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優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間的Sink節(jié)點(diǎn)移動路徑選擇算法

發(fā)布時(shí)間:2019-01-28 22:58
【摘要】:為克服無線傳感網(wǎng)的能量空穴問題,采用最優(yōu)化方法,研究一種優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間的Sink節(jié)點(diǎn)移動路徑選擇算法(MPSA)。在MPSA算法中,將單跳傳輸?shù)臒o線傳感網(wǎng)監(jiān)測區(qū)域分成多個(gè)大小一致的網(wǎng)格,Sink節(jié)點(diǎn)可移動到任一網(wǎng)格中心,停留收集單跳最大通信范圍內(nèi)的傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)。分析停留位置的全節(jié)點(diǎn)覆蓋條件和所有傳感節(jié)點(diǎn)的能耗,建立權(quán)衡網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間和Sink節(jié)點(diǎn)移動路程的優(yōu)化模型。提出一種改進(jìn)的遺傳算法,用于求解優(yōu)化模型,即迭代執(zhí)行染色體評估、選擇、交叉、變異、最小覆蓋處理、孤立節(jié)點(diǎn)處理等步驟,最終獲得優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間的Sink節(jié)點(diǎn)移動方案。仿真結(jié)果表明:MPSA算法能提高網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間,將移動路程保持在較小范圍。在提高網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間方面,比RCC算法更優(yōu)。
[Abstract]:In order to overcome the energy hole problem in wireless sensor networks, an optimization method is adopted to study a mobile path selection algorithm for Sink nodes, (MPSA)., which optimizes the lifetime of the network. In the MPSA algorithm, the single hop wireless sensor network monitoring area is divided into several uniform mesh size, the Sink node can be moved to any grid center, staying in the single hop maximum communication range of sensor node data collection. Based on the analysis of the full node coverage condition and the energy consumption of all sensor nodes, the optimal model of tradeoff between the network lifetime and the moving distance of Sink nodes is established. An improved genetic algorithm is proposed to solve the optimization model, which includes iterative chromosome evaluation, selection, crossover, mutation, minimal coverage, isolated node processing and so on. Finally, the Sink node mobility scheme is obtained to optimize the network lifetime. The simulation results show that the MPSA algorithm can improve the network lifetime and keep the mobile distance in a small range. In the aspect of improving the network lifetime, it is better than the RCC algorithm.
【作者單位】: 浙江樹人大學(xué)信息科技學(xué)院;
【基金】:浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(Y13F010013,Q12F03014) 浙江省教育廳項(xiàng)目(Y201330053)
【分類號】:TN929.5;TP212.9

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號:2417394

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