改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化

为解决无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)节点分布不均和随机部署中的低覆盖率问题,该文提出一种改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化算法,即改进的黑猩猩优化和哈里斯鹰优化的混合优化算法(Improved Chimp Optimization and Harris Hawk Optimization Algorithm,ICHHO).该算法首先对黑猩猩优化算法(Chimpanzee Optimization Algorithm,ChOA)进行改进,使用Levy Flight来改善其探索阶段,然后设计一个更新的公式来计算猎物逃逸能量,作为开发和探索之间的选择因素.传感器节点随机部署后,将ICHHO在传感器节点上执行,按照改进策略更新个体位置信息,计算相应的适应程度,找到最优传感器位置,并根据传感器概率模型确定网络最优覆盖率.仿真结果验证了ICHHO对于解决WSN覆盖问题的适用性,与其他优化算法的对比结果显示,ICHHO在提高覆盖率方面优于其他算法.

改进流向算法的无线传感器网络覆盖优化

针对标准流向算法易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种融合莱维(Levy)飞行和入侵杂草策略的改进流向算法.首先,该算法在选择水流流向时引入Levy飞行机制,使水流沿最优水流位置方向做Levy飞行运动,避免陷入局部最优;其次,利用入侵杂草策略,对每一代水流进行繁殖、空间扩散和竞争操作,增加水流的多样性,扩大搜索范围,提高全局寻优能力.最后,将改进流向算法应用于无线传感器网络覆盖优化中,并与标准流向算法及其他改进算法进行实验对比.仿真结果表明,相比标准流向算法及其他改进算法,所提改进流向算法的覆盖性能有大幅提升,覆盖率可达98.52%,可实现更均匀的节点分布和更低的部署成本.

基于图分级的水下有向传感器网络栅栏覆盖策略

栅栏覆盖问题近年来已成为水下传感器网络研究的热点,但水下有向传感器网络的栅栏覆盖问题尚未得到足够的重视。随机部署前提下的水下静态有向传感器网络的栅栏覆盖难度较大,因此目前关于该问题的相关研究成果较少。为弥补这方面研究的不足,该文提出一种基于图分级的有向传感器网络首次栅栏覆盖策略。首先,该策略深入研究了多种位置关系下两个相邻节点之间满足强(弱)连接的条件;其次,利用位置关系条件构建分级图,从中选取合适节点进行栅栏的首次构建。仿真实验结果表明:采用该算法对静态有向传感器网络进行栅栏首次构建在确保较高成功率的前提下采用的节点数更少,保证了较高的网络检测概率和较长的网络寿命。

面向一致覆盖的无蜂窝和传统蜂窝共存网络AP部署优化

为了解决传统蜂窝网络中用户体验剧烈波动的问题,无蜂窝和传统蜂窝共存网络将大量接入点(Access Point,AP)部署到传统蜂窝网络中,显著改善边缘用户和盲区的覆盖信号质量。因此用户在覆盖区域的任何位置均获得良好、一致的用户体验,即一致覆盖是提升共存网络性能的首要目标。而AP部署方案是共存网络中用户传输速率和覆盖的决定性因素,该文提出了面向一致覆盖的AP部署优化方法。首先根据共存网络的联合传输模型推导得到用户的下行可达速率,然后以最大化平均吞吐量为目标,将AP部署建模为比率和规划问题,并基于分式规划和引入辅助变量将其转换为凸优化问题,进而通过迭代求解AP的最优位置。仿真结果表明,相比传统蜂窝网络,所提方案可显著提高边缘和盲区的平均吞吐量。

无线网络覆盖方案仿真实验设计与实现

以无线信号传播模型为基础,以实现对某区域内无线网络覆盖为目标,设计了覆盖半径随无线参数变化的基础实验、基于三种经典启发式算法的无线网络覆盖方案提高实验和基于改进算法的拓展创新实验,形成了一个完整的实验系统。通过实验教学,学生可以了解到无线通信信号传播和网络覆盖理论知识,能够掌握无线网络覆盖方案设计方法,该实验是一个理论与实践相结合、有层次、有创新的综合设计性实验。

