隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless sensor network,WSN)作為熱門研究內(nèi)容,已經(jīng)廣泛應(yīng)用在車輛跟蹤、森林監(jiān)測(cè)、地震觀察和建筑監(jiān)測(cè)以及水資源監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域中。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋則是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)之一,而在實(shí)際環(huán)境部署大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí),往往采用隨機(jī)部署方式,導(dǎo)致覆蓋率不高。因此,如何通過優(yōu)化算法調(diào)整無線傳感器節(jié)點(diǎn)位置,使無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)覆蓋優(yōu)化性能指標(biāo)更好,具有重要研究意義。本文針對(duì)動(dòng)態(tài)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化和混合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化分別進(jìn)行了深入研究,目的就是在使用一定數(shù)量的傳感器節(jié)點(diǎn)時(shí),使其覆蓋范圍最大化,實(shí)現(xiàn)覆蓋優(yōu)化性能指標(biāo)更好。主要的研究成果和創(chuàng)新如下:對(duì)于動(dòng)態(tài)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化方面的研究,目前已有的研究主要是通過應(yīng)用群智能算法來獲取最優(yōu)節(jié)點(diǎn)位置,但是由于已有的群智能算法搜索能力相對(duì)不足,從而導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)分布不均勻、覆蓋率較低等問題。本文將搜索能力更強(qiáng)的嵌入萊維飛行的灰狼優(yōu)化算法(Lévy-embedded Gray Wolf Optimization,LGWO)應(yīng)用到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化中,為使節(jié)點(diǎn)分布更加均勻,在LGWO算法的基...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化的研究和發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 動(dòng)態(tài)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化的研究和發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 混合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化的研究和發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
第二章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化的基本理論
    2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述
    2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋相關(guān)基礎(chǔ)
        2.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋分類
        2.2.2 傳感器節(jié)點(diǎn)感知模型
        2.2.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化相關(guān)算法
        2.3.1 改進(jìn)虛擬力算法
        2.3.2 PSO-DAC算法
        2.3.3 灰狼優(yōu)化算法
        2.3.4 布谷鳥算法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 VFLGWO的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化算法
    3.1 嵌入萊維飛行的灰狼優(yōu)化算法
    3.2 VFLGWO的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化算法內(nèi)容及步驟
        3.2.1 修改LGWO算法
        3.2.2 改進(jìn)虛擬力算法與LGWO算法的結(jié)合
        3.2.3 VFLGWO的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化算法的步驟
        3.2.4 算法復(fù)雜度分析
    3.3 仿真分析
        3.3.1 網(wǎng)絡(luò)模型假設(shè)
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        3.3.3 VFLGWO算法參數(shù)設(shè)置依據(jù)
        3.3.4 VFLGWO算法仿真實(shí)驗(yàn)
        3.3.5 不同環(huán)境下VFLGWO算法與對(duì)比算法的仿真實(shí)驗(yàn)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 FCM貪婪交換混合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化算法
    4.1 FCM算法
        4.1.1 FCM算法內(nèi)容
        4.1.2 FCM算法步驟
    4.2 FCM貪婪交換混合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化
        4.2.1 WSN應(yīng)用FCM覆蓋優(yōu)化算法的理由
        4.2.2 FCMGECO算法內(nèi)容
        4.2.3 FCMGECO算法步驟
        4.2.4 算法復(fù)雜度分析
    4.3 仿真分析
        4.3.1 網(wǎng)絡(luò)模型假設(shè)
        4.3.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        4.3.3 不同移動(dòng)節(jié)點(diǎn)比例的仿真實(shí)驗(yàn)
        4.3.4 三種算法一次優(yōu)化后的節(jié)點(diǎn)位置和覆蓋圖
        4.3.5 不同迭代次數(shù)T時(shí)的仿真實(shí)驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 研究總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介及科研成果
致謝



本文編號(hào)：3826939