无线传感器网络覆盖的部署及调度算法

针对无线传感器网络覆盖存在传感盲区、传感节点间连通度较差问题,提出一种基于适应度函数和零容忍覆盖的节点部署及调度算法。将网络覆盖范围看作一个二维平面,分析节点传感的最大覆盖范围和距离值之间的关系,求得存在热点分布和重叠覆盖目标点的属性值。然后根据无线传感目标点覆盖率、连通度和候选位置等部署指标,采用适应度函数计算指标最佳部署关系,并获取节点的冗余参数。在同一传感范围内查找冗余互补节点,实现替换调度。实验结果表明,该算法在网络覆盖范围和调度效果等方面表现出色,具有较强综合性能。

基于蜂窝结构的海上风电场无线Mesh网络覆盖优化算法

以往的海上风电场无线Mesh网络覆盖优化算法由于仅计算了单一的优化目标,导致算法的优化效果不佳。因此,设计了基于蜂窝结构的海上风电场无线Mesh网络覆盖优化算法。考虑到蜂窝结构的特性,得到基于蜂窝结构的海上风电场覆盖情况,根据覆盖区域中静态节点的分布情况,制定相应网络节点移动策略,在上述基础上,构建相应的风电场网络覆盖模型,并通过计算节点覆盖率和节点移动距离,得到相应的优化目标函数,通过计算移动节点的适应度,实现对风电场的网络覆盖优化。通过上述的设计,完成对海上风电场无线Mesh网络覆盖优化算法的设计。在实验测试中,和以往的海上风电场无线Mesh网络覆盖优化算法相比,设计的基于蜂窝结构的海上风电场无线Mesh网络覆盖优化算法在实际应用后,网络覆盖率提升到98.12%,优化效果较好。

基于改进麻雀算法的无线传感器网络覆盖优化研究

针对基本麻雀搜索算法在无线传感器网络覆盖问题中收敛速度较慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一个基于改进麻雀算法的优化方案。首先,利用Sobol序列和无限次折叠的ICMIC混沌映射对种群进行初始化,增加了种群遍历性和多样性,为算法的全局寻优奠定了基础。其次,引入混沌映射因子的正余弦算法策略,增强了探索者探索未知区域的能力,提高了算法的全局搜索性能。再次,利用混合变异策略加快算法收敛速度,并改善算法跳出局部最优的能力。最后,将提出的改进麻雀算法应用到无线传感器网络覆盖优化问题中进行仿真实验。仿真结果表明,提出的改进算法相比基本麻雀算法将网络节点的覆盖率提高了7%,同时增强了网络的整体性能,并具有实用性、稳定性和鲁棒性。

地铁场景无线通信网络覆盖与优化研究

随着城市交通的高速发展,地铁作为公共交通的重要组成部分,其无线通信网络覆盖和优化显得尤为重要。文章深入分析地铁场景下无线通信网络的现状,指出无线通信网络在高速移动、多径效应、信号衰减、车厢穿透损耗以及人体遮挡效应等方面面临的挑战。同时,探讨了传统与新型地铁无线通信网络覆盖技术,包括漏波天线、中继器、5G小基站以及分布式天线系统(Distribution Automation System,DAS)等,并进行性能比较与适用性分析。最后,提出了地铁无线通信网络优化方法,如基于智能天线阵列的信号增强技术和频谱优化、基于机器学习的网络参数调整算法、用户行为预测与动态资源分配以及多网融合技术与垂直切换机制。本研究旨在为地铁无线通信网络的覆盖与优化提供理论指导和技术参考。

WSN混合虚拟力算法的网络覆盖优化策略

针对无线传感器网络中节点随机部署覆盖率低、节点冗余度高的问题,提出一种改进的混合虚拟力算法。将虚拟力算法中的步长迭代函数优化为指数递减函数,引入果蝇算法的觅食寻优方式,并采用莱维飞行导向策略改进果蝇个体更新的计算方式,从而使果蝇个体以不同迭代步长及方向随机的方式进行搜索,优化算法寻优能力,避免算法后期陷入局部极值。仿真测试结果表明,提出的改进算法拥有更好的网络覆盖率,收敛速度快,并且能够有效降低节点冗余度。

基于“LoRa+WiFi”无线网络的智慧景区管理系统

随着我国旅游业的发展规模逐步扩大,景区对智慧管理的需求贯穿于游前、游中和游后整个过程。本系统从景区管理者的角度出发,对景区游客、景区环境以及景区安防等方面进行管理,依托于LoRa无线通信技术进行数据的传输和汇聚,并通过WiFi模组传输至云平台,同时开发Web应用端实时监测景区管理数据。通过测试,将“LoRa+WiFi”无线网络组合技术应用于智慧景区感知层数据传输过程具有可行性,对于实现景区的智慧化管理具有现实意义。

