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RSSI的加权质心定位算法优化研究

在无线传感器网络(WSNs)中,定位精度和算法收敛速度是节点定位的关键因素.本文提出了一种改进的WCBD(Weighted Centroid Based on Distance)算法,该算法基于接收信号强度指示(RSSI),结合加权质心定位算法,研究参考节点与目标节点之间的距离,然后针对加权质心定位算法中的权重系数选择提出了新的思路,使之提高定位精度.仿真结果表明,与W-Centroid算法和WR-Centroid算法相比,WCBD算法通过误差调整和迭代,有效提高了算法的收敛速度和定位精度.     

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.     

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．     

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.     

无线传感器网络中目标连通覆盖算法

为了同时保障无线传感器网络的连通性和覆盖率,提出了目标连通覆盖(TCC)算法。在充分考虑网络延时和负载均衡的情况下,通过部署最少量的中继节点保证目标位置与汇聚节点连通。将部署在各目标位置周围的有向感知节点组成多个满足要求的覆盖集,保证各目标位置都被某个覆盖集覆盖,进而达到连通覆盖的目的。仿真结果表明,该算法中各目标位置到汇聚节点的最大和平均路径跳数优于已有算法,并且使得网络生命周期较长。     

基于信息熵和粒距双约束的无线传感器网络节点感知进化算法

摘要：针对无线传感器网络中节点感知精度低和算法收敛慢问题,引入了信息熵和粒距约束条件进行改进,构造了新的进化学习算法,并在此基础上提出了基于信息熵和粒距双约束的无线传感器网络节点感知进化算法。该算法将节点感知问题转化为满足约束条件的解空间寻优问题,然后利用粒距和信息熵计算机理对进化算法的搜索能力进行增强,最后通过增强的学习算法对最优的节点坐标进行计算。实验结果表明,该算法高效可行,具有更好的抗误差性、较强的收敛性和执行效率,且在节点稀疏时可以获得较好的感知效果。     

基于自适应变异二进制粒子群算法的WSN区域覆盖问题研究

为最大限度休眠冗余节点,减少无线传感器网络节点能耗,保证网络覆盖率,提出了一种基于自适应变异二进制粒子群的WSN区域覆盖控制算法(BPSO-G)。将二进制粒子群算法(BPSO)应用到WSN区域覆盖优化问题求解上,并针对BPSO算法不能收敛于全局最优解的缺点,利用自适应变异策略,将节点最优位置以一定的概率进行动态变换,该变换有助于粒子跳出局部最优解,提高搜索新解能力,有效防止算法早熟。仿真结果表明:改进算法收敛速度很快,其连续最优解接近于全局最优解,WSN冗余节点能够最大限度进入休眠状态,且当监测区域面积一定、节点感知半径相同时,其活动节点数基本不随总节点数的增加而增加,始终保持在一定区间内。     

联合感知无线传感网的优化覆盖控制算法

针对无线传感器网络覆盖过程中出现大量冗余节点导致网络能量快速消耗的问题,提出了一种联合感知优化覆盖控制算法。该算法给出了三节点联合覆盖时最大无缝覆盖率的求解过程。通过概率相关知识,验证了在监测区域内传感器节点覆盖时传感器节点覆盖质量期望值求解方法,以及在与邻居节点进行覆盖对比时的覆盖率判定方法;当存在冗余覆盖时,引入比例系数完成对任意传感器节点处于冗余节点覆盖时的冗余覆盖度的计算过程。仿真实验结果表明:该算法与其他算法在覆盖质量和网络生存周期等方面进行对比,其性能指标分别提升了11.02%和13.27%;该算法不仅可以提高网络覆盖质量,而且可以有效地抑制节点能量的快速消耗,从而延长了网络生存周期。     

改进蜂群算法的 WSN 节点分布优化研究

为合理部署无线传感器网络节点, 减少目标区域的覆盖盲区, 提出了基于择优型全局人工蜂群算法的优 化方案。 改进算法引入择优机制对各蜜源进行区分, 借鉴差分进化变异策略对优等蜜源进行邻域搜索, 采用全 局引导机制对劣等蜜源进行寻优, 提高迭代效率、 收敛速度以及全局搜索能力。 将此算法应用于 WSN (Wireless Sensor Network)节点分布优化问题, 并与人工蜂群算法、 全局人工蜂群算法的优化结果进行比较。 仿真结果表明, 与这两种算法相比, 平均覆盖率提高 1% 以上, 最差覆盖率提高 2% 以上。 该算法的节点优化 方案对目标区域的覆盖性能明显优于其他两种算法, 有效提高了 WSN 的感知性能。     

