傳感器BTL0WCC多重優化的分布式無線覆蓋BTL6-A500-M0850-PF-S115

BTL6-A500-M0850-PF-S115通過優化構建的加權多目標函數來獲得近似解，選擇小數量的合適點P，使得所有目標點在滿足K-覆蓋的同時，覆蓋目標的傳感器節點也滿足M-連接。仿真結果表明，該方案能夠在不同的K和M組合下找到合適位置的數，而且與其他技術方案相比，所提出的方案的性能具有明顯的優勢。 水聲傳感器網絡越來越成為研究的熱點,但由于水下環境復雜多變,導致網絡中能量消耗不均的問題.針對此問題提出了一種基于增強學習的非均勻分簇的水聲傳感器網絡路徑優化算法.該算法首先根據水聲傳感器網絡中節點的深度和剩余能量把傳感器節點分成大小不同的簇;然后根據節點的綜合屬性值選出簇頭;后在數據傳輸階段利用增強學習和ε-greedy策略對簇間的傳輸路徑進行決策和學習,尋找路由.實驗結果表明:本文方法可以有效均衡能耗,并延長網絡壽命. 工業無線傳感器網絡中參與攻擊源節點定位的任務分配問題,構建和求解多目標優化定位任務分配模型,任務分配模型中設定參考節點組合總能量消耗、距離平均標準偏差目標函數,以及空間約束和剩余能量約束條件;采用循環擁擠排序將非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)進行改進后加入基于稀疏度局部搜索的混合優化算法聯合求解任務分配模型,將稀疏度小的解作為稀疏解,再采用極限優化策略在稀疏解周圍進行局部搜索使得解擁有更好的分布特性. Matlab仿真結果表明該改進的混合優化算法可以提高算法收斂速度以及降低算法復雜度,在較快的時間內選擇出合適的參考節點組合,減少了定位誤差,提高了定位精度。

傳感器BTL0WCC多重優化的分布式無線覆蓋BTL6-A500-M0850-PF-S115

BTL6-A500-M0850-PF-S115無線傳感網絡在能耗量化傳導過程中具有隨機分布性,導致網絡節點的室內定位精度不高,為了提高網絡的室內定位準確性,提出基于機器學習的無線傳感網絡室內定位方法.構建無線傳感網絡室內定位的節點優化部署模型,采用能量負載均衡控制方法進行無線傳感網絡的路由探測協議設計,建立無線傳感網絡節點傳輸的鏈路均衡配置模型,采用機器學習算法進行無線傳感網絡室內定位過程中的自適應尋優,提取無線傳感網絡節點輸出信號的能譜特征量,根據能譜的聚類屬性進行無線傳感網絡室內定位優化.仿真結果表明,采用該方法進行無線傳感網絡室內定位的精度較高,能量開銷較小,網絡節點的組網部署能力得到提升. 

 BTL6-A500-M0950-E28-KA10
BTL6-A500-M1000-PF-S115
BTL6-A500-M1040-E2-KA02
BTL6-A500-M1250-PF-S115
BTL6-A500-M1300-PF-S115
BTL6-A500-M1500-E2-KA02
BTL6-A500-M1500-E2-LA00,3
BTL6-A500-M1550-E2-LA00,3
BTL6-A500-M1676-PF-S115
BTL6-A500-M1750-PF-S115
BTL6-A500-M1800-PF-S115
BTL6-A500-M2250-PF-S115
BTL6-A500-M2500-PF-S115
BTL6-A500-M2700-PF-S115
BTL6-A500-M2750-PF-S115