传统的优化无线传感器网络覆盖的方法是不合理的，因此其覆盖能力，迭代能力和有效性无法保持网络的基本功能，这就是我们提出的原因。化无线传感器网络覆盖范围的方法。过构建无线传感器网络的认知模型，优化网络覆盖的工作转化为目标对象最大覆盖的概率。
子群算法用于编码模型和模型布局函数给出的约束值用于更新网络节点的位置。化无线传感器网络的覆盖范围。过对仿真实验结论的分析，可以看出该方法比传统方法具有更高的覆盖容量，迭代容量和效率。子群优化算法;无线传感器网络;优化覆盖的方法;型号格式化功能中图分类号：TN711？ 34; TP212.9文件编号：A货号：1004？ 373X（2017）09？ 0050？ 04摘要：算法优化传统无线传感器网络覆盖的方法具有不合理的结构，使其覆盖能力，迭代容量和效率无法维持网络的基本功能。
后提出了一种用于基于优化算法优化无线传感器网络的覆盖范围的方法。建无线传感器网络的认知模型，将网络覆盖的优化转换为目标对象的最大目标覆盖概率，并用粒子群优化算法进行编码。模型的格式化函数给出的约束值用于更新网络节点的位置，以便最大化无线传感器网络的覆盖概率。Riment的结论表明，与传统方法相比，该方法具有覆盖能力，恒温阀芯迭代能力和更高的效率关键词：粒子群优化算法，无传感器网络电线，覆盖优化方法，模型整形功能简介无线传感器网络是一种基于目标物体观测技术的监测，它对各方面都有深远的影响。产和人类生活。线传感器网络有多个节点，芯片和微处理器传感器安装在所有节点上，为节点提供数据分析和传输功能，然后获取目标对象的监控数据并预测对象的发展感[1]。而，节点的分析和传输能力并非无限：如果无线传感器网络能够更好地承担其对目标对象的预测功能，则必须确保无线传感器网络覆盖完全瞄准对象[2]。个问题的引入引导学术界走向新的研究方向。化无线传感器网络的覆盖范围，通过改变节点的方向，增加或减少节点布局，提高网络性能，有效优化划分节点资源的问题等等亲密关系[3]。统的无线传感器网络覆盖优化方法深入分析了无线传感器网络的结构，有效地反映了信息流的方向，如节点能量和事务监控。标。
而，由于所选算法的结构不合理，传统方法的覆盖范围，迭代容量和效率仍有待提高[4]。此，通过使用粒子群优化算法的高迭代容量和实用性，提供了一种用于优化无线传感器网络覆盖的方法，其可以实现资源的实质优化。点。线传感器网络覆盖优化问题无线传感器网络模型在无线传感器网络中，节点数量和节点分区区域与覆盖无线网络的无线传感器网络直接相关。标对象的死空间。加节点数可以增加网络的覆盖密度。过将节点进一步远离目标，可以提高网络数据传输的安全性和准确性[5]。线传感器网络的认知模型的目标是定义和测量无线传感器网络的覆盖角度，这就是为什么基于无线传感器网络优化覆盖范围的方法。
子群的优化可以被认为是优化认知模型的参数的问题。感器网络中的节点由于噪声和电磁波而受到传输错误的影响。于不可抗力导致的这一系列减少的网络覆盖问题统称为无效事件[6]。无线传感器网络的认知模型用起点和终点的坐标测量节点上无效事件的概率，然后减小覆盖范围以提高覆盖范围。于粒子群优化算法的传感器网络覆盖优化的定义基于以上描述，使用粒子群优化算法进行粒子群优化。化无线传感器网络的覆盖范围，简要介绍了粒子群优化算法的基本原理，重点介绍了网络覆盖的优化过程。子群优化的工作原理粒子群的优化是一种进化算法和生物随机索引算法的一个分支。子群优化的基本原理如图1所示。1显示粒子群算法实现起来非常简单：基本原理是使用迭代方法获得最优解并实时更新粒子的速度和坐标[7]。算法首先初始化粒子并为粒子分配最佳历史解。算法进入迭代过程之前，设置位置参数的最大值，即循环系数，这允许迭代次数。法。每次迭代时，位置参数的值增加1，当它大于循环系数时，停止迭代。子群优化算法的迭代工作使得有可能获得粒子的能力并更新粒子的最优历史解，粒子群的最优解和粒子的速度和坐标作为标准的充分性[8]。新粒子速度和坐标的公式为：其中：是粒子的初始值;它是粒子群算法的学习因素;它通常取值2，它是随机参数和粒子调整应力值。
