基于改进PSO算法的传感器网络覆盖优化

发布时间：2021-08-04 00:12

　　当无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）采用概率覆盖模型时,难以采用几何方法进行网络覆盖率的优化。针对这一问题,通过提出一种改进粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法,有效提高了WSN网络的覆盖率。首先对粒子越界处理的方法进行推了广,提高了其适用范围;其次,针对PSO算法容易陷入局部最优解的问题,通过对粒子探索能力进行增强,提出了一种探索能力增强型PSO（explorative capability enhancement PSO,ECE-PSO）算法,有效改善了种群陷入局部最优解的缺点。基于概率覆盖模型的WSN覆盖优化的仿真验证表明,ECE-PSO算法显著提高了解的质量,有效改善了算法收敛于局部最优解的缺点,且ECEPSO算法具有较强的稳定性。 

【文章来源】：系统工程与电子技术. 2017,39(02)北大核心EICSCD

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 传感器覆盖模型
2 PSO算法粒子探索的能力提高
    2.1 粒子越界处理
    2.2 粒子探索能力提高方法
    2.3 基于PSO算法的WSN覆盖优化
3 仿真验证
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进离散粒子群算法的传感器优化配置[J]. 马羚,李海军,王成刚,李国峰.  电子学报. 2015(12)
[2]改进二分粒子群优化算法的阵列方向图综合[J]. 禚真福,杨永建,樊晓光,王晟达,南建国,王久崇.  系统工程与电子技术. 2015(11)
[3]基于Voronoi图盲区的无线传感器网络覆盖控制部署策略[J]. 方伟,宋鑫宏.  物理学报. 2014(22)
[4]异构无线传感器网络覆盖优化算法[J]. 杜晓玉,孙力娟,郭剑,韩崇.  电子与信息学报. 2014(03)
[5]基于人工鱼群算法的移动通信网络基站覆盖优化问题[J]. 陈琦,贾元华.  北京交通大学学报. 2013(06)
[6]共形阵低副瓣方向图综合性能分析[J]. 杨永建,樊晓光,王晟达,马健.  电波科学学报. 2013(06)
[7]基于Voronoi的无线传感器网络覆盖控制优化策略[J]. 赵春江,吴华瑞,刘强,朱丽.  通信学报. 2013(09)
[8]多传感器优化部署下的机动目标协同跟踪算法[J]. 刘钦,刘峥,刘韵佛,谢荣.  系统工程与电子技术. 2013(02)
[9]传感器网络中基于数据融合的栅栏覆盖控制研究[J]. 罗卿,林亚平,王雷,尹波.  电子与信息学报. 2012(04)
[10]无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略[J]. 王雪,王晟,马俊杰.  电子学报. 2007(11)

博士论文
[1]无线传感器网络覆盖与连通优化算法的研究[D]. 周则顺.武汉理工大学 2013



本文编号：3320597