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為了提高無線多媒體傳感器網絡(WMSNs)區域覆蓋率,在傳感器節點隨機部署后,通過調節傳感器節點的感知方向,使節點從感知重疊區域向覆蓋盲區轉動,提高網絡覆蓋率。針對現有算法中存在覆蓋效率和覆蓋率不能統一的問題,提出一種改進的虛擬力覆蓋算法(VFARCR),該算法利用傳感器節點感知扇形區域質心點間的斥力調節感知方向,且通過傳感器節點間的覆蓋冗余度的決定方向調整的大小,虛擬力和覆蓋冗余度共同控制傳感器的轉動。仿真實驗表明: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。 區域兩側邊界的夾角。當Ｒcagi很小時，微傳感器測量-數控滾圓機電動滾弧機滾圓機價格低電動滾圓機多少錢在實際操作中很難實現，所以，設定一個閾值η來實現角度調整的可行性，當Ｒcagi≥η時，角度進行調整。3仿真實驗該仿真實驗在MatlabＲ2008b上進行。參數設置如下:監測區域為500m×500m，節點半徑Ｒ=60m，感知視角2α=60°，虛擬系數k=1，節點扇形感知區域的劃分為10m×10m，覆蓋冗余度閾值η=0．01。若預期的覆蓋率為85%，根據公式(1)以及所設置的相關參數可求得在該區域中需要的最少節點個數N為N≥圖4為Δθ=1°，Δθ=20°以及Δθ為變化取值時的仿真結果對比。從仿真結果可以看出:當Δθ變化取值時，在算法運行23次時，算法就開始收斂且覆蓋率達到了92．4%，比Δθ=1°時的91．3%提高了1．1%，與Δθ=20°時的覆蓋性能相比較，當Δθ變化取值時，在算法迭代6次就達到了Δθ=20°的最大覆蓋率，且沒有出現振蕩的情況，穩定性更好。所以，當Δθ變化時，既能達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到較高的覆蓋率。域覆蓋率區/%Δθ=1°Δθ=20°Δθ為變化值迭代次數圖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［7］提出的PFCEA算法和文獻［10

www.suoguanjixie.name］所提出的VCFCEA算法覆蓋性能進行比較。仿真結果如圖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，覆蓋率增長率最緩慢，最少需要迭代25次才能達到最大的覆蓋率;PFCEA算法優化效率比VCFCEA算法更高，在算法迭代30次基本達到最大的沒有出現振蕩的情況，穩定性更好。所以，當Δθ變化時，既能達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到較高的覆蓋率。域覆蓋率區/%Δθ=1°Δθ=20°Δθ為變化值迭代次數圖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［7］提出的PFCEA算法和文獻［10］所提出的VCFCEA算法覆蓋性能進行比較。仿真結果如圖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，覆蓋率增長率最緩慢，最少需要迭代25次才能達到最大的覆蓋率;PFCEA算法優化效率比VCFCEA算法更高，在算法迭代30次基本達到最大的覆蓋率，但算法會出現震蕩的現象;本文VFAＲCＲ算法運行21次時開始收斂，基本達到最大覆蓋率，且不出現震蕩。這主要是該算法解決了虛擬力與調整角度大小相互牽制的矛盾，將覆蓋冗余度與調整方向的大小關聯起來，解決了采用固定步長算法難以收斂的問題。精確地測量與控制軀干部的姿態對于人體和仿人機器人的運動學研究具有重要意義。先前的研究大多基于泛用算法,實驗條件單一。基于陀螺儀和磁力計的數據融合,提出了一種用于估算運動狀態下人體軀干傾角的算法。實驗結果表明:在不同運動狀態下,算法的均方根誤差為1.81°±0.77°。該算法可以應用在有關人體和機器人運動平衡性的研究中。 微傳感器測量-數控滾圓機電動滾弧機滾圓機價格低電動滾圓機多少錢 www.suoguanjixie.name