分層分簇的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,匯聚層節(jié)點(diǎn)的部署對(duì)于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能是至關(guān)重要的。本文針對(duì)非均勻環(huán)境下,分層分簇?zé)o線傳感器網(wǎng)絡(luò)中匯聚層節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化部署進(jìn)行研究,目標(biāo)是以最少的節(jié)點(diǎn)和最低的總功率實(shí)現(xiàn)對(duì)感知層節(jié)點(diǎn)的全覆蓋。這是一個(gè)典型的多目標(biāo)優(yōu)化問題。為此,提出了一種基于第二代快速非支配遺傳算法（Non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ）的優(yōu)化方案,以感知層節(jié)點(diǎn)全覆蓋為前提,對(duì)匯聚層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量和總功率進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。仿真結(jié)果表明,與常規(guī)均勻分布無線傳感器的模型對(duì)比,本文所提出的部署方案能夠在保證感知層節(jié)點(diǎn)全覆蓋的前提下,顯著減少匯聚層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,并降低了匯聚層節(jié)點(diǎn)的總功率,從而降低了部署成本,提高能量利用效率。 

【文章來源】：傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2020,33(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

變異操作

首先,不同于傳統(tǒng)的遺傳算法通過父代產(chǎn)生的子代直接進(jìn)行選擇操作,NSGA-Ⅱ的選擇過程中,將父代Ppar與經(jīng)歷交叉、變異所產(chǎn)生的新種群Pnew結(jié)合在一起,組成一個(gè)臨時(shí)的種群Ptemp,并對(duì)其進(jìn)行選擇操作。如圖4所示。這樣可以避免因前期因交叉變異操作后優(yōu)良個(gè)性被濾去的情況。記臨時(shí)種群Ptemp內(nèi)個(gè)體數(shù)量為M。根據(jù)定義(1)、(2),首先將種群內(nèi)個(gè)體兩兩對(duì)比,記錄被個(gè)體ρi支配的其他個(gè)體的集合Si,以及支配個(gè)體ρi的其他個(gè)體的數(shù)目Vi。①創(chuàng)建空集Q,用于放置當(dāng)前最高階梯的個(gè)體;②將未被支配(即V為0)的個(gè)體放入集合Q,此時(shí)它們被評(píng)級(jí)為第一階梯;③接下來選擇次優(yōu)的一批個(gè)體:將Ptemp-Q中的每個(gè)個(gè)體的V值減1;④此時(shí)篩選出V為0且未被排名的的個(gè)體(意味著它們是當(dāng)前階梯排名最靠前的一批個(gè)體),加入到集合Q;⑤重復(fù)執(zhí)行上述中的第3步和第四步操作,直至種群Ptemp內(nèi)每個(gè)個(gè)體都被排名。對(duì)于每一個(gè)處于第二或更次階梯的個(gè)體,它最多可以支配M-1個(gè)其他個(gè)體,且需要比較2個(gè)優(yōu)化目標(biāo),因此,該部分算法復(fù)雜度為O[2(M-1)];極端情況下,若種群內(nèi)每個(gè)個(gè)體都為一個(gè)階梯,則需要進(jìn)行M-1次循環(huán),因此該非支配排序的算法復(fù)雜度為O(2M2)。

本研究中模擬了大小為100 m× 100 m的待監(jiān)測區(qū)域M,將其劃分為20×20個(gè)網(wǎng)格,如圖5所示。網(wǎng)格中央部署著感知層無線傳感器節(jié)點(diǎn),共計(jì)400個(gè),由彩色小點(diǎn)表示。監(jiān)測區(qū)域初始均勻放置36個(gè)匯聚層無線傳感器節(jié)點(diǎn),由紅色三角形標(biāo)識(shí)。障礙物分布亦如圖5所示。在初始布局當(dāng)中,倘若每個(gè)匯聚層節(jié)點(diǎn)功率緩慢增長,其覆蓋率變化如圖6所示,只有當(dāng)每個(gè)節(jié)點(diǎn)功率達(dá)到為204.2 mW(23.1 dBm)時(shí)才能達(dá)到感知層節(jié)點(diǎn)全覆蓋�？梢缘玫�,使用NSGA-Ⅱ優(yōu)化前,達(dá)到全覆蓋的最低平均功率為23.1 dBm。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3504884