线传感器网络覆盖优化过程基于粒子群优化优化无线传感器网络覆盖优化的过程如图2所示。了确定节点的位置，对模型进行编码。子群算法代码是100兆位的代码，其长度等于无线传感器网络节点的数量。模型的节点参数满足获得的最大值时，粒子群算法的编码结果应满足以下公式：等式（6）的元素取值0或1 ，0表示可以移动传感器节点，1表示固定节点。理形式是评估解的最优质量的函数在粒子群算法的迭代工作之前，有必要提前定义适应度函数并计算物理形式无线传感器网络的认知模型，可用于比较迭代结果。点优化位置以最大化无线传感器网络的覆盖范围。于等式（6）给出的代码，使用等式（7）计算模型的适应度：其中可以通过以下方式获得无线传感器网络的覆盖的瞬时值：等式（4）并分别在无线传感器阵列中表示。始重量和实际重量。满足公式（7）时，达到最大值。此，粒子群算法的迭代工作的目标是做到这一点。实现迭代目标之后，基于粒子群优化算法优化无线传感器网络覆盖的方法应更新无线传感器网络节点的位置，生成无线传感器网络的优化覆盖范围。验结果和实验分析使用计算机模拟技术提出了半径为3米的无线传感器网络。模拟实验开始时，无线传感器网络的初始覆盖率为21％。此基础上，提出了基于粒子群优化的无线传感器网络覆盖优化仿真实验。时，分别对[4]和[7]的方法进行了模拟实验。较三种方法得到的实验结果，确定方法的覆盖率，迭代次数和效率是否超过传统方法。高无线传感器网络的覆盖范围是文献[4，7]和提出的方法的基本目标。最大化覆盖范围的同时，该方法的迭代性能不容忽视。代性能是确保优化无线传感器网络覆盖的方法可以不断提高覆盖率的基础。代性能方法并不强大。
3和4示出了覆盖率与三种方法的迭代次数和无线传感器网络节点的感知半径之间的关系。3显示方法[4，7]的覆盖范围和本文提出的方法在模拟实验开始时呈现出较大的差异，文献[4]的初始覆盖率最低，该方法是最高的。着节点的感知半径增加，文献报道[4]迅速增加并最终稳定在约85％。[7]中，感知半径为3 m的节点覆盖率为92％，趋势仍在增加。
本文中，当节点的感知半径为3米或98％时，覆盖率最高，并且趋势是增长。过用图4代替分析，表明在相同的实验模拟条件下，该方法可以用最少的迭代实现最高覆盖率。之，所提出的方法比传统方法具有更高的覆盖范围和迭代容量。化无线传感器网络覆盖的方法的有效性通过在相同覆盖条件下运行的传感器的数量来说明：数量越少，资源使用越多，资源的充足性越充分。
法高，效率越高。模拟实验中，在无线传感器网络的节点上安装了80个传感器，根据这三种方法操作的传感器数量已在表1中进行了修改。1总结说，根据传感器操作次数的平均值，最大值和最小值，文献[4，7]中的传感器数量高于本文件中提供的传感器数量，证明该方法可以合理地使用无线。感器网络资源，适应性强，效率高。
论本文提出了一种基于粒子群优化算法的无线传感器网络覆盖优化方法，建立了无线传感器网络的认知模型，恒温阀芯重点介绍了具体的过程。络覆盖优化，涵盖了仿真实验中方法的覆盖范围，迭代次数和效率。验证。
果表明，与传统方法相比，该方法具有更强的覆盖范围，迭代容量和效率，可以显着优化无线传感器网络的节点资源。
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