《表2 参数列表：随机障碍物下的有向传感器网络覆盖优化算法》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《随机障碍物下的有向传感器网络覆盖优化算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

首先在表2所示的监测环境下，初始预估覆盖率至少达到60%，随机部署Rs=12m，2α=π/2的有向传感器节点需100个（据式(3）计算可得n=90，但考虑到监测环境覆盖稍微冗余，故n=100)，随机部署3个矩形障碍物于监测环境下，观察实例效果，由于随机部署的随意性较大，算法优化后的效果也有质量差异，因此某次的实验效果不具有代表性，本文对20次随机部署进行统计观察，有效覆盖率则取50次迭代对应算法作用后CE的平均值，来提高实验普适性，减少误差．图5是实验的一次采样，图5（a）是随机部署3个障碍物于监测环境下，图5（b）是VFA算法迭代过程的一次，并不能确保迭代到最后的优化效果一定是最好的，单可以看出节点分布比随机分布更均匀些，图5（c）经过VFA-PSO算法迭代过程的一次，节点覆盖更均匀，且障碍物的覆盖空洞效应也有所改善．在这20次随机部署中，并不是每一次算法后效果都如图5（c）所示，如何能够更加稳定地发挥VFA-PSO算法优化效果将是下一步工作的重点，这可能与VFA、PSO参数有关，只有经过大量的实验总结才能找到最佳网络参数．