[發(fā)明專利]一種基于改進(jìn)灰狼優(yōu)化器的WSN三維覆蓋增強(qiáng)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910839970.3
• 申請日: 2019-09-06
• 公開（公告）號: CN112469050B
• 公開（公告）日: 2023-01-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙小強(qiáng);高傳義;崔硯鵬;郭錚;高強(qiáng);鮑泰宇
• 申請（專利權(quán)）人: 西安郵電大學(xué);西安碧海藍(lán)天電子信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: H04W16/26
• 分類號: H04W16/26;H04W84/18
• 代理公司: 西安佳士成專利代理事務(wù)所合伙企業(yè)(普通合伙) 61243
• 代理人: 李丹

1.一種基于改進(jìn)灰狼優(yōu)化器的WSN三維覆蓋增強(qiáng)方法，包括以下步驟：

步驟一、對三維監(jiān)測區(qū)域、傳感器參數(shù)、狼群參數(shù)及傳感器的感知模型進(jìn)行初始化，對三維監(jiān)測區(qū)域進(jìn)行立方體網(wǎng)格劃分；

步驟二、通過適應(yīng)度函數(shù)計算傳感器的網(wǎng)格覆蓋率，分別選取α狼、β狼、δ狼；

步驟三、對標(biāo)準(zhǔn)灰狼算法中獵物位置的計算公式進(jìn)行改進(jìn)，通過下述公式1計算出獵物的位置；

改進(jìn)的灰狼算法中獵物位置的計算公式如下：

X_p^t＝ω₁×X_α^t+ω₂×X_β^t+ω₃×X_δ^t 公式1

其中，X_p^t代表獵物的位置，ω₁、ω₂、ω₃分別代表α狼、β狼、δ狼在狩獵過程中的權(quán)重，計算公式如公式2所示，

步驟四、更新狼群位置；

步驟五、判斷是否滿足算法終止的條件一，若滿足，則覆蓋任務(wù)完成，輸出獵物坐標(biāo)，算法結(jié)束；否則進(jìn)行步驟六；所述條件一為網(wǎng)絡(luò)覆蓋率超過閾值；

步驟六、判斷是否滿足算法終止的條件二，若滿足，則覆蓋任務(wù)完成，算法結(jié)束，輸出獵物坐標(biāo)；否則進(jìn)行步驟二；所述條件二為當(dāng)前迭代次數(shù)超過閾值；

步驟七、移動傳感器節(jié)點；

所述步驟四具體為：改進(jìn)的灰狼算法在尋優(yōu)過程中，狼群通過包圍行為不斷地更新自己的位置；

以γ狼為例，狼群位置更新公式如公式3所示：

其中D_γ表示γ狼與獵物的距離，L^t表示傳感器在虛擬力作用下位置的更新量，X_P^t、X_γ^t分別表示第t次迭代時獵物、γ狼的位置，A和C是控制γ狼靠近獵物速度的系數(shù)；

A和C由下述公式4計算：

r₁，r₂，r₃表示[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)，μ表示影響虛擬力尋優(yōu)程度的因子；a表示收斂因子；

公式3中L^t表示第t次迭代時，γ狼在虛擬力作用下位置的更新量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的WSN三維覆蓋增強(qiáng)方法，其特征在于，在γ狼所代表的N個傳感器中，以第i個傳感器為例，位置更新量由公式5所示：

公式5中，分別表示第t次迭代時第i個傳感器受虛擬力影響，在x、y、z軸上的位置更新量；是第i個傳感器受到的虛擬力分別在x軸、y軸、z軸方向上的分量；

為第i個傳感器受到的虛擬力合力包括傳感器節(jié)點之間的虛擬力、未覆蓋區(qū)域網(wǎng)格點與節(jié)點間的虛擬力、邊界與節(jié)點之間的虛擬力，計算公式如公式6所示；

公式6中，F(xiàn)_ij表示第i個傳感器s_i與第j個傳感器s_j之間的虛擬力，F(xiàn)_ig表示未被覆蓋的網(wǎng)格點與傳感器s_i之間的虛擬力，F(xiàn)_ib表示邊界與傳感器之間的虛擬力。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的WSN三維覆蓋增強(qiáng)方法，其特征在于，傳感器s_i對s_j節(jié)點的作用力表達(dá)式如公式7所示：

公式7中，ω_a和ω_r分別為引力和斥力的權(quán)重系數(shù)，且ω_r＞＞ω_a；d_th為產(chǎn)生引力和斥力的閾值；α_ij為傳感器s_i到s_j的向量角度。