改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化

为解决无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)节点分布不均和随机部署中的低覆盖率问题，该文提出一种改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化算法，即改进的黑猩猩优化和哈里斯鹰优化的混合优化算法(Improved Chimp Optimization and Harris Hawk Optimization Algorithm, ICHHO).该算法首先对黑猩猩优化算法(Chimpanzee Optimization Algorithm, ChOA)进行改进，使用Levy Flight来改善其探索阶段，然后设计一个更新的公式来计算猎物逃逸能量，作为开发和探索之间的选择因素.传感器节点随机部署后，将ICHHO在传感器节点上执行，按照改进策略更新个体位置信息，计算相应的适应程度，找到最优传感器位置，并根据传感器概率模型确定网络最优覆盖率.仿真结果验证了ICHHO对于解决WSN覆盖问题的适用性，与其他优化算法的对比结果显示，ICHHO在提高覆盖率方面优于其他算法.     

基于粒子群优化算法的三维无线传感器网络覆盖增强方法

针对目前三维无线传感器网络覆盖增强中感知模型不能准确描绘节点的感知性能、覆盖增强算法收敛性不佳等问题,将节点的感知半径融合到现有三维有向感知模型中,提出一种更符合实际感知性能的三维锥体有向感知模型,并推导出节点在二维平面投影的边界条件;将覆盖增强过程分解为俯仰角优化和节点位置优化这2个阶段,并推导出最优俯仰角,从而得出单个节点的最大覆盖范围,进而提高无线传感器网络的覆盖率;将粒子群优化算法引入到三维无线传感器网络覆盖增强中,来优化所有节点的位置信息,进一步改善无线传感器网络的覆盖率。仿真试验结果表明,该方法可有效提升无线传感器网络的覆盖率。     

基于改进禁忌算法的无线传感网络覆盖优化研究

针对无线传感器网络中因传感器节点高密度部署带来的工作节点集选取难的问题,通过研究网络区域覆盖率与工作节点利用率的多目标组合优化,对基于改进禁忌搜索算法的无线传感网络覆盖优化问题进行了研究。根据传统禁忌搜索算法框架,设计了具有随机和贪婪性质的较优初始解构造,引入多样化扰动策略,增加多样性,提高全局搜索的能力。仿真结果表明,该算法能快速收敛于优秀解,实现工作节点集的优化选取,降低网络冗余,从而控制网络的能耗并延长网络的生存时间。     

混合无线传感器网络移动节点部署优化

为了提高随机部署条件下无线传感器网络对目标监测区域覆盖质量,将目标区域划分为彼此相邻但互不重合的子区域,根据各子区域的期望覆盖质量,并利用改进的粒子群算法优化各子区域节点的分布密度;然后在节点间建立虚拟力场,利用虚拟力调整移动节点的部署位置.仿真实验结果表明,该方法能有效优化移动节点的部署,改善目标区域内节点的分布情况,提高无线传感器网络的覆盖服务质量.     

基于极限学习机的农业传感网络节点硬件故障诊断

针对农业传感器网络节点部署于恶劣环境时容易造成节点出现各种故障,导致网络无法完成监测任务的现象,提出一种基于极限学习机的农业无线传感器网络节点硬件故障诊断方法,详细阐述传感器节点的故障原因及分类,同时叙述了极限学习机的基本原理。利用极限学习机学习时间短、参数设置少、泛化能力好等特点,将采集的节点硬件故障样本数据引入训练好的极限学习机中,实现对节点各种硬件模块故障的识别。通过与BP(back propagation)算法、改进的径向基函数(radical basis function,简称RBF)算法和粒子群算法进行试验对比分析可知,本研究算法的故障诊断精度比其他3种算法分别高14.8、9.6、5.8百分点,能较好地适用于无线传感器网络(wireless sensor networks,简称WSNs)节点硬件故障诊断。     

一种利用统计中值的加权RSSI定位算法

RSSI是无线传感器网络定位中最为常用的测距技术之一.传感器节点一般部署在复杂的环境中,故在获取的RSSI信号序列中可能同时存在随机误差和粗差,利用常用的算法难以消除混合误差对RSSI统计数据的影响.在分析误差特征的基础上,提出了一种基于统计中值的加权定位算法.算法在去除粗差的同时,能一定程度的平滑随机误差.算法提高了定位的精度,且提高了节点的覆盖率.仿真结果表明算法有较高的定位精度和覆盖率.     

