【摘 要】
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针对随机障碍物影响的有向传感器网络区域覆盖情形,易出现避障效果差及覆盖重叠区空洞区等问题,提出了受障碍物影响的虚拟力融合到粒子群的覆盖算法.首先考虑到有向传感器节
【机 构】
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山西大学 商务学院 信息学院,太原030001中国科学院 自动化研究所,北京100190;
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针对随机障碍物影响的有向传感器网络区域覆盖情形,易出现避障效果差及覆盖重叠区空洞区等问题,提出了受障碍物影响的虚拟力融合到粒子群的覆盖算法.首先考虑到有向传感器节点感知能力衰减概率,引进了有向概率感知模型;然后在圆心距和质心距双重限制下,进行了节点间及与障碍物间的受力分析,节点与障碍物的斥力,推导节点所受合力与节点转向角度的关系公式;最后将节点抽象成粒子模型来弱化虚拟力算法的局部极值效应.仿真实验表明,在100m×100m的监测区域内,随机分布若干个障碍物,相对于单独虚拟力算法,虚拟力融合粒子群算法的避障效果更好,网络有效覆盖率提升率高出近10％左右,且迭代次数降低一半就趋于收敛.
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