基于改进蝙蝠算法的无线传感器网络覆盖增强策略.pdf
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1、 :引用格式:罗卢洋,王传基于改进蝙蝠算法的无线传感器网络覆盖增强策略无线电工程,():,():基于改进蝙蝠算法的无线传感器网络覆盖增强策略罗卢洋,王传(南宁学院 食品与质量工程学院,广西 南宁;广西昊华科技股份有限公司,广西 南宁)摘要:为解决无线传感器网络中存在的冗余节点较多及覆盖不全的问题,优化传感器节点的移动距离及网络的覆盖效率,提出了一种改进蝙蝠算法(,)的无线传感器网络覆盖增强策略。通过蜂窝网格对监控区域进行堆叠,构建节点和蜂窝网格之间的二分图模型,最小化和平衡网络重新部署期间的移动距离。基于黄金正弦方法提出一种改进的,将全局寻优和局部寻优相结合得到最优策略,对冗余节点进行删除处理
2、,得到路径最短、平滑度最高的最优路径。在不同大小的监控区域中部署不同数量的传感器节点进行仿真实验,将所提方法与其他几种算法进行对比分析。实验结果表明,所提算法可有效提高节点分布均匀性并降低网络覆盖冗余度,网络覆盖率和节点平均移动距离均优于其他种对比算法。关键词:无线传感器网络;传感器节点;蝙蝠算法;网络覆盖;节点移动距离中图分类号:文献标志码:开放科学(资源服务)标识码():文 章 编 号:(),(,;,):,(),:;引言随着无线通信的不断发展,物联网技术已逐渐成为全球社会生产和生活不可或缺的重要技术手段,对加快建设智能城市、推动产业结构调整、提升社会和公共服务能力具有重要的意义。其中,无线
3、传感器网络(,)是物联网的重要组成部分,由许多部署在指定区域的微收稿日期:基金项目:广西重点研发项目();南宁市青秀区科技项目():();()信号与信息处理 年 无线电工程 第 卷 第 期 型化、智能化和低功耗的传感器节点组成,能够协同感知、收集和处理网络覆盖区域内的所有信息,并将其发送给网络所有者。近年来,随着自动化技术、分布式信息处理技术等的发展,已被广泛应用于智能家居、环境监测、应急通信和农业生产等领域。在中,覆盖控制和节点部署是衡量网络服务质量的重要指标,它决定了传感器节点环境感知的能力,是的核心关键技术。的覆盖控制和节点部署问题本质上是使用尽可能少的传感节点来最大化指定区域的网络覆盖
4、。但传感节点一般随机部署在目标区域,节点位置往往偏离最佳点位,从而造成节点分布不均匀,引发网络覆盖漏洞问题,影响网络服务质量。所以,对中传感器节点进行合理部署,提升覆盖能力、数据传输的可靠性,以及网络通信等服务质量,成为当前技术研究的重要方向。当前,覆盖增强主要有确定性部署和随机部署种方法。其中,确定性部署方法的传感器节点数量和位置是已知的,适用于小规模或已知环境场景中的网络覆盖部署,但是该部署方法灵活性不足。而随机部署方法是让传感器节点在目标环境中进行任意部署,适用于野外及恶劣环境中,但该方法容易造成覆盖漏洞,并产生大量冗余节点,造成能量和成本的过度浪费。为解决上述问题,国内外学者们展开了对
5、覆盖技术的相关研究。文献提出了一种增强型麻雀搜索算法,通过降低个体局部极值点约束力跳出局部最优,从而提高网络覆盖率。文献提出了一种基于元胞自动机规则的优化方法,可通过最少数量的传感器节点覆盖网络空间,但该方法容易造成覆盖漏洞,导致在监控区域内产生冗余节点。文献提出了一种基于改进蚁狮算法的网络覆盖优化方法,结合动态混合变异方法与收敛判断机制实现局部最优,从而优化节点分布。文献提出了一种基于维诺图的覆盖增强策略,能够快速找到网络覆盖空洞并进行修复,有效提高网络覆盖率和均匀性,但该方法容易陷入局部最优解,同时其收敛速度慢、精度低。文献对水波纹算法进行了研究并提出了基于该算法的覆盖策略,能够获得约的区
6、域覆盖率,但该方法的收敛速度较慢。因此,鉴于上述问题,本文对蝙蝠算法(,)进行了改进并基于此提出了新型覆盖增强策略。首先,通过引入黄金正弦方法,将蝙蝠种群按不同适应度进行分类,并使用全维搜索与单维搜索相结合的方式,分阶段对两种搜索方法的劣势进行互补,进而实现了算法寻优能力的提升。获得最优解后,删除中的冗余节点,从而得到最优路径。最后,在实验室中通过仿真实验对本文所提方法的可靠性和先进性进行了验证。问题描述 网络覆盖模型本文所构建的模型如图所示,在的目标区域内分布着个没有任何障碍物的传感器节点,其中为目标区域的长,为目标区域的宽。该模型主要由接收器构成控制中心,用于收集传感器的位置信息,并向传感
