[发明专利]一种移动传感器网络区域覆盖优化的方法

权利要求书

1.一种移动传感器网络区域覆盖的优化方法，其特征在于:包括以下步骤：

步骤S10：构建移动传感器网络模型，对连续的移动网络监视区域进行离散化处理，并在该离散化的监视区域中随机的分配多个移动传感器节点，获得各个移动传感器节点的初始位置信息；

步骤S20：根据各移动传感器节点的感知半径计算移动传感器网络的初始覆盖率；

步骤S30：以覆盖率作为适应度函数，利用改进天牛须搜索算法，根据初始节点位置得到天牛初始质心位置和初始适应度值；

步骤S40：根据改进天牛须搜索算法中天牛前进方向的随机性，建立随机方向函数，并计算天牛左须和左须位置及适应度值；

步骤S50：根据左须、右须的适应度值的大小关系确定下一步的前进方向；

步骤S60：根据下一步的前进方向计算得出位置更新后的天牛质心位置及适应度值；

步骤S70：根据贪婪选择的原则，比较前后的天牛质心适应度值，保留更优适应度值和此时的天牛质心位置；

步骤S80：当目标适应度值满足不再变化或迭代次数达到规定值后，算法停止；

步骤S90：经过改进天牛须搜索算法多次迭代寻优，使得移动传感器网络实现优化覆盖。

2.根据权利要求1所述的移动传感器网络区域覆盖的优化方法，其特征在于:所述步骤S10中：设定在面积为L×H的监测区域内，随机部署N个传感器节点S＝{s₁,s₂,s₃,…,s_N}，传感器节点s_i的坐标为(x_i,y_i)，监测区域中任意一节点t_j的坐标为(x_j,y_j)，i,j∈(1,2,…,N)。

3.根据权利要求2所述的移动传感器网络区域覆盖的优化方法，其特征在于:所述步骤S20包括以下：

步骤S21：节点s_i到节点t_j的欧氏距离为：

步骤S22：假定目标点t_j被其他传感器节点s_i监测到的概率是确定的，即监测到为1，否则为0，是一种离散化的理想状态模型，建立概率感知模型为：

其中，r是移动传感器节点的覆盖感知半径；

步骤S23：每个像素点处的移动传感器节点s_i对点t_j的联合感知半径为：

p_union(S,t_j)＝1-Π_i-n(1-p(t_j,s_i))

步骤S24：将监测区域分为l×h个网格，将移动传感器网络的覆盖率定义为：

4.根据权利要求3所述的移动传感器网络区域覆盖的优化方法，其特征在于：所述步骤S30包括：

步骤S31：利用天牛须搜索算法，根据移动传感器节点的初始位置得到天牛的质心位置，设置天牛质心在网络中的位置为X₀，其两须则位于质心左右两边，分别设为X_L、X_R，两须间距为D，其中(X₀、X_L、X_R)∈Rⁿ，间距D则为传感器移动节点的通信半径；

步骤S32：以提高网络覆盖率为优化目的，将覆盖率作为天牛须搜索算法的适应度函数：

Fit(x)＝p_area

则天牛的初始适应度值为Fit(X₀)。