【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于wsns优化部署，具体涉及一种基于双层优化的多模态传感器优化部署方法及系统。
技术介绍
1、无线传感器网络（wireless sensor networks，简称wsns）是一种由大量传感器节点组成的自组织网络。这些传感器节点通常具有感知、数据处理和通信的能力，能够协作收集和传输信息。wsns广泛应用于环境监测、健康护理、智能家居、工业自动化、侦察等领域。wsns的设计和部署需要考虑许多因素，包括节点的部署策略、通信协议、数据收集和传输机制、能耗管理、网络安全等。优化wsns的部署可以提高网络的性能和效率，确保网络能够满足特定应用的需求。
2、wsns优化部署的发展，推动了大规模传感器网络的应用，对于传感器部署成本产生了较大影响，以网络服务质量为导向，即网络覆盖率指标、网络可靠性指标和网络生命周期为优化目标的多源异构wsns优化部署模型将无法满足要求。
3、特别的，对于边防地区的wsns部署，当地传感器部署方和边防主体分别具有传感器部署经济性需求和网络服务质量的需求。
技术实现思路
1、本专利技术为了克服现有技术的不足，提供了种基于双层优化的多模态传感器优化部署方法及系统，分别构建上层成本优化模型以及下层网络服务质量优化模型，并采用双种群nsga-ⅱ的多目标优化算法以求解双层优化模型。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、一种基于双层优化的多模态传感器优化部署方法，包括：
4、构建wsns
5、；
6、其中，为所述wsns成本模型，为异构传感器制造成本，为异构wsns部署成本，为异构wsns维护成本；
7、基于所述wsns成本模型，构建成本目标函数；
8、基于网络覆盖率指标、网络可靠性指标以及网络生命周期，构建优化目标函数；
9、以及基于双层优化模型，根据所述成本目标函数和所述优化目标函数，形成双层规划模型。
10、进一步地，所述成本目标函数为：
11、；
12、其中，为成本目标函数，为传感器种类，为上层优化公式，和为部署节点的对应几何位置，为条件要求，为种类资源约束。
13、进一步地，所述优化目标函数为：
14、
15、其中，为优化目标函数，为下层优化公式，为空间约束，为信息传输约束，为覆盖需求约束。
16、进一步地，所述双层规划模型为：
17、。
18、进一步地，还包括：
19、基于双种群改进nsga-ⅱ和所述双层规划模型，输出要部署的传感器种类、数量以及对应的部署位置。
20、进一步地，所述双种群改进nsga-ⅱ包括：
21、基于成本优先选择策略对上层种群进行选择，得到成本目标函数最优解，所述最优解包括第一传感器种类及第一数量；
22、基于所述第一传感器种类及所述第一数量，进行编码以生成下层种群；
23、以及基于所述优化目标函数，对所述下层种群进行迭代；
24、当满足预设的迭代终止条件时，输出第二传感器种类、第二数量以及对应的部署位置；
25、当不满足预设的迭代终止条件时，生成pareto非支配解集，并将所述pareto非支配解集并入所述上层种群。
26、进一步地，所述双种群改进nsga-ⅱ还包括：
27、对所述上层种群进行初始化处理，得到种群编码；
28、以及采用单点交叉算子和多项式变异算子对所述种群编码进行交叉变异操作。
29、进一步地，所述成本优先选择策略包括：
30、解的适应值由wsns总成本、网络覆盖率指标、网络可靠性指标以及网络生命周期指标构成，对于解，，若，当且仅当：
31、①的wsns总成本小于；
32、②的wsns总成本等于，但网络覆盖率指标优于；
33、③的wsns总成本、网络覆盖率指标等于，但网络可靠性指标优于；
34、④的wsns总成本、网络覆盖率指标及网络可靠性指标等于，但网络生命周期指标优于。
35、另外，本专利技术还提供了一种应用上述基于双层优化的多模态传感器优化部署方法的系统，包括：
36、成本模型构建模块，用于构建wsns成本模型，所述wsns成本模型为：
37、；
38、其中，为所述wsns成本模型，为异构传感器制造成本，为异构wsns部署成本，为异构wsns维护成本；
39、成本目标函数构建模块，用于基于所述wsns成本模型，构建成本目标函数；
40、优化目标函数构建模块，用于基于网络覆盖率指标、网络可靠性指标以及网络生命周期，构建优化目标函数；
41、以及双层规划模型形成模块，用于基于双层优化模型，根据所述成本目标函数和所述优化目标函数，形成双层规划模型。
42、在本专利技术中，通过构建双层规划模型来构建传感器部署优化，能够解决边防地区的传感器部署优化难题，满足了传感器部署方和当地边防主体分别具有传感器部署的经济性需求和wsns网络服务质量需求。
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1.一种基于双层优化的多模态传感器优化部署方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于双层优化的多模态传感器优化部署方法，其特征在于，所述成本目标函数为：
3.根据权利要求2所述的基于双层优化的多模态传感器优化部署方法，其特征在于，所述优化目标函数为：
4.根据权利要求3所述的基于双层优化的多模态传感器优化部署方法，其特征在于，所述双层规划模型为：
5.根据权利要求4所述的基于双层优化的多模态传感器优化部署方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求5所述的基于双层优化的多模态传感器优化部署方法，其特征在于，所述双种群改进NSGA-Ⅱ包括：
7.根据权利要求6所述的基于双层优化的多模态传感器优化部署方法，其特征在于，所述双种群改进NSGA-Ⅱ还包括：
8.根据权利要求7所述的基于双层优化的多模态传感器优化部署方法，其特征在于，所述成本优先选择策略包括：
9.一种应用如权利要求1-8任一项所述基于双层优化的多模态传感器优化部署方法的系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于双层优化的多模态传感器优化部署方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于双层优化的多模态传感器优化部署方法，其特征在于，所述成本目标函数为：
3.根据权利要求2所述的基于双层优化的多模态传感器优化部署方法，其特征在于，所述优化目标函数为：
4.根据权利要求3所述的基于双层优化的多模态传感器优化部署方法，其特征在于，所述双层规划模型为：
5.根据权利要求4所述的基于双层优化的多模态传感器优化部署方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：成清，黄一川，胡星辰，杜航，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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