基于粒子群优化大规模传感器网络节点调度策略_刘志刚

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1、第27卷第12期控制与决策2012年12月Vol.27No.12ControlandDecisionDec.2012文章编号:1001-0920(2012)12-1903-04基于粒子群优化的大规模传感器网络节点调度策略刘志刚,汪晋宽(东北大学秦皇岛分校工程优化与智能天线研究所,河北秦皇岛066004)摘要:针对资源受限条件下大规模无线传感器网络中协作目标跟踪问题,提出一个基于粒子群优化的节点调度方案.该方案利用高斯粒子滤波算法和方差交叉融合算法获得目标状态预测信息,进而选择下一时刻簇成员节点,并构造了通信能耗的代价函数,利用粒子群优化方法选择最佳的簇头节点,减少了节点

2、调度的计算复杂度,同时保持了较好的跟踪精度.仿真结果验证了所提出方案的有效性.关键词:无线传感器网络;粒子群优化;目标跟踪;节点调度中图分类号:TP273文献标志码:ASensorselectionviaparticleswarmoptimizationinlarge-scalewirelesssensornetworksLIUZhi-gang,WANGJin-kuan(InstituteofEngineeringOptimizationandSmartAntenna,NortheasternUniversityatQinhuangdao,Qinhuangdao0660

3、04,China.Correspondent:LIUZhi-gang,E-mail:zliu@mail.neuq.edu.cn)Abstract:Underresource-constrainedconditions,sensorselectionschemebasedonparticleswarmoptimizationisproposedforcollaborativetargettrackinginlarge-scalewirelesssensornetworks.ByusingGaussianparticlefilteringandcovarianceinters

4、ection,theproposedschemecanpredictthetarget’sstatenexttime.Basedonthestateprediction,thisschemecanselecttheclustermembernodes,designthecostfunctionforcommunicationenergyconsumption,andobtaintheoptimalclusterheadnodebyparticleswarmoptimization.Simulationresultsshowthatthisschemereducesthe

5、computationalcomplexity,andkeepsthegoodtrackingperformance.Keywords:wirelesssensornetworks;particleswarmoptimization;targettracking;sensorselection1引引引言言言足大规模传感器网络协作跟踪的实时性要求.受基于凸优化的节点调度方法[5]的启发,针对资无线传感器网络资源受限特性使得单一节点无法完成目标跟踪任务,协作跟踪因而成为无线传感器源受限条件下大规模传感器网络中协作目标跟踪问网络热点问题之一.与传统跟踪算法相比,协作跟踪题,本

6、文提出了一种基于粒子群优化[6-7]的节点调度更侧重于节点调度.文献[1]给出了一种基于后验克策略.基于目标状态的预测,该策略利用预测的位置拉-美劳界的节点调度方案,随后该方案在文献[2]中信息选择下一时刻簇成员节点,并利用粒子群优化方被扩展到具有分布式结构的传感器网络.在规则的密法选择簇头节点,在降低网络能量消耗的同时保持了集型异构传感器网络内,Aeron等[3]针对通信受限的较好的跟踪精度.节点调度问题推导出可适用于不同的目标动态模型2系系系统统统网网网络络络模模模型型型的节点调度策略,可以实时选择最佳的传感器集合.本文所研究的网络为具有成千上万节点的大规结合信息矩

7、阵,文献[4]采用基于几何精度衰减因子模的无线传感器网络,并具有如下特性:的代价函数,根据局部新息向量的绝对值自适应地确1)每个节点的感知区域是一个半径为?的圆形定参与跟踪的活动节点数目.上述节点调度方案的计区域;算复杂度随着网络规模增加而快速增长,因此无法满收稿日期:2011-10-15;修回日期:2012-04-05.基金项目:国家自然科学基金项目(60874108);河北省自然科学基金项目(F2011501021);教育部中央高校基本业务费项目(N110423005).作者简介:刘志刚(1975−),男,教授,博士,从事传感器网络、

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