一种增强型麻雀搜索算法的无线传感器网络优化覆盖方案制造技术

本发明专利技术涉及无线传感器网络技术领域，具体涉及一种增强型麻雀搜索算法的无线传感器网络优化覆盖方案，包括麻雀、探索者和追随者，在无线传感器网络中，感知半径及通信半径分别为R和R

【技术实现步骤摘要】
一种增强型麻雀搜索算法的无线传感器网络优化覆盖方案


[0001]本专利技术涉及无线传感器网络
，具体涉及一种增强型麻雀搜索算法的无线传感器网络优化覆盖方案。

技术介绍

[0002]随着互联网技术，人工智能和5G技术的不断发展，物联网已经成为当下科技领域热门的研究对象，而无线传感器网络作为物联网的核心支撑技术之一，对物联网起到支撑作用，无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Network)是由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成无线网络，以协作的感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，并最终把这些信息发送给网络的所有者，因为无线传感器网络技术能够满足快速移动、自组织和方便快捷等需求，且无线传感器网络技术发展也日渐成熟，因此，无线传感器网络被广泛的应用到军事、航空、救灾、环境、医疗、保健、工业、商业等领域，近年来提出的智慧交通，智能家居，智慧城市等领域，同样取得了很大规模的应用，但是随着无线传感器网络的普及，无线传感器网络自身的不足开始被逐渐重视，尤其是网络服务质量和网络应用的稳定性方面，而对于解本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种增强型麻雀搜索算法的无线传感器网络优化覆盖方案，包括麻雀、探索者和追随者，其特征在于：在无线传感器网络中，感知半径及通信半径分别为R和R
c
，为保证无线传感器网络的连通性，节点的通信半径设置为大于或者等于节点感知半径的2倍，假设有N个同构传感器节点，每个传感器节点都具有相同的感知半径R及通信半径R
c
，节点集合可表示为S＝{s1，s2，s3，
…
，s
n
}，监测区域节点的集合M＝{m1，m2，m3，...，m
n
}，(x
i
，y
i
)与(x
j
，y
j
)分别对应集合中s
i
、m
j
的二维空间坐标，采用布尔模型作为节点感知模型，只要监测区域处于节点感知范围则视为覆盖该节点，传感器节点与检测区域节点之间的欧氏距离为：监测点mj被节点si感知的概率为：所有传感器节点对点mj的联合感知概率为：式中S
all
为监测区域内的所有无线传感器节点，假设监测区域为矩形，面积为L
·
Wm2为便于计算，将该矩形划分为L
·
W个面积相等的网格，监测节点m位于网格的中心点位置，通过上式(3)计算出所有监测点的联合感知概率，累加之和即为覆盖面积，覆盖率C
r
可表示如下：所求问题描述如下：f(I)＝Max(C
r
(I))#(5)假设2R＝R
c
，建立有向图邻接矩阵向量M
v
，其用于存储任意两节点的连通情况，M
v
[i][j]＝1表示第i个节点可向第j个节点传送信息(即单向连通)，当其值为0表示不连通：S
v
＝M
v
+M
v2
+M
v3
…
+M
vn
‑1#(7)其中n为传感器节点数目，若S
v
中存在元素为0，网络不连通；反之则连通，所述麻雀的位置可以用以下矩阵表示：其中n是麻雀的数量，d表示要优化的变量的维数，然后，所有麻雀的适应度值可以用以下向量表示：
其中n表示麻雀的数量，F
x
中每行的值表示个体的适应值，在SSA中，具有较好适应度值的探索者在搜索过程中优先获得食物，此外，因为探索者负责寻找食物和引导整个种群的流动，所以，探索者可以在更广泛的地方寻找食物，根据规则(1)和(2)，在每次迭代过程中，探索者的位置更新如下：其中，t代表当前迭代数，iter
max
是一...

【专利技术属性】
技术研发人员：王振东，汪嘉宝，李大海，杨书新，王俊岭，
申请(专利权)人：江西理工大学，
类型：发明
国别省市：