基于改进PSO算法的WSN移动Sink路径规划算法

发布时间：2021-08-03 21:46

　　尽管基于汇聚节点（Sink）的移动可缓解无线传感网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）的能量空穴,但规划汇聚节点的移动路径是一个复杂问题。为此,提出基于改进PSO算法的WSN移动汇聚节点路径规划算法（Improved Particle Swarm Optimization-based Path Planning of mobile Sink,IPS-OPP）算法。IPS-OPP算法利用改进的粒子群优化算法选择驻留点（Rendezvous Point,RP）,再将基于RPs的构建移动路径看成旅行商问题（Travelling Salesman Problem,TSP）,并通过Christofides算法求解,得到满足数据时延要求的移动路径。仿真结果表明,提出IPS-OPP算法缩短了移动路径,减少了收集数据时延。 

【文章来源】：传感技术学报. 2020,33(05)北大核心CSCD

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

基于RPs的MS收集数据过程

式中:Eelec表示无线通信模块发送或接收单位比特数据的电路能耗[9];εfs和εamp分别表示多径衰落模型和自由空间模型传输的功放参数。m表示数据包尺寸。接收m比特的数据包所消耗的能量Erv(m,d):

引用Christofides 算法解决TSP,得到移动汇聚节点的移动轨迹。汇聚节点就依据此路径来自非RPs的数据。如图3所示。为了避免碰撞,在每轮数据收集中,非RPs采用载波侦听多路访问/冲突避免(Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection,CSMA/CA)的媒体介入控制协议(Medium Access Control,MAC)向RP传输数据。2.5 算法步骤

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于蚁群优化的WSN网络数据融合算法[J]. 丁华.  沈阳工业大学学报. 2020(02)
[2]求解旅行商问题的萤火虫遗传算法[J]. 张立毅,高杨,费腾.  计算机工程与设计. 2019(07)
[3]基于移动sink的农田无线传感器网络数据收集策略[J]. 杨莺,杨武德,吴华瑞,缪祎晟.  计算机科学. 2019(04)
[4]基于混合免疫粒子群算法的WSN移动sink路径研究[J]. 朱正伟,郭晓,刁小敏.  微电子学与计算机. 2018(05)
[5]面向环境监测的WSN中基于定向传输的高能效路由算法[J]. 马忠彧,马宏锋,彭琳茹,李祥林.  传感技术学报. 2018(02)
[6]基于萤火虫算法的无线传感器网络移动sink节点路径规划方法[J]. 俸皓,罗蕾,王勇,董荣胜.  微电子学与计算机. 2016(05)



本文编号：3320392