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龙图腾网获悉南昌理工学院申请的专利一种面向设施农业的无线传感器网络节点部署方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119342486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411442782.4，技术领域涉及：H04W16/18；该发明授权一种面向设施农业的无线传感器网络节点部署方法是由郭小春;程晓玲;周佳南;彭林;李婷婷;刘学早;严锡君设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向设施农业的无线传感器网络节点部署方法在说明书摘要公布了：本发明涉及设施农业监测技术领域，具体为一种面向设施农业的无线传感器网络节点部署方法，通过获取目标区域的范围大小和目标区域内需要部署的无线传感器网络节点的数量，并在目标区域内将所有无线传感器网络节点随机预部署；在目标区域内构建坐标系，获取预部署后任一无线传感器网络节点的坐标，构建以此无线传感器网络节点坐标为中心，与其相邻的无线传感器网络节点的感知节点集合和通信节点集合，并获得此无线传感器网络节点被相邻的无线传感器网络节点覆盖的被覆盖率；根据被覆盖率，判定无线传感器网络节点是否存在冗余节点，并采用粒子群算法对冗余节点进行优化，解决了设施农业无线传感器网络节点优化的问题。

本发明授权一种面向设施农业的无线传感器网络节点部署方法在权利要求书中公布了：1.一种面向设施农业的无线传感器网络节点部署方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S101、获取目标区域的范围大小和目标区域内需要部署的无线传感器网络节点的数量，并在目标区域内将所有无线传感器网络节点随机预部署，且部署后的无线传感器网络节点不具备移动性； S102、在目标区域内构建坐标系，获取预部署后任一无线传感器网络节点的坐标，构建以此无线传感器网络节点坐标为中心，与其相邻的无线传感器网络节点的感知节点集合和通信节点集合，并获得此无线传感器网络节点被相邻的无线传感器网络节点覆盖的被覆盖率； S103、根据预部署后任一无线传感器网络节点的被覆盖率，判定无线传感器网络节点是否存在冗余节点，若存在冗余节点，则构建优化覆盖模型，采用粒子群算法对优化覆盖模型进行优化，直至所有无线传感器网络节点达到最优部署； 所述获得无线传感器网络节点被相邻的无线传感器网络节点覆盖的被覆盖率的方法，包括如下步骤： S201、获取无线传感器网络节点的感知重叠圆心角，所述感知重叠圆心角为节点i与节点j感知范围发生重叠时，重叠区域所构成的扇形区域所对应的圆心角，所述感知重叠圆心角记为α，所述感知重叠圆心角计算公式为： S202、根据表达式3，获取无线传感器网络节点的重叠覆盖区域的面积，所述的表达式为： 在表达式4中，Aoverlap表示无线传感器网络节点的重叠覆盖区域的面积； S203、根据表达式3和4，获得无线传感器网络节点被相邻的无线传感器网络节点覆盖的被覆盖率，所述无线传感器网络节点的被覆盖率的表达式为： 在表达5中，Atotal表示无线传感器网络节点的感知区域面积，Atotal通过表达式6获得： 所述判定无线传感器网络节点是否存在冗余节点的条件： 若任一无线传感器网络节点的被覆盖率低于设定的阈值，则判定其为冗余节点，反之，则判定为有效节点； 所述构建优化覆盖模型，采用粒子群算法对优化覆盖模型进行优化，直至所有无线传感器网络节点达到最优部署的方法，包括如下步骤： S301、构建无线传感网络节点覆盖模型； S302、以无线传感器网络节点的被覆盖率、节点冗余信息用作粒子群算法优化目标，优化构建的覆盖模型； 实现步骤S302的方法包括如下步骤： S401、初始化粒子群算法的相关参数，包括粒子群规模、迭代次数、粒子的初始位置和速度等； S402、根据构建的覆盖模型，计算每个粒子的适应度值，适应度值通过评估每个粒子的被覆盖率以及节点冗余情况来综合计算得出； 所述适应度函数的表达式为： 在表达式7中，w1和w2表示权重系数，用于调整被覆盖率和节点冗余对适应度的影响，ò表示一个常数，用于避免分母为零，确保计算稳定，d表示节点冗余数量，η表示无线传感器网络节点的被覆盖率，由表达式5得出； S403、更新粒子的速度和位置，根据粒子群算法的规则，每个粒子将根据其自身的历史最优位置和全局最优位置来调整其速度和位置； S404、迭代进行粒子的适应度值计算和位置更新，直至达到预定的迭代次数； S405、输出优化后的无线传感器网络节点部署方案，即所有无线传感器网络节点达到最优部署状态时的位置信息。

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