含障碍物环境的移动传感器网络优化部署算法

发布时间：2020-09-15 19:49

　　 针对感知区域内含障碍物的移动传感器网络(MSN)的优化问题,提出一种基于免疫算法与维诺图的移动传感器部署算法。共分为两个阶段:第一阶段使用多目标免疫算法最大化网络覆盖率并最小化MSN移动与感知的能耗,使用维诺图调节传感器的感知范围;第二阶段采用基于二值抗体的免疫算法调节传感器的状态,在保持高覆盖率的前提下,最小化节点感知与冗余覆盖引起的能耗。多组仿真实验结果显示,本算法对于有、无障碍的两种场景均获得了较好的覆盖率与能耗指标,并实现了较低的处理时间。
【部分图文】：

从位置(xinit_i，yinit_i)移动至(xf_i，yf_i)，距离为dmov(i)，传感器移动的能耗与移动距离应呈线性关系:Emov(si)=kmovdmov(i)(7)其中:kmov是能耗比例系数。1．4．2节点感知的能耗。传感器的感知能耗模型采用二次模型，传感器si的能耗与Ｒ2Si的关系为Pq(si)=kqＲ2Si(8)其中:Pq是节点的感知能耗，kq是与设备相关的常量。1．5理论的优化部署因为传感器的感知区域为圆形，所以相邻的传感器间存在间隙。如果传感器的感知半径相等，采用如图2所示的方式选择最优的传感器数量(节点间的距离阈值(dth)相等)，实现网络覆盖率的最大化。dth的计算方法为dthi

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