本文關(guān)鍵詞：基于群體智能的UWSN覆蓋控制算法研究

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【摘要】：在水環(huán)境中的各個應(yīng)用領(lǐng)域,水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Underwater Wireless Sensor Network,UWSN)漸漸受到關(guān)注,它是由大量水下節(jié)點組成的水下監(jiān)測系統(tǒng)。水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究涉及到眾多方面,主要有:定位跟蹤、路由協(xié)議、電池管理與節(jié)點部署等。其中,覆蓋控制是UWSN研究的一項基礎(chǔ)性工作,優(yōu)良的覆蓋控制算法能夠保證UWSN的服務(wù)質(zhì)量,同時為后期其他研究做了強有力的支撐。那么,設(shè)計一種高效的覆蓋控制算法具有現(xiàn)實必要性。UWSN覆蓋控制方法按照關(guān)注階段的不同,分為初期如何部署節(jié)點與后期設(shè)計維持網(wǎng)絡(luò)覆蓋的協(xié)議。而基于群體智能優(yōu)化類覆蓋控制算法具有簡單有效的特性,又考慮到水下環(huán)境中存在障礙物的情況,根據(jù)現(xiàn)有的算法研究,從實現(xiàn)單一目標優(yōu)化到多目標優(yōu)化,提出了下面三種部署算法:第一,結(jié)合水下環(huán)境存在障礙物的特點,提出一種基于狼群搜索的UWSN重部署算法,根據(jù)狼群搜索的核心思想來指導節(jié)點的移動,主要有主動覆蓋、被動覆蓋和躲避障礙物三個移動過程。該算法中,每個節(jié)點用最小的移動代價來實現(xiàn)目標覆蓋。最后表明,該算法擁有較高的覆蓋能力,同時具有避障功效。第二,針對UWSN規(guī)模大、環(huán)境惡劣的特點,提出一種果蠅啟發(fā)的水下傳感網(wǎng)部署算法。該算法將果蠅優(yōu)化思想加以改進,同時引入障礙物局部感知移動模型和歐瓊鳥拓撲作用機制。因此,在障礙物影響的情況下,能夠優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)覆蓋率、連通率和網(wǎng)絡(luò)能耗,是一種水下傳感網(wǎng)節(jié)點部署的多目標優(yōu)化算法。第三,針對部署后期過程,怎樣維持網(wǎng)絡(luò)覆蓋的問題,設(shè)計了一種基于磷蝦群優(yōu)化的UWSN動態(tài)分層雙簇頭路由算法。該算法采用了非均勻分簇的方法,并引入動態(tài)分層機制,同時使用磷蝦群優(yōu)化的選取原則產(chǎn)生最優(yōu)主簇頭與副簇頭,三種改進方法協(xié)同作用來解決節(jié)點過早死的情況,有助于均衡能耗,延長網(wǎng)絡(luò)生存時間。綜上,以上設(shè)計的三種UWSN覆蓋控制算法是在考慮水下障礙物背景下展開的,具有現(xiàn)實意義;且利用智能優(yōu)化算法的簡單有效性,解決UWSN部署規(guī)模大易導致節(jié)點失效的問題。算法1優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)覆蓋率這一目標,且躲避障礙物;算法2是在前者基礎(chǔ)上,優(yōu)化了覆蓋率、連通率和能耗三個目標,也能躲避障礙物;算法3則是在前兩者基礎(chǔ)上,維持整個網(wǎng)絡(luò)后期的生存時間,減少簇頭能耗。
【關(guān)鍵詞】：覆蓋控制 障礙物 果蠅優(yōu)化 狼群搜索 磷蝦優(yōu)化
【學位授予單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.3;TP212.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題研究背景11
• 1.2 水下傳感器網(wǎng)絡(luò)11-15
• 1.2.1 二維水下傳感器網(wǎng)絡(luò)11-12
• 1.2.2 三維水下傳感器網(wǎng)絡(luò)12
• 1.2.3 帶有AUV的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)12-13
• 1.2.4 水下傳感器網(wǎng)絡(luò)特點13-15
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及關(guān)鍵問題15-17
• 1.3.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15
• 1.3.2 所研究關(guān)鍵問題15-17
• 1.4 研究意義及內(nèi)容17
• 1.5 本章內(nèi)容安排17-19
• 第二章 群體智能優(yōu)化UWSN覆蓋控制相關(guān)工作研究19-27
• 2.1 UWSN覆蓋控制相關(guān)概念19-22
• 2.1.1 節(jié)點感知模型19-20
• 2.1.2 節(jié)點通信模型20
• 2.1.3 水下傳輸能耗模型20
• 2.1.4 節(jié)點移動模型20-22
• 2.1.5 評價指標22
• 2.2 基于群體智能優(yōu)化覆蓋控制算法22-25
• 2.2.1 群體智能優(yōu)化算法概論22-23
• 2.2.2 群體智能優(yōu)化算法發(fā)展、優(yōu)勢23-24
• 2.2.3 相關(guān)部署算法研究24-25
• 2.2.4 相關(guān)路由算法研究25
• 2.3 障礙物25-26
• 2.3.1 水下障礙物25
• 2.3.2 障礙物局部感知移動模型25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 基于狼群搜索的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)重部署算法27-37
• 3.1 引言27
• 3.2 網(wǎng)絡(luò)模型27-28
• 3.3 問題描述28
• 3.4 算法描述28-33
• 3.4.1 RAWS基本原理29-30
• 3.4.2 RAWS算法步驟與流程圖30-33
• 3.5 仿真算例33-36
• 3.5.1 仿真場景以及參數(shù)設(shè)置33
• 3.5.2 仿真分析33-36
• 3.6 本章小結(jié)36-37
• 第四章 果蠅啟發(fā)的水下傳感網(wǎng)部署算法37-47
• 4.1 引言37
• 4.2 網(wǎng)絡(luò)模型37-38
• 4.3 問題描述38
• 4.4 算法描述38-41
• 4.4.1 算法原理38-39
• 4.4.2 FFSD算法設(shè)計與流程圖39-41
• 4.5 仿真算例41-46
• 4.5.1 仿真場景以及參數(shù)設(shè)置41-42
• 4.5.2 仿真結(jié)果及分析42-46
• 4.6 本章小結(jié)46-47
• 第五章 基于磷蝦群優(yōu)化的UWSN動態(tài)分層雙簇頭路由算法47-55
• 5.1 引言47
• 5.2 網(wǎng)絡(luò)模型47
• 5.3 問題描述47-48
• 5.4 算法描述48-51
• 5.4.1 磷蝦群優(yōu)化算法48
• 5.4.2 DC-KH算法描述48-51
• 5.5 仿真算例51-54
• 5.6 本章小結(jié)54-55
• 第六章 總結(jié)和展望55-57
• 6.1 工作總結(jié)55-56
• 6.2 研究展望56-57
• 致謝57-58
• 參考文獻58-63
• 附錄63

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本文編號：615082