[發明專利]無線傳感器網絡部署優化方法、裝置、系統及存儲介質有效
| 申請號: | 201911018983.0 | 申請日: | 2019-10-24 |
| 公開(公告)號: | CN110944342B | 公開(公告)日: | 2023-03-10 |
| 發明(設計)人: | 王振東 | 申請(專利權)人: | 江西理工大學 |
| 主分類號: | H04W24/02 | 分類號: | H04W24/02;H04W84/18 |
| 代理公司: | 北京華清迪源知識產權代理有限公司 11577 | 代理人: | 朱芳 |
| 地址: | 341000 江*** | 國省代碼: | 江西;36 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 無線 傳感器 網絡 部署 優化 方法 裝置 系統 存儲 介質 | ||
1.無線傳感器網絡部署優化方法,其特征是:包括以下步驟
使用混沌映射方法初始化無線傳感器網絡節點的種群;
使用花朵授粉算法計算當前區域內最優無線傳感器網絡節點,所述花朵授粉算法中預設有用于約束縮放因子的收斂因子;
當所述區域內最優無線傳感器網絡節點位置更新時,使用貪心交叉策略判斷是否需要更新當前區域內最優無線傳感器網絡節點;
所述收斂因子包含最大迭代次數T和當前迭代次數t,所述收斂因子a的算法具體為
2.根據權利要求1所述的無線傳感器網絡部署優化方法,其特征是:所述混沌映射方法具體為Tent混沌映射方法,所述Tent混沌映射方法包含循環計算次數t和循環計算次數t時得到的值xt,所述循環計算次數為t+1次時得到的值xt+1的算法具體為
其中,xt表示第t次循環的值,xt+1表示第t+1次循環得到的值。
3.根據權利要求1所述的無線傳感器網絡部署優化方法,其特征是:預設有無線傳感器網絡節點的鏡像種群,當連續兩代無線傳感器網絡節點種群的平均適應值之差小于預設值θ時,則使用Tent混沌映射方法計算鏡像種群。
4.基于改進花朵授粉算法的無線傳感器網絡部署方法,其特征是:包括以下步驟:
設置傳感器的組數N,一組傳感器節點的數目D和監測區域的范圍;
初始化N組傳感器節點的位置和半徑,選擇其中一組設置為初始化方案I1;
計算每組部署方案的覆蓋率,獲取最優解,所述最優解為最大覆蓋率對應下的節點部署方案;
優化傳感器節點的部署,得到覆蓋率最大的一組傳感器節點部署方案I2;
判斷網絡是否連通,當判定結果為否時,選擇次優的一組部署方案,直至其中一組方案網絡連通,選擇所述網絡連通的方案;
使用LAPJV算法計算I1與I2之間的最優指派方案,將I1中的節點移動到I2中對應的位置;
使用Kruskal算法生成最小生成樹;
所述優化傳感器節點的部署的方法具體包括以下步驟
使用混沌映射方法初始化無線傳感器網絡節點的種群;
使用花朵授粉算法計算當前區域內最優無線傳感器網絡節點,所述花朵授粉算法中預設有用于約束縮放因子的收斂因子;
當所述區域內最優無線傳感器網絡節點位置更新時,使用貪心交叉策略判斷是否需要更新當前區域內最優無線傳感器網絡節點。
5.根據權利要求4所述的基于改進花朵授粉算法的無線傳感器網絡部署方法,其特征是:計算每組部署方案的覆蓋率的算法具體覆蓋率
其中,L和W為監測區域面積的長和寬、x和y為監測區域中監測點橫縱坐標、Cp表示聯合感知概率、Sall為監測范圍內的全部傳感器節點、監測節點m位于網格的中心點位置。
6.根據權利要求4所述的基于改進花朵授粉算法的無線傳感器網絡部署方法,其特征是:判斷網絡是否連通具體為:
計算矩陣向量Sv=Mv+Mv2+Mv3…+Mvn-1,MV為鄰接矩陣向量當矩陣向量,當SV中存在元素為0時,判定為網絡不連通,否則判定為連通;
其中,n表示不同批次的傳感器節點。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于江西理工大學,未經江西理工大學許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201911018983.0/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





