无线传感器网络中的节点部署优化算法研究

基于遗传算法的无线传感器网络覆盖算法优化研究　

李娴刑萧飞　中南大学信息科学与Ｘ－程学院湖南长沙４１００８３　

【摘要】本文将遗传算法运用到无线传感器网络覆盖的中，通过研究遗传算法的杂交和变异算子，得到具有混合杂交和间歇变异的改进遗传算法，　用于解决高密度部署的无线传感器节点集的选择问题，从而得到最优覆盖节点集　仿真实验表明该优化机制能更有效地跳出局部最优，获得更精确　的结果，从而更有效的实现了无线传感器网络布局的全局优化。　【关键词】无线传感器网络遗传算法最优覆盖节点集　中图分类号：ＴＰ２１２．９文献标识码：Ｂ文章编号：１００９—４０６７（２０１３）０４—６６—０２　

引言　无线传感器网络（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　Ｓｅｎｓｏｒ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＷＳＮｓ）是普适计算的　

重要研究领域。集成有传感部件、微处理器和通信模块的微型传感器节　

点通过自组织的方式构成无线传感器网络，完成对环境的数据采集和监　测。无线传感器网络逐渐成为工业界及学术界的一个研究热点，在军事　

和民用领域有着非常广阔的应用前景。无线传感器网络的覆盖是指通过　

所有节点能够对整个目标区域进行监测，从而达到信息采集的目的。本　

文在比较相关网络覆盖算法的基础上，提出基于遗传算法的优化覆盖算　法。　１、相关研究　

（１将这一部分改为相关工作介绍，去掉其子章节标题．２在介绍相　

关论文时，要引用该文献，并在最后给出参考文献信息。３．引用本问题　权威期刊三年内的论文。）　将本段合并到引言部分　

无线传感器网络的覆盖控制问题，即在保证一定服务质量（ＱｏＳ）条　件下，达到网络覆盖范围最大化，保证无线传感器节点有效地覆盖被监　测的区域或目标。　

目前，关于无线传感器网络覆盖算法有很多，相关学者或研究者从　不同角度、使用不同方法提出不同的算法，具体有ＴｉａｎＤ算法、ＣＣＰ算　法、Ｃｈｉ　ｆｕ　Ｈｕａｎｇ算法和ＲＩＳ算法等。ＴｉａｎＤ算法是基于角度覆盖判定　

的覆盖保持的节点调度算法（Ｃｏｖｅｒａｇｅ　Ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ　Ｎｏｄｅｓ　Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ　Ｓｃｈｅｍｅ，简称ＣＰＮＳＳ），其采用张开角方式判断覆盖，每个节点在考虑　是否被覆盖时只考虑与其距离不大于探测半径的节点，计算出的冗余节　

无线传感器网络节点能耗优化研究

第一章 引言

随着信息技术的快速发展，无线传感器网络已成为实时采集、处理、传输环境数据的主流技术之一。无线传感器网络得以广泛应用的一个重要原因是节点的低成本和易部署性。同时，由于其主要用于环境监测、数据收集及应用，使得其要求节点能够长时间自主工作。在此情况下，如何对无线传感器网络的节点能耗进行优化，提高节点工作时间成为了很多研究人员关注的问题。本文旨在分析目前的节点能耗优化研究现状，总结节点能耗优化的策略及其适用情况，希望能为无线传感器网络能耗优化提供一些思路。

第二章 无线传感器网络节点能耗分析

无线传感器网络节点能耗受到多种因素影响，主要包括以下几个方面：

2.1 距离

节点与接收器之间的距离是影响能耗的一个重要因素。节点距离越远，其发射功率越大，能耗越大。

2.2 数据包大小 节点发送的数据包大小对节点能耗也有较大的影响。一般来说，数据包越大，节点传输数据所需时间越长，从而增加了能耗。

2.3 工作模式

节点不同的工作模式，对节点能耗的影响也不同。例如，如果节点处于休眠状态，则节点能耗最小。而如果节点处于全功耗状态，则节点能耗最大。

2.4 节点数量

在无线传感器网络中，节点数量的增加会导致总能耗的增加。因为节点数量的增加，导致了节点间的功耗耦合。

第三章 无线传感器网络节点能耗优化策略

为了降低节点能耗，提高节点的使用寿命，在无线传感器网络中，研究人员提出了多种节点能耗优化策略，主要包括以下几种：

3.1 路由协议优化

路由协议优化是一种有效的降低能耗的策略。一般来说，优化好的路由协议能够降低节点的通信距离，从而降低节点的发射功率，进而降低节点的能耗。目前流行的路由协议有LEACH、PEGASIS、HEED等。

