基于网格划分的节点调度覆盖算法

利用密集型传感器网络中的冗余节点轮流调度工作能够有效的延长网络生存时间.该文章首先研究了无线传感器网络覆盖率与工作节点数之间的约束关系,在此基础上,确定满足覆盖率要求的最大分组数,并提出了一种简单的基于网格划分的分类节点调度算法,实验结果和理论分析表明,本文提出的算法计算量小,运行时间短,并有效地延长了网络的生存时间.     

一种多目标的覆盖优化策略在WSNs中的应用

针对目前无线传感器网络（WSNs）能量均衡覆盖策略大都基于节点静态感知能耗的不足,提出一种基于节点的动态能耗和网络覆盖率的多目标覆盖优化策略.该优化覆盖策略将动态路由协议引入到覆盖控制优化中,计算覆盖区域在不同节点分布下的动态通信能耗和网络的剩余能量,再结合区域覆盖率构成对覆盖和能量综合指数评价的优化函数.最后利用改进差分进化算法和差分进化算法对优化函数进行仿真,并利用覆盖结果验证策略的有效性.仿真结果表明：提出的覆盖优化策略既能使网络达到较高覆盖率,同时又能保证网络的能耗动态均衡,并将改进差分进化算法与常规差分进化算法比较,结果表明：前者克服了早熟现象,覆盖和能量的综合优化函数值更高,达到了6.184.     

基于空间分辨率的无线传感网节点调度策略

节点调度策略是解决无线传感器网络(WSN)能量受限和覆盖高度冗余的一种有效方法,但在节能的同时又必须满足覆盖率的需求。针对随机调度中的能量消耗不均衡且使用不合理等问题,提出一种基于空间分辨率的节点调度策略。该策略通过控制区域中的活动节点数来保障网络的覆盖率要求,并利用剩余能量来均衡化各节点的能耗。同时借助邻居节点保障机制,一方面关闭休眠节点的实时监听,减少不合理的能耗;另一方面缓解节点轮休时可能出现的覆盖漏洞问题,有效保障网络覆盖率。仿真结果表明,该策略在网络覆盖率、生存期以及节点间的能耗均衡度等方面的性能表现优于Gur Game等调度算法。     

无线传感器网络k重覆盖优化策略

为了实现无线传感器网络k重覆盖范围的最大化,提出了一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略,提高了k重覆盖率,进而提高节点的利用率,延长无线传感器网络的寿命。同时,在保证网络覆盖精度的前提下,选择最合适的参数,这样既保证了最优的覆盖结果又最大限度地节约了计算量,延长了网络的寿命。通过仿真实验分析了粒子群算法的相关参数对覆盖性能指标的影响。实验结果表明,基于粒子群算法的k重覆盖策略有效地优化了网络的k重覆盖性能。     

改进蚁群自适应多级栅格路径优化策略

栅格中节点调度路径规划问题是信息栅格中亟需解决的问题。通过改进基本蚁群算法,提出多级路径优化的路径规划策略。该策略既克服基本蚁群算法在信息栅格中路径优化容易陷入单路径死锁的弱点,又加强蚁群算法搜索的正反馈、高效收敛的优势,避免算法过早或过晚结束而影响划分算法的整体性能,使得信息栅格节点调度能依据任务量和路径性能进行有效分配。     

概率模型下的一种优化覆盖算法

覆盖率不仅是评价无线传感器网络体系性能的重要标准之一,也是无线传感器网络所研究的一项重点课题.为此,提出了一种概率模型下优化覆盖算法.该算法通过对概率覆盖模型的计算,给出了传感器节点覆盖的期望值和公差的求解过程以及对所关注目标节点进行首次覆盖后的期望值证明过程.在网络能量方面则通过节点状态调度策略对通信路径进行优化,证明节点能量衰减过程中,拟合函数极限存在的意义,实现了传感器节点能量的有效匹配,抑制了传感器节点能量的消耗,证明了优化后整个监测区域传感器节点覆盖函数之间的关系.仿真实验结果表明,该算法不仅提高了覆盖和网络服务质量,而且有效地抑制了网络能量开销,延长了网络生存周期.     

