基于改进粒子群算法和特征点集的无线传感器网络覆盖问题研究

被引：26

作者：

丁旭

吴晓蓓

黄成

机构：

[1] 南京理工大学自动化学院

来源：

电子学报 | 2016年 / 44卷 / 04期

关键词：

无线传感器网络; 覆盖约束优化; 概率感知模型; 特征点集; 惯性权重; 并行分区式粒子群算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP212.9 [传感器的应用]; TN929.5 [移动通信]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080202 ; 080402 ; 080904 ; 0810 ; 081001 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

本文针对基于网格点的区域覆盖算法未考虑网络的固有特征,导致算法存在近似及复杂度偏高等问题,通过研究区域覆盖的特征,结合概率感知模型,对区域内两点的覆盖率关系进行分析,定义了特征点集的概念;对特征点集进行建模,将区域覆盖转化为基于特征点集的优化问题.利用改进粒子群算法解算此优化问题,通过惯性权重及局部增强因子扰动项,避免其陷入早熟状态;同时,针对集中式PSO算法不适用于无线传感网的问题,本文提出了一种并行分区式策略.仿真分析验证了所提算法的优越性和特征点距上界的存在性,该方法为区域覆盖问题的研究提供了新的思路.

引用

页码：967 / 973

页数：7

共 6 条

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