基于改进麻雀搜索算法与虚拟网格的无线传感器网络分布式数据采集优化研究

为解决无线传感器网络(WSN)在复杂环境中节点配置效率低、能耗高及数据传输性能不足的问题，研究人员提出基于改进麻雀搜索算法(EASOA)的节点优化配置方法和虚拟网格分布式数据采集算法(VG-DDCOTA)。通过引入反向精英选择、动态扰动和预警更新策略，实现了83.5%的高故障覆盖率，数据采集速率达4.2 Mbps，显著提升了网络鲁棒性和能效。该研究为物联网环境监测提供了高效可靠的分布式解决方案。

　　

在物联网和智能交通快速发展的背景下，无线传感器网络(WSN)作为环境监测的核心技术，面临着节点部署不均、能耗过高以及数据传输效率低下等严峻挑战。尤其在大规模复杂环境中，传统集中式数据采集方法难以兼顾高效传输与低能耗需求，30%的节点故障率即可导致网络性能断崖式下降。现有优化算法如粒子群算法和遗传算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，而基于固定分区的数据采集方法则缺乏对动态环境的适应性。

针对上述问题，国内研究人员在《Measurement: Sensors》发表了一项创新性研究，提出融合改进麻雀搜索算法(EASOA)和虚拟网格分布式数据采集算法(VG-DDCOTA)的协同优化方案。该研究通过多策略改进的智能算法优化节点空间分布，结合虚拟网格技术重构数据传输路径，最终实现了网络覆盖率与能效的同步提升。

研究采用三大关键技术方法：1) 基于概率覆盖模型和六边形覆盖结构的节点感知范围建模；2) 集成反向精英选择、亮度驱动扰动和动态预警的EASOA算法；3) 虚拟网格划分与分级调度相结合的VG-DDCOTA算法。实验数据来自FIT IoT-LAB平台的真实节点部署场景。

节点配置优化性能验证
通过Schwefel和Ackley等基准函数测试表明，EASOA在收敛速度和全局搜索能力上显著优于标准麻雀搜索算法(SSA)、灰狼优化器(GWO)和鲸鱼优化算法(WOA)。在50×50m监测区域部署测试中，EASOA配置的节点呈现完美的六边形覆盖结构，空间均匀性较对比算法提升15%以上。极端条件下的30%节点故障模拟显示，其网络覆盖率保持83.5%，恢复时间仅3.7秒，节点替换率控制在15.8%，计算耗时2.5秒，展现出卓越的鲁棒性。

数据采集传输效率分析
VG-DDCOTA算法在600节点规模下实现91.3%的网络覆盖率，节点平均能耗0.47J。当数据包大小达1000KB时，传输速率突破4.2Mbps，通信延迟低至42ms。在高负载(90%)环境下，其负载均衡系数(LBC)维持在90.2%，路径冗余(PR)和拥塞控制效率(CCE)分别达73.1%和89.8%。大规模测试(2000节点)中，算法在动态故障和障碍物干扰下仍保持84.6%的覆盖率，能耗仅0.51J，计算效率较传统方法提升30%。

该研究创新性地构建了从节点布局到数据调度的完整优化框架，EASOA通过多机制协同解决了智能算法在动态场景中的适应性难题，VG-DDCOTA则通过细粒度网格划分实现了传输路径的智能重构。实验证实，该方案使网络在30%节点失效时仍保持83.5%的覆盖率，数据传输速率提升20%，为智慧城市、灾害监测等复杂场景提供了可靠的技术支撑。未来研究可探索轻量化分布式机制，结合强化学习进一步提升系统在对抗环境中的自适应能力。