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题名随机障碍物下的有向传感器网络覆盖优化算法
被引量：6
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作者
关志艳
黄向生
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机构
山西大学商务学院信息学院
中国科学院自动化研究所
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第11期2380-2385,共6页
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基金
国家自然基金面上项目(61573356)资助
国家教育部人文社会科学交叉学科研究规划基金项目(16YJAZH040)资助.
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文摘
针对随机障碍物影响的有向传感器网络区域覆盖情形,易出现避障效果差及覆盖重叠区空洞区等问题,提出了受障碍物影响的虚拟力融合到粒子群的覆盖算法.首先考虑到有向传感器节点感知能力衰减概率,引进了有向概率感知模型;然后在圆心距和质心距双重限制下,进行了节点间及与障碍物间的受力分析,节点与障碍物的斥力,推导节点所受合力与节点转向角度的关系公式;最后将节点抽象成粒子模型来弱化虚拟力算法的局部极值效应.仿真实验表明,在100m×100m的监测区域内,随机分布若干个障碍物,相对于单独虚拟力算法,虚拟力融合粒子群算法的避障效果更好,网络有效覆盖率提升率高出近10%左右,且迭代次数降低一半就趋于收敛.
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关键词
有向传感器网络
障碍物
虚拟力
粒子群
网络有效覆盖率
收敛
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Keywords
directed sensor network
obstacles
virtual force
particle swarm optimization
coverage effective
convergence
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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