本地多行栅栏覆盖节点活跃调度协议

为了满足沿海泥滩等复杂自然环境中入侵监测系统的需要,改进了栅栏覆盖网络模型,提出了一种本地多行栅栏覆盖调度协议k-MLBCSP,设计了覆盖规划算法与覆盖调整算法。k-MLBCSP协议将网络生命期分为三个阶段,覆盖规划算法保证了初始化阶段网络的合理设置,覆盖调整算法提供了调整阶段sink节点与存活传感器节点进一步协商覆盖规划策略的有效方法。理论分析与仿真结果表明,相比于LBCP、RIS等协议,k-MLBCSP协议提高了网络覆盖率与网络生存期,且节点计算复杂度低,网络负载小。     

无线传感器网络动态节点选择优化策略

无线传感器网络的能耗和有效覆盖率是衡量其性能的两个重要指标.无线传感器网络动态节点选择优化策略通过合理配置各无线传感器节点状态,平衡网络能耗和有效覆盖率,提高网络能效性,延长网络寿命.提出一种结合了Hopfield网络与遗传算法的动态节点选择优化策略,简称为HN-GA.该策略通过遗传算法实现全局搜索,采用Hopfield网络缩小遗传算法的搜索范围,保证遗传算法中每个基因对应待选解的有效性,并针对动态节点选择优化提出一种基于无线传感器网络能耗、寿命和有效覆盖率的综合指标.仿真实验表明,HN-GA算法能有效完成无线传感器网络动态节点选择优化,并在确保网络有效覆盖率的前提下,通过动态配置各无线传感器节点状态,降低网络能耗,延长网络寿命.与遗传算法和Hopfield网络相比,HN-GA算法不仅全局搜索能力强,且收敛速度快、耗时少.     

基于贪婪策略的无线传感器网络覆盖优化方法

对目标监视区域实现有效的覆盖是无线传感器网络（ WSNs）最基本也是最重要的问题之一。当WSNs不能满足覆盖要求的时候,需要通过节点调度算法,新激活一批节点来恢复网络的覆盖性能。本算法摒弃了计算感知模型重叠情况,利用网络的几何特征进行覆盖质量评价与优化。仿真结果表明：所提出的算法确实能迅速提高覆盖率的同时降低节点的激活数量。     

基于布谷鸟搜索的混合传感器网络覆盖优化策略

静态传感器网络与移动传感器网络分别存在网络覆盖率较低和部署成本高的问题。为此,在混合传感器网络基础上,提出一种基于布谷鸟搜索(CS)的覆盖优化策略。将混合传感器节点随机部署在目标区域,利用CS算法初步确定移动传感器节点的候选目标位置,通过位置优化方案得到移动传感器节点的最佳目标位置以完成覆盖优化。仿真结果表明,与遗传算法和粒子群优化算法相比,该优化策略能够有效缩短平均移动距离,减少移动节点数量,提高目标区域覆盖率。     

基于改进鲸鱼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络在随机部署移动节点时,存在分布不均匀导致的覆盖率较低的问题,以网络覆盖率最大化为目标建立网络覆盖优化模型,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)的网络覆盖优化策略;首先,采用量子位Bloch球面坐标编码初始化种群,提升种群多样性,扩展搜索空间的遍历能力;其次,提出一种基于步长改进的位置更新方式,平衡算法的全局探索和局部搜索能力;最后采用莱维飞行,对个体进行扰动更新,提高跳出局部最优的能力。仿真结果表明,将改进后的鲸鱼优化算法应用在WSN覆盖优化中,与标准鲸鱼优化算法和其他文献中的算法相比,有效减少了传感器节点冗余,表现出更快的收敛速度和更高的覆盖率,进而改善网络监测质量,延长网络生存时间。     

有向传感网分块区域p-覆盖节点调度算法研究

本文研究了分块区域p-覆盖的有向传感网节点调度问题,并提出了一种有效延长网络生存时间的节点调度方案。将区域划分为拥有不同监测需求的子区域,从有向传感器节点感知模型出发,设计了基于网格划分的节点感知范围度量方法,并在此基础上提出了分布式分区域节点调度算法DSSA( Distributed Subarea Sensor-schedule Algorithm),该算法是一个选取最少数量的节点去对每一个子区域进行p-覆盖的分布式贪心算法。算法同时还考虑了整体网络的连通。通过仿真深入评估了DSSA算法的性能。对比实验结果表明,DSSA算法可以显著延长网络生存时间。     

基于鱼群算法的无线传感网络覆盖优化策略*

无线传感网络是能量受限的网络,有效覆盖和能耗是衡量其性能的两个重要指标。将最大化网络覆盖率和最小化工作节点数作为网络优化目标,建立了网络覆盖优化的数学模型,并利用鱼群算法并行寻优、收敛快速的特性,提出了一种基于鱼群算法的覆盖优化策略。仿真实验表明,该算法能求解最优覆盖工作节点,并可以改进网络节点调度的实时性。     

