萬物互聯(lián)、人物互動的物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,IoT)時代已經(jīng)來臨,感知物聯(lián)無處不在。作為物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)支撐和“神經(jīng)末梢”,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)是連接物理世界和信息世界的橋梁,是實現(xiàn)人與物互動的核心技術(shù),具有廣泛的應(yīng)用前景和巨大的研究價值。WSN的應(yīng)用服務(wù)取決于網(wǎng)絡(luò)的覆蓋質(zhì)量,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的覆蓋問題一直是被廣泛研究的核心問題之一。受客觀條件的限制,傳感器節(jié)點通常采用隨機撒播的方式進行部署,但采用這種部署方式的WSN往往存在節(jié)點分布不均、冗余度高以及存在覆蓋盲區(qū)等缺陷。部署動態(tài)節(jié)點,通過覆蓋優(yōu)化算法對初始部署的節(jié)點位置進行優(yōu)化和調(diào)整可以取得較好效果。本文主要對隨機部署WSN的網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化問題進行研究,保持WSN的連通性、持久性和穩(wěn)定性,減少網(wǎng)絡(luò)冗余度和監(jiān)測盲區(qū),提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率,延長網(wǎng)絡(luò)生存時間,最終提高WSN的服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)是本文研究的目標(biāo)。隨機部署的WSN覆蓋優(yōu)化問題往往是一個不確定性優(yōu)化問題,滿足一定條件的多目標(biāo)約束優(yōu)化問題和組合優(yōu)化問題通常是NP-hard完全問題,給傳統(tǒng)...

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-3模塊功耗分布圖

圖1-3模塊功耗分布圖Fig1-3Powerdistributionofthemodule模塊也稱電源模塊，負(fù)責(zé)為整個小型系統(tǒng)提供節(jié)點的尺寸和復(fù)雜的應(yīng)用場景，不太可能為普通量為中心的WSN優(yōu)化是研究熱點之一。

圖2-2根據(jù)檢測目標(biāo)覆蓋分類示意圖

(a)點覆蓋(b)區(qū)域覆蓋(c)柵欄覆蓋圖2-2根據(jù)檢測目標(biāo)覆蓋分類示意圖Fig2-2Classificationofcoveragebasedondetectiontargets(1)目標(biāo)覆蓋目標(biāo)覆蓋是點覆蓋，是基于對目標(biāo)監(jiān)測點的覆蓋。WSN對....

圖2-3根據(jù)監(jiān)測空間維數(shù)分類Fig2-3classificationbasedonmonitoringspatialdimensions

(a)二維覆蓋(b)三維覆蓋圖2-3根據(jù)監(jiān)測空間維數(shù)分類Fig2-3classificationbasedonmonitoringspatialdimensions2.2節(jié)點感知模型WSN的覆蓋優(yōu)化除了與節(jié)點的部署方式和監(jiān)測目標(biāo)相關(guān)外，節(jié)點自身的感知模

圖3-2概率密度函數(shù)Fig3-2Probabilitydensityfunction概率分布函數(shù)為：

圖3-2概率密度函數(shù)Fig3-2Probabilitydensityfunction為：

本文編號：4042466