一种基于改进灰狼优化器的WSN三维覆盖增强方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112469050A(43)申请公布日2021.03.09(21)申请号201910839970.3(22)申请日2019.09.06(71)申请人西安邮电大学地址710061陕西省西安市长安南路563号申请人西安碧海蓝天电子信息技术有限公司(72)发明人赵小强高传义崔砚鹏郭铮高强鲍泰宇(74)专利代理机构西安佳士成专利代理事务所合伙企业(普通合伙)61243代理人李丹(51)Int.Cl.H04W16/26(2009.01)H04W84/18(2009.01)权利要求书3页说明书12页附图8页(54)发明名称一种基于改进灰狼优化器的WSN三维覆盖增强方法(57)摘要本发明提供了一种基于改进灰狼优化器的WSN三维覆盖增强方法，通过步骤三的权重计算公式，加强经验最丰富的α狼的贡献度，使狼群的狩猎过程更加精准；针对经典灰狼算法前期的全局搜索性能较差的缺陷，本发明通过定义步骤四所述的动态收敛因子，在不牺牲算法复杂度的同时加强了算法的全局寻优能力；针对经典虚拟力算法存在的覆盖率门限，本发明通过定义步骤四所述的动态步进公式，使算法在前期寻优速度更快，后期的收敛位置更精准。针对经典灰狼算法前期寻优速度较慢的缺陷，通过在步骤四所述的狼群位置更新公式中引入虚拟力因子，加强了算法全局搜索过程的最优导向性，提高了算法的收敛速度。CN112469050ACN112469050A权利要求书1/3页1.一种基于改进灰狼优化器的WSN三维覆盖增强方法，包括以下步骤：步骤一、对三维监测区域、传感器参数、狼群参数及传感器的感知模型进行初始化，对三维监测区域进行立方体网格划分；步骤二、通过适应度函数计算传感器的网格覆盖率，分别选取α狼、β狼、δ狼；步骤三、对标准灰狼算法中猎物位置的计算公式进行改进，通过下述公式1计算出猎物的位置；改进的灰狼算法中猎物位置的计算公式如下：ttttXp＝ω1×Xα+ω2×Xβ+ω3×Xδ公式1t其中，Xp代表猎物的位置，ω1、ω2、ω3分别代表α狼、β狼、δ狼在狩猎过程中的权重，计算公式如公式2所示，步骤四、更新狼群位置；步骤五、判断是否满足算法终止的条件一，若满足，则覆盖任务完成，输出猎物坐标，算法结束；否则进行步骤六；所述条件一为网络覆盖率超过阈值；步骤六、判断是否满足算法终止的条件二，若满足，则覆盖任务完成，算法结束，输出猎物坐标；否则进行步骤二；所述条件二为当前迭代次数超过阈值；步骤七、移动传感器节点。2.根据权利要求1所述的WSN三维覆盖增强方法，其特征在于，所述步骤四具体为：改进的灰狼算法在寻优过程中，狼群通过包围行为不断地更新自己的位置。3.根据权利要求2所述的WSN三维覆盖增强方法，其特征在于，以γ狼为例，狼群位置更新公式如公式3所示：ttt其中Dγ表示γ狼与猎物的距离，L表示传感器在虚拟力作用下位置的更新量，XP、Xγ分别表示第t次迭代时猎物、γ狼的位置，A和C是控制γ狼靠近猎物速度的系数；A和C由下述公式4计算：r1，r2，r3表示[0,1]之间的随机数，μ表示影响虚拟力寻优程度的因子；a表示收敛因子；公式3中Lt表示第t次迭代时，γ狼在虚拟力作用下位置的更新量。4.根据权利要求2所述的WSN三维覆盖增强方法，其特征在于，在γ狼所代表的N个传感器中，以第i个传感器为例，位置更新量由公式5所示：2CN112469050A权利要求书2/3页公式5中，分别表示第t次迭代时第i个传感器受虚拟力影响，在x、y、z轴上的位置更新量；是第i个传感器受到的虚拟力分别在x轴、y轴、z轴方向上的分量；为第i个传感器受到的虚拟力合力包括传感器节点之间的虚拟力、未覆盖区域网格点与节点间的虚拟力、边界与节点之间的虚拟力，计算公式如公式6所示；公式6中，Fij表示第i个传感器si与第j个传感器sj之间的虚拟力，Fig表示未被覆盖的网格点与传感器si之间的虚拟力，Fib表示边界与传感器之间的虚拟力。5.根据权利要求4所述的WSN三维覆盖增强方法，其特征在于，传感器si对sj节点的作用力表达式如公式7所示：公式7中，ωa和ωr分别为引力和斥力的权重系数，且ωr＞＞ωa；dth为产生引力和斥力的阈值；αij为传感器si到sj的向量角度。6.根据权利要求4所述的WSN三维覆盖增强方法，其特征在于，公式5中，Stept表示第t次迭代传感器单步移动距离，受最大移动步长MaxStep、最小移动步长MinStep、ft、gt的影响，由公式8表示，Stept＝MaxStep×ft×gt+MinStep公式8其中ft受最大迭代次数Tmax与当前迭代次数t影响，随着迭代次数t增加，Stept在(MinStep,MaxStep)范围内呈现先增加后减少的趋势。7.根据权利要求1所述的WS