自适应量子粒子群算法研究与在WSN覆盖优化中的应用

发布时间：2025-05-01 14:55

　　万物互联、人物互动的物联网(Internet of Things,IoT)时代已经来临,感知物联无处不在。作为物联网的技术支撑和“神经末梢”,无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是连接物理世界和信息世界的桥梁,是实现人与物互动的核心技术,具有广泛的应用前景和巨大的研究价值。WSN的应用服务取决于网络的覆盖质量,无线传感器网络的覆盖问题一直是被广泛研究的核心问题之一。受客观条件的限制,传感器节点通常采用随机撒播的方式进行部署,但采用这种部署方式的WSN往往存在节点分布不均、冗余度高以及存在覆盖盲区等缺陷。部署动态节点,通过覆盖优化算法对初始部署的节点位置进行优化和调整可以取得较好效果。本文主要对随机部署WSN的网络覆盖优化问题进行研究,保持WSN的连通性、持久性和稳定性,减少网络冗余度和监测盲区,提高网络覆盖率,延长网络生存时间,最终提高WSN的服务质量(Quality of Service,QoS)是本文研究的目标。随机部署的WSN覆盖优化问题往往是一个不确定性优化问题,满足一定条件的多目标约束优化问题和组合优化问题通常是NP-hard完全问题,给传统...

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图1-3模块功耗分布图

图1-3模块功耗分布图Fig1-3Powerdistributionofthemodule模块也称电源模块，负责为整个小型系统提供节点的尺寸和复杂的应用场景，不太可能为普通量为中心的WSN优化是研究热点之一。

图2-2根据检测目标覆盖分类示意图

(a)点覆盖(b)区域覆盖(c)栅栏覆盖图2-2根据检测目标覆盖分类示意图Fig2-2Classificationofcoveragebasedondetectiontargets(1)目标覆盖目标覆盖是点覆盖，是基于对目标监测点的覆盖。WSN对....

图2-3根据监测空间维数分类Fig2-3classificationbasedonmonitoringspatialdimensions

(a)二维覆盖(b)三维覆盖图2-3根据监测空间维数分类Fig2-3classificationbasedonmonitoringspatialdimensions2.2节点感知模型WSN的覆盖优化除了与节点的部署方式和监测目标相关外，节点自身的感知模

图3-2概率密度函数Fig3-2Probabilitydensityfunction概率分布函数为：

图3-2概率密度函数Fig3-2Probabilitydensityfunction为：

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