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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利一种无线传感器网络覆盖优化方法及系统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：CN116390107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310418154.1，技术领域涉及：H04W16/18；该发明授权一种无线传感器网络覆盖优化方法及系统是由陈辉;王旭;江友华;吴一庆设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无线传感器网络覆盖优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种无线传感器网络覆盖优化方法及系统，方法包括在监测区域内随机部署静态节点与动态节点，并确定所述静态节点组成的无线传感器网络中的各覆盖漏洞作为初始的麻雀种群；将所述麻雀种群中的个体划分为不同的非支配等级，并计算每个个体对应的拥挤距离熵；依据个体的非支配等级与拥挤距离熵对个体进行排序，并根据排序结果确定探索者、跟随者和警戒者；更新所述探索者、所述跟随者和所述警戒者的位置，其中所述跟随者的位置更新采用双样本学习策略；在达到设定的迭代条件时，输出全局最优部署策略、最优覆盖率和节点移动距离；本方案能够有效均衡目标区域覆盖率和节点移动距离，降低网络部署阶段的成本，提升网络整体性能。

本发明授权一种无线传感器网络覆盖优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无线传感器网络覆盖优化方法，其特征在于，所述方法包括： 在监测区域内随机部署静态节点与动态节点，并确定所述静态节点组成的无线传感器网络中的各覆盖漏洞作为初始的麻雀种群； 将所述麻雀种群中的个体划分为不同的非支配等级，并计算每个个体对应的拥挤距离熵； 依据个体的非支配等级与拥挤距离熵对个体进行排序，并根据排序结果确定探索者、跟随者和警戒者； 更新所述探索者、所述跟随者和所述警戒者的位置，其中所述跟随者的位置更新采用双样本学习策略； 在达到设定的迭代条件时，输出全局最优部署策略、最优覆盖率和节点移动距离； 所述将所述麻雀种群中的个体划分为不同的非支配等级，并计算每个个体对应的拥挤距离熵，包括： 将所述麻雀种群的个体进行非支配等级排序，得到非支配等级结果； 基于所述非支配等级结果，计算每个非支配等级中所有个体的拥挤距离熵，其中，拥挤距离熵的计算公式为： 式中，h为第i个种群所在的非支配等级的个体数量，j是与第i个种群在同一支配等级上的个体，为解i+1对应的节点部署方案的覆盖率的倒数，，为解i-1对应的节点部署方案的覆盖率的倒数，为解i+1对应的节点部署方案的节点平均移动距离，为解i-1对应的节点部署方案的节点平均移动距离，为解j对应的节点部署方案的覆盖率的倒数，为解j对应的节点部署方案的节点平均移动距离，为解i对应的节点部署方案的覆盖率的倒数，，为解i对应的节点部署方案的节点平均移动距离，为解i的拥挤距离熵，为覆盖率； 所述将所述麻雀种群中的个体划分为不同的非支配等级，包括： 1当前轮数t=1时，找出所有np=0的解，存入集合F1，np是支配解p的数量； 2对集合Ft中的所有个体j，考察个体j所支配的集合Sj，Sj中所有个体k的属性nk=nk-1； 3t=t+1，将np=0的解存入集合Ft； 4重复步骤2~步骤3，直到所有解都存入对应的集合，得到非支配等级结果。

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