[发明专利]一种基于耦合模拟退火算法的无线网络覆盖优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种无线网络覆盖优化方法，尤其是一种基于耦合模拟退火算法的无线网络覆盖优化方法，属于无线传感技术与智能的技术领域。

背景技术

随着传感器网络技术的发展和研究，以无线传感器网络技术为核心的无线网络成为当前在国际上备受关注的前沿热点研究领域。无线传感器网络系统作为物理世界信息的采集、处理和传输的技术手段受到各个领域研究机构的高度关注。无线传感器网络由部署在监测区域内大量廉价的微型传感器节点组成，通过无线通信完成目标监测和信息获取的任务。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覆盖状况，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。

无线传感器网络的覆盖优化问题是指在传感器网络节点能量、无线网络通信带宽、网络计算处理能力等资源普遍受限情况下，如何通过网络传感器节点放置以及路由选择等手段，最终使无线传感器网络的各种资源得到优化分配，进而使感知、监视、传感、通信等各种服务质量得到改善。

为了达到预期的网络覆盖率要求，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，学者们将覆盖控制问题与优化算法结合提出了一些智能优化算法，如移动节点最大覆盖范围方法、粒子群算法、遗传算法、基本模拟退火算法等，这些方法均能够提高覆盖率，但是，基于移动节点最大覆盖范围的方法缺乏全局优化能力；遗传算法计算量较大、结构复杂、收敛速度较慢；基本粒子群算法在空间搜索时，容易陷入“早熟”现象，影响覆盖优化效果；基本模拟退火算法的局限性在于它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。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。

因此，有必要建立一种结构简单，充分利用多点测试间的信息，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覆盖优化算法。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种基于耦合模拟退火算法的无线网络覆盖优化方法，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，一种基于耦合模拟退火算法的无线网络覆盖优化方法，其特征是，所述无线网络覆盖优化方法包括如下步骤：

1、随机生成由m个粒子组成的初始搜索群体{S₁₀，L，S_m0}，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Q数字离散化为a×b个格点；设第i个粒子对应无线传感器网络节点的初始分布为S_i0，确定初始温度和内循环的迭代次数K，初始迭代计数k＝0，降温的外循环开始，外循环初始迭代计数t＝0；