无线传感器网络覆盖优化仿真研究

研究无线传感器覆盖(WSN)优化问题,由于网络传感器节点分布不均匀,又存在冗余等问题。传统WSN高密度部署方法,节点分布极不均匀,节点覆盖区域之间的重复率高,节点浪费严重,导致网络覆盖率低、成本高。为了提高无线传感器网络的覆盖率,提出一种混沌粒子群优化算法(CPSO)的WSN覆盖优化算法。首先以提高网络覆盖率为优化目标,建立WSN覆盖优化数学模型,然后通过粒子间协作进行求解,并对粒子群混沌扰动,保持粒子多样性,从而得到最优网络覆盖。仿真结果表明,相对于其它覆盖优化算法,CPSO能够以较少传感器节点获得较高网络覆盖率,提高了网络通信效率,降低网络成本。     

基于差分算法的异构无线传感器网络多重覆盖节点调度方案

针对部署区域中存在多个不同覆盖质量需求的目标,本文提出一种基于多重覆盖算法的异构节点调度机制。该算法在满足区域覆盖要求和重点区域监测目标多重覆盖的要求,及节点能量的约束条件下,以网络的有效覆盖率最大和工作节点数目最少为目标,借助改进的差分算法来对节点状态进行优化达到提高网络覆盖性能和降低网络能耗的目的。仿真结果显示,本文的算法在满足热点目标监测要求的前提下,最大限度地兼顾网络的区域覆盖质量,减少了网络的能耗;较之随机调度算法,本文算法在覆盖率和网络能耗方面优于后者。     

基于特征点集GABC算法的WSN覆盖优化

针对人工蜂群算法利用网格点计算网络覆盖率会导致计算量大且容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于特征点集的全局最优解人工蜂群算法优化无线传感器网络。首先将目标区域划分成有限个特征点,用传感器对特征点的覆盖来转化为对若干特征点的覆盖计算,减少求解覆盖率的计算量,进而描述整个网络的覆盖情况。然后在特征点集的基础上,将全局最优解人工蜂群算法成功应用在网络覆盖领域,并且重点对比标准人工蜂群算法和基于全局最优解人工蜂群算法在网络覆盖上的性能。仿真实验结果表明基于全局最优解人工蜂群算法优化节点覆盖后,覆盖率得到有效的提升且不易陷入局部最优解。     

基于Memetic算法的WSN分簇协议的研究 *

针对无线传感器网络的寿命和覆盖优化,提出了一种基于Memetic算法和节点休眠-唤醒调度策略的复合文化基因聚类协议(Composite Memetic Algorithm Clustering Protocol,CMACP)。算法首先运行文化基因算法初始化需要激活的节点并规划相邻冗余节点,其中遗传算法和局部搜索算法能保障得到最优的初始节点分布。随着网络的运行,当某个节点因能量耗尽而丢失覆盖目标时,休眠调度策略选择激活最优相邻节点弥补覆盖漏洞。仿真实验表明,与其他WSN分簇协议相比,CMACP能较好的延长WSN稳定周期生存时间,并且提高WSN对感知区域的覆盖能力。     

栅栏覆盖最大化生存周期调度算法

栅栏覆盖是近年来无线传感器网络的研究热点之一,如何延长生存周期是无线传感器网络研究的一个重要问题。针对无线传感器网络的栅栏覆盖应用,设计了两种最大化网络生存周期的调度算法:集中式的Greedy调度算法和分布式的DBCS调度算法。仿真实验表明:两种算法显著地延长了网络的生存周期;在较稀疏的网络中,DBCS算法与Greedy算法性能接近,分布式的DBCS算法适合应用于大规模传感器网络。     

概率模型下线性规划优化覆盖方案

覆盖率不仅是评价无线传感器网络体系性能重要标准之一,也是无线传感器网络所研究的一项重点课题.为此,提出了一种复杂动态参数模型下优化覆盖算法,该算法通过对动态参数覆盖模型的计算,给出了传感器节点覆盖的期望值和公差的求解过程以及对所关注目标节点进行首次覆盖后的期望值证明过程.在网络能量方面,则通过节点状态调度策略对通信路径进行优化,证明节点能量衰减过程中,似然拟合函数极限存在的意义,实现了传感器节点能量的有效匹配,抑制了传感器节点能量的消耗,证明了优化后整个监测区域传感器节点覆盖函数之间关系.仿真实验表明,本算法不仅提高了覆盖和网络服务质量,而且有效地抑制了网络能量开销,延长网络生存周期.     

k重覆盖设置算法的百分比覆盖研究

k重覆盖设置通过对节点覆盖集进行睡眠调度实现了无线传感器网络生命期的延长,算法常常针对完全覆盖展开研究,但是完全覆盖在实际的应用中常是不可实现或不必要的。针对这一问题,本文提出了一种基于百分比覆盖模型,以连通性为约束条件,以覆盖和生命期为目标,基于遗传算法的k度覆盖设置算法。该算法基于布尔模型,利用网格法进行覆盖的判断。在不同的覆盖百分比下对算法进行了实验,讨论了网络参数、节点参数以及覆盖比对网络生命期的影响,给出了相关的应用结论。