【摘 要】
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随着传感器网络广泛的应用,大量的问题随之出现,其中覆盖问题是传感器网络中的一个重要的问题。随着众多学者针对这一问题的研究,不同的解决方案也被提出,如遗传算法、贪婪算
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随着传感器网络广泛的应用,大量的问题随之出现,其中覆盖问题是传感器网络中的一个重要的问题。随着众多学者针对这一问题的研究,不同的解决方案也被提出,如遗传算法、贪婪算法和粒子群优化算法等,不同的方案有不同的优点。有向传感器网络是无线传感器网络的一种形式,本文针对有向传感器网络覆盖问题,采用粒子群优化算法进行解决,具体工作内容如下:1.基于位移和方向的粒子群优化算法。该算法不仅对传感器节点的感知方向进行调节,而且还对节点的位置进行了移动,即在调整感知方向时同时也调整节点的位置。对此算法做了仿真分析,并与原始的粒子群优化算法(PSO)进行了对比,实验验证基于位移和方向的粒子群优化算法比粒子群优化算法在提高覆盖方面具有优势。2.基于重叠覆盖率的粒子群覆盖增强算法。此算法从粒子群算法中可以得到一个关于感知方向的群体最优解,此时遍历感知节点,调节感知区域互相重叠覆盖的一个节点的方向,以此方式来干扰群体最优解,使它偏离局部最优粒子群体。当网络要求得到多重覆盖状况时,可以从k-coverage覆盖率展现出多重覆盖结果。本文仿真结果从k-coverage、感知半径、感知角度和节点个数不同与现有2种算法比较,体现本文所提出的算法的优势。
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