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自適應量子粒子群算法研究與在WSN覆蓋優(yōu)化中的應用

發(fā)布時間:2025-05-01 14:55
  萬物互聯、人物互動的物聯網(Internet of Things,IoT)時代已經來臨,感知物聯無處不在。作為物聯網的技術支撐和“神經末梢”,無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network,WSN)是連接物理世界和信息世界的橋梁,是實現人與物互動的核心技術,具有廣泛的應用前景和巨大的研究價值。WSN的應用服務取決于網絡的覆蓋質量,無線傳感器網絡的覆蓋問題一直是被廣泛研究的核心問題之一。受客觀條件的限制,傳感器節(jié)點通常采用隨機撒播的方式進行部署,但采用這種部署方式的WSN往往存在節(jié)點分布不均、冗余度高以及存在覆蓋盲區(qū)等缺陷。部署動態(tài)節(jié)點,通過覆蓋優(yōu)化算法對初始部署的節(jié)點位置進行優(yōu)化和調整可以取得較好效果。本文主要對隨機部署WSN的網絡覆蓋優(yōu)化問題進行研究,保持WSN的連通性、持久性和穩(wěn)定性,減少網絡冗余度和監(jiān)測盲區(qū),提高網絡覆蓋率,延長網絡生存時間,最終提高WSN的服務質量(Quality of Service,QoS)是本文研究的目標。隨機部署的WSN覆蓋優(yōu)化問題往往是一個不確定性優(yōu)化問題,滿足一定條件的多目標約束優(yōu)化問題和組合優(yōu)化問題通常是NP-hard完全問題,給傳統(tǒng)...

【文章頁數】:83 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-3模塊功耗分布圖

圖1-3模塊功耗分布圖

圖1-3模塊功耗分布圖Fig1-3Powerdistributionofthemodule模塊也稱電源模塊,負責為整個小型系統(tǒng)提供節(jié)點的尺寸和復雜的應用場景,不太可能為普通量為中心的WSN優(yōu)化是研究熱點之一。


圖2-2根據檢測目標覆蓋分類示意圖

圖2-2根據檢測目標覆蓋分類示意圖

(a)點覆蓋(b)區(qū)域覆蓋(c)柵欄覆蓋圖2-2根據檢測目標覆蓋分類示意圖Fig2-2Classificationofcoveragebasedondetectiontargets(1)目標覆蓋目標覆蓋是點覆蓋,是基于對目標監(jiān)測點的覆蓋。WSN對....


圖2-3根據監(jiān)測空間維數分類Fig2-3classificationbasedonmonitoringspatialdimensions

圖2-3根據監(jiān)測空間維數分類Fig2-3classificationbasedonmonitoringspatialdimensions

(a)二維覆蓋(b)三維覆蓋圖2-3根據監(jiān)測空間維數分類Fig2-3classificationbasedonmonitoringspatialdimensions2.2節(jié)點感知模型WSN的覆蓋優(yōu)化除了與節(jié)點的部署方式和監(jiān)測目標相關外,節(jié)點自身的感知模


圖3-2概率密度函數Fig3-2Probabilitydensityfunction概率分布函數為:

圖3-2概率密度函數Fig3-2Probabilitydensityfunction概率分布函數為:

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本文編號:4042466

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