检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083 [2]湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105
出 处:《小型微型计算机系统》2011年第7期1336-1339,共4页Journal of Chinese Computer Systems
基 金:国家自然科学基金重大专项重点项目(90820302)资助
摘 要:无线传感器网络中传感器节点的部署位置对整个网络的性能(比如:覆盖率、通信成本和连通性等)有重要影响.此文针对由移动传感器节点组成的网络,提出一种基于协进化计算的方法来二次部署传感器,节点优化网络的性能,所提方法先将部署区域划分为小区域,传感器节点则根据其初始位置所在的小区域划分成不同的群落,每个群落在其直接邻居群落的参与下进化,获得群落内传感器的最佳部署位置.仿真实验表明,此方法在覆盖率、移动总距离和收敛性上都优于基于传感器个体的协进化二次部署算法.Sensor placement of a wireless sensor network has a significant impact on the network performance, such as sensing coverage, communication costs and connectivity. This paper proposes a mobile sensor redeployment scheme via co-evolutionary computation to optimize the mobile sensor placement. The WSN are clustered based on initial positions of sensors. Each cluster represents a different species and evolves for a certain number of generations, after which genetic information is shared among neighbor's species via a representative from each species. The simulation results show that this scheme can provide a higher coverage rate and shorter total moving distanee than the eo-evolufionary computation scheme based on sensor in a short convergence time.
关 键 词:无线传感器网络 移动传感器 部署优化 协进化计算
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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