【摘要】：無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,簡(jiǎn)稱(chēng)為WSN)是通過(guò)許多感知節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。其節(jié)點(diǎn)具有通信以及計(jì)算能力,從而能夠被廣泛應(yīng)用在一些現(xiàn)代化軍事和城市建設(shè)中,如:環(huán)境監(jiān)測(cè)、目標(biāo)追蹤、戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)、智能家居等等。但感知節(jié)點(diǎn)布置一般是采用在空中隨機(jī)拋灑的方法,因而造成部署節(jié)點(diǎn)時(shí)出現(xiàn)隨機(jī)性,很難滿(mǎn)足對(duì)整個(gè)區(qū)域的監(jiān)測(cè)。因而,研究傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋問(wèn)題具有非常重要的意義。本文介紹了無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的基本概念、組成結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)以及覆蓋相關(guān)問(wèn)題。系統(tǒng)地闡述了關(guān)于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)相關(guān)知識(shí)點(diǎn),其中包含無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋類(lèi)型、傳感器節(jié)點(diǎn)的感知模型以及覆蓋相關(guān)性能指標(biāo)。深入研究了無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋算法,針對(duì)粒子群優(yōu)化算法在優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)覆蓋率時(shí)存在優(yōu)化精度差、易于陷入局部最優(yōu)、后期時(shí)收斂速率較緩慢等問(wèn)題,故在粒子群算法基礎(chǔ)之上,提出基于動(dòng)態(tài)加速因子的粒子群算法(Particle Swarm Optimization Based on Dynamic Acceleration Coefficients,簡(jiǎn)稱(chēng)為PSO-DAC),采用遞減的慣性權(quán)重系數(shù)可在尋優(yōu)初期增強(qiáng)全局搜索能力,在尋優(yōu)后期能提升局部搜索能力;同時(shí),采用動(dòng)態(tài)加速因子改善粒子自身經(jīng)驗(yàn)和其余粒子經(jīng)驗(yàn)對(duì)收斂速度的影響,以提高算法的尋優(yōu)精度及速度。針對(duì)灰狼算法在優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)覆蓋率時(shí)未考慮個(gè)體自身的經(jīng)驗(yàn)以及種群多樣性差等問(wèn)題,提出基于粒子群的灰狼優(yōu)化算法(Grey Wolf Optimization Algorithm Based on Particle Swarm Optimization,簡(jiǎn)稱(chēng)PSO_GWO),其引入PSO-DAC算法中的個(gè)體記憶功能,使其能夠記憶自身進(jìn)化過(guò)程中的最優(yōu)解,從而提高算法的收斂精度及其收斂速度。同時(shí),在改進(jìn)的灰狼算法中引入Tent混沌序列,豐富了灰狼的行為,將灰狼群體均勻映射到定義空間中,有利于灰狼跳出局部極值點(diǎn),并利用非線(xiàn)性控制參數(shù)平衡算法全局搜索與局部搜索能力。為了解決無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋問(wèn)題,本文采用基于概率感知模型來(lái)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)覆蓋率,利用改進(jìn)之后的灰狼優(yōu)化算法來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的覆蓋部署。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證PSO_GWO算法在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的覆蓋優(yōu)化問(wèn)題上的有效性和優(yōu)越性。因此該算法能夠合理分配整個(gè)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的資源,減少節(jié)點(diǎn)冗余,增加覆蓋率,提高網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測(cè)質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量,同時(shí)可降低節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)能耗和延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
【學(xué)位授予單位】：東北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP212.9;TN929.5;TP18

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