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一種多目標(biāo)的覆蓋優(yōu)化策略在WSNs中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2018-03-27 14:15

  本文選題:無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 切入點(diǎn):能量均衡 出處:《傳感器與微系統(tǒng)》2014年10期


【摘要】:針對目前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)能量均衡覆蓋策略大都基于節(jié)點(diǎn)靜態(tài)感知能耗的不足,提出一種基于節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)能耗和網(wǎng)絡(luò)覆蓋率的多目標(biāo)覆蓋優(yōu)化策略。該優(yōu)化覆蓋策略將動(dòng)態(tài)路由協(xié)議引入到覆蓋控制優(yōu)化中,計(jì)算覆蓋區(qū)域在不同節(jié)點(diǎn)分布下的動(dòng)態(tài)通信能耗和網(wǎng)絡(luò)的剩余能量,再結(jié)合區(qū)域覆蓋率構(gòu)成對覆蓋和能量綜合指數(shù)評價(jià)的優(yōu)化函數(shù)。最后利用改進(jìn)差分進(jìn)化算法和差分進(jìn)化算法對優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行仿真,并利用覆蓋結(jié)果驗(yàn)證策略的有效性。仿真結(jié)果表明:提出的覆蓋優(yōu)化策略既能使網(wǎng)絡(luò)達(dá)到較高覆蓋率,同時(shí)又能保證網(wǎng)絡(luò)的能耗動(dòng)態(tài)均衡,并將改進(jìn)差分進(jìn)化算法與常規(guī)差分進(jìn)化算法比較,結(jié)果表明:前者克服了早熟現(xiàn)象,覆蓋和能量的綜合優(yōu)化函數(shù)值更高,達(dá)到了6.184。
[Abstract]:At present, the energy balance coverage strategy of WSNs in wireless sensor networks is mostly based on the lack of static sensing energy consumption of nodes. A multi-objective coverage optimization strategy based on node dynamic energy consumption and network coverage is proposed, which introduces dynamic routing protocol into coverage control optimization. The dynamic communication energy consumption and the residual energy of the network are calculated under different nodes distribution in the coverage area. Finally, the improved differential evolutionary algorithm and differential evolutionary algorithm are used to simulate the optimization function. The simulation results show that the proposed coverage optimization strategy can not only achieve high coverage, but also ensure the dynamic equilibrium of network energy consumption. The improved differential evolution algorithm is compared with the conventional differential evolution algorithm. The results show that the former overcomes the precocious phenomenon, and the comprehensive optimization function of coverage and energy is higher, reaching 6.184.
【作者單位】: 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【基金】:江蘇省六大人才高峰資助項(xiàng)目(2012—WLW—006) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(21206053)
【分類號】:TP212.9;TN915.04;TP18

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號:1671863

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