LTE-R无线网络隧道覆盖研究

本文探讨了重载铁路隧道内LTE-R无线网络的覆盖问题,重点研究了漏泄同轴电缆(漏缆)的应用。通过分析隧道内无线电波传播特性,发现漏缆相比传统天线具有信号稳定、安全可靠、易于维护和成本较低的优点。文中给出了不同长度隧道的覆盖方案,并通过链路预算计算确定了漏缆长度和RRU站间距。对于短隧道(<500m)、中长隧道(500-3000m)和长大隧道(>3000m),分别提出了具体的覆盖策略。此外,文章还强调了漏缆安装与维护的关键要点,并展望了多频段覆盖方案和无线通信与其他铁路系统的融合趋势。

基于萤火虫群优化算法的无线传感器网络覆盖优化

无线传感器网络加速了无线通信的发展,无线网络覆盖率的高低可直接影响网络的性能。为改善传感器节点随机分布时的不合理部署问题以提高网络覆盖率,提出一种相对较优的无线传感器网络覆盖算法。针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法局部搜索能力存在不足、容易陷入局部极值点、无法得到最优结果的问题,引入局部搜索能力较强的萤火虫群优化(glowworm swarm optimization,GSO)算法,实现网络有效覆盖率的提高,对节点实现快速覆盖。最后通过实验验证,结果表明,提出的改进GSO(improved GSO,IGSO)算法相较于传统鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、PSO算法在网络覆盖率上有较大提升。

基于改进蝙蝠算法的无线传感器网络覆盖增强策略

为解决无线传感器网络中存在的冗余节点较多及覆盖不全的问题,优化传感器节点的移动距离及网络的覆盖效率,提出了一种改进蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)的无线传感器网络覆盖增强策略。通过蜂窝网格对监控区域进行堆叠,构建节点和蜂窝网格之间的二分图模型,最小化和平衡网络重新部署期间的移动距离。基于黄金正弦方法提出一种改进的BA,将全局寻优和局部寻优相结合得到最优策略,对冗余节点进行删除处理,得到路径最短、平滑度最高的最优路径。在不同大小的监控区域中部署不同数量的传感器节点进行仿真实验,将所提方法与其他几种算法进行对比分析。实验结果表明,所提算法可有效提高节点分布均匀性并降低网络覆盖冗余度,网络覆盖率和节点平均移动距离均优于其他3种对比算法。

异构无线传感器网络覆盖优化算法

针对异构传感网络节点在初始随机部署时产生覆盖盲区的问题,受简单随机抽样理论和最优化算法的启发,该文提出一种适用于感知半径异构的无线传感网覆盖优化算法。该算法以提高网络覆盖率和节点移动距离最小为优化目标,根据采样直线与平面感知圆的交点坐标之间的关系,建立了二次优化的数学模型。当平面中的多条采样直线段达到最优覆盖时,该文算法可以使平面的覆盖得到优化。实验证明,该算法能够有效提高异构网的覆盖率。

基于虚拟力的异构无线传感器网络覆盖优化策略

针对异构无线传感器网络覆盖优化过程中,固定Sink节点的虚拟作用力限制移动节点的位置移动,导致覆盖盲区得不到全局修复的问题,本文结合计算几何理论,提出基于Voronoi多边形形心引力的虚拟力覆盖优化算法(CAVFA)。虚拟力算法能有效指导移动节点的散布过程,形心引力能更好地实现全局的覆盖优化。通过合理设置虚拟力的距离阈值参数和优先级,调整固定节点对移动节点的约束。仿真表明,相比传统VFA算法和CBA算法,本文提出的CAVFA算法能够更有效地提高异构网络的覆盖率,且算法收敛速度更快。

无线传感器网络覆盖问题的研究进展

分析了无线传感器网络的网络特征以及影响网络覆盖的重要因素,总结和评估了近年来提出的覆盖机制,同时对该领域尚存问题以及发展趋势进行了讨论。

无线传感器网络中基于网络覆盖的节点睡眠调度机制

节点睡眠—唤醒调度机制对于延长无线传感器网络的生命周期至关重要。在现有的节点睡眠调度机制中,节点能耗是调度机制的唯一考虑目标。然而这种以节省节点能耗为目的调度机制很容易导致传感网络无法完全覆盖监测区域并产生严重后果。针对现有调度机制的不足,提出一种考虑到网络覆盖面的节能调度机制。这种机制既能降低网络能耗,也能够兼顾到网络的监测覆盖情况。仿真结果表明该机制能在保证较高的网络覆盖面的前提下有效提高网络生命周期。

