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基于微粒群模型的WSN节点部署优化策略

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毕业论文范文题目：基于微粒群模型的WSN节点部署优化策略，论文范文关键词：基于微粒群模型的WSN节点部署优化策略
基于微粒群模型的WSN节点部署优化策略毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：节点部署作为无线传感器网络（WSN）中的一个基础问题，它是WSN正常工作的基础，部署的好坏直接影响到整个网络的性能和效率。WSN通常工作在人类无法监守的极其恶劣的坏境中，通过随机抛洒的方式将节点部署在监测区域内，这种部署方式容易产生覆盖盲区，影响网络的覆盖率。此外，WSN靠能量有限的电池供电，由于物理限制（本文此处忽略..），难以给电池充电或更换电池，所以能量限制是整个WSN设计最关键的约束之一，它直接决定了网络的生命周期。针对以上问题，本文从提高网络覆盖率和延长网络生命周期两个方面着手，进行了较为深入的研究，主要做了以下工作：（1）总结了WSN及其节点部署问题的国内外研究现状，对WSN节点部署策略进行了系统的分类，并对现有的（本文此处忽略..）几种节点部署策略进行分析研究，提出了现有算法的不足之处及改进的方向。（2）通过对已有的基于簇的自组织路由算法和簇头选择机制的分析比较，发现经典LEACH算法在选取簇头节点时具有不合理性，提出了基于PSO模型的簇头选择机制。并在此基础上，给出了一种改进的基于动态邻域微粒群算法（DNPSO）的拓扑优化策略。以网（略..）络总体能量消耗最小为原则，综合考虑在数据传输过程中距离对能耗的影响，较好地平衡了无线传感器网络中的能量负载，优化了网络拓扑结构。最后通过仿真实验，证明本文提出的算法能够平衡网络中节点的能量消耗，并且延长了网络的生命周期。（3）提出了一种基于动态多种群微粒群算法的WSN节点部署优化策略。以网络的覆盖率为适应值（略..）函数，将节点的部署问题转化为目标优化问题。通过采用k-means聚类算法划分子种群，并且对子种群进行动态重组，减弱微粒对局部最优点的追逐，有效地解决了标准PSO算法中的粒子“早熟”问题，同时也加快了算法的收敛速度。实验结果表明，该部署策略最大可能地减少了网络中的覆盖盲区，有效提高了网络覆盖率。

以上为本篇毕业论文范文基于微粒群模型的WSN节点部署优化策略的介绍部分。

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