森林环境监测中无线传感网分簇拓扑结构设计
发布时间：2022-01-09 14:56
森林作为自然资源的主要组成部分,有着重要的社会价值和自然价值。利用现代高新技术对森林环境展开监测,有助于人们对森林资源的合理经营和宏观调控,推动森林价值最大化。无线传感器网络是通过大量无线传感器节点形成的自组织网络,具有低成本低功耗多功能的优点。无线传感网技术可应用于森林环境监测,但无线传感网整体能量有限且无法再充电的特性也限制了其在森林环境监测上的发展,因此,节能型森林环境监测无线传感网成了研究热点。本文参考实际森林环境的特性及监测需求,建立基于森林环境监测的无线传感网模型,采用簇首定位、分簇、路径规划三种措施,深入探讨能量高效利用的无线传感网分簇拓扑结构。差分进化算法是一种种群优化算法,借鉴其强鲁棒性、适应性、易扩性等优点,在簇首定位方案中仿真研究差分进化算法控制参数、变异策略对优化性能的影响,求解出该方案下合理的控制参数组合值和变异策略;为进一步改善性能,且考虑到控制参数对算法性能影响较大,分别提出了基于模拟退火参数自适应差分进化的分簇方案和基于双混沌模拟退火参数自适应差分进化的路径规划方案,并仿真证明提出的改进型算法的优越性,延长了森林环境监测无线传感网的寿命周期。
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
热带雨林树木分层结构
0 50 100 150 200 250 300 350 401.11.151.21.251.3迭 代 次 数应度函数适GGASADE/rand/2图 3.7 三种算法适应度函数值较三种智能化算法在森林环境监测簇首定位问题收敛时间上的区别，发现遗传火算法相差不大，所需时间为 5 秒左右，而差分进化算法所需要耗费的时间是算法和模拟退火算法的两倍以上，可见，差分进化算法在运行时间上逊色于遗退火算法。
CR组合值N实数编码图 4.3 基于模拟退火参数自适应差分进化算法的分簇算法流程图4.5 仿真实验同样在 500*500*200m3的三维空间内，存在随机分布的 200 个普通传感器节点以及固定位置的20个簇首节点，每个普通传感器节点的初始能量为2J，簇内的通信范围maxR 设为 120m。
【参考文献】：
期刊论文
[1]节能型无线传感器网络用于林业环境监测中的可行性分析[J]. 王帅宇,牛小民,李明辉,张崇军,陈存广. 科技资讯. 2016(13)
[2]基于无线传感网的森林环境因子采集系统性能测试[J]. 刘海洋,于新文,张旭. 林业科技通讯. 2016(01)
[3]差分进化优化的非均匀分簇算法[J]. 章力,徐保国. 计算机工程与应用. 2016(14)
[4]基于无线传感网的森林火灾FWI系统分析[J]. 高德民,林海峰,刘云飞,吴国新. 林业科技开发. 2015(01)
[5]差分进化算法研究进展[J]. 汪慎文,丁立新,张文生,郭肇禄,谢承旺. 武汉大学学报(理学版). 2014(04)
[6]森林生境因子无线传感器网络采集系统[J]. 李丹,孙利新,戴巍,王霓虹. 哈尔滨工业大学学报. 2014(07)
[7]无线传感网在森林微气象监测中的应用研究[J]. 张晓武,齐建东,黄心渊. 北京林业大学学报. 2014(01)
[8]混沌差分进化算法在复杂优化问题中的应用研究[J]. 肖文显,许利军,马孝琴. 安徽大学学报(自然科学版). 2014(03)
[9]城市森林健康与监测评价研究进展[J]. 张志永,叶兵,杨军. 世界林业研究. 2013(05)
[10]基于感知数据的无线传感网被动诊断方法[J]. 莫路锋,毛方杰,聂江武,宣子蔚. 北京邮电大学学报. 2013(01)
博士论文
[1]基于多源数据源的森林资源年度动态监测研究[D]. 王雪军.北京林业大学 2013
[2]基于差分进化算法的多目标优化方法研究及其应用[D]. 徐斌.华东理工大学 2013
[3]无线传感网能量有效路由协议的研究[D]. 童孟军.浙江工业大学 2012
[4]混沌控制方法及其应用研究[D]. 任海鹏.西安理工大学 2003
硕士论文
[1]基于改进蚁群算法的无线传感网分簇与路径规划[D]. 金超迪.南京邮电大学 2017
[2]森林生态传感网的实用化定位与巡检策略研究[D]. 曹光耀.北京林业大学 2016
[3]基于无线传感网的森林环境因子监测[D]. 舒新展.浙江农林大学 2015
[4]无线传感器网络节能分簇路由算法的研究[D]. 章力.江南大学 2015
[5]无线传感器网络中的节能路由算法研究[D]. 左立武.南京信息工程大学 2015
