基于微粒群模型的无线传感器网络节点部署研究

摘要

随着传感器、微处理器和无线通信技术的飞速发展，由大量具有感知能力、计算能力和无线网络通信能力的传感器节点构成的无线传感器网络（WSN）逐渐成为研究热点。传感器节点一般由飞行器随机抛撒到监测区域，通过自组织方式快速形成无线网络，以便收集微观数据，从而可以在人类无法监守的极其恶劣的环境中应用网络。因此节点的合理部署与否将直接影响整个网络的覆盖能力和配置成本，是网络正常工作的基础。如何设计专门的算法来优化无线传感器网络的节点部署成为目前研究的热点问题。本文将围绕这一主题，在节点优化部署策略上展开深入研究与仿真分析。 本文将微粒群算法（PSO）应用于无线传感器网络的节点部署研究。首先构建节点的优化部署数学模型，将节点部署问题转化为优化问题。然后利用微粒群算法在处理优化问题上的优势，提出了基于微粒群模型的节点部署优化算法，采用微粒群算法求解优化模型，其最优解作为节点的最终配置位置。同时，针对静态节点部署后网络由于节点失效等引起的覆盖空洞，利用节点的移动性，提出了一种新的节点位黄调节机制，以使节点在不断修复覆盖空洞的情况下最大可能的完全覆盖监测区域。最后对上述优化算法进行了仿真实验，结果表明，该算法能够有效的提高无线传感器网络的覆盖率。

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第一章 绪论

1.1 课题背景和研究意义

1.2 无线传感器网络简介

1.2.1 无线传感器网络的结构

1.2.2 无线传感器网络的特点

1.3 无线传感器网络的节点部署

1.3.1 节点部署简介

1.3.2 节点部署的评价指标

1.3.3 节点部署的研究问题

1.4 无线传感器网络节点部署的研究现状

1.4.1 国内研究现状

1.4.2 国外研究现状

1.5 本文的主要研究工作

第二章 无线传感器网络的节点部署研究

2.1 节点部署的基础知识

2.1.1 节点部署的一些基本概念

2.1.2 节点的感知模型

2.2 节点部署问题描述

2.2.1 静态节点部署问题描述

2.2.2 移动节点部署问题描述

2.3 节点部署问题分析

2.4节点部署优化模型

2.4.1 模型描述

2.4.2 模型建立

2.4.3 模型实现

2.5 PSO算法原理

2.5.1 PSO算法简介

2.5.2 PSO算法的数学描述

2.5.3 PSO算法流程

2.5.4 PSO算法的参数选取

2.6 PSO算法与GA算法比较

2.7 本章小结

第三章 基于微粒群模型的节点部署研究

3.1 基于微粒群模型的静态节点部署的研究

3.1.1 问题求解模型

3.1.2 优化部署算法具体实现

3.2 基于微粒群模型的移动节点部署的研究

3.2.1 问题求解模型

3.2.2 优化部署算法具体实现

3.3 仿真软件简介

3.4 本章小结

第四章 仿真实验

4.1 仿真环境设计

4.2 仿真实验结果

4.2.1 静态节点部署实验结果

4.2.2 移动节点部署实验结果

4.3 仿真实验结果分析

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

致谢