WSN中节点分布的协方差矩阵自适应优化策略.pdf

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1、2016正仪表技术与传感器2016第2期InstrumentTechniqueandSensorNo．2WSN中节点分布的协方差矩阵自适应优化策略张梦蓓，乔帅(太原理工大学信息工程学院，山西太原030024)摘要：针对无线传感器网络(WSNs)中传感器节点的分布优化问题，提出了一种基于协方差矩阵自适应进化策略(CMA—ES)的网络节点分布优化方法。首先，以最大化网络的区域覆盖率为目标建立问题的求解模型，然后，采用CMA—Es算法对模型求解得到网络最优的节点位置分布方案。仿真对比实验表明：CMA—ES算法可以很好地解决无线传感器网络节点的分布优化问题，相比于传统遗传

2、算法、基本粒子群算法和差分进化算法，表现出较快的寻优速度和更高的区域覆盖率。关键词：无线传感器网络；协方差矩阵自适应进化策略；分布优化；区域覆盖率中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1002—1841(2016)02—0080—03CovarianceMatrixAdaptationOptimizationBasedNodeDistributioninWirelessSensorNetworksZHANGMeng—bei，QIAOShuai(CollegeofInformationEngineering，TaiyuanUniversityofTechno

3、logy，Tmyuan030024，China)Abstract：AimingatthenodedistributionoptimizationproblemofWirelessSensorNetworks(WSNs)，thenamethodfornet—worknodedistributionoptimizationbasedonCovarianceMatrixAdaptationEvolutionStrategy(CMA—ES)wasproposed．Firstly，forthegoalofmaximizingnetworkareacoveragerate，t

4、hesolvingmodelwasestablished，andthenthemodelwassolvedusingCMA—ESalgorithm，andtheoptimalnodedistributionschemeforWSNswasgot．SimulationcomparativeexperimentsshowthatCMA—ESalgorithmcaneficientlysolvethedistributionoptimizationproblemofwirelesssensornetworknode，comparingwithtraditionalgen

5、eticalgorithm，particleswarmoptimizationalgorithmanddifferentialevolutionalgorithm，andCMA—ESachievesfasteroptimiza—tionspeedandhigherareacoveragerate．Keywords：wirelesssensornetworks；covariancematrixadaptationevolutionstrategy；distributionoptimization；areacoveragerate0引言的进行，DE中个体之间的差异不断

6、减小，使得算法很容易陷入无线传感器网络由大量的低耗、廉价、微型的传感器节局部最优。这些不足均在一定程度上限制了它们在网络节点点组成，各传感器节点通过信息感知与相互通信完成各项监测分布覆盖优化中的应用范围。任务，在众多领域广泛应用。其中，网络节点的优化部署一协方差自适应进化策略。(CMA-ES)是Hansen等提出的直是无线传感器网络研究的热点问题之一，主要表现为网络覆一种优秀进化算法，具有收敛速度快、全局性能好等优点，特别盖问题，尤其是区域覆盖问题，要求通过合理地分配传感器适用于解决复杂的实值非线性优化问题。为了提高无线节点在监控区域的分布，使得网络的区域覆盖率最

7、大化，从而传感器网络的区域覆盖率，本文提出基于CMA-ES算法的传感降低网络能耗，延长网络寿命。器节点分布优化方法，并通过仿真对比实验验证了该方法的优目前，针对节点随机部署存在的众多问题，众多学者利用化性能。进化类算法对无线传感网络的节点分布覆盖问题进行了深入1无线传感器网络节点分布优化模型研究。其中，文献[5]提出了基于遗传算法(GA)的优化覆盖机1．1二元感知模型制，利用GA的并行搜索能力，得到了充分覆盖区域的近似最优为简单起见，本文考虑二元感知模型。假设某二维监控平面节点集；文献[6]提出了基于粒子群优化算法(PSO)的传感器被离散为mXn个像素，如图1所示

8、，每个像素