基于改进遗传算法的集成网络节点部署优化

针对集成RFID与WSNs网络中智能节点最佳位置的选择问题,采用改进遗传算法控制策略,在复杂的传播环境,交叉覆盖及智能节点间不可避免的干扰等影响因素下,寻找智能节点的最佳位置。所选择的最佳位置必须满足必要的约束条件,并能够优化一系列控制目标。仿真结果表明,改进遗传算法加快了寻找智能节点最优位置的速度,并能快速有效地收敛于最优解,从而在保证智能节点对标签的最大覆盖率的前提下使智能节点间的干扰最小。

基于粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化部署研究

无线传感器网络是一种感知区域环境信息的分布式网络,在监测过程中其节点容易受到外界因素的影响,导致监测效果不理想。为此,研究基于粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化部署方法。利用无线传感器网络的节点传播特性,对各节点间的分布关系展开分析,引入轮盘法,剔除无线传感器网络中的恶意节点。在网络中建立一个可将节点均分的网格,通过安全定位法划分未知节点的活动区域,引入数学形态的组合关系建立节点部署模型,通过粒子群优化算法对部署模型展开求解,完成节点的优化部署。仿真结果表明,所提方法的丢包率低于0.6%,在运行15轮之后感知误差降至0.55,能够有效延长网络的生命周期,实现无线传感器网络节点优化部署。

基于QPSO的WSAN中执行器优化部署研究

为了提高WSAN的工作效率,在量子粒子群算法的基础上,提出一种WSAN中执行器节点的优化部署策略。该策略中多个粒子群在独立搜索解空间的同时,以一定的通信频率共享最优值。仿真结果表明,该部署策略可提高节点的实时覆盖率,并与最新的WSAN部署策略进行了对比。

一种基于WSN部署优化和CPCRLB的目标跟踪算法

针对传统的静态无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)中存在的覆盖率低、节点能量有限等问题,本文首先提出了一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)的节点优化部署方案,提高了整个WSN的覆盖率,并降低了网络通信能耗;其次,在节点优化部署的基础上,提出了一种基于条件后验克拉美-罗下界(Conditional Posterior Cramer-Rao Lower Bounds, CPCRLB)与能耗优化的目标跟踪算法,并设计了一种能同时兼顾跟踪精度与能耗的目标函数。仿真结果表明,本文所提算法能够有效提高网络覆盖率,并能在保证跟踪精度的条件下,最大限度地降低网络能耗。

冬小麦大田中基于改进蚁群算法的传感器部署优化

我国作为当今世界的农业大国,小麦的产量在很大程度上影响着我国的粮食总产量和人民的生活水平。以当今智慧农业为导向,分析了传统农业和早期智慧农业的特点及其在传感器部署方面存在的问题。利用蚁群算法并结合传感器距离、覆盖范围两个贪婪因子优化了传感器的节点部署,实现了通信覆盖范围更广、网络连通率更高、网络功耗更低的目标。仿真实验结果表明,该算法的传感器部署密度和部署数量均有明显的降低。

数据引流下异构传感器网络能量空洞防护算法

异构传感器网络在工作时,靠近传感器基站位置的节点会由于接收转发次数较多而出现能量空洞现象。为有效对此现象实施防护,保障网络安全运行,提出数据引流下异构传感器网络能量空洞防护算法。构建网络节点部署模型,对传感器网络节点实施节点优化部署;计算网络节点能耗对网络实施能量均衡控制,获取异构传感器网络节点的簇内传输跳数;结合获取的节点簇内跳数以及能量均衡结果开展节点接收数据的的引流分配,平衡传感器网络层内节点能量消耗,实现传感器网络的能量空洞防护。实验结果表明,使用上述方法开展传感器网络能量空洞防护时,数据转发接收能耗较低,防护方法性能高,防护效果好。

基于无线传感器网络的电气故障点定位仿真

由于电网结构中的电气设备及输电线寿命有限,若运维不及时,电气故障会严重影响电网的稳定运行,因此,实现故障快速自动定位是降低故障影响程度和避免电力损失的关键途径之一。提出无线传感器网络的电气故障点定位方法。引入无线传感器网络,根据节点覆盖度和能量均衡,优化部署无线传感器网络节点,完成电气设备的故障信息的采集。采用小波包和支持向量机对故障信息去噪,最后在二进制粒子群算法中输入去噪后的故障信息,实现电气故障点的定位。仿真结果表明,提出方法定位电网故障时所需的训练时间更短,且误识率低于1%,识别率高达98%,输出的电气故障信号定位幅值波形图与实际情况一致,实验结果验证了上述方法的应用性能良好,具有较高研究价值。