混合无线传感器网络覆盖优化算法

在无线传感器网络中,带有移动节点的混合网络引起学者的兴趣。为了解决混合无线传感器网络中的网络有效覆盖问题和移动节点的优化部署问题,提出一种新的混合无线传感器网络覆盖优化算法(IVABC)。算法基本思想是对固定节点进行Voronoi多边形划分;利用划分结果分析固定节点的覆盖盲区;利用基于反向学习策略的蜂群算法优化部署移动节点;在网络覆盖率最优化的同时,有效减少网络迭代次数。

一种新型的无线传感器网络覆盖算法

在无线传感器网络中,传感器节点分布通常具有随机性和密集性,如何进行有效覆盖控制和节省能源是研究无线传感器网络的一个重要课题,提出了一种基于二进小波变换的无线传感器网络覆盖算法。将网络覆盖优化问题转化为一个离散信号模型,利用小波模极大值理论求解此信号的极值点位置。通过Matlab实验仿真,并分析了各个参数对实验结果的影响,表明网络在完全覆盖条件下该算法能有效除去冗余节点,求解的最小节点数比文献的算法要节省66%以上,从而降低了无线传感器网络能量和成本,从侧面验证了该算法具有一定的优越性。

基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化

为了解决粒子群算法的无线传感器网络覆盖方法存在的容易出现局部收敛的问题,提出基于改进粒子群的无线传感器网络覆盖优化方法。分析基本粒子群算法进行无线传感器网络覆盖优化的过程,找出其存在的局部收敛问题,通过采用拟万有引力和库仑力两种拟物方案,在粒子速度进化过程中融入拟物力,对基本粒子群算法的速度修正过程实施优化,避免粒子群算法出现局部收敛问题,降低重复覆盖率,完成无线传感器网络覆盖优化。实验结果表明,改进粒子群算法具有更快的收敛效率,对无线传感网络的覆盖优化效果更好。

无线传感器网络覆盖优化算法的仿真研究

关于优化网络生命周期,研究无线传感器覆盖问题,针对无线传感器网络节点存在严重冗余问题,影响网络覆盖优化机制,导致传统算法网络覆盖率低,能量大量消耗,网络生存时间短等难题。为了提高无线传感器网络的覆盖率,有效延长网络生存时间,提出一种基于蚁群算法的无线传感网络覆盖优化机制。首先把网络监测区域划离散化成若干个网格点,将网络有效覆盖率和节点最小利用率作为优化目标,建立一个组合优化数学模型,然后利用蚁群算法对优化模型进行求解,从而得到最优网络覆盖率。仿真结果表明,不仅很好地降低了节点的冗余,减少了网络的能量消耗,而且有效地提高了网络的覆盖率,从而达到了延长网络的生存周期的目的。

三维水下无线传感器网络覆盖方法

鉴于水下固定锚节点一旦部署,水平位置不能改变的情况,提出加权二分图匹配的节点选择与沉降方法,以保证所有匹配节点沉降后与理想图案位置的水平距离偏差总和最小。为减小覆盖空洞的大小,增大网络覆盖率,提出一种基于泰森多面体的覆盖空洞检测算法和基于K均值(K-means)的空洞点集聚类算法,完成覆盖空洞的修复。仿真结果表明:与同类算法相比,提出的算法能有效提高网络覆盖率,而连通度性能保持相当。

TD-SCDMA无线网络覆盖方案探讨

文章首先介绍了TD-SCDMA网络的技术特点,给出了TD-SCDMA无线网络规划的一般流程;分析了与WCDMA和CDMA2000相比TD-SCDMA无线网络规划的特点;根据TD-SCDMA网络近期和远期规划的需求,提出了与GSM网络混合组网和独自组网的两种无线网络覆盖方案。

一种基于改进遗传算法的无线网络覆盖研究

将改进的遗传算法运用到无线传感器网络节点最优覆盖问题上,通过设置合理的接入访问点位置,可以实现网络有效覆盖率的最大化,并有效避免小区间的同频干扰。基于遗传算法以网络有效覆盖率为优化目标,改进了遗传算法中的交叉和变异策略。实验表明,改进的遗传算法可有效提高网络的覆盖率,实现了网络性能优化。