基于TCPSO的三维无线传感器网络覆盖

针对三维无线传感器网络(3D WSNs)的节点部署问题,提出了一种基于双层混沌粒子群优化(TCPSO)算法的解决方案。利用TCPSO算法对节点进行优化部署,以提高网络的空间覆盖率。TCPSO算法通过非线性分类系数将种群分为精英种群和普通种群,分别采取不同的速度、位置更新公式进行迭代优化。TCPSO提出了基于Logistic混沌映射的递减惯性权重,用来控制算法在局部的开发,并且为了避免算法早熟,引入了Levy飞行策略增强算法的全局搜索能力。通过在1个三维网格空间中进行仿真实验,验证TCPSO以及粒子群优化(PSO)算法解决3D WSNs的节点部署问题的能力。分别在不同数量的节点数、不同的通信半径以及不同的种群规模上进行了3组实验,实验采用控制变量法,观察在不同条件下TCPSO的性能。TCPSO在全部的实验中提出的节点部署方案均明显优于PSO的部署方案。

病毒入侵下无线网络覆盖漏洞感知模型设计

为了及时发现病毒入侵风险,保证无线网络安全,设计一种基于改进遗传神经网络的无线网络覆盖漏洞感知模型。考虑多径衰落效应,构建无线网络信号传播模型,计算信号传输路径损耗,采用地理信息系统获取可视化无线网络覆盖图;融合贝叶斯理论和属性攻击图,通过后验概率更新静态贝叶斯攻击图属性状态,实现覆盖漏洞动态风险评估;使用D-S证据理论融合多源数据,运用蚁群算法实施数据寻优,以过往与现阶段网络安全状态为基础,建立无线网络覆盖漏洞感知模型,凭借改进遗传神经网络优化模型感知准确度。仿真结果表明,所提方法在不同节点密度与感知半径下均具备良好的漏洞感知精度及效率,可广泛应用于现实场景。

有向传感器网络中基于公平的目标覆盖最大化问题研究

以视频传感器和图像传感器为代表的有向传感器可以为安全防卫提供有效信息,已经被广泛应用于各种场景。首次提出了有向传感器网络中基于公平的目标覆盖最大化问题:在有向传感器网络中,采用具有P个确定工作方向的有向传感模型,研究基于公平的目标覆盖最大化问题,目的是激活最少的传感器,通过调度有向传感器的工作方向使目标被覆盖的最小累积覆盖时间达到最大,从而保证目标被覆盖的时间尽量均衡。首先选择最少的传感器,保证所有目标位于所选传感器的传感圆之内(该问题是NP-困难问题),为解决该问题设计了近似比为(1+lnγ)的最少传感器选择算法,其中γ=max 1≤i≤N{|s_(i)||s_(i)∈S};其次,基于最大需求优先覆盖的原则,提出了最大的无冲突目标集合选择算法。实验结果表明,该算法能有效解决有向传感器网络中基于公平的目标覆盖最大化问题。

基于生物启发神经网络的核辐射场区全覆盖路径规划

核辐射场区全覆盖路径规划对于辐射环境下区域作业者的辐射安全有重要意义。本研究基于生物启发神经网络算法,提出一种进行辐射剂量最优控制的全覆盖路径规划算法。首先,利用福岛核电站部分地形以及蒙特卡罗粒子输运程序分别构建模拟核辐射场区的障碍物分布和辐射剂量场,然后,采用Python语言进行算法仿真试验,模拟核辐射场区的每一个栅格定义为一个神经元,建立起生物启发神经网络,将栅格剂量率与神经元活性耦合实现路径规划的辐射剂量最优控制,分别采用单个、4个和8个移动单元进行仿真试验。结果表明:单个移动单元的规划路径在实现100%覆盖率,4%覆盖重复率的同时,能够优先覆盖低剂量区,延后覆盖高剂量区,实现了过程剂量和累积剂量的最优控制。为提高全覆盖的时间效率和获得更低的单体累积剂量,对算法进行多单元协同搜索的改进,结果表明:4单元和8单元仿真的覆盖重复率分别为5.72%和6.29%,1单元、4单元和8单元仿真完成全覆盖时间分别为30 min、9 min和4 min,时间效率成倍提高;最大单体累积剂量分别为4.11×10^(-3)mSv、1.28×10^(-3)mSv和0.85×10^(-3)mSv,也在显著降低。本文提出的算法能实现过程剂量和累积剂量最优控制的全覆盖路径规划,另外算法可以协同规划多单元路径,显著降低单体累积剂量,对辐射环境下区域作业的辐射防护有重要意义。

