欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:35070070
大小:5.57 MB
页数:67页
时间:2019-03-17
《基于蚁群粒子群算法的无线多媒体传感器网络覆盖优化》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、太原理工大学硕士研究生学位论文太原理工大学硕士研究生学位论文声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:日期:关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定,其中包括:①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它子复制手段复制并保存学位论文;③学校可允许学位论
2、文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文;⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名:日期:导师签名:日期:III太原理工大学硕士研究生学位论文基于蚁群粒子群算法的无线多媒体传感器网络覆盖优化摘要无线多媒体传感器网络(WirelessMultimediaSensorNetworks,WMSN)具有感知信息丰富、网络服务质量高等优点,同时存在许多新的问题有待研究,其中网络覆盖能力体现了WMSN对外部信息的获取能力,精确的信息来源是进行其它研究的基础,直接影响到网络的服务质量(QualityofServ
3、ice,QoS),覆盖优化作为传感器网络的一个基本问题,是网络性能的重要评价指标,有效的覆盖优化策略能改善WMSN网络覆盖率,提升网络覆盖质量。在保障服务质量的前提下,为了延长网络生命周期,WMSN采用有向传感器节点,根据网络覆盖的要求调整节点的主感知方向和位置。通过随机部署的方式将有向传感器节点播撒在目标区域,会出现较多的覆盖重叠区和覆盖空洞,为解决这一问题,本文提出了基于蚁群粒子群的WMSN覆盖优化算法。蚁群算法(ACO)具有正反馈性、并行性、鲁棒性等优点,在解决复杂的组合优化问题中表现出优势,但是该算法求解时间长,收敛速度慢,容易陷入局部最优;粒子群算
4、法(PSO)有较好的全局搜索能力、能够高效的进行并行计算,适用于处理连续优化以及多点搜索问题,但该算法局部寻优能力弱,容易陷入早熟收敛。本文将蚁群粒子群算法(ACO-PSO)运用到WMSN区域覆盖网络优化中,首先用粒子群算法优化蚁群算法参数,解决蚁群算法参数合理设置问题,然I太原理工大学硕士研究生学位论文后利用优化参数后的蚁群算法进行局部搜索,在局部区域内寻找最优路径,更新粒子的个体最优与群体最优解,最后用粒子群算法进行全局搜索,经过比较得出全局最优解,根据信息素浓度调整覆盖网络中传感器位置和感知方向,从而实现无线多媒体传感器网络覆盖优化。在WMSN区域覆盖
5、仿真实验中,对比ACO-PSO与单一蚁群算法、粒子群算法解决覆盖优化的能力,实验结果表明该算法较单一算法更具优越性,能有效提升WMSN覆盖率。关键字:无线多媒体传感器网络,有向感知模型,覆盖优化,蚁群算法,粒子群算法II太原理工大学硕士研究生学位论文WirelessmultimediasensornetworkcoverageoptimizationbasedonACOandPSOalgorithmABSTRACTWirelessmultimediasensornetworkshavetheadvantagesofrichsensinginformation
6、andhighqualityofnetworkservice.Atthesametimetherearemanynewproblemstobestudied.Amongthese,theabilityofnetworkcoveragereflectstheabilityofWMSNtoobtainexternalinformationanditisthebasisforotherstudiesdirectlyaffecttheservicequalityofthenetwork.Asabasicproblemofsensornetworks,coverage
7、optimizationisanimportantevaluationindexofnetworkperformance.EffectivecoveragecontrolstrategycanimprovethecoverageofWMSNnetworkandimprovethequalityofnetworkcoverage.InthepremiseofensuringthequalityofserviceWMSNusethedirectionalsensornodesforextendthenetworklifecycleandadjustthedire
8、ction,locationofthenodeint
此文档下载收益归作者所有