分布式无线感知网络节点部署算法研究

发布时间：2018-04-15 12:46

本文选题：分布式无线感知网络 + 感知节点部署　；参考：《信号处理》2017年03期

【摘要】：在无线感知网络节点部署中,目标区域的覆盖率大小对信号检测的效果具有重要的意义,通过智能优化算法来提高区域覆盖率已成为当前无线感知网络节点部署领域的研究热点之一。为了提高分布式无线感知网络对目标区域内的重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点的投放,论文提出了一种分布式无线感知网络节点部署算法。该算法首先通过随机部署满足连通性的少量感知节点后初次工作来定位和估计出重点区域,然后将估计出的重点区域融入到粒子群算法的目标函数和粒子更新方程中实现对感知节点的重新部署,从而更好的优化了重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点数量。仿真结果表明,与标准粒子群算法及其他优化算法相比,论文所研究的算法有更高的覆盖率和更低的迭代次数。
[Abstract]:In the deployment of wireless sensing network nodes, the coverage of the target area is of great significance to the effect of signal detection.Improving regional coverage by intelligent optimization algorithm has become one of the hotspots in the field of node deployment in wireless perceptual networks.In order to improve the coverage of the distributed wireless perceptual network to the key areas in the target area and reduce the redundant perceptual nodes, a distributed wireless sensing network node deployment algorithm is proposed in this paper.Firstly, the algorithm locates and estimates the key areas by randomly deploying a small number of perceptual nodes that satisfy connectivity.Then, the estimated key areas are integrated into the PSO objective function and particle update equation to realize the redeployment of perceptual nodes, so as to optimize the coverage of the key areas and reduce the number of redundant perceptual nodes.The simulation results show that compared with the standard particle swarm optimization and other optimization algorithms, the algorithm studied in this paper has higher coverage and lower iteration times.
【作者单位】：电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61273302)
【分类号】：TN92

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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