基于蚁群算法的WSNs节点有障环境中部署优化研究.pdf

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1、2015年第34卷第5期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)29DOI：10．13873／J．1000--9787(2015)05-0029-04基于蚁群算法的WSNs节点有障环境中部署优化研究樊宽刚r，么晓康，苏建华(1．江西理工大学机电工程学院江西赣州341000；2．中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学国家重点实验室。北京100190)摘要：能量限制是无线传感器网络(WSNs)技术中一个关键问题。提出了一种通过无线信道能耗衰减模型利用Dijkstra算法和蚁群算法相结合的WSNs节点静态优化部署策略。通过该策略对两种不同的环境仿真

2、部署验证表明：该策略能更好地优化节点在复杂二维地理环境中的静态部署，并可有效地减少网络的能耗，提高WSNs的使用寿命。关键词：无线传感器网络；节点部署；障碍物；能耗模型；蚁群优化算法；Dijkstra算法中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1000-9787(2015)05--0029-04Research0noptimizationdeployment0fWSNsnodesinbarrierenvironmentbased0nantcolonyalgorithmFANKuan．gang．YAOXiao．kang．SUJian．hua(1．SchoolofMechanicalandE

3、lectricalEngineering，JiangxiUniversityofScienceandTechnology，Ganzhou341000，China；2．KeyLaboratoryofComplexSystemsandIntelligenceScience，InstituteofAutomation，ChineseAcademyofSciences，Beijing100190，China)Abstract：Energyconstraintisoneofkeyissuesforwirelesssensornetworks(WSNs)．Astrategyforoptimizingthe

4、placementofstaticsensornodesisproposed，andtheenergyconsumptionmodelofwirelesschannelattenuationispresentedforenergyefficiency．Bythisstrategyandthemodel，twosimulationexperimentsusingDijkstra’Salgorithmandantcolonyalgorithmfornodesdeploymentareexecuted抽thetwokindsofdifferentenvironments．andsimulatione

5、xperimentsverifythatthestrategycanwelloptimizenodesdeploymentincomplextwo—dimensionalgeographicalenvironment，andcaneffectivelyreduceenergyconsumptionandimproveservicelifeofWSNs．Keywords：wirelesssensornetworks(WSNs)；nodedeployment；obstacle；energyconsumptionmodel；antcolonyoptimization(ACO)algorithm；Di

6、jkstraalgorithm0引言文献主要研究WSNs路由算法，能量控制策略或自供电等如何有效利用能量是无线传感器网络(wirelesssensor来实现无线节点能量供给优化。但上述没有具体研究networks，WSNs)研究关键问题之一_lJ。为节约节点能量，WSNs节点有障碍物情况下节点静态部署问题。许多研究者针对WSNs能耗展开研究。文献[2]提出利用本文根据上述节点部署不足之处，针对WSNs节点在收集数据转发路径最短和有效数据时空相关感知收集算有障碍物二维地理环境中静态位置优化问题，在建立无线法。文献[3]提出构建感知方向使网络寿命最大化多项式信道衰减模型基础上，提出一种基于Dijk

7、stra算法和蚁群时间算法和有效延长网络寿命圆周生成算法。文献[4]提算法相结合的WSNs节点静态优化部署策略。出基于数据获取效率为评价网络标准的桥梁监测WSNs节1工程背景点布置方法。文献[5]设计自供电低功耗无线传感器节点根据部署无线传感节点实际环境，本文提出两种有障并提出均匀分簇自适应路由协议。文献[6]提出基于网格碍部署环境。一种是狭长弯曲空间(图1(a))，一种是障碍和虚拟力导向蚁群算法