【摘 要】
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针对传统的WSN覆盖模型的弊端，尤其是如果一个传感器失效，K-覆盖模型需要至少k个传感器节点监测其范围内是否有目标需要覆盖，提出了一种基于改进自适应遗传算法的移动WSN覆盖方
【机 构】
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河南工学院计算机科学与技术系,山西大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61762086);河南省科技厅科技攻关项目(162102310606);河南省教育厅资助项目(16A520067)
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针对传统的WSN覆盖模型的弊端，尤其是如果一个传感器失效，K-覆盖模型需要至少k个传感器节点监测其范围内是否有目标需要覆盖，提出了一种基于改进自适应遗传算法的移动WSN覆盖方法，在能量资源有限的前提下，尽可能长时间的对指定的目标进行连续监测。该算法考虑到了移动传感器是可以连续和变速运动的，从而能够保证所有目标都在它们的覆盖范围内。仿真结果表明，在使用移动节点的情况下，与其他常用模型相比，改进方法的生存周期和数据包数量都有明显提高。
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