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為了提高無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)(WMSNs)區(qū)域覆蓋率,在傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署后,通過(guò)調(diào)節(jié)傳感器節(jié)點(diǎn)的感知方向,使節(jié)點(diǎn)從感知重疊區(qū)域向覆蓋盲區(qū)轉(zhuǎn)動(dòng),提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率。針對(duì)現(xiàn)有算法中存在覆蓋效率和覆蓋率不能統(tǒng)一的問題,提出一種改進(jìn)的虛擬力覆蓋算法(VFARCR),該算法利用傳感器節(jié)點(diǎn)感知扇形區(qū)域質(zhì)心點(diǎn)間的斥力調(diào)節(jié)感知方向,且通過(guò)傳感器節(jié)點(diǎn)間的覆蓋冗余度的決定方向調(diào)整的大小,虛擬力和覆蓋冗余度共同控制傳感器的轉(zhuǎn)動(dòng)。仿真實(shí)驗(yàn)表明:該算法提高了覆蓋效率和覆蓋效果,提高了虛擬力覆蓋算法的性能。 區(qū)域兩側(cè)邊界的夾角。當(dāng)Ｒcagi很小時(shí)，微傳感器測(cè)量-數(shù)控滾圓機(jī)電動(dòng)滾弧機(jī)滾圓機(jī)價(jià)格低電動(dòng)滾圓機(jī)多少錢在實(shí)際操作中很難實(shí)現(xiàn)，所以，設(shè)定一個(gè)閾值η來(lái)實(shí)現(xiàn)角度調(diào)整的可行性，當(dāng)Ｒcagi≥η時(shí)，角度進(jìn)行調(diào)整。3仿真實(shí)驗(yàn)該仿真實(shí)驗(yàn)在MatlabＲ2008b上進(jìn)行。參數(shù)設(shè)置如下:監(jiān)測(cè)區(qū)域?yàn)?00m×500m，節(jié)點(diǎn)半徑Ｒ=60m，感知視角2α=60°，虛擬系數(shù)k=1，節(jié)點(diǎn)扇形感知區(qū)域的劃分為10m×10m，覆蓋冗余度閾值η=0．01。若預(yù)期的覆蓋率為85%，根據(jù)公式(1)以及所設(shè)置的相關(guān)參數(shù)可求得在該區(qū)域中需要的最少節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)N為N≥圖4為Δθ=1°，Δθ=20°以及Δθ為變化取值時(shí)的仿真結(jié)果對(duì)比。從仿真結(jié)果可以看出:當(dāng)Δθ變化取值時(shí)，在算法運(yùn)行23次時(shí)，算法就開始收斂且覆蓋率達(dá)到了92．4%，比Δθ=1°時(shí)的91．3%提高了1．1%，與Δθ=20°時(shí)的覆蓋性能相比較，當(dāng)Δθ變化取值時(shí)，在算法迭代6次就達(dá)到了Δθ=20°的最大覆蓋率，且沒有出現(xiàn)振蕩的情況，穩(wěn)定性更好。所以，當(dāng)Δθ變化時(shí)，既能達(dá)到較理想的覆蓋效果，又能提高算法的收斂速度，使算法以較快的速度達(dá)到較高的覆蓋率。域覆蓋率區(qū)/%Δθ=1°Δθ=20°Δθ為變化值迭代次數(shù)圖4固定Δθ和變化Δθ的算法收斂性的比較本文VFAＲCＲ算法與文獻(xiàn)［7］提出的PFCEA算法和文獻(xiàn)［10

www.suoguanjixie.name］所提出的VCFCEA算法覆蓋性能進(jìn)行比較。仿真結(jié)果如圖5所示。三種算法最終的覆蓋率都相差不大，均在91%左右。但VCFCEA算法的覆蓋效率最低，覆蓋率增長(zhǎng)率最緩慢，最少需要迭代25次才能達(dá)到最大的覆蓋率;PFCEA算法優(yōu)化效率比VCFCEA算法更高，在算法迭代30次基本達(dá)到最大的沒有出現(xiàn)振蕩的情況，穩(wěn)定性更好。所以，當(dāng)Δθ變化時(shí)，既能達(dá)到較理想的覆蓋效果，又能提高算法的收斂速度，使算法以較快的速度達(dá)到較高的覆蓋率。域覆蓋率區(qū)/%Δθ=1°Δθ=20°Δθ為變化值迭代次數(shù)圖4固定Δθ和變化Δθ的算法收斂性的比較將本文VFAＲCＲ算法與文獻(xiàn)［7］提出的PFCEA算法和文獻(xiàn)［10］所提出的VCFCEA算法覆蓋性能進(jìn)行比較。仿真結(jié)果如圖5所示。三種算法最終的覆蓋率都相差不大，均在91%左右。但VCFCEA算法的覆蓋效率最低，覆蓋率增長(zhǎng)率最緩慢，最少需要迭代25次才能達(dá)到最大的覆蓋率;PFCEA算法優(yōu)化效率比VCFCEA算法更高，在算法迭代30次基本達(dá)到最大的覆蓋率，但算法會(huì)出現(xiàn)震蕩的現(xiàn)象;本文VFAＲCＲ算法運(yùn)行21次時(shí)開始收斂，基本達(dá)到最大覆蓋率，且不出現(xiàn)震蕩。這主要是該算法解決了虛擬力與調(diào)整角度大小相互牽制的矛盾，將覆蓋冗余度與調(diào)整方向的大小關(guān)聯(lián)起來(lái)，解決了采用固定步長(zhǎng)算法難以收斂的問題。精確地測(cè)量與控制軀干部的姿態(tài)對(duì)于人體和仿人機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)研究具有重要意義。先前的研究大多基于泛用算法,實(shí)驗(yàn)條件單一。基于陀螺儀和磁力計(jì)的數(shù)據(jù)融合,提出了一種用于估算運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下人體軀干傾角的算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下,算法的均方根誤差為1.81°±0.77°。該算法可以應(yīng)用在有關(guān)人體和機(jī)器人運(yùn)動(dòng)平衡性的研究中。 微傳感器測(cè)量-數(shù)控滾圓機(jī)電動(dòng)滾弧機(jī)滾圓機(jī)價(jià)格低電動(dòng)滾圓機(jī)多少錢 www.suoguanjixie.name