基于茶园旱情监测的无线传感器节点能耗检测

针对茶园旱情监测设计适用于无线传感器节点能量检测的功率计,该系统采用AVR系列Mega16单片机,通过测量精密电阻两端的电压差,从而测量出通过节点的电流和加在节点两端的电压,功率计1 s刷新1次显示,实时显示节点当前所消耗的电能和平均功率。对茶园中节点采用随机部署和确定型部署,并用功率计对2种部署中的节点能量进行测试。结果表明,该系统能以较高精度监测节点的功耗,为今后无线传感器网络的能耗分析提供了数据依据。     

面向农业环境的无线传感器网络部署算法研究

设计了基于改进微粒群和初始能量分配的综合优化算法。通过合理的无线传感器网络节点部署,在保证网络通讯质量的同时,根据不同节点的实际功耗,均衡每个节点的能量,有效延长整个网络的生命周期,促进无线传感器网络技术在农业环境监测中更广泛的应用。     

无线传感器网络中三边定位的聚类分析改进算法

为提高无线传感器网络(WSN)节点定位精度,本文提出一种基于RSSI三边定位聚类改进算法。该算法基于RSSI向量在三边测量定位的结果中引入聚类优化算法,最后得到未知节点的定位结果。数据表明,该算法在无线传感器网络未知节点的定位中定位精度和定位误差都有改进。     

农业物联网ZigBee路由节点北斗定位研究

针对目前基于Zigbee无线传感器农业物联网中某些边缘节点无法进行三边测距以及网络中簇节点能量消耗过快导致网络瘫痪等问题,提出一套Zigbee技术和北斗定位技术相结合的方案。使用已有的CLZBR路由协议,减少能量消耗,防止簇头节点能量消耗过快,延长网络寿命;针对网络中某些簇节点的位置信息缺失问题,在传统的边界盒算法上提出了一种改进型边界盒算法对边缘节点进行粗略定位;通过试验证明改进型边界盒算法的节点误差率为15.5%,比传统边界盒算法定位误差率下降了16%,是基于加权的三边定位算法的1.5倍,表明该算法不适用于小型的、对精度要求较高的农区内,但可以在某些监测困难的大型西部农业灌区中试用,既能减少硬件成本,又可提高网络覆盖率,并能解决边缘节点位置信息缺失问题,更好地推动无线传感器网络在西部农区中的发展。     

水下无线传感器网络节点覆盖及其自定位

节点自定位技术是水下无线传感器网络应用的关键技术之一,较高的覆盖概率能够提高节点自定位的精度。节点定位精度受到很多因素的影响,本文通过采用感知概率模型模拟传感节点测量概率分布模型,再对覆盖概率较高的传感器节点进行定位误差迭代,最后采用遗传算法对定位误差进行优化。仿真结果表明,覆盖概率受感知半径和迭代次数影响,定位误差受信标节点密度影响,采用遗传算法的优化能够实现水下传感器节点的自定位精度。     

基于IGWOPSO-SVM算法的水质监测及等级评定系统

目的 水污染监测是流域水污染防治工作的前提。为实现高精度的地表水水质监测及水体等级评定,本研究设计基于IGWOPSO-SVM(Improved grey wolf optimizer particle swarm optimization-support vector machine)模型的水质监测及等级评定系统。方法 选用传感器组、STM32F103单片机、ESP8266WIFI无线通信模块搭建水质监测系统数据处理模块,利用WIFI无线通信将数据处理模块采集到的水质数据传输至服务器,设计水质监测系统服务器交互端,同时开发水质监测小程序对水质等级进行实时监测。基于改进粒子群算法(Improved particle swarm optimization,IPSO)及灰狼算法(Grey wolf optimizer,GWO)提出了IGWOPSO算法,对SVM进行优化,据此提出了IGWOPSO-SVM水质等级评定算法。基于南京市玄武湖、金川河、江浦水源地135组水质数据对本系统水质等级评定效果进行试验验证。结果 相比于SVM,IGWOPSO-SVM水质等级评定算法的总样本分类准确率由86.67%上升至100.00%,上升了13.33个百分点;相比于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO),IGWOPSO算法的最佳适应度由86.80上升至99.20,提高了14.29%。结论 本研究解决了传统水体等级评定方法效率低、准确率低的问题,为地表水水质的精确监测提供了方法借鉴。     

