AR可变传感器网络节点模型的优化与覆盖率提升

本文研究的论文深入探讨了在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）领域中的一个重要问题——传统的感知角度和感知半径固定的节点模型在优化网络覆盖性能上的局限性。为解决这一问题，研究者提出了一种新型的感知角度与感知半径（AR, Angle and Radius）可变的传感器节点模型。AR可变性意味着每个节点可以根据实际需求动态调整其感知范围，这在应对复杂环境和实时变化的需求时显得更为灵活。 在处理网络边界问题时，作者构建了一种边界模型，有效地解决了固定节点模型在边界位置的覆盖盲区问题。同时，针对粒子群协作演化算法（Particle Swarm Collaborative Evolution Algorithm, PFCEA）进行了改进，以优化节点部署策略，使得在有限的传感器节点数量下，新型节点模型能够更有效地提高网络覆盖率。 实验部分是论文的核心部分，通过对初次部署后的网络进行稳定状态评估，然后进行二次部署，调整AR参数，结果显示新型节点模型在提升监测区域的覆盖率方面明显优于传统模型。这对于实际应用中的环境监控、资源管理、灾难预警等场景具有重要意义。 研究工作得到了北京市自然科学基金、青年英才计划、国家自然科学基金青年项目以及北京市哲学社科规划项目的资金支持，体现了作者团队对该领域的深度关注和专业实力。作者包括两位副教授和两位研究生，他们的研究方向涵盖了无线传感器网络、智能信息处理、可信网络和网络安全等多个方面，显示了跨学科合作的优势。 这篇论文提供了一种创新的AR可变节点模型，对于无线传感器网络的覆盖优化有着重要的理论价值和实践意义，为未来网络设计和优化提供了新的思路和技术支持。