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时间:2020-03-24
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1、8传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2011年第30卷第10期基于优先级的有向传感器网络目标覆盖刘人杰,谢红(哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001)摘要:区别于传统全向传感器,有向传感器可以根据目标位置旋转到任意方向,更有针对性地覆盖目标。针对有向传感器目标覆盖问题,加入目标优先级的约束条件,在粒子群算法上进行改进,融人疫苗接种机制,使在所有目标均满足优先级条件下所需传感器的集合规模最小。仿真结果表明:相对于目前针对此问题性能最好的遗传算法,改进粒子群算法大大降低了算法运行的时间复杂度,缩
2、小了工作传感器集合规模,有效克制了早熟现象。关键词:优先级;有向传感器网络;目标覆盖;粒子群优化中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1000-9787(2011)10-0008-04r1narget·coverageOl⋯direct·i●Ona_lSenS0rnet·wor’ksbased0npriorityLIURen—jie,XIEHong(SchoolofInformationandCommunicationEngineering,HarbinEngineeringUniversity,Harbin150001.China)Abstract:Dif
3、ierentfromthetraditionalomni-directionalsensors,directionalsensorscanrotatetoafewofdirectionsaccordingtothetargetsites,thetargetscanbecoveredbythemmorespecifically.Aimedatthecoverageproblemfortargetswithdirectionalsensors,theconstraintsoftargetpriorityarejoined,analgorithmwiththescheme
4、ofvaccineinoculationthatimproveseficiencyofparticleswarmoptimizationalgorithmispresentedtochooseaminimumsetofdirectionalsensorsundertheconstraintsforallthetargets.Thesimulationresultsshowthatcomparedwiththepresentgeneticalgorithmforthisproblem,thesimulationtimecomplexityisdepleted.Thes
5、izeofthesensorssetisreduced,andtheprematureconvergenceisrestrainedtoo.Keywords:priority;directionalsensornetworks(DSNs);targetcoverage;particleswarmoptimization0引言多个传感器联合覆盖以增加对一个目标的覆盖率;假设传覆盖问题是无线传感器网络存在的立足之本,而其很感器位置可以动态移动,用粒子群算法可以有效地对这个多应用都可归纳为目标覆盖问题,即针对一些离散的目标连续问题进行优化。本文研究的传感器位置是固定的,点
6、进行监控。鉴于监控任务越来越多元化,有向传感器由利用粒子群优化的是一个离散问题,在模型建立和算法应于能提供更完备的环境数据(如影像、视频等)、更准确的用上与文献[5]有很大区别。监控环境,逐渐受到了关注。有向传感器是以传感器节点本文旨在求随机部署下的传感器网络在满足全覆盖条为中心,感知半径为半径的一个扇形感知传感器。有件下的最小传感器集。调度全向传感器保证目标至少被一向传感器网络(directionalsensornetworks,DSNs)就是由多个传感器覆盖的问题已经被证明为NP—complete问题,个有向传感器组成的网络。全向模型可以看作有向模型的一个特例,
7、因而,本文所研究目前已有一些有向传感器网络的研究:对于有向传感的问题也是一个NP—complete问题。本文采用的模型是与器在全部目标都被覆盖的条件下的工作传感器数量优化问文献[4]一样的方向可调模型,使传感器可以旋转到目标题,遗传算法取得了很好的效果,但算法执行时间较长。所在的任何方向,出于贴近实际应用的考虑对目标引入了大多数目标覆盖问题默认目标是一个点,但如果把目标点优先级,采用改进的粒子群算法对全覆盖问题进一步优化。看成一个有尺寸的物体,需要将一个目标物体离散化、调度由于受到硬件成本的限制,在同样满足覆盖条件的情况下收稿日期:2011_018第l0期刘人杰
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