专利名称：基于自适应邻域csa算法的无线传感器网络节点布局方法
技术领域：
本发明涉及一种无线传感器网络节点布局方法，尤其是一种基于自适应邻域 CSA(耦合模拟退火)算法的无线传感器网络节点布局方法，属于无线通信与智能的技术领域。
背景技术：
网络节点布局是无线传感器网络的基本问题之一，其目的是通过网络传感器节点部署以及路由选择等手段，使无线传感器网络的各种资源得到优化分配，从而进一步改善感知、监视、传感、通信等各种服务质量。因此，为了保证测量数据的可靠性、减少资源浪费、 延长网络寿命，需要对网络覆盖进行测量，了解监测区域的网络节点分布状况，以便重新调整传感器节点分布，把有限的节点覆盖到整个监测区域，以最大化网络性能。为了实现预期的网络节点布局要求，传统的方法是大规模部署静态节点，过多的节点容易引起通信冲突。利用移动传感器节点可以克服这一缺点，但考虑到移动节点的成本问题，如何根据不同的应用环境需要，优化移动节点位置，并使用有限的节点到达最大的覆盖范围，就成了无线传感器网络中一个基本但亟待解决的问题。近年来，已涌现出许多将节点布局问题与优化算法结合的智能优化算法，如粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法等，这些方法均能够提高网络覆盖率。但是，粒子群优化策略在空间搜索时，容易陷入“早熟”现象，影响覆盖优化效果，而且利用该算法时，搜索空间将随被优化向量维度的增加呈指数扩大；基于遗传算法的优化覆盖机制能获得较快的收敛速度，但增加了复杂度，故需要更强的信息处理能力；基本模拟退火算法尽管具有全局搜索能力，但对己试探的空间区域所知不多，不能利用己试探过的区域引导搜索，具有一定的局限性。此外，上述算法都缺乏对初始参数选取的鲁棒性，这些参数的选取是否恰当会极大地影响全局优化能力。本发明技术将建立一种结构简单，充分利用搜索过程演化信息引导搜索方向，并能自适应调整搜索邻域大小，综合考虑计算复杂度、快速收敛性、高效搜索能力、全局性等方面的切实可行的无线传感器网络节点布局优化算法。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种基于自适应邻域CSA算法的无线传感器网络节点布局方法，其操作方便，计算复杂度低，具有高效搜索和全局搜索的能力，能达到实现最佳空间覆盖的效果。按照本发明提供的技术方案，所述基于自适应邻域CSA算法的无线传感器网络节点布局方法，所述无线传感器网络节点布局方法包括如下步骤1、随机生成由q个粒子组成的初始搜索群体{S1(l，L，，每一个粒子代表一种N 个传感节点位置分布方案；N个传感器节点分布于二维平面监测区域Q内，将二维平面监测区域数字离散化为aXb个格点；设第i个粒子对应的无线传感器网络节点初始分布为Sw, 设定初始温度为Ttl、外循环迭代计数器初值t = 0、内循环的迭代次数Kmax、邻域为，初始邻域大小m。ld，且mnew = m。ld ；外循环退火开始；2、设置内循环计数器初值k = 0 ；3、利用公
权利要求
1.一种基于自适应邻域CSA算法的无线传感器网络节点布局方法，其特征是，所述无 线传感器网络节点布局方法包括如下步骤(1)、随机生成由q个粒子組成的初始搜索群体{S1(l，L，SqJ，每ー个粒子代表ー种N个 传感节点位置分布方案；N个传感器节点分布于ニ维平面监测区域Q内，将ニ维平面监测区 域数字离散化为aXb个格点；设第i个粒子对应的无线传感器网络节点初始分布为Sitl，设 定初始温度为Ttl、外循环迭代计数器初值t = 0、内循环的迭代次数K_、邻域为，初始邻 域大小m。ld，且mnew = m。ld ；外循环退火开始；(2)、设置内循环计数器初值k= 0 ；⑶、利用公式氏(Sik) =E JPj(Sik)Z(BXb) (j =1,L, ab, i =1,L, q)计算各个粒子 的网络覆盖率，其中
2.根据权利要求1所述的基于自适应邻域CSA算法的无线传感器网络节点布局方法， 其特征是所述初始邻域m。ld = 1。
全文摘要
本发明公开了一种基于自适应邻域CSA算法的无线传感器网络节点布局方法，对传感区域的节点不同布局构建不同初始点但通过接收概率函数相互耦合的搜索粒子，以搜索粒子的区域覆盖率为优化目标函数，每个粒子并行地进行模拟退火过程，在退火过程中分段地自适应调整状态的更新邻域大小，并借助Metropolis准则选择性地接受每个粒子的新状态，充分利用搜索过程粒子间的演化信息引导搜索群体跳出局部最优，从而大大提高了优化搜索效率和性能，避免算法早熟收敛，增强了算法的全局搜索能力，实现协同化和智能化地进行布局优化。
文档编号H04W84/18GK102572859SQ20121003848
公开日2012年7月11日 申请日期2012年2月20日 优先权日2012年2月20日
发明者叶倩, 崔宝同, 楼旭阳 申请人:江南大学