基于无线传感器网络的土壤水分监测系统设计

鉴于农田土壤含水率以及水分信息获取的重要性,基于无线传感器网络技术(WSN)设计一个农田土壤水分自动监测系统.通过在监测区域部署传感器网络,将监测数据汇集到嵌入式测控系统,实现统一的数据管理和网络路由监测功能.该系统实现了信息采集节点的自动部署、数据自组织传输,可以使人们随时随地精确获取作物需水信息.遵循模块化设计思想...     

基于无线传感器网络的农田土壤水分监测系统(英文)

[目的]研究将无线传感器网络应用于农田土壤水分监测,探讨解决实际监测中采样率低、成本高、及实时性差等问题的方法。[方法]通过对无线传感器网络体系结构、网络节点硬件设计以及软件操作系统结构的原理和相应参数分析,说明基于无线传感器的农田土壤水分监测系统的特点,及利用该系统的优点。[结果]传感器节点可正确采集并传输土壤含水率,实现稳定的土壤水分数据传输,说明无线传感器网络适合农田土壤水分的实时监测。[结论]该研究表明无线传感器网络在农业发展中具有广阔的应用前景。     

基于无线传感器网络的农田土壤水分监测系统

[目的]研究将无线传感器网络应用于农田土壤水分监测,探讨解决实际监测中采样率低、成本高、及实时性差等问题的方法。[方法]通过对无线传感器网络体系结构、网络节点硬件设计以及软件操作系统结构的原理和相应参数分析,说明基于无线传感器的农田土壤水分监测系统的特点,及利用该系统的优点。[结果]传感器节点可正确采集并传输土壤含水率,实现稳定的土壤水分数据传输,说明无线传感器网络适合农田土壤水分的实时监测。[结论]该研究表明无线传感器网络在农业发展中具有广阔的应用前景。     

土壤环境监测中传感器网络覆盖算法的研究

为了解决土壤环境监测中的无线传感器网络节能覆盖问题。通过将感兴趣区域用r/2正方形网格划分,建立坐标系,根据传感器在网格中的位置及其覆盖度确定其是否激活,通过节点的覆盖度及邻节点的状态休眠重复覆盖的传感器,最终使激活的传感器节点能够最大限度的覆盖感兴趣的区域。结果表明:该方法能够很好的覆盖感兴趣的区域,且能够节省能量,延长网络的工作时间。     

基于无线传感器网络的奶牛养殖管理定位系统

奶牛养殖管理定位系统在无线传感器网络的监测范围内布置非常多的传感器节点来收集周围的环境信息,并将收集到的信息处理后发送出去。该研究在分析RSSI测距误差影响因素和RSSI测距均值校正的基础上,提出了基于RSSI均值校正的三边测量定位优化算法,并进行了Matlab仿真试验。最后将此改进算法应用于奶牛健康监测和定位系统的设计,结果完全满足奶牛健康状况监测和定位要求。     

基于WSN的森林火灾预警系统设计

针对目前森林火灾监测系统存在的缺陷,提出了利用无线传感器网络技术进行火灾监测的方法。通过对监控区域温度、烟雾等环境数据的实时监测,利用无线传感器节点自组织的方式传送到监控终端,实现区域监控。该系统可实现对森林火灾预警和火灾现场的实时定位,对森林火灾实现有效监控。同时,提出了一种基于测距的CDPE算法。该算法可以较好地满足森林火灾监测中实时性高、定位错误率低的特点。