基于Voronoi图的无线传感网络覆盖盲区检测方法

传感网络的空洞暴露程度较少,在检测网络覆盖情况时更容易出现误差,影响盲区的检测效果。为此,提出基于Voronoi图的无线传感网络覆盖盲区检测方法。根据节点分布关系推测无线传感网络覆盖情况,在Voronoi图的指导下排除已覆盖区域,获取具备检测条件的未覆盖无线传感网络空洞。计算网络空洞的暴露程度和节点能量,作为特征样本输入粒子群分离器中,根据分类器的输出结果,实现无线传感网络覆盖盲区检测。仿真结果表明,所提方法不同覆盖盲区数量下的检测时长低于0.2 s、不同节点数量下的检测能耗低于20 J、不同空洞圆心距下的覆盖盲区差异度最高为0.24,证明所提方法具有较好的无线传感网络覆盖盲区检测效果。

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。

基于随机几何的星地融合无线网络上行覆盖性能分析

星地融合无线网络(STIN)是实现全球无缝立体覆盖的重要途径。为指导星地融合无线网络实际部署,对上行覆盖性能成因规律进行分析。利用随机几何对星地异频部署场景进行了建模,其中,卫星在轨道上服从一维泊松点过程(PPP)分布,地面基站和用户服从二维PPP分布。基于此,推导了星地融合无线网络上行覆盖概率关于基站密度、轨道倾角等参数的表达式。实验仿真验证了理论推导结果的正确性,并分析了网络设计参数对上行覆盖概率的影响。

基于多策略改进蝴蝶优化算法的无线传感网络节点覆盖优化

针对无线传感网络(WSN)的节点覆盖存在着覆盖率低、节点分布不均匀的问题,提出一种基于多策略改进的蝴蝶优化算法(MIBOA)的节点覆盖优化策略。首先,将基础的蝴蝶优化算法(BOA)与麻雀搜索算法(SSA)结合改进搜索过程;其次,引入自适应权重系数提高寻优精度和收敛速度;最后,对当前最优个体进行柯西变异扰动,提高算法鲁棒性。基准测试函数的寻优实验结果说明,MIBOA基本可在3 s内求解测试函数最优值,且收敛平均值精度较BOA提高了97.96%。将MIBOA应用于WSN节点覆盖优化问题,与BOA和SSA相比,节点覆盖率至少提高了3.63个百分点;与改进灰狼优化算法(IGWO)相比,部署时间缩短了145.82 s;与改进鲸群优化算法(IWOA)相比,节点覆盖率提高了0.20个百分点且时间缩短了1112.61 s。综上,MIBOA可较好提高节点覆盖率并降低冗余覆盖率,有效延长WSN的生存时间。

西延高铁交叉并线区段GSM-R网络覆盖方案

西延高铁与既有普速包西铁路、郑西高铁存在交叉并线区段,在2个区段均需进行GSM-R网络覆盖规划。首先根据西延高铁设计标准,确定西延高铁GSM-R无线子系统网络采用单网交织覆盖方式,主要从覆盖方式及电平要求、基站容量计算等方面开展论证分析;从不同铁路列控等级出发,针对延安站交叉并线区段、郑西高铁交叉并线区段,制定相应的网络覆盖方案;对共小区基站开展实际测试,在设计速度350 km/h条件下,接收机天线输入端射频信号最小可用接收电平满足95%时间地点概率下,最小可用接收电平不小于-92 dBm的要求,可为类似复杂区段的GSM-R网络设计方案提供参考。

