【摘 要】
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随着信息技术和通信网络的发展,无线传感器网络技术作为物联网系统感知层的核心技术,逐渐得到世界各国学者的关注,无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）的相关研究也越来越得到重视。但随着传感器网络通信需求日趋增多,通信频谱资源受限,为了能有效的减少信道干扰,提高频谱利用率,减少网络中节点的能量消耗,研究高效、智能的频谱分配算法非常重要。除此以外,覆盖率也是衡量WSN性
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随着信息技术和通信网络的发展,无线传感器网络技术作为物联网系统感知层的核心技术,逐渐得到世界各国学者的关注,无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）的相关研究也越来越得到重视。但随着传感器网络通信需求日趋增多,通信频谱资源受限,为了能有效的减少信道干扰,提高频谱利用率,减少网络中节点的能量消耗,研究高效、智能的频谱分配算法非常重要。除此以外,覆盖率也是衡量WSN性能的重要指标,如何采用定量的传感器对监测区域进行大面积的覆盖,使节点分布更均匀,这些都是WSN中具有研究意义的问题。本文重点研究WSN的频谱分配和覆盖优化问题,本文研究工作如下:（1）根据WSN数据传输特性,建立能耗模型,结合认知无线电技术,将改进的灰狼优化算法用于频谱分配方案中。该算法采用非线性收敛因子协调算法的全局搜索和局部探索能力;其次由适应度值比例构成的权重因子,动态调整算法的位置向量更新;然后,采用一种新的动态转换函数,将个体位置映射到二进制空间。最后以最大化网络剩余能量为目标对频谱分配方案进行实验仿真。（2）以网络覆盖率最大化和提升覆盖均匀度为目标建立传感器网络覆盖优化模型,结合改进型鲸鱼优化算法对覆盖优化策略进行寻优。该改进算法首先采用一种基于步长改进的位置更新方式;其次采用控制开关对混合变异进行控制,扩展对搜索空间的遍历能力;最后进行重心反向学习,帮助算法跳出局部最优。经研究表明,相较于对比算法,本文的改进型灰狼优化算法运用在WSN频谱分配方案中,可以最大化网络剩余能量;本文的改进型鲸鱼优化算法运用在覆盖优化中能更好地提升传感器网络覆盖率和分布均匀度。
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