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摘要
感知覆盖反映了网络的感知服务质量，是进行其它研究的基础和先决条件。针对传统粒子群优化算法(PSO: Particle Swarm Optimization)，算法模型采用固定的参数，使得算法收敛速度较慢或无法收敛到最优解的问题，本文将改进的PSO算法应用于视频传感器网络感知覆盖中，通过改进PSO模型的惯性因子和学习因子，使得算法在初期具有较大的惯性，在节点局部范围内大幅度搜索，可以提高收敛速度；在末期惯性较小，以较小的步长在全局最优位置附近搜索，可以使算法最终收敛于全局最优，提高网络覆盖率。实验表明，本文算法收敛速度快，覆盖率明显提升。
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