本文選題：分布式無線感知網絡 + 感知節(jié)點部署　； 參考：《信號處理》2017年03期

【摘要】：在無線感知網絡節(jié)點部署中,目標區(qū)域的覆蓋率大小對信號檢測的效果具有重要的意義,通過智能優(yōu)化算法來提高區(qū)域覆蓋率已成為當前無線感知網絡節(jié)點部署領域的研究熱點之一。為了提高分布式無線感知網絡對目標區(qū)域內的重點區(qū)域的覆蓋率和減少冗余感知節(jié)點的投放,論文提出了一種分布式無線感知網絡節(jié)點部署算法。該算法首先通過隨機部署滿足連通性的少量感知節(jié)點后初次工作來定位和估計出重點區(qū)域,然后將估計出的重點區(qū)域融入到粒子群算法的目標函數和粒子更新方程中實現對感知節(jié)點的重新部署,從而更好的優(yōu)化了重點區(qū)域的覆蓋率和減少冗余感知節(jié)點數量。仿真結果表明,與標準粒子群算法及其他優(yōu)化算法相比,論文所研究的算法有更高的覆蓋率和更低的迭代次數。
[Abstract]:In the deployment of wireless sensing network nodes, the coverage of the target area is of great significance to the effect of signal detection.Improving regional coverage by intelligent optimization algorithm has become one of the hotspots in the field of node deployment in wireless perceptual networks.In order to improve the coverage of the distributed wireless perceptual network to the key areas in the target area and reduce the redundant perceptual nodes, a distributed wireless sensing network node deployment algorithm is proposed in this paper.Firstly, the algorithm locates and estimates the key areas by randomly deploying a small number of perceptual nodes that satisfy connectivity.Then, the estimated key areas are integrated into the PSO objective function and particle update equation to realize the redeployment of perceptual nodes, so as to optimize the coverage of the key areas and reduce the number of redundant perceptual nodes.The simulation results show that compared with the standard particle swarm optimization and other optimization algorithms, the algorithm studied in this paper has higher coverage and lower iteration times.
【作者單位】： 電子工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61273302)
【分類號】：TN92

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1754168