一种基于虚拟力导向微粒群的有向传感器网络覆盖增强策略.pdf

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1、第28卷第11期传感技术学报V01．28NO．112015年11月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSNOV．2015AVirtualForce--DirectedParticleSwarmOptimizationforCoverageEnhancinginDSNsFANXinggang，WANGheng，ZHANGzhaojuan，XUJunchao(CollegeofComputerScienceandTechnology，ZhefiangUniversityofTechnology，Hangzhou310023，China)Abstract：Inor

2、dertoenhancethecoverageratioindirectionalsensornetwork，thispaperproposesvirtualforce-di—rectedparticleswarmoptimization(VFPSO)strategy．Thisstrategycombinesthevirtualforce(VF)algorithmwithparticleswarmoptimization(PS0)．Itfirstbuildsuparelationshipmodelbetweentheforceandtheadjustablean-gle．Then，itus

3、esthismodelinoptimizingprocessinPSO，wherethevirtualforcesareusedtoguideupdatingveloci—tyofeachparticleforimprovingtheconvergencespeed，SimulationresultsdemonstratethatVFPSOhasbetterper—formanceonthecoverageandregionalconvergencethantheVFalgorithmandPSOalgorithm．Keywords：directionalsensornetwork；VFP

4、SO；virtualforce；adjustableangle；coverageenhancementEEACC：6150P；6210；7230doi：10．39690．issn．1004-1699．2015．11．024一种基于虚拟力导向微粒群的有向传感器网络覆盖增强策略范兴刚，王恒，张兆娟，徐俊超(浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023)摘要：针对有向传感器网络的覆盖增强这个研究热点，提出一种虚拟力导向微粒群的有向传感器网络覆盖增强策略VFPSO。首先分析节点相互之间作用力，建立了一种节点所受的虚拟力和调整角度之间的关系模型，然后在微粒群算法速度更新过程中，通过这个关系模型，

5、虚拟力影响微粒更新速度，加快粒子群算法的收敛速度。仿真实验表明，虚拟力导向微粒群的有向传感器网络覆盖增强算法能够更快地收敛至全局最优解，并且算法运行时间有效缩短。关键词：有向传感器网络；虚拟力导向微粒群；虚拟力；调整角度；覆盖增强中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：1004—1699(2015)11—1720-07近几年，无线传感器网络在军事和民用领域得研究成果不能直接应用于有向传感器网络，为此迫到了广泛的应用¨]，如智能交通、家庭保健、环境监切需要展开有向传感器网络覆盖控制理论的研究。视、实时监控等，衡量无线传感器网络服务质量的很多学者对有向网络覆盖进行了研究，马华东一项重要指

6、标，是无线传感器网络的覆盖性能，它等人于2005年首次给出了有向传感器的概念以及直接反映了网络节点对被监测区域的监控程描述视频传感器节点方向感知特性的四元感知模度。。无线传感器网络覆盖控制整个传感器网络型，并研究了有向传感器网络覆盖完整性及连通性监测任务得以有效开展的前提。目前，国内外关于问题，提出了基于虚拟力的有向传感器网络覆盖增覆盖增强的问题大多数都是基于全向感知模型展强算法。蔡艳丽研究了基于目标的有向覆盖集开的，实际上，有向感知模型也是传感器网络中典问题。蒋一波等研究了监控区域存在障碍物的情型的一种模型，比如现在多媒体传感器网络中广泛形，提出了一种覆盖率动态优化算法(PFOFSA)。

7、使用的视频传感器、红外传感器、超声传感器等。Wang研究了有向网络的栅栏覆盖。顾晓燕和孙由于感知模型的差异，导致基于全向传感器网络的力娟提出了一种有向传感器网络改进粒子群覆盖项目来源：“十二五”国家科技支撑计划项目(2012BAD10B0I)收稿日期：2015—0卜03修改日期：2015-09-06第11期范兴刚，王恒等：一种基于虚拟力导向微粒群的有向传感器网络覆盖增强策略1721增强算法]。Huang引入了cross—