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

BTL6-A500-M0850-PF-S115通過優(yōu)化構(gòu)建的加權(quán)多目標函數(shù)來獲得近似解，選擇小數(shù)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(jié)點也滿足M-連接。仿真結(jié)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(shù)，而且與其他技術(shù)方案相比，所提出的方案的性能具有明顯的優(yōu)勢。 水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)越來越成為研究的熱點,但由于水下環(huán)境復(fù)雜多變,導致網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化算法.該算法首先根據(jù)水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的深度和剩余能量把傳感器節(jié)點分成大小不同的簇;然后根據(jù)節(jié)點的綜合屬性值選出簇頭;后在數(shù)據(jù)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(jié)果表明:本文方法可以有效均衡能耗,并延長網(wǎng)絡(luò)壽命. 工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中參與攻擊源節(jié)點定位的任務(wù)分配問題,構(gòu)建和求解多目標優(yōu)化定位任務(wù)分配模型,任務(wù)分配模型中設(shè)定參考節(jié)點組合總能量消耗、距離平均標準偏差目標函數(shù),以及空間約束和剩余能量約束條件;采用循環(huán)擁擠排序?qū)⒎侵渑判蜻z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(yōu)化算法聯(lián)合求解任務(wù)分配模型,將稀疏度小的解作為稀疏解,再采用極限優(yōu)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(jié)果表明該改進的混合優(yōu)化算法可以提高算法收斂速度以及降低算法復(fù)雜度,在較快的時間內(nèi)選擇出合適的參考節(jié)點組合,減少了定位誤差,提高了定位精度。

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

BTL6-A500-M0850-PF-S115無線傳感網(wǎng)絡(luò)在能耗量化傳導過程中具有隨機分布性,導致網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的室內(nèi)定位精度不高,為了提高網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位準確性,提出基于機器學習的無線傳感網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位方法.構(gòu)建無線傳感網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位的節(jié)點優(yōu)化部署模型,采用能量負載均衡控制方法進行無線傳感網(wǎng)絡(luò)的路由探測協(xié)議設(shè)計,建立無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點傳輸?shù)逆溌肪馀渲媚Ｐ?采用機器學習算法進行無線傳感網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位過程中的自適應(yīng)尋優(yōu),提取無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點輸出信號的能譜特征量,根據(jù)能譜的聚類屬性進行無線傳感網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位優(yōu)化.仿真結(jié)果表明,采用該方法進行無線傳感網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位的精度較高,能量開銷較小,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的組網(wǎng)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