[發明專利]一種基于粒子群優化和變異算子的無線傳感器網絡節點部署方法

有效

• 申請號: 201710655123.2
• 申請日: 2017-08-03
• 公開（公告）號: CN107277830B
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 王進;居春偉;季歡;王凱;牛俊明
• 申請（專利權）人: 揚州大學
• 主分類號: H04W16/18
• 分類號: H04W16/18;H04W84/18
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 孟睿

1.一種在無線傳感器網絡中部署傳感器節點的方法，其特征在于，將所有傳感器節點隨機散布在目標區域中，將各傳感器節點的初始坐標作為粒子群算法中的粒子初始位置，將無線傳感器網絡的覆蓋率作為粒子群算法的目標適應值函數；通過粒子群算法得出全局歷史最優解，并且根據全局歷史最優解獲得粒子自身的最優值，所述最優值就是在目標區域部署傳感器節點的最佳位置；通過粒子群算法得出全局歷史最優解的過程為：

Step 1，對粒子的位置l_i和速度v_i進行初始化；

Step 2，計算粒子的慣性權重w*以及粒子的目標適應值函數R(G)，并且記錄下粒子的個體歷史最優解R^t_i和全局歷史最優解R^t_g，t為當前迭代次數；

Step 3，更新粒子的位置l_i和速度v_i，重新計算粒子的慣性權重w*和目標適應值R(G)，更新粒子的個體歷史最優解R^t_i和全局歷史最優解R^t_g；

Step 4，計算粒子的適應性標準差S，

如果S≠0并且t≤t_max，則返回Step 3；

如果S＝0并且t≤t_max，則對部分粒子進行變異操作，并重新計算粒子的個體歷史最優解，然后返回Step 3；

否則，粒子群算法結束；

目標適應值函數如下式所示，

其中，將無線傳感器網絡中的N個傳感器節點的位置信息組成一個集合G＝{g₁,g₂,…,g_n}，g_i＝(x_i,y_i)，(x_i,y_i)為各傳感器節點的初始坐標；將無線傳感器網絡所在的目標區域看作由m×n個點P組成；p(G,P)為點P被傳感器集合G覆蓋的覆蓋率，且p(g_i,P)為用于判斷傳感器節點g_i的感知能力是否覆蓋點P的函數，p(g_i,P)為1時，表示傳感器節點g_i成功覆蓋點P，p(g_i,P)為0時，表示傳感器節點g_i未能覆蓋點P；d(g_i,P)為點P距離傳感器節點g_i的距離；r為感知半徑；

計算粒子的慣性權重w*的方法如下式所示，

其中，t_max為粒子群算法的最大迭代次數；

計算粒子的適應性標準差S的方法如下式所示，

k為粒子的個數，R_i是第i個粒子的覆蓋率，R_avg是平均覆蓋率，