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.     

基于改进布谷鸟搜索算法对水质监测无线传感器部署的优化

为解决传统传感器网络随机部署分布不均的问题,提出采用布谷鸟搜索算法(CS)进行节点部署优化。为改善CS算法的全局优化性能以提升传感器节点部署优化能力,受动量梯度下降法、均方根算法和Adam优化算法的启发,提出Momentum-CS、RMSprop-CS与Adam-CS三种改进算法,对CS算法中的步长控制量和淘汰概率进行优化调整。以网络覆盖率为优化目标,将3种算法用于长宽为100 m水域的水质监测无线传感器节点部署进行优化。仿真结果表明,Adam-CS算法能够在较少迭代次数获取更高的网络覆盖率,达到90.35%,对于指导水环境监测中无线传感器节点部署具有现实意义。     

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.     

基于改进蚁群算法的智慧农业无线传感器网络路由优化研究

为了提高智慧农业无线传感器网络路由的生存时间,节点能量消耗相对均衡,采用改进蚁群算法。首先建立无线传感器网络模型和约束条件;接着通过消耗能量预测节点传输能力,剩余能量、过载区域以及覆盖冗余度构成适应度函数;然后改进蚁群算法,包括基于最佳路径的目标函数值信息素分配策略,二点交叉算子对信息素分配策略对应的任意2个网络节点序列进行优化;最后给出无线传感器网络路由优化流程。试验仿真显示本研究算法使无线传感器网络路由的节点间剩余能量差异性最小,网络生存时间较长,不同节点数接收数据包平均剩余能量较多。     

基于多目标优化的无线传感器网络覆盖控制算法

针对随机部署的混合无线传感器网络覆盖性能及网络使用寿命的问题,在冗余节点检测策略基础上,提出基于邻域扰动的多目标粒子群算法控制移动节点的部署.每一个粒子表示所有可移动节点的一种部署,基于非支配排序策略定义最优粒子的寻找方法,在经典粒子群算法基础上,引入自适应邻域扰动操作,从而有效避免陷入早熟陷阱.通过与其他算法的对比仿真实验,表明该优化算法能更有效地提高网络覆盖性能和降低网络能耗.     

面向农业观光服务的无线传感网节点布局优化

[目的]探讨面向农业观光园区分布式服务的无线传感器网络节点布局优化方案,为提高农业观光园区服务质量及提升游客游园体验提供依据.[方法]利用社会力模型结合观光园区规划信息,采用Anylogic行人仿真平台获取游客在园中的空间分布数据,用传统K-means算法和改进K-means算法分别对游客空间分布数据进行聚类分析,并根据节点优化布局评价指标,计算节点最优位置.[结果]采用传统K-means算法和改进K-means算法对选取的12组游客空间分布数据进行单日游客聚类分析得到两组节点位置;改进K-means算法聚类得到的节点最终位置对节点被接入次数的均衡效果均优于传统K-means算法,其节点被接入次数均方差的均值降低约41.8%.因此,改进K-means算法更适合运用于观光园区节点的布局优化,得到的节点最终位置即为该观光园区节点最优位置.[建议]在面向农业观光服务的混合型无线传感器网络建设中,应基于社会力模型预估游客空间分布,实现观光服务优化;通过合理部署节点位置,延长融合智能设备的混合型无线传感器网络生存时间;更好地打造面向游客服务、整合移动智能设备的农业物联网系统.     

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。     

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。     

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。     

动态博弈下温室无线传感器网络功率控制优化

蔬菜温室内植株和温室结构会影响无线传感器网络信号传输,同时节点间相互干扰也会造成网络性能下降。考虑温室无线传感器网络对高容量低能耗功率控制方案的需求,首先以黄瓜温室为例,通过实验对信号损耗特性进行测试,并建立了信号路径损耗模型。基于此,引入节点信噪比阈值和节点剩余能量均衡比为每个无线传感器节点定义效益函数,在动态博弈下研究了温室无线传感器网络功率控制方案,并得到节点效益函数的适宜匹配权重因子。仿真结果表明,该方案基于设施黄瓜温室无线信号传输特性提供了1种功率控制策略,节点通过动态感知剩余能量与路径损耗能够实施高效节能的功率控制方案,从而降低网络能量损耗,提高网络传输性能。     

