[发明专利]一种基于贪婪迭代的光电-雷达传感器网络优化部署方法

说明书

本发明公开了一种基于贪婪迭代的光电‑雷达传感器网络优化部署方法，涉及光电‑雷达传感器网络、传感器部署等技术领域。本发明首先获取能够覆盖待监测区域的最小矩形，对输入区域进行离散化，然后计算覆盖监测区域所需的节点个数，根据节点个数，使用均匀分布得到每个节点的位置坐标，随机初始化每个节点的初始感知方向；接着通过迭代方式更新节点的感知方向和覆盖面积，得到传感器节点的感知方向序列；最后按照传感器感知方向序列调整感知方向，实现对待监测区域的覆盖。该方法通过固定节点位置，调整感知方向的方式，实现以较低的网络部署成本来最大化感知覆盖监测区域。

技术领域

本发明涉及光电-雷达传感器网络、传感器部署等技术领域，特别是指一种基于贪婪迭代的光电-雷达传感器网络优化部署方法。

背景技术

无线传感器网络具备实用性高、设置灵活、可扩展性强等优势，通过多跳、自组织或者协作的方式进行通信和信息传输，自主智能地感知周围环境并完成目标任务，在边境防护、运动跟踪、军情监控等领域有着重要的作用。对于面向边境防护的光电-雷达传感器网络中的节点，部署技术可以通过多种途径将固定的、随机的或者动态可移动的节点布置到监测区域中。采用不同的网络节点部署方式，会对网络的拓扑结构、连通性、网络生存期和服务质量带来巨大的影响。由于有向传感器节点感知范围的局限性特征，其感知能力与节点距离目标对象的距离、相对位置有很大关系。由于有向传感器节点感知范围的局限性特征，其感知能力与节点距离目标对象的距离、相对位置有很大关系。陆克中等人提出贪婪迭代算法，依据区域覆盖率增量变化优化节点位置来寻求有向节点覆盖的最优解。Wang等人在目标对象聚集和随机分布的场景下，对可旋转的有向传感器节点的两种启发式部署优化算法进行对比研究，利用中继节点保证连通性，通过节点之间的重叠覆盖减少节点使用量。近年来智能算法的兴起和发展为解决复杂问题提供了新的思路和手段。文献中指出,可以利用遗传算法和模拟退火算法求解无线传感器网络的构成优化问题。但它们的收敛速度和搜索时间还有待于进一步地改善。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于贪婪迭代的光电-雷达传感器网络优化部署方法，该方法通过固定节点位置，调整感知方向的方式，实现以较低的网络部署成本来最大化感知覆盖监测区域。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于贪婪迭代的光电-雷达传感器网络优化部署方法，包括以下步骤：

步骤1：获取能够覆盖待监测区域的最小矩形，所述最小矩形的长度为Length，宽度为Width；

步骤2：将待监测区域划分为多个正方形格点，格点边长为δ；对传感器感知方向进行离散化，精度为ε；

步骤3：计算覆盖待监测区域所需的传感器节点个数N₁：

其中，β和R分别为传感器的感知半角和感知半径；

步骤4：根据传感器节点个数对节点进行均匀分布，得到每个节点的位置坐标p₁,p₂,…,p_N，随机初始化每个节点的初始感知方向

步骤5：设置初始迭代感知方向设置更新标志changed＝true，以及需要更新状态的节点集合S＝{1,2,…,N}；

步骤6：判断changed＝true是否成立，如果是，则执行步骤7；如果否，则执行步骤13；

步骤7：对集合S中的任意节点i，计算其当前私有覆盖区域面积使用遍历求解找到使得私有覆盖区域面积最大的局部最优解并计算局部最优状态时的私有覆盖区域面积私有覆盖区域面积的计算方式如下：