节点、基于小生境粒子群的定位算法NPLA.普通待定位节点使用基于小生境思想的粒子群算法(PSO),根据接收到锚节点信号的信号强度(RSSI)值进行最优的自身位置估计.算法支持锚节点可按预定或随机路径移动,且可同时作为收集数据和管理网络的汇聚节点.所提算法具有分布式计算、实现简单及硬件需求低等特点,适合在大规模无线传感网中应用.仿真表明NPLA定位精度较以往算法有明显提高.     

应用三个移动锚节点的非测距定位方法

针对使用单个移动锚节点的非测距定位方法精度较低的问题,提出一种使用三个移动锚节点的非测距定位方法:三个锚节点在移动过程中相对位置不变,并周期性广播数据包,而未知节点利用接收到的具有相同时间戳的两个或者三个锚节点信息进行质心定位.采用Scan作为信标的移动路径,并使用OMNET++进行了仿真实验,结果表明,该方法比使用单个移动锚节点提高了定位精度,且不受节点部署密度的影响.     

利用蚁群优化的非均匀分簇无线传感器网络路由算法

针对无线传感器网络路由非均匀分簇中随机簇首选举路由的可靠性和实时性问题,提出一种新的无线传感器网络路由算法.该算法的核心是:通过蚁群优化来改变非均匀分簇算法的周期性簇首选举方式,即只在第一轮执行簇首选举和路径搜索,其他轮次采用簇内调整和路由更新;通过引入路由可靠性和实时性指标达到自组织、自适应和动态优化来建立和维护路由.簇首选举采用竞选,所有节点参与竞选,并且将节点剩余能量和节点到汇聚点的距离作为评价标准,以保证簇内能量效率最高的节点成为新簇首.路径搜索采用蚁群算法进行,即搜索网络中所有的簇首和汇聚点,以寻找从各个簇首到汇聚点代价最小的多跳路由.仿真结果表明,所提算法在能耗和链路可靠性方面比非均匀分簇算法的性能更好,即在较长的时间内具有更多的存活节点,网络丢包率小.     

基于测距权重的蒙特卡罗定位改进算法

针对传统蒙特卡罗定位算法采样效率低,对锚节点密度要求高的特点,本文基于蒙特卡罗定位算法MCL提出一种改进的移动传感器网络的节点定位算法IMCB.该算法利用历史锚节点信息和RSSI测距,以及运动模型的改进对待定位节点的位置采样范围进行了进一步限制,对有效采样点的权重进行了区分.仿真结果表明:该算法的定位精度相比MCB算法提高了16.6%.     

基于品质度量的移动自组织网络安全分簇算法

为解决移动自组织网络中分簇存在的恶意簇首和簇首不稳定问题,通过在簇首选择中引入节点品质度量模型和分布式TA选择机制,提出了一种移动自组织网络安全分簇算法。该算法能生成适应不同通信模式、通信距离和移动速度的稳定簇结构,保持可信权威机构TA成员的相对稳定性。仿真分析表明：SCAQM能抵御外部恶意节点的入侵和内部合谋节点的威胁。相比其他分簇算法,SCAQM能有效抑制节点的恶意行为,以较小的算法控制开销生成更稳定的分簇结构。     

基于微粒群算法的无线传感器网络节点定位方法

为了进一步提高无线传感器网络未知节点定位精度,将节点定位问题和微粒群算法结合在一起,提出了基于微粒群算法的节点定位算法。该算法是一种基于距离的定位算法,根据未知节点到锚节点的距离直接搜索出未知节点的坐标。实验结果表明,和一般的固定节点定位算法相比,该算法具有更高的定位精度,并适用于移动节点的追踪定位。     

WSN中面向移动锚点的节点定位算法

为降低无线传感器网络中锚点定位的网络成本,提高资源利用率,提出一种新的无线传感器网络定位算法,通过利用共线和非共线移动锚点来实现传感器节点定位.该方法利用相邻节点间的距离估计值以及锚点提供的关于报文传输方向的相关信息来估计节点的位置,每个节点从两个独立方向定位其位置.然后使用卡尔曼滤波器来提升每个节点的定位精度.研究结果表明:相比于单方向方法和加权平均方法,基于卡尔曼滤波器的方法估计误差分别下降31%和16%;同时,该方法还克服了使用移动锚点导致的共线性问题.     

A*算法与蚁群算法相结合的无人艇巡逻路径规划

针对无人艇海上巡逻路径规划问题,提出了一种A~*算法与蚁群算法相结合进行最短巡逻路径优化的方法.在传统A~*算法的八角度搜索基础上,设计了一种多角度A~*算法以获得更短的两点之间可行路径,并以A~*算法搜索结果构建任意两个巡逻点之间的最短路径网络.结合最短路径网络建立多点巡逻路径规划问题的目标函数,利用蚁群算法进行求解以获得全局最优的巡逻路径.针对巡逻路径转折角较大的问题,提出了一种平滑算法以获得更符合实际航行需求的平滑路径.仿真结果表明:该方法有效地去除了冗余节点,缩短了路径长度,提高了路径平滑度,规划出了一条更优的无人艇巡逻路径.     