基于改进RSSI算法的无线传感器室内定位研究

目的 由于RSSI定位偏离实际值比较大,为提高无线传感器网络室内定位效果,提出改进RSSI算法。方法 混合高斯模型将观测数据分解为若干个表示正态分布的高斯概率密度函数,通过降低部分随机性干扰来增强定位的精确性。定位区域内划分若干个定位三角形,计算出每个三角形的RSSI值,再取平均值获得定位区域RSSI值。加权改进质心定位算法的修正权值不但和定位三角形的边长有关,而且还与角度有关,未知节点与信标节点较近,相应的三角形在定位结果中具有较大的决策权。结果 实验仿真显示算法的滤波性能更稳定,相比RSSIRMDT、ADERSSI、MRSSI算法归一化定位误差值较小,归一化定位误差随信标节点通信半径、信标节点数变化方面较优。结论 实现了对无线传感器室内精确定位。     

一种能量有效的无线传感网络节点跟踪算法

针对无线传感网络能量有限的特点,提出了一种能有效节约能量的节点跟踪算法.算法首先采用无迹粒子滤波算法(UPF)及后验卡尔曼滤波获得当前时刻节点状态估计,并采用高斯混合模型拟合当前状态,然后将此模型参数传递给下一个传感器节点,下一个传感器节点再利用这些参数更新后验分布,估计下一时刻的节点状态.这样可以减少网络间的通讯负荷、节约传感器节点能量.仿真实验表明,在同时考虑定位精度和能量消耗上,本文算法具有很好的性能.     

基于C4.5算法的无线传感器网络农业环境部署节点故障诊断方法

通过采集农业环境下无线传感器网络节点所采集的数据,基于C4.5算法挖掘故障诊断关联规则,建立了农业环境部署节点故障诊断模型。结果表明,该模型能够比较好地对故障无线传感器网络节点进行识别。     

应用于传感器网络覆盖问题的能量有效性启发式机制

提出了一种解决无线传感器网络覆盖问题的分布式启发式机制。该机制在节能前提下,得到优化的目标覆盖集合,以实现对目标监控区域的完全覆盖,并通过对其中重点目标集合的冗余覆盖来满足对重点目标集的可靠监控。同时,该目标覆盖集合与数据汇集点在通信结构上保持连通性。本文采用了改进的蚁群优化算法（最大最小蚁群混合算法）来实现上述启发式机制。通过构造新颖的启发式因子,人工蚂蚁能够由局域信息感知传感器网络的能量状况和覆盖能力,从而自适应地建立具备通信连通性的数据汇集路径。此外,将信息素浓度调节因子和评价函数引入了信息素更新规则的设计,使得蚁群在扩大搜索范围的基础上,提高了解的质量,且避免了求解过程陷入局部最优。算法的输出为能量有效的优化解集,具备较长生命周期,能够在保证与数据汇集点可靠连通的同时实现对目标区域的有效覆盖。     

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。     

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.     

温室下无线传感器网络双簇头异构成簇算法的研究

在温室下无线传感器网络中,采用基于低功耗自适应集簇分层型算法进行分簇时,存在簇分布不均匀及路由能量消耗过快的问题。因此,本研究基于双簇头异构成簇算法,优化了簇头选择算法。在分好的簇中布署1个异构节点做为第一簇头,根据能量因素选择另1个簇头,2个簇头履行不同的职责,达到均摊能量消耗、延长网络生命周期的目的。其中,采用单跳与多跳结合方法将第一簇头节点信息传送到汇聚节点以达到提高传输效率的目的。仿真结果表明,该算法平衡了静态节点能耗,延长了网络存活时间。     

一种基于位置信息辅助的移动自组织网络路由算法

在移动自组织网络中,由于节点的移动没有固定的模式,很多情况下无法得到稳定的网络拓扑,因此传统的无线多跳网络路由协议很难直接运用于移动自组织网络。本文分析了基于地理位置的路由模型,引入移动节点的当前位置信息和目标位置信息,结合报文的投递目标进行在报文转发中做最优路由选择。基于影响路由选择的三个要素:移动节点目标位置与报文目标位置的距离、移动节点目标位置与报文目标位置的夹角和移动节点本身的移动速度,提出了一种基于位置信息辅助的移动自组织网络路由算法(LIBR)。仿真结果表明,所提算法在转发成功率、转发延时以及转发次数等性能参数方面与现有的路由算法相比,具有更好的性能表现。