浏览全部资源
扫码关注微信
1. 中北大学信息与通信工程学院
2. 中北大学电气与控制工程学院
Published:2020
移动端阅览
[J]. 2020, (10): 45-53.
DOI:
[J]. 2020, (10): 45-53. DOI:
针对5G背景下大规模智慧农业传感器网络通信节点在三维空间内部署时
传统的随机节点部署方式存在高能耗、高成本及节点脱节问题
提出了一种基于维诺图(VD)与飞蛾扑火算法(MFO)结合的节点优化部署策略。首先
利用5G通信高带宽的特点
设计了一种分层式通信方案
在此基础上
建立了分层式节点最优部署模型、通信能耗模型以及传感器信息传输网络全连通模型;其次
针对MFO算法种群生成的随机性及搜索无向性的缺陷
设计了基于三维VD的引导式搜索算法(VIMFO);最后
通过对相关模型进行优化求解
从而取得传感器网络通信节点的部署位置。仿真结果表明
与经典MFO算法相比
VIMFO算法能够在提升寻优速度37.89%的基础上
降低传感器通信网络能耗6.9%;在保证农田传感器通信网络节点全连通的前提下
提升了通信网络节点的生存周期。
张朝辉.无线传感器网络优化与目标三维定位研究[D].西安电子科技大学,2019(02).
李世超,曹如月,魏爽,季宇寒,张漫,李寒.基于TD-LTE的多机协同导航通信系统研究[J].农业机械学报,2017(S1).
张颖,乔运龙,张海洋.基于虚拟力和果蝇优化算法混合控制水声传感器网络部署策略[J].上海交通大学学报,2017(06).
蒋鹏,冯洋,吴锋.果蝇启发的水下传感网部署算法[J].电子学报,2017(06).
Mohit Jain,Vijander Singh,Asha Rani.A novel nature-inspired algorithm for optimization: Squirrel search algorithm[J].Swarm and Evolutionary Computation,2018.
I. Farris,A. Orsino,L. Militano,A. Iera,G. Araniti.Federated IoT services leveraging 5G technologies at the edge[J].Ad Hoc Networks,2018.
Seyedali Mirjalili.Moth-flame optimization algorithm: A novel nature-inspired heuristic paradigm[J].Knowledge-Based Systems,2015.
0
Views
3
下载量
CSCD
Publicity Resources
Related Articles
Related Author
Related Institution