3.2 能量控制策略 能量控制策略是指通过对节点工作状态进行控制，以达到降低节点能耗的目的。例如，将节点采用混合工作模式（如睡眠/轮换）等能控制策略，使得节点在不同的时间内采用不同的工作模式，从而实现节点能耗的最小化。

无线传感器网络中覆盖问题的解决方案比较与优化

概述

无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由许多分布在广泛区域内的无线传感器节点组成的网络。这些传感器节点能够自主地感知环境中的各种物理和环境条件，并将收集到的信息通过网络传输给基站或其他节点。覆盖问题是WSN中一个关键的挑战，它指的是如何保证网络中的每个位置都能够被足够数量的传感器节点覆盖到。

基本概念

在讨论覆盖问题之前，我们应该了解一些基本概念。无线传感器网络通常由三个不同的要素组成：传感器节点、目标区域和覆盖范围。

传感器节点：是WSN中的基本构建单元，它负责感知和传输数据。

目标区域：是指需要覆盖的区域。 覆盖范围：是指传感器节点的感知范围，即节点能够覆盖的最大距离。

解决方案比较

针对无线传感器网络中的覆盖问题，研究人员提出了许多不同的解决方案。下面我们将比较一些常见的解决方案。

1. 基于贪心算法的解决方案

贪心算法是一种常见的解决覆盖问题的方法。该算法通过选择覆盖范围内拥有最高能量的节点来进行部署。通过这种方法，可以减少节点之间的重叠区域，提高整个网络的能量效率。然而，贪心算法容易产生局部最优解，导致覆盖不均匀或覆盖区域较小的问题。

2. 基于优化算法的解决方案

由于贪心算法的局限性，研究人员提出了基于优化算法的解决方案。这些算法通过设计合适的目标函数和约束条件来最小化无线传感器网络的总能量消耗，并同时保证节点的覆盖范围。常见的优化算法有遗传算法、粒子群优化和蚁群算法等。这些算法能够找到全局最优解，但计算复杂度较高。

3. 基于机器学习的解决方案

近年来，随着机器学习技术的快速发展，研究人员将其应用于无线传感器网络中的覆盖问题。通过收集大量的训练数据和使用适当的机器学习算法，可以建立模型来预测传感器节点的最佳位置和覆盖范围，从而优化网络的覆盖性能。机器学习方法在一定程度上解决了问题的复杂性和计算效率的问题，但对于大规模网络仍面临一定的挑战。

第３０卷第２期　计算机仿真　２０１３年２月　

文章编号：１００６－９３４８（２０１３）０２—０２０５—０４　

无线传感网络通信节点优化选择算法仿真　

孟小艳　

（新疆农业大学，新疆乌鲁木齐８３００５２）　

摘要：研究无线传感器节点优化选择问题。传统ＬＥＡＣＨ分簇算法中，节点选择的随机性很大，没有很好的参考节点中的多　个属性，通信的簇头分布也无规律，造成能量消耗分摊到所有的节点上，一旦选择边沿节点作为簇头，一些节点必须经过长　距离的路由转发才能到达簇头，造成通信效率较低。为解决上述问题，提出了一种无线传感网络通信节点优化选择算法。　在传统的ＬＥＡＣＨ算法中，加入朴素贝叶斯决策因素，通过贝叶斯统计，对节点的约束能量进行有效的分类决策，保证在最　

优节点中选择簇头节点，避免边缘节点参与簇头的选择，仿真结果表明，提出的优化算法使网络的能耗达到了均衡，有利于　最优节点的选择，从而延长网络的寿命。　

关键词：无线传感器；簇头节点；贝叶斯统计　中图分类号：ＴＰ４２９　文献标识码：Ｂ　

Ｓｉｍｕｌａｔｉ０ｎ　０ｆ　Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　Ｓｅｎｓｏｒ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　

Ｎｏｄｅ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　

ＭＥＮＧ　Ｘｉａｏ——ｙａｎ　

（ＸｉｎＪｉａｎｇ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｌｕｍｕｑｉ　Ｘｉｎｊｉａｎｇ　８３００５２，Ｃｈｉｎａ）　

ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｓｔｕｄｙ　ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｏｄｅ　ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ａｌｌ　ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ　ａｎｄ　ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ　ａｌ－　

ｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　ｎｏｄｅｓ．Ｉｎ　ｔｈｅ　ＬＥＡＣＨ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅ　Ｎａｉｖｅ　Ｂａｙｅｓｉａｎ　ｄｅｃｉｓｉｏｎ—