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題 名 | 以量子進化演算法優化無線感測網路中合作波束成型技術=Application of Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm to Improve the Beampattern of Collaborative Beamforming in Wireless Sensor Networks |
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作 者 | 陳柏宇; 黃裕峰; 陳榮杰; | 書刊名 | 高雄師大學報. 自然科學與科技類 |
卷 期 | 37 2014.12[民103.12] |
頁 次 | 頁41-50 |
分類號 | 448.6 |
關鍵詞 | 合作波束成型; 量子進化演算法; 無線感測網路; Collaborative beamforming; Quantum-inspired evolutionary algorithm; Wireless sensor networks; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 在無線感測網路中,透過合作波束成型技術,來選取部分無線感測節點可以組成一個虛擬天線陣列。這種合作波束成型技術可增強操作方向的訊號,並消除其它方向的干擾,從而達到增加傳輸距離並提高能量使用效率。然而,由於無線感測節點的位置是隨機分布,所以合成陣列時會產生相位誤差,使得波束場型不如預期。為求合成更好的波束場型,本文提出以量子進化演算法來尋找合作節點的組合以達到比較好的波束增益。模擬結果顯示:所提的量子進化演算法在處理此優化問題所得的波束增益表現比傳統的遺傳演算法優異。 |
英文摘要 | Collaborative beamforming (CB), which forms a virtual antenna array from a subset number of distributed wireless nodes in wireless sensor networks, can increase the transmission range and improve energy efficiency. However, due to the distributed nature of wireless sensor nodes, it is necessary to select appropriate cooperating nodes for CB to achieve a desired beampattern. In this paper, we propose a novel algorithm that uses quantum-inspired evolutionary algorithm (QEA) to search over different wireless sensor node combinations. Simulation results show that the proposed QEA-based node selection method performs better than the other existing algorithms, like genetic algorithms. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。