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大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化算法

發(fā)布時間:2018-01-27 07:24

  本文關(guān)鍵詞: 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 覆蓋優(yōu)化 人工魚群算法 混沌 出處:《傳感器與微系統(tǒng)》2014年11期  論文類型:期刊論文


【摘要】:為了增強三峽庫區(qū)水環(huán)境監(jiān)測的大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)覆蓋效果和延長大規(guī)模WSNs生存時間,采用混沌人工魚群算法。首先以最大化網(wǎng)絡(luò)覆蓋率作為優(yōu)化目標(biāo),建立WSNs覆蓋模型,將具有遍歷性特點的混沌系統(tǒng)引入到人工魚群算法中,能夠有效避免算法長時間位于局部極值附近。仿真結(jié)果表明:改進(jìn)的人工魚群算法提高了網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率,有效減低了網(wǎng)絡(luò)的成本。
[Abstract]:In order to enhance the coverage effect of large-scale wireless sensor network (WSNs) and prolong the survival time of large-scale WSNs in water environment monitoring of the three Gorges Reservoir area. The chaotic artificial fish swarm algorithm is adopted. Firstly, the WSNs covering model is established to maximize the network coverage, and the chaotic system with ergodicity is introduced into the artificial fish swarm algorithm. The simulation results show that the improved artificial fish swarm algorithm can improve the network coverage and reduce the network cost effectively.
【作者單位】: 重慶大學(xué)通信工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項目(50875272) 重慶市自然科學(xué)基金資助項目(CSTC2008BB2340)
【分類號】:TP212.9;TN929.5
【正文快照】: 0引言近年來,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)在國防軍事、環(huán)境監(jiān)測、智能家居、建筑物結(jié)構(gòu)監(jiān)控、機場安全檢測等眾多領(lǐng)域中得到越來越廣泛的應(yīng)用[1,2],其網(wǎng)絡(luò)覆蓋率是WSNs服務(wù)質(zhì)量的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)[3]。傳統(tǒng)覆蓋優(yōu)化算法一般是基于探測和圖論[4],這些算法存在不足之處,探測算法不能完全保

【相似文獻(xiàn)】

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3 高洪元;刁鳴;;MC-CDMA系統(tǒng)的神經(jīng)魚群算法檢測器[J];計算機工程;2010年24期

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5 王麗萍;孫國防;程永明;;魚群算法在多用戶OFDM跨層資源分配中的應(yīng)用[J];電路與系統(tǒng)學(xué)報;2011年03期

6 齊愛玲;馬宏偉;劉濤;;基于改進(jìn)人工魚群優(yōu)化算法的超聲信號稀疏分解[J];儀器儀表學(xué)報;2009年12期

7 董志誠;蘭萍;肖偉;;MC-CDMA系統(tǒng)中分集接收的改進(jìn)AFSA多用戶檢測[J];西藏大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年02期

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10 劉向東;宋欣;王翠榮;;基于動態(tài)人工魚群優(yōu)化的WSN分簇算法[J];微電子學(xué)與計算機;2011年08期

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3 張檳麒;基于改進(jìn)人工魚群算法的認(rèn)知引擎技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2013年

4 程永明;群智能優(yōu)化算法及其在通信中的應(yīng)用研究[D];山東大學(xué);2010年

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6 劉彥君;魚群算法及在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化中的應(yīng)用[D];山東大學(xué);2009年

7 孫偉斌;基于改進(jìn)型人工魚群算法的偏振模色散補償邏輯控制模塊的研制[D];聊城大學(xué);2012年

8 孫偉;基于群體智能優(yōu)化算法的WSN部署策略研究[D];南京林業(yè)大學(xué);2013年

9 王智;量子粒子群算法在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用[D];江南大學(xué);2012年

10 張蕾;基于生物群智能算法的多用戶檢測[D];蘭州大學(xué);2008年

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本文編號:1467947

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