[6]森林生境因子采集与评价方法的研究及系统实现[D]. 戴巍.东北林业大学 2015
[7]面向精细农业WSN中的信号盲处理问题及研究[D]. 李瑞翔.南京邮电大学 2014
[8]关于如何延长无线传感网络寿命的研究[D]. 陈志伟.上海交通大学 2014
[9]差分进化算法的改进及其应用[D]. 魏玉霞.华南理工大学 2013
[10]国际森林问题发展趋势、影响及对策研究[D]. 刘昕.中国林业科学研究院 2012
本文编号：3578928
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
热带雨林树木分层结构
0 50 100 150 200 250 300 350 401.11.151.21.251.3迭 代 次 数应度函数适GGASADE/rand/2图 3.7 三种算法适应度函数值较三种智能化算法在森林环境监测簇首定位问题收敛时间上的区别，发现遗传火算法相差不大，所需时间为 5 秒左右，而差分进化算法所需要耗费的时间是算法和模拟退火算法的两倍以上，可见，差分进化算法在运行时间上逊色于遗退火算法。
CR组合值N实数编码图 4.3 基于模拟退火参数自适应差分进化算法的分簇算法流程图4.5 仿真实验同样在 500*500*200m3的三维空间内，存在随机分布的 200 个普通传感器节点以及固定位置的20个簇首节点，每个普通传感器节点的初始能量为2J，簇内的通信范围maxR 设为 120m。
【参考文献】：
期刊论文
[1]节能型无线传感器网络用于林业环境监测中的可行性分析[J]. 王帅宇,牛小民,李明辉,张崇军,陈存广. 科技资讯. 2016(13)
[2]基于无线传感网的森林环境因子采集系统性能测试[J]. 刘海洋,于新文,张旭. 林业科技通讯. 2016(01)
[3]差分进化优化的非均匀分簇算法[J]. 章力,徐保国. 计算机工程与应用. 2016(14)
[4]基于无线传感网的森林火灾FWI系统分析[J]. 高德民,林海峰,刘云飞,吴国新. 林业科技开发. 2015(01)
[5]差分进化算法研究进展[J]. 汪慎文,丁立新,张文生,郭肇禄,谢承旺. 武汉大学学报(理学版). 2014(04)
[6]森林生境因子无线传感器网络采集系统[J]. 李丹,孙利新,戴巍,王霓虹. 哈尔滨工业大学学报. 2014(07)
[7]无线传感网在森林微气象监测中的应用研究[J]. 张晓武,齐建东,黄心渊. 北京林业大学学报. 2014(01)
[8]混沌差分进化算法在复杂优化问题中的应用研究[J]. 肖文显,许利军,马孝琴. 安徽大学学报(自然科学版). 2014(03)
[9]城市森林健康与监测评价研究进展[J]. 张志永,叶兵,杨军. 世界林业研究. 2013(05)
[10]基于感知数据的无线传感网被动诊断方法[J]. 莫路锋,毛方杰,聂江武,宣子蔚. 北京邮电大学学报. 2013(01)
博士论文
[1]基于多源数据源的森林资源年度动态监测研究[D]. 王雪军.北京林业大学 2013
[2]基于差分进化算法的多目标优化方法研究及其应用[D]. 徐斌.华东理工大学 2013
[3]无线传感网能量有效路由协议的研究[D]. 童孟军.浙江工业大学 2012
[4]混沌控制方法及其应用研究[D]. 任海鹏.西安理工大学 2003
硕士论文
[1]基于改进蚁群算法的无线传感网分簇与路径规划[D]. 金超迪.南京邮电大学 2017
[2]森林生态传感网的实用化定位与巡检策略研究[D]. 曹光耀.北京林业大学 2016
[3]基于无线传感网的森林环境因子监测[D]. 舒新展.浙江农林大学 2015
[4]无线传感器网络节能分簇路由算法的研究[D]. 章力.江南大学 2015
[5]无线传感器网络中的节能路由算法研究[D]. 左立武.南京信息工程大学 2015
[6]森林生境因子采集与评价方法的研究及系统实现[D]. 戴巍.东北林业大学 2015
[7]面向精细农业WSN中的信号盲处理问题及研究[D]. 李瑞翔.南京邮电大学 2014
[8]关于如何延长无线传感网络寿命的研究[D]. 陈志伟.上海交通大学 2014
[9]差分进化算法的改进及其应用[D]. 魏玉霞.华南理工大学 2013
[10]国际森林问题发展趋势、影响及对策研究[D]. 刘昕.中国林业科学研究院 2012
本文编号：3578928
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