针对节点随机布设的大规模无线传感器网络,为延长网络的寿命并提高对辐射源的定位精度,提出了一种新的分群算法。该算法综合考虑了网络能耗、节点的能耗均衡、辐射源的定位精度等因素,利用改进的离散粒子群算法优化选取出最优节点集并...针对节点随机布设的大规模无线传感器网络,为延长网络的寿命并提高对辐射源的定位精度,提出了一种新的分群算法。该算法综合考虑了网络能耗、节点的能耗均衡、辐射源的定位精度等因素,利用改进的离散粒子群算法优化选取出最优节点集并组成相应的群参与最终的定位。以RSSI(received signal strength indication)/TDOA(time difference of arrive)两轮定位算法为例,对该分群算法进行了仿真分析,结果表明该算法在保证群内节点多跳连通的情况下,减少了网络能耗,同时提高了对辐射源的定位精度。展开更多
文摘现有的Ad Hoc网络分群算法大多对网络的稳定性考虑不足,在实际场景中难以应用。从已有分群技术出发,对三种分群算法进行比较分析,在模糊聚类的基础上,设计了Packet数据包和定时器,并利用隶属度的概念,提出了一种新型CABF(Clustering Algorithm Based FCM)分群算法。仿真结果表明,该算法与最小ID算法、WCA算法、LEACH算法相比,具有更好的稳定性。
文摘针对节点随机布设的大规模无线传感器网络,为延长网络的寿命并提高对辐射源的定位精度,提出了一种新的分群算法。该算法综合考虑了网络能耗、节点的能耗均衡、辐射源的定位精度等因素,利用改进的离散粒子群算法优化选取出最优节点集并组成相应的群参与最终的定位。以RSSI(received signal strength indication)/TDOA(time difference of arrive)两轮定位算法为例,对该分群算法进行了仿真分析,结果表明该算法在保证群内节点多跳连通的情况下,减少了网络能耗,同时提高了对辐射源的定位精度。