融合粒子滤波的网络故障定位算法

网络故障节点定位算法目前是网络移动节点定位算法中一个研究热点,较多的研究人员使用了粒子滤波算法,同样也有人在使用成熟的卡尔曼滤波的定位算法,然而此类算法均离不开受限的粒子能量以及密度。新算法N-FC定位算法基于此背景,以分簇式结构结合簇内节点置信度,对常规定位算法的初始阶段进行了优化,并利用锚节点的密集程度以及抽样尺度优化了采样以及滤波阶段,最后在同参情况下,新算法N-FC定位算法与常规算法进行了对比,得出新算法精确性更高且实用性更强。     

基于移动锚节点的无线传感器网络节点定位

为了更好地解决无线传感器网络节点定位精度和复杂测距技术之间的矛盾,提出一种基于移动锚节点的非测距的定位技术。9个装备有GPS接收机的可移动锚节点形成一个圆形定位区域,位于定位区域内的待定位节点接收锚节点发射的信号,并记录接收信号强度,比较接收信号强度确定自己所处区域,从而实现定位。仿真结果表明,该节点定位技术平均定位精度约为10%,与其他类似定位技术相比,能够明显提高节点定位精度。     

基于移动锚节点的无线传感器网络节点定位

为了更好地解决无线传感器网络节点定位精度和复杂测距技术之间的矛盾,提出了一种基于移动锚节点的非测距的定位技术。9个装备有GPS接收机的可移动锚节点形成一个圆形定位区域,位于定位区域内的待定位节点接收锚节点发射的信号,并记录接收信号强度。比较接收信号强度确定自己所处区域,从而实现定位。仿真结果表明,该节点定位技术平均定位精度约为10%,与其他类似定位技术相比能够明显提高节点定位精度。     

基于移动锚节点的无线传感器网络节点定位算法

针对移动锚节点的定位问题,提出一种基于3个移动锚节点的与距离无关的定位算法,该算法具有避开因测量距离的需要而导致的高硬件成本和高能耗等的功能.主要思想是3个锚节点规则移动遍历整个传感区域,移动过程中实现未知节点的定位.仿真实验结果表明,该算法能够提高节点的定位精度.     

基于随机微粒群算法的分布式节点定位方法

提出了基于随机微粒群优化算法的定位方法。设定网络中存在部分锚节点,且相邻节点之间可以获取距离信息,待定位节点在获取足够的相邻锚节点或已定位节点的距离、位置信息后,使用随机微粒群优化算法实现定位。仿真表明,该方法比多边测量法和基于标准微粒群优化算法的定位方法具有更高的性能。     

基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法

摘要：针对无线传感器网络的节点能量利用率和网络寿命问题,引入一种基因位迭代映射思维进行改进,并构造新的无线传感器网络能量优化分簇方案生成方法,在此基础上提出了基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法。该算法将无线传感器网络节点路由能耗优化问题转化为网络系统簇内节点最优能耗进化激励的解空间最优解搜索问题,然后利用基因位长度自适应编码和迭代映射的进化算法进行候选解搜索,最后输出具有最优能耗的节点通信路径和簇头的下级跳节点。实验结果表明,该算法高效可行,能量均衡和优化能力较好,有效的降低了节点的能耗,延长了网络生命周期。     

面向WSN的移动锚节点路径规划算法

针对无线传感器网络中使用移动锚节点辅助未知节点定位问题,提出了一种动态路径规划算法.该算法首先引用相关图论知识,把无线传感器网络看成一个连通的无向图,将传感器节点转化为图的顶点选取虚拟信标节点,通过蚁群算法遍历所选取的节点获得移动路径.并对传统宽度优先搜索算法中节点选取冗余和经典蚁群算法中存在的收敛速度慢等问题提出改进.仿真实验结果表明,改进算法能在保证一定通信覆盖率的情况下减少节点重复遍历以及锚节点的移动距离.     

一种基于RRT-ConCon改进的路径规划算法

针对RRT算法缺乏稳定性和收敛速度慢的问题,基于RRT-ConCon算法和朝向目标搜索的策略,提出了一种改进的双向搜索路径规划算法.该算法通过改变两条搜索路径的临时扩展目标点,使搜索路径不仅易于朝着目标点方向生长,而且提高了算法的稳定性,同时可以保证规划的路径接近最优解.改进的RRT-ConCon算法利用随机节点生成函数,使朝着目标点生长的搜索路径避免陷入局部极小值.同时,为了测试各种仿真实验环境,还设计了一种仿真实验环境平台,实验结果验证了本算法的有效性和稳定性.     

基于布尔搜索的空间目标分布最小包围盒规划

为了降低对平面内无源目标进行定位产生的搜索代价,研究了确定覆盖所有随机部署的无线传感器网络节点的最小包围盒问题.首先提出基于布尔搜索的无线传感器网络节点最小包围盒规划方法,运用深度优先策略,使锚节点不断逼近目标节点的实际位置;然后根据前述算法完成时的锚节点坐标,设计了坐标最大-最小值规划算法以构造最小覆盖面积包围盒.最后通过仿真和算法分析得出,所提策略计算复杂度低于遍历方式的最小包围圆、包围盒算法,且能更准确地估计出覆盖面积最小的包围盒.     

基于节点分簇的延迟容忍网络路由策略

延迟容忍网络中路由策略的效率受节点移动特性的影响,为了能够利用节点移动特性制定更加高效的路由策略,提出了基于节点分簇(clustering)的延迟容忍网络路由策略.根据节点接触概率提出了节点分布式分簇算法,将移动特性相似的节点组成簇,并且选择簇内的网关节点;制定了基于节点分簇的消息转发策略.仿真结果表明,相比已有的延迟容忍网络路由策略,所提路由策略能让延迟容忍网络具有更高的消息投递率,更低的平均投递时延以及更低的网络开销比率.因此,利用节点移动特性制定的节点分簇路由策略能够提高延迟容忍网络的性能.