不依赖位置坐标的室内Wi-Fi网络覆盖度量方法

3GPP在版本16(R16,Release 16)中升级了最小化路测(MDT,minimization of drive test)技术,提出移动终端可利用4G/5G网络自主上报Wi-Fi信号的接收信号强度指示(RSSI,received signal strength indicator),为运营商度量Wi-Fi网络的覆盖率带来了可能性。然而,现有基于MDT技术的网络覆盖度量方法严重依赖GPS提供的位置坐标,但全球定位系统(GPS,global positioning system)不能提供室内精准定位,无法用于室内Wi-Fi网络的覆盖度量。为此,提出了一种不依赖位置坐标的RSSI聚类方法,充分利用室内相近位置RSSI的统计相似性,区分不同位置的RSSI测量差异,在无位置坐标条件下准确估计出室内Wi-Fi网络的覆盖率。实验结果表明,所提方法估计的覆盖率与基于真实位置坐标测量的覆盖率相近,度量准确度明显优于现有的其他方法。

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。

基于轻量语义分割网络的遥感土地覆盖分类

高分辨率遥感图像有丰富的空间特征,针对遥感土地覆盖方法中模型复杂,边界模糊和多尺度分割等问题,提出了一种基于边界与多尺度信息的轻量化语义分割网络.首先,使用轻量化的MobileNetV3分类器,采用深度可分离卷积来减少计算量.其次,使用自顶向下和自底向上的特征金字塔结构来进行多尺度分割.接着,设计了一个边界增强模块,为分割任务提供丰富的边界细节信息.然后,设计了一个特征融合模块,融合边界与多尺度语义特征.最后,使用交叉熵损失函数和Dice损失函数来处理样本不平衡的问题.在WHDLD数据集的平均交并比达到了59.64%,总体精度达到了87.68%.在DeepGlobe数据集的平均交并比达到了70.42%,总体精度达到了88.81%.实验结果表明,该模型能快速有效地实现遥感图像土地覆盖分类.

无线传感器网络覆盖优化的混沌交叉人工蜂群算法

为了提高无线传感器网络覆盖性能,采用人工蜂群算法进行传感节点布置策略寻优,并对蜜源坐标分量进行混沌交叉,以增强人工蜂群算法的寻优能力。首先,根据目标区域选择合适的传感节点数,并建立针对目标区域的初始覆盖模型。接着,采用人工蜂群算法对覆盖模型进行优化求解,选择覆盖率作为适应度函数,将随机分布的所有传感节点坐标作为初始蜜源的位置。然后,进行探测蜂的候选蜜源搜索,获得适应度较高的传感节点坐标,并将候选蜜源坐标分量混沌优化。通过跟随蜂的分量优化,获得适应度最高的蜜源。最后,输出最优蜜源坐标,即为目标区域内所有传感节点的坐标值。试验结果表明,合理设置蜂群规模和迭代次数,相比于其他对比算法,混沌交叉人工蜂群算法能够获得更高的覆盖率。

基于广电5G网络实现城市高铁区域覆盖的研究

中国广电作为第4家基础电信运营商已经于2022年6月27日正式启动5G网络服务。针对高铁区域的网络拥塞问题,中国广电在城市高铁区域建设基于广电5G网络信号覆盖,提升城市高铁区域的5G网络质量。本文以上海虹桥站及上海段部分高铁线路为研究对象,介绍了基于广电5G网络实现城市高铁区域覆盖的研究方案。

井下5G网络覆盖问题及优化方案探讨

将5G技术应用于智能矿山,实现矿山生产环节的智能感知、泛在联接、精准控制,已经成为各垂直行业智能化转型的关键,深度契合煤矿智能化应用开展。但井下5G网络与地面5G公网不同,建设场景及传播环境差异较大,信号杂乱且衰减严重,覆盖距离受限,对5G网络在井下部署提出了较高要求。分析了5G信号在煤矿巷道矩形波导传播衰减特性,从覆盖和干扰的角度对煤矿5G网络进行研究。选择适合巷道环境传播的射线追踪模型,分析了巷道截面尺寸、工作频率、极化方式、波瓣宽度、巷道介电常数、巷道倾斜角、粗糙程度等影响5G传播的煤矿巷道路径损耗主要关联因素,提出了低频组网和窄带波束解决方案。分析了井下电磁干扰的分布情况,从受载煤岩产生的电磁辐射、采掘设备、变频器、井下现有通信网络系统产生干扰源等方面,提出了矿井5G通信系统的抗干扰设计方法。提出了煤矿井下5G网络建设方案,指导5G组网及部署,提出了上行和下行速率指标,满足煤矿实际生产需求。