發(fā)布時(shí)間：2017-06-11 21:06

  本文關(guān)鍵詞：林中有向傳感器節(jié)點(diǎn)確定性部署的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為智慧林業(yè)獲取信息的前沿技術(shù),得到了廣泛的關(guān)注。對(duì)于包涵多樣信息的林區(qū)環(huán)境,需采用能夠獲取復(fù)雜數(shù)據(jù)的有向傳感器節(jié)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)完成有向傳感器節(jié)點(diǎn)部署,是整個(gè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)正常工作的技術(shù)保障。因此,節(jié)點(diǎn)部署是智能感知技術(shù)在林業(yè)領(lǐng)域推廣應(yīng)用的關(guān)鍵性研究�；诖�,本文采用確定性部署方式對(duì)有向概率感知的傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行布設(shè),通過(guò)分析概率感知模型在林區(qū)應(yīng)用中的感知能力的變化,提出部署調(diào)整策略,以確保林區(qū)無(wú)縫覆蓋及獲取數(shù)據(jù)的完整性。主要在以下三個(gè)方面展開相關(guān)研究,并取得一定成果：(1)根據(jù)林區(qū)環(huán)境,確定有向感知節(jié)點(diǎn)的概率感知模型。結(jié)合理想環(huán)境下概率感知模型表達(dá)方式及傳感器節(jié)點(diǎn)在林區(qū)環(huán)境中的信號(hào)衰減規(guī)律,分析節(jié)點(diǎn)感知衰減的影響因素,確定有向傳感器感在林區(qū)的概率系數(shù)。(2)按照部署評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),比較不同確定性部署的性能,為林區(qū)信息監(jiān)測(cè)選擇部署方式提供了理論依據(jù)。對(duì)于同一面積林區(qū)環(huán)境,按照有向傳感器節(jié)點(diǎn)的覆蓋特性,采用部署成本和有效覆蓋的判別方法,確定平鋪部署和圓形部署兩種方式。當(dāng)感知夾角大于1.073rad(即61.5°),圓形部署方式冗余覆蓋面積小于平鋪部署,在圓形部署方式研究中采用規(guī)格算法,當(dāng)通信半徑小于感知半徑,采用正六邊形部署方式,使用節(jié)點(diǎn)數(shù)目最少,冗余覆蓋面積最小。(3)通過(guò)調(diào)整部署策略優(yōu)化算法,增強(qiáng)覆蓋,提高區(qū)域內(nèi)的感知概率。對(duì)概率感知模型在林區(qū)應(yīng)用中的問(wèn)題分析,確定監(jiān)測(cè)區(qū)域的概率閾值,依次改進(jìn)優(yōu)化虛擬力算法、粒子群算法和混沌粒子群算法,對(duì)部署進(jìn)行調(diào)整,使得監(jiān)測(cè)區(qū)域無(wú)感知盲區(qū),且提高感知概率分別達(dá)到82.7%、79.23%、85.61%。本文提出采用初始部署和部署調(diào)整兩步完成部署的方式提高了監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的感知概率,實(shí)現(xiàn)了環(huán)境數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確獲取,為研究無(wú)線有向傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署提供借鑒。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 有向感知節(jié)點(diǎn) 確定性部署 感知概率 部署優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：北京林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1. 緒論8-13
• 1.1 課題研究背景和意義8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-11
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容11-13
• 2. 有向傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署的理論基礎(chǔ)13-17
• 2.1 節(jié)點(diǎn)部署13-14
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)覆蓋技術(shù)14
• 2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)14-16
• 2.3.1 基于節(jié)點(diǎn)數(shù)量評(píng)價(jià)指標(biāo)15
• 2.3.2 基于冗余覆蓋評(píng)價(jià)指標(biāo)15-16
• 2.3.3 基于監(jiān)測(cè)概率評(píng)價(jià)指標(biāo)16
• 2.4 本章小結(jié)16-17
• 3. 有向傳感器節(jié)點(diǎn)部署方式研究17-32
• 3.1 區(qū)域無(wú)縫覆蓋部署17-19
• 3.2 網(wǎng)絡(luò)連通性覆蓋部署19-20
• 3.3 規(guī)格化覆蓋部署20-25
• 3.3.1 三角形部署方式21-22
• 3.3.2 四邊形部署方式22-23
• 3.3.3 六邊形部署方式23-25
• 3.4 部署方式對(duì)比及質(zhì)量評(píng)價(jià)25-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 4. 基于概率模型的節(jié)點(diǎn)部署策略優(yōu)化算法32-56
• 4.1 基于概率感知的節(jié)點(diǎn)部署問(wèn)題分析32-42
• 4.1.1 有向感知節(jié)點(diǎn)概率感應(yīng)模型32-36
• 4.1.2 概率閾值36-39
• 4.1.3 感知盲區(qū)39-40
• 4.1.4 方向可調(diào)感知模型40
• 4.1.5 監(jiān)測(cè)區(qū)域網(wǎng)格劃分40-42
• 4.2 基于虛擬勢(shì)場(chǎng)理論的節(jié)點(diǎn)部署策略優(yōu)化算法42-46
• 4.2.1 虛擬勢(shì)場(chǎng)理論原理42-43
• 4.2.2 基于虛擬力算法的節(jié)點(diǎn)部署策略優(yōu)化43-46
• 4.3 基于粒子群算法的節(jié)點(diǎn)部署策略優(yōu)化46-54
• 4.3.1 基于經(jīng)典粒子群算法的節(jié)點(diǎn)部署策略優(yōu)化46-50
• 4.3.2 基于混沌粒子群算法的節(jié)點(diǎn)部署策略優(yōu)化50-54
• 4.4 算法對(duì)比54-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 5. 總結(jié)與展望56-58
• 5.1 總結(jié)56-57
• 5.2 展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 個(gè)人簡(jiǎn)介62-63
• 導(dǎo)師簡(jiǎn)介63-64
• 獲得成果目錄64-65
• 致謝65

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