7、器广播控制中心发布命令。图模型 为反映传感器节点间感知能力的不确定性和差异性,模型要考虑噪声(如白噪声或内部热噪声)、环境(如湿度或传播路径)和功率消耗对接收信号的干扰。假设所有节点均可以通过高级定位算法实现精确定位,并根据预设的路由协议将位置信息发送给控制中心。同时,假设节点的感知半径满足正态分布(,),其中表示平均感应半径,为标准偏差。评价指标网络覆盖率和移动距离是节点部署中最关键的个指标,其详细计算如下:覆盖率:为计算的覆盖率,需将监测区域划分为个网格,网格的质心与节点之信号与信息处理 间的距离表示为,则节点能够成功感知到的概率表示为(,),如式()所示:(,),()式中:为节点的感知半
8、径。若网格质心一旦被任何节点感测到,则表示网格被成功覆盖,表示为。由此,可得到覆盖率的计算表达式:。()移动距离:节点重新部署期间能量消耗主要来自节点移动和信号传输,且传感器的能量消耗是根据节点的移动距离测量的。因此,在重新部署后,令节点的总移动距离表示为,如式()所示:,()式中:为节点数量,为节点重新部署期间的移动距离。同时,将移动距离均匀性定义为,其数学表达如式()所示:()槡。()由此,可计算得到最大移动距离,如式()所示:,。()蜂窝网格划分对于,要在没有任何感知半径差异的情况下确定节点的最优部署,等同于找到一个堆叠效率最高的正多边形。而蜂窝网格被认为是具有最高堆叠效率的多边形,因此
9、将蜂窝网格作为二维区域的最佳部署。为保证重新部署后节点的均匀分布,将所有节点的平均感知半径作为蜂窝网格的外接圆半径,蜂窝网格划分如图所示。从图中可以看出,所提蜂窝网格划分以监测区域中心的蜂窝网格为基准,其质心定义为,且相邻蜂窝网格之间存在如式()式()所示关系:槡,()槡,(),()。()则蜂窝网格的质心的坐标可表示为(,槡)。图蜂窝网格划分 因此,对于给定监测区域和感应半径的,需要通过以下步骤计算所需的蜂窝网格数:由于蜂窝网格的质心与监测区域右上侧边缘的距离为()。因此,、方向所需的最小蜂窝网格数计算如下:?。()由于蜂窝网格的质心与监测区域的右上侧边缘的距离为()。因此,和方向所需的最小数
10、量蜂窝网格数计算如下:?()?()。()将前两步蜂窝网格数相加,即可得到所需的最终最小蜂窝网格数,即。根据 上 述 计 算 方 法,当 监 测 区 域 大 小为 ,蜂窝网格外接圆半径 时,则最少需要个蜂窝网格,其划分效果如图所示。图 区域网格划分效果 信号与信息处理 年 无线电工程 第 卷 第 期 通过上述分析,可将覆盖增强转化为二分图匹配问题,将其节点移动到蜂窝网格质心,二分图的效率矩阵可表示为:,()式中:,表示传感器节点到蜂窝网格质心的距离,则根据重新部署期间节点的移动距离将目标函数定义为(),其中、分别表示考虑总移动距离和移动距离均匀性的函数,其数学表达式为:,(,)槡,()其中,约束
11、条件如式()所示:,。()基于改进的覆盖增强策略 传统是对自然界中蝙蝠的飞行行为进行模仿的启发式算法。算法具体内容如下:首先,根据种群情况实现适应度函数的构建,并根据适应度函数对蝙蝠个体的适应度值进行计算;然后,比较种群中蝙蝠个体适应度值的大小,并将其中适应度值最大的蝙蝠记录为最优,依据此最优蝙蝠的个体信息(位置和速度)对种群中其他个体进行信息更新。最后,使用局部寻优方法在最优蝙蝠周围进行局部搜索,以寻得更优解,如此不断迭代算法直至获得全局最优解。式()式()所示为蝙蝠算法的适应度函数及位置、速度更新公式:(),()(),(),()式中:为蝙蝠的声波脉冲频率,、分别为声波频率最大值、最小值,取
12、值为 ,为蝙蝠在次迭代中的飞行速度,为蝙蝠在次迭代中的位置,为全局最佳位置。在全局搜索结束后即得到一个全局最优蝙蝠,而后在此最优个体周围进一步通过局部搜索的方法进行寻优,同时通过式()进行个体位置的更新:,()式中:为局部寻优后的最优蝙蝠位置,为局部寻优前的最优蝙蝠位置,为次迭代中的种群平均响度,为 的随机数。蝙蝠觅食是通过声波脉冲实现的,其在飞行中发现存在猎物时会对猎物通过增加声波脉冲频率、减小响度来进行更精确的定位;此时,位置更新如式()、式()所示:,()(),()式中:为次迭代中蝙蝠的响度,为次迭代中蝙蝠的脉冲发射率,为蝙蝠的初始脉冲发射率,为调节系数。基于黄金正弦算法的 黄金正弦算法
13、黄金正弦算法是一种新型的智能算法,其全局搜索主要是通过函数及单位圆的关系来实现;同时,通过黄金分割数来控制遍历整个空间进而实现对空间中个体的寻优;黄金正弦算法计算较为简单且其具有收敛速度快的优点。其位置更新如式()式()所示:()(),()(),(),()式中:、分别为个体在第次和第次迭代中的位置,、分别决定个体移动的位置和方向,、,(槡)为黄金分割数,为蝙蝠个体在次迭代中的最优位置,、为算法搜索优化调节系数。种群平均位置的寻优完全依赖于最优个体的引导,因此如果全局最优个体与实际种群最优个体有着非常大的差异,那么算法会陷入局部最优,所以为了避免中最优个体的引导性错误,需要引入种群平均位置引导算
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