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无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略
  • ISSN号:0372-2112
  • 期刊名称:《电子学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP1[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]清华大学精密仪器与机械学系精密测试技术及仪器国家重点实验室,北京101384
  • 相关基金:国家973重点基础研究发展计划(No.2006CB303000);国家自然科学基金(No.60673176,No.60373014,No.50175056)
中文摘要:

无线传感网络通常由固定传感节点和少量移动传感节点构成,动态无线传感网络布局优化有利于提高无线传感网络覆盖率和目标检测概率,是无线传感网络研究的关键问题之一.传统的虚拟力算法在优化过程中容易受固定传感节点的影响,无法实现全局优化.本文结合虚拟力算法和微粒群算法,提出一种面向无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略.该策略通过无线传感节点间的虚拟力影响微粒群算法的速度更新过程,指导微粒进化,加快算法收敛.实验表明,虚拟力导向微粒群优化策略能快速有效地实现无线传感节点布局优化.与微粒群算法和虚拟力算法相比,虚拟力导向微粒群优化策略不仅网络覆盖率高,且收敛速度快,耗时少.

英文摘要:

Wireless sensor networks(WSNs)always consist of many mobile and stationary sensor nodes.Dynamic sensor deployment is one of the key topics addressed in the research of WSNs,which is adopted to improve the coverage and detection probability of WSNs.The performance of virtual force(VF)algorithm may be deteriorated because the stationary sensor nodes will confine the global optimal searching ability.This paper proposes a dynamic sensor deployment strategy for WSNs,so-called virtual force-directed panicle swarm optimization(VFPSO).VFPSO combines the VF with particle swarm optimization(PSO),where the velocity of each particle is updated according to not only the historical local optimal solutions and global optimal solutions but also the virtual forces of sensor nodes.The key motivation of this strategy is to use the virtual force to direct the updating of PSO for improving the convergence speed,and PSO is used to enhance the global searching ability.Simulation results demonstrate that VFPSO has better performance on regional convergence and global searching than VF algorithm and PSO algorithm,and it can implement dynamic sensor deployment efficiently and rapidly.

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期刊信息
  • 《电子学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:郝跃
  • 地址:北京165信箱
  • 邮编:100036
  • 邮箱:new@ejournal.org.cn
  • 电话:010-68279116 68285082
  • 国际标准刊号:ISSN:0372-2112
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2087/TN
  • 邮发代号:2-891
  • 获奖情况:
  • 2000年获国家期刊奖,2000年获国家自然科学基金志项基金支持,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:57611