MWSN基于簇的覆盖感知节点调度算法

本文介绍了移动无线传感器网络(Mobile Wireless Sensor Networks,MWSN)基于簇的覆盖感知节点调度算法,其中在每个集群中,选择主簇头和副簇头,它作为主簇头的备份,以防主簇头的剩余能量变为低于阈值或失败.并且该算法实现了能源效率和通过选择每个簇中的主动节点的最小数量的网络的覆盖,以及支持传感器节点的移动性.实验结果表明,基于簇的覆盖感知节点调度算法比现有的基于集群的覆盖节点调度计划具有低10%左右的网络的能耗和高10%左右的网络寿命.     

有向无线传感器节点概率感知模型的设计

针对现有的有向传感器节点的感知模型应用中,在感知范围两侧的边缘处易受误差影响而使得此处感知能力的不确定,致使整个网络的覆盖情况不稳定的问题,设计了一种有向概率感知模型。该模型参考了全向概率感知模型,同时考虑到了节点的转动误差,更加准确地描述了有向传感器节点的感知能力。经仿真验证,该模型具有较好的应用效果。     

一种信任关系网络中的社团结构检测算法

针对群智计算和感知服务中不可信服务节点可能引入的安全威胁问题,提出了一种基于节点间信任关系网络的社团结构检测算法。该算法通过分析信任关系网络的功能和结构特点,引入连接的方向和权值因素,建立有向加权网络模型,定义最优路径相似度作为节点聚合标准,提出社团离散指数作为评价函数控制检测过程,从而准确识别信任关系网络中的可信节点集合,为服务节点选择提供参考。算法引入节点相似度阈值和归属判定指数控制社团聚合,与误分类节点再筛选环节配合,有效降低了检测过程中的节点误判概率,有针对性地设计社团离散指数作为评价函数,动态评估检测结果并调节聚合参数,保证了社团结构检测结果的准确率及合理性。实验结果表明:该算法能够有效实现信任关系网络中社团结构的检测与识别,与已有算法相比,检测准确率提高了5.88%。     

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.     

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.     

无线传感器网络DV-Hop算法改进与性能

为了提高无需测距的跳距矢量(DV-Hop)定位算法在节点随机分布且拓扑动态变化的无线传感器网络中的节点定位精度,在分析DV-Hop算法实现思想的基础上,针对多边定位法计算出的估计坐标存在较大误差的问题,采用泰勒级数展开法构建了坐标值的数值迭代求精算法,并对改进DV-Hop的性能进行了3个方面的仿真研究:确定了算法迭代步长收敛门限值的选择准则,对比分析了选定门限值条件下DV-Hop算法改进前后的定位性能,给出了不同信标节点和网络节点条件下的统计迭代次数,并以此衡量改进算法的计算量和收敛速度。仿真结果表明,合理选择迭代门限值时,通过适当增加定位节点的计算量,改进算法可明显改善定位精度和定位误差稳定性,是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案。     

基于深度和距离感知的三维水下传感器网络路由算法

由于水下传感器网络具有节点深度差大、定位困难、传输损耗大、电池难以更换等特点,针对二维平面网络提出的传统路由算法和基于地理位置的三维网络路由算法均难以适用。鉴于以上原因,提出一种基于节点深度和距离感知的三维水下传感器网络路由算法———DDSR(Depth and Distance Sensing based Routing)算法。路径节点通过自身安装的深度传感器感知深度,通过接收信号的强度计算出相邻节点间的距离,然后按照向上(水面方向)和向内(sink柱面方向)传输的原则完成路由。仿真结果表明,该算法在网络能耗、传输成功率以及端到端延时等方面均取得令人满意的性能,证明了该算法在三维水下传感器网络中的有效性。同时,该方案具有较低的算法复杂度,易于实用化。