本文選題：無線傳感器網絡　切入點：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絡(WSNs)能量均衡覆蓋策略大都基于節(jié)點靜態(tài)感知能耗的不足,提出一種基于節(jié)點的動態(tài)能耗和網絡覆蓋率的多目標覆蓋優(yōu)化策略。該優(yōu)化覆蓋策略將動態(tài)路由協議引入到覆蓋控制優(yōu)化中,計算覆蓋區(qū)域在不同節(jié)點分布下的動態(tài)通信能耗和網絡的剩余能量,再結合區(qū)域覆蓋率構成對覆蓋和能量綜合指數評價的優(yōu)化函數。最后利用改進差分進化算法和差分進化算法對優(yōu)化函數進行仿真,并利用覆蓋結果驗證策略的有效性。仿真結果表明:提出的覆蓋優(yōu)化策略既能使網絡達到較高覆蓋率,同時又能保證網絡的能耗動態(tài)均衡,并將改進差分進化算法與常規(guī)差分進化算法比較,結果表明:前者克服了早熟現象,覆蓋和能量的綜合優(yōu)化函數值更高,達到了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】： 江南大學物聯網工程學院;
【基金】：江蘇省六大人才高峰資助項目(2012—WLW—006) 國家自然科學基金資助項目(21206053)
【分類號】：TP212.9;TN915.04;TP18

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本文編號：1671863