无线传感器网络覆盖优化算法研究

发布时间：2023-06-01 19:53

　　随着科学技术的不断发展,无线传感器网络(Wireless sensor network,WSN)作为热门研究内容,已经广泛应用在车辆跟踪、森林监测、地震观察和建筑监测以及水资源监测等领域中。无线传感器网络覆盖则是无线传感器网络关键技术之一,而在实际环境部署大规模传感器网络时,往往采用随机部署方式,导致覆盖率不高。因此,如何通过优化算法调整无线传感器节点位置,使无线传感器网络实现覆盖优化性能指标更好,具有重要研究意义。本文针对动态无线传感器网络覆盖优化和混合无线传感器网络覆盖优化分别进行了深入研究,目的就是在使用一定数量的传感器节点时,使其覆盖范围最大化,实现覆盖优化性能指标更好。主要的研究成果和创新如下:对于动态无线传感器网络覆盖优化方面的研究,目前已有的研究主要是通过应用群智能算法来获取最优节点位置,但是由于已有的群智能算法搜索能力相对不足,从而导致节点分布不均匀、覆盖率较低等问题。本文将搜索能力更强的嵌入莱维飞行的灰狼优化算法(Lévy-embedded Gray Wolf Optimization,LGWO)应用到无线传感器网络覆盖优化中,为使节点分布更加均匀,在LGWO算法的基...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 无线传感器网络覆盖优化的研究和发展现状
        1.2.1 动态无线传感器网络覆盖优化的研究和发展现状
        1.2.2 混合无线传感器网络覆盖优化的研究和发展现状
    1.3 本文的主要研究内容及章节安排
第二章 无线传感器网络覆盖优化的基本理论
    2.1 无线传感器网络概述
    2.2 无线传感器网络覆盖相关基础
        2.2.1 无线传感器网络覆盖分类
        2.2.2 传感器节点感知模型
        2.2.3 无线传感器网络覆盖评价指标
    2.3 无线传感器网络覆盖优化相关算法
        2.3.1 改进虚拟力算法
        2.3.2 PSO-DAC算法
        2.3.3 灰狼优化算法
        2.3.4 布谷鸟算法
    2.4 本章小结
第三章 VFLGWO的无线传感器网络覆盖优化算法
    3.1 嵌入莱维飞行的灰狼优化算法
    3.2 VFLGWO的无线传感器网络覆盖优化算法内容及步骤
        3.2.1 修改LGWO算法
        3.2.2 改进虚拟力算法与LGWO算法的结合
        3.2.3 VFLGWO的无线传感器网络覆盖优化算法的步骤
        3.2.4 算法复杂度分析
    3.3 仿真分析
        3.3.1 网络模型假设
        3.3.2 实验参数设置
        3.3.3 VFLGWO算法参数设置依据
        3.3.4 VFLGWO算法仿真实验
        3.3.5 不同环境下VFLGWO算法与对比算法的仿真实验
    3.4 本章小结
第四章 FCM贪婪交换混合无线传感器网络覆盖优化算法
    4.1 FCM算法
        4.1.1 FCM算法内容
        4.1.2 FCM算法步骤
    4.2 FCM贪婪交换混合无线传感器网络覆盖优化
        4.2.1 WSN应用FCM覆盖优化算法的理由
        4.2.2 FCMGECO算法内容
        4.2.3 FCMGECO算法步骤
        4.2.4 算法复杂度分析
    4.3 仿真分析
        4.3.1 网络模型假设
        4.3.2 实验参数设置
        4.3.3 不同移动节点比例的仿真实验
        4.3.4 三种算法一次优化后的节点位置和覆盖图
        4.3.5 不同迭代次数T时的仿真实验
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 研究总结
    5.2 研究展望
参考文献
作者简介及科研成果
致谢



本文编号：3826939