改进的差分进化在无线传感器网络中的应用研究

发布时间：2020-12-18 14:20

　　对有向无线传感器网络在三维空间的部署问题进行研究具有现实意义。目前大多数关于无线传感器网络部署优化问题的研究大多关注于其覆盖率和生命期,而随着其应用日益广泛,连通性和可靠性也变得越来越重要。差分进化算法可以用于解决无线传感器网络部署问题,而随着优化问题的日益复杂,需要改进和设计新的算法才能得到较好的结果。本文将对差分进化算法进行改进,并将其应用于求解三维有向无线传感器网络部署优化问题。此外,为了减少运行时间,探索改进的算法的并行化实现。本文的主要工作包括:(1)结合协同进化框架,使用交叉因子排序和二次多项式变异的进化策略,提出一种改进的差分进化算法。将其应用于无线传感器网络优化问题,实验证明,改进的算法可以取得较好的优化结果。(2)对三维有向无线传感器网络部署优化问题进行研究。首先,提出一种改进的三维有向传感器的感知模型,综合考虑距离约束、水平方向和垂直方向的旋转角度约束;其次,在考虑覆盖率和生命期的同时,综合考虑了网络的可靠性、感知节点的连通性和簇头节点的连通性等因素,并使用改进之后的差分进化算法进行优化,取得较好的结果。(3)为提高运行效率,减少运行时间,探索优化问题的并行化实现。 

【文章来源】：河北工业大学天津市 211工程院校

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

全向传感器感知模型

河北工业大学硕士学位论文9被某一感知节点感知到，不仅要满足它与该感知节点之间的距离小于(r+)，在和之间还应满足LOS[63]（LOS表示和在三维地形所连接的直线不被任何障碍物阻碍），则确定可以被检测到。如图2.2所示，感知节点和检测点之间被地形阻隔，即和之间没有视线，即使他们两者之间的距离小于(r+)，也不可能被感知到。因此，和之间首先要满足LOS，的感知概率才能满足上文的感知模型。图2.2LOS实例结合LOS，具体的感知模型如公式(2.4)所示：(,)={1,,0(,)<()()≤(,)<(+)(2.4)ist=(s,p)(SrUr)2(2.5)三维全向感知传感器的感知模型如上图2.1所示。而有向传感器，在水平方向上会受到一定限制，只能在传感器可检测到的角度范围内实现感应覆盖。因此，其感知模型也相对复杂，除了感知距离的约束，还有旋转角度的约束，类似于上述模型的模糊区域，如下图2.3所示，确定的检测范围的半径为()，模糊区域的半径为2，即()和(+)角度范围内为模糊区域。图2.3有向传感器感知模型

河北工业大学硕士学位论文9被某一感知节点感知到，不仅要满足它与该感知节点之间的距离小于(r+)，在和之间还应满足LOS[63]（LOS表示和在三维地形所连接的直线不被任何障碍物阻碍），则确定可以被检测到。如图2.2所示，感知节点和检测点之间被地形阻隔，即和之间没有视线，即使他们两者之间的距离小于(r+)，也不可能被感知到。因此，和之间首先要满足LOS，的感知概率才能满足上文的感知模型。图2.2LOS实例结合LOS，具体的感知模型如公式(2.4)所示：(,)={1,,0(,)<()()≤(,)<(+)(2.4)ist=(s,p)(SrUr)2(2.5)三维全向感知传感器的感知模型如上图2.1所示。而有向传感器，在水平方向上会受到一定限制，只能在传感器可检测到的角度范围内实现感应覆盖。因此，其感知模型也相对复杂，除了感知距离的约束，还有旋转角度的约束，类似于上述模型的模糊区域，如下图2.3所示，确定的检测范围的半径为()，模糊区域的半径为2，即()和(+)角度范围内为模糊区域。图2.3有向传感器感知模型

【参考文献】：
期刊论文
[1]有向无线传感器节点概率感知模型的设计[J]. 腾贺,吴成东,张云洲,胡楠.  江南大学学报(自然科学版). 2012(04)
[2]传感器网络模糊覆盖[J]. 王瑞,曹文明,谢维信.  仪器仪表学报. 2009(05)



本文编号：2924145