面向智慧矿山的移动群智感知覆盖及能效优化

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移动群智感知(MCS,mobile crowd sensing)是一种有效利用智能移动终端协同采集环境数据的技术,集成多种传感器的移动载体(如车辆)越来越多地被当作参与者来承担各种感知任务.在智慧矿山物联网(IoT,Internet of things)中,为了更好地感知人—机—环的实时信息,支撑安全生产顺利进行,基于MCS思想对矿山环境下移动感知节点的覆盖质量和能耗优化进行研究,提出了一种综合考虑覆盖率(CP,coverage percentage)和覆盖密度(CD,coverage density)的效用函数F(Ω)来衡量MCS的覆盖质量.为了获得最优的覆盖质量,针对参与感知的车辆选择问题提出了一种改进的贪婪算法——覆盖质量优化(CQO,coverage quality optimization)算法来优化覆盖质量,并使用真实的车辆轨迹数据集对所提出的算法进行评估,研究了影响覆盖质量的几个因素.实验结果表明,该算法具有较好的覆盖质量.
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