[發明專利]基于混合粒子群算法的RFID網絡規劃方法

有效

• 申請號: 202010018027.9
• 申請日: 2020-01-08
• 公開（公告）號: CN111225367B
• 公開（公告）日: 2022-03-04
• 發明（設計）人: 劉靜;曹雅婷
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: H04W4/80
• 分類號: H04W4/80;H04W16/20;H04W24/02;G06K9/62;G06N3/00
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華

1.一種基于混合粒子群算法的RFID網絡規劃方法，其特征在于，包括如下：

(1)模擬粒子群運動構建無線射頻網絡RFID系統模型，并分別定義網絡工作區域、標簽及閱讀器分布；

(2)定義網絡中閱讀器數量的初始值為：n＝3；

(3)利用K均值算法對網絡中的標簽進行分類，得到m個閱讀器及每個閱讀器的標簽分類結果TS_j，其中j∈[0,m]；實現如下：

(3a)隨機初始化m個閱讀器的位置坐標

(3b)以每個閱讀器作為簇中心，將標簽派分到距離其最近的簇中；

(3c)計算每個簇中標簽坐標的均值更新簇中心：

其中，表示第j個閱讀器更新后的坐標，(x_ij,y_ij)表示第i個分布在閱讀器r_j覆蓋范圍內標簽的位置坐標，Nt_j表示在閱讀器r_j的覆蓋范圍內標簽的數量；

(3d)將更新后的簇中心坐標與原來的簇中心坐標進行比較：

若更新后的簇中心坐標與原來的簇中心坐標相等，則分類完成；

若更新后的簇中心坐標與原來的簇中心坐標不相等，則返回(3b)；

(4)計算每個閱讀器的功率半徑u_j，并按實際工程中要求設置功率半徑的閾值范圍T＝[ε_min,ε_max]，其中ε_min為可利用閱讀器功率半徑的最小值，ε_max為可利用閱讀器功率半徑的最大值；

(5)判斷u_j是否滿足閾值范圍T：

若u_j在閾值范圍T內，則將網絡中閱讀器的數量確定為m；

若u_j不在閾值范圍T內，則調整網絡中閱讀器的數量m＝m+1，并返回(3)重新分類；

(6)根據網絡中的閱讀器數量，通過K均值算法隨機獲得每個閱讀器的初始位置及功率半徑，并將所有閱讀器的位置及功率半徑作為一個粒子，重復執行N次獲得N個粒子作為一個種群；

(7)分別利用四種適應度函數評價種群中粒子的各項性能，依次是覆蓋率COV、干擾率INT、總功率POW及負載均衡度LB；

(8)根據(7)的評價結果以分層方式記錄每個粒子最優值即個體最優粒子，和種群中所有粒子的最優值即全局最優粒子；實現如下：

(6a)判斷種群是否為第一代：

若是第一代種群，則個體最優粒子為其本身；

若不是第一代種群，執行(6b)；

(6b)分別比較當前種群中粒子與個體最優粒子的覆蓋率：

若兩者相等，則執行(6c)；

若當前種群中粒子的覆蓋率大于個體最優粒子的覆蓋率，則執行(6f)；

若當前種群中粒子的覆蓋率小于個體最優粒子的覆蓋率，則結束；

(6c)分別比較當前種群中粒子與個體最優粒子的干擾率：

若當前種群中粒子的干擾率等于個體最優粒子的干擾率，則執行(6d)；

若當前種群中粒子的干擾率小于個體最優粒子的干擾率，則執行(6f)；

若當前種群中粒子的干擾率大于個體最優粒子的干擾率，則結束；

(6d)分別比較當前種群中粒子與個體最優粒子的系統總功率：

若當前種群中粒子的系統總功率等于個體最優粒子的系統總功率，則執行(6e)；

若當前種群中粒子的系統總功率小于個體最優粒子的系統總功率，則執行(6f)；

若當前種群中粒子的系統總功率大于個體最優粒子的系統總功率，則結束；

(6e)分別比較當前種群中粒子與個體最優粒子的負載平衡度：

若當前種群中粒子的負載平衡度小于個體最優粒子的系統總功率，則執行(6f)；

若當前種群中粒子的負載平衡度大于等于個體最優粒子的系統總功率，則結束；

(6f)更新當前粒子為個體最優粒子，并將個體最優粒子的四個適應度值分別與全局最優粒子進行分層比較，更新個體最優粒子為全局最優粒子；

(9)設置種群的迭代次數為gen，根據(8)得到的個體最優粒子和全局最優粒子，利用粒子群算法更新策略，迭代更新粒子的速度與位置；

(10)根據標簽的覆蓋狀態，對每個粒子中的閱讀器位置進行調整：

若標簽被多個閱讀器同時覆蓋，則重復選擇距離靠得最近的兩個閱讀器中的任意一個進行位置調整，使得閱讀器之間相互排斥后坐標位置發生變化，直到標簽僅被一個閱讀器覆蓋；

若標簽沒有被任何閱讀器覆蓋，將距離標簽最近的閱讀器向其位置靠攏后坐標發生變化，直到標簽被該閱讀器覆蓋；

(11)重復執行(7)-(10)，直到滿足最大種群代數gen，得到全局最優粒子，該最優粒子為RFID網絡規劃方案，即閱讀器的部署位置及功率。