摘要
针对异构传感器节点随机部署导致的分布不均与通信问题,论文提出一种"多间距+密集度"双激励下异质传感网的优化部署("Multi-Distance&Density"Dual-Drived Deployment Optimization for Heterogeneous Sensor Network,DDDH)算法。从异构节点间"双向不通信"问题着手,利用异构特征建立的双向通信邻居确定异构节点的最佳部署状态;改进传统密集度概念,使节点依此获取其两跳邻居冗余信息并进行移动受力分析;设计节点步长使其受冗余程度的激励,有效指导节点克服局部最优问题。仿真验证,DDDH算法在包容异构通信差异的同时,以更高的效率均匀化网络拓扑结构,其网络的重构过程保证了对场景与异构性的低敏感度,且优于其他同类算法。
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