基于粒子群的无线传感器网络覆盖控制策略研究

摘要

目前,多城市建立了热点信息系统,但由于信息系统的局限性,整体布局只是集中在重要路段和入口处,布局也不合理,为了让无线传感器网络能够完成目标监测和信息获取的任务,因此,建立一个布局合理的、信息化的管理体制迫在眉睫。
　　随着无线传感器网络的不断发展,使其在各个领域的应用广泛,基于无线传感器网络的的相关技术研究成为热门。由于无线传感器节点所带的能量有限,因此,如何有效延长无线传感器网络的生命周期成为研究的重点。本文是以实际固定平面区域综合监测为应用背景,研究无线传感器网络的覆盖优化策略。研究证明,传统的粒子群算法存在着早熟、收敛性差以及易陷入局部搜索的缺点,因此,本文在标准粒子群优化算法的基础上,提出一种自适应扰动混沌粒子群优化算法(ADCPSO)。该算法一是在覆盖范围中应用改进的混沌Tent映射对粒子初始化,提高了种群的求解质量和算法的稳定性;二是采用非线性递减的惯性权重和学习因子自适应操作;三是根据一定概率对粒子位置进行扰动更新,并对全局最优粒子用混沌方式进行精细搜索,避免粒子陷入局部收敛的问题。通过MATLAB对基准测试函数的实验结果表明,该算法具有更好的优化特性。
　　在完成上述算法研究的基础上,提出基于该算法的无线传感器网络的覆盖优化策略,以平面固定正方形区域为为实际应用背景搭建数学模型,通过MATLAB仿真实验验证算法的可行性。实验研究证明,改进后的算法对平面区域中的无线传感器网络的覆盖优化中有显著的提升。

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中文摘要

英文摘要

1绪论

1.1研究背景

1.2国内外研究现状

1.3研究意义

1.4论文创新点

1.5论文结构

2无线传感器网络概述

2.1无线传感器介绍

2.2无线传感器网络覆盖优化

2.3本章小结

3基于粒子群的覆盖优化算法

3.1基本粒子群优化算法

3.2标准粒子群优化算法

3.3改进型粒子群算法

3.4 测试函数的选取及测试

3.5仿真实验及结果分析

3.6本章小结

4基于粒子群的无线传感器网络覆盖优化应用

4.1WSN覆盖问题的数学模型

4.2覆盖优化实验步骤

4.3实验参数设置及结果

4.4本章小结

5总结与展望

5.1总结

5.2展望

参考文献

攻读硕士期间发表的科研成果

致谢