[发明专利]基于多元宇宙优化算法的无线网络覆盖优化方法

权利要求书

1.一种基于多元宇宙优化算法的无线网络覆盖优化方法，其特征在于，所述方法包括：

利用栅格法将被监测区域离散化为若干个像素点，在该监测区域内分布着W个无线网络的传感器节点，并将所有传感器节点构成传感器节点集合，所有传感器节点的覆盖半径为r；

利用传感器感知模型得到每个像素点被传感器节点感知的概率，以及根据所得概率计算每个像素点处的传感器节点被传感器节点集合感知的联合概率；

根据所述每个像素点处的传感器节点被传感器节点集合感知的联合概率，得到无线传感网络的覆盖率，并结合传感器节点能耗得到无线传感网络覆盖优化目标函数Cov(G)，其中，G为被监测区域内的传感器节点集合；

将无线传感网络中的传感器节点划分为多个单宇宙群，同时基于所述无线传感网络覆盖优化目标函数，计算得到宇宙群适应度函数Fit(x)＝1/(1+c+Cov(x))，其中，x为单个宇宙群中传感器节点集合，c为常数，用以对Fit(x)的大小进行控制，利用所述宇宙群适应度函数对每个单宇宙群进行适应度计算；

根据所述对所有单宇宙群适应度的计算结果，对适应度较低的单宇宙群进行宇宙混沌进化，以获取最大的单宇宙群整体适应度；

在满足上述单宇宙群整体适应度最大的情况下，基于节点休眠策略计算所述无线网络中冗余传感器节点的期望，若该期望小于无线网络覆盖率要求，则结束无线网络覆盖优化并输出覆盖结果，否则需重新对传感器节点进行单宇宙群的划分。

2.如权利要求1所述的基于多元宇宙优化算法的无线网络覆盖优化方法，其特征在于，所述利用栅格法将将监测区域离散化为若干像素点，并将所有传感器节点构成传感器节点集合，包括：

对监测区域利用栅格进行离散化，以将监测区域离散化为若干像素点；

将像素点划分为无障碍像素点和有障碍像素点，并对有障碍像素点采用不部署传感器节点的策略；及

统计监测区域内分布的传感器节点，以构成传感器节点集合。

3.如权利要求2所述的基于多元宇宙优化算法的无线网络覆盖优化方法，其特征在于，所述利用传感器感知模型得到每个像素点被传感器节点感知的概率，以及根据所得概率，计算每个像素点处的传感器节点被传感器节点集合感知的联合概率，包括：

每个像素点被传感器节点感知的概率为：

其中：

G_i为在传感器节点集合G中的第i个节点；

r为传感器节点的覆盖半径；

H为任一像素点；

d(G_i，H)为像素点H到第i个传感器节点的距离；每个像素点处的传感器节点被传感器节点集合感知的联合概率为：

其中：

G为监测区域内传感器节点集合。

4.如权利要求3所述的基于多元宇宙优化算法的无线网络覆盖优化方法，其特征在于，所述计算无线传感网络的覆盖率，并结合传感器节点能耗得到无线传感网络覆盖优化目标函数Cov(G)，包括：

利用所述每个像素点处的传感器节点被所述传感器节点集合感知的联合概率，计算得到监测区域无线传感网络的覆盖率；

计算传感器节点发送数据以及接收节点带来的传感器能耗；及

结合传感器节点能耗以及无线网络的覆盖率得到无线传感网络覆盖优化目标函数：

其中：

G为监测区域内的传感器节点集合；

p(G，H)表示任一像素点H处的传感器节点被传感器节点集合G感知的联合概率；

M为监测区域内像素点的个数；

Ω表示监测区域离散化后的像素点集合；

E_i，j表示传感器节点i与传感器节点j之间的交流带来的传感器节点能耗。