大尺度三维稀疏分布网络信息覆盖优化仿真

发布时间：2024-03-02 12:41

　　为了解决当前方法受传感器节点数目、节点感知半径和节点单次移动距离影响较大,平均网络信息覆盖率时较低的问题,提出了基于大尺度三维稀疏分布网络信息覆盖优化方法。方法在建立大尺度三维稀疏分布网络传感器节点感知模型和部署模型基础上,利用鱼群觅食、聚群和追尾行为构造鱼群个体的底层行为。通过觅食鱼群的个体局部寻优,达到整个种群协作寻优的目的;针对人工鱼群算法存在收敛速度不快、容易陷入局部最优的缺点,引入混沌搜索和反馈机制实现了大尺度三维稀疏分布网络信息覆盖优化。仿真测试结果证明,当实验测试环境中的传感器节点数量为250个、节点感知半径为7m、节点单次移动距离为4m时平均网络信息覆盖率最优。

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【部分图文】：

图1节点数目对平均网络信息覆盖率的影响

如图1～图3所示分别测试了其它实验参数相同情况下,实验检测不同传感器节点数目、传感器节点感知半径大小以及传感器节点单次移动距离对所提方法优化前后平均网络信息覆盖率的影响。图2节点感知半径对平均网络信息覆盖率的影响

图2节点感知半径对平均网络信息覆盖率的影响

图1节点数目对平均网络信息覆盖率的影响图3节点移动距离对平均网络信息覆盖率的影响

图3节点移动距离对平均网络信息覆盖率的影响

图2节点感知半径对平均网络信息覆盖率的影响分析图1、图2和图3的实验结果可以得到以下结论:

本文编号：3916873