最大化全移动无线传感器网络寿命的可信信息覆盖重定位算法

针对全移动传感器网络覆盖空洞的修复以及网络寿命最大化问题,研究并设计了一种基于可信信息覆盖模型的传感器节点重定位协议。该协议在可信信息覆盖模型下的信息网格的概念下,设计一种局部信息网格结构,通过使用移动最近的冗余传感器节点修复覆盖空洞区域来维持网络的完全覆盖。仿真结果表明,所设计的协议与现有的协议传感器节点重定位协议相比,可以有效减少重定位的移动能量消耗,明显提升全移动传感器网络的工作寿命。     

无线传感网可信信息覆盖空洞检测策略研究

针对静止无线传感器网络运行过程中的覆盖空洞问题,研究并设计了一种基于可信信息覆盖模型的覆盖空洞检测策略.该策略挖掘和利用感测环境变量的空间相关性,通过栅格化将感测区域划分为多个方格,采用贪婪式策略对方格逐个计算其可信信息覆盖度,将其与可信信息覆盖阈值进行比较,进而判断可信信息覆盖空洞的数目和位置,最大可能地检测出所有可信信息覆盖空洞,并利用图像处理方法提取空洞边界.仿真实验结果表明所设计策略可有效确定可信信息覆盖空洞数目和边界信息.     

无线传感器网络中可信的节点选择算法

以目标跟踪为背景,讨论无线传感器网络中如何利用节点的协作实现可信协作目标跟踪.首先利用传感器节点的检测概率建立节点的可信模型.然后,基于这个模型,综合考虑节点的信息贡献量和通信开销,建立了一个节点选择的最优化模型.最后,通过仿真来验证算法的有效性.     

基于Voronoi图的无线传感器网络覆盖算法研究

网络覆盖技术决定了无线传感器网络对物理世界和目标区域的监测能力.对于给定的被监测区域,如何达到最大的覆盖率,提高布撒方的防御能力,是覆盖控制中必须考虑的问题.Voronoi图具有良好的邻近性、邻接性、最大圆、快速划分区域和增删节点的特性.本文提出了一种基于Voronoi图的无线传感器网络覆盖算法,来定位覆盖漏洞区域,将未被覆盖的Voronoi图顶点加入到监测点中以提高被监测区域的覆盖率,并且研究了不同感知半径下传感器节点数量和覆盖率的关系.仿真结果表明,基于Voronoi图的覆盖算法有效的提高了网络覆盖率,从35.41％提高到了100.02％,且网络覆盖率随着传感器节点的感知半径的增大而提高.该算法容易实现,复杂度低,实验结果验证了算法的正确性.     

基于强化学习的物联网可信信息覆盖优化算法

针对物联网覆盖优化问题,基于可信信息覆盖(CIC)模型和强化学习提出了一种物联网可信信息覆盖优化算法．算法采用CIC模型定义传感器覆盖,利用博弈论强化学习方法将覆盖问题建模成一个基于状态的势博弈,每个节点通过效用函数均衡节点的覆盖收益,并采用二进制对数线性强化学习方法来求解博弈问题．仿真结果表明：算法具有良好的收敛性,并且在保证收敛到纳什均衡的同时,在覆盖率和覆盖价值方面都优于分布式异构同步覆盖学习算法．     

基于Kriging算法的电磁频谱地图构建技术研究

针对电磁频谱地图构建中感知节点分布不均匀、构建效率不高的难题,提出了一种基于Kriging算法的电磁频谱地图构建算法。该算法首先运用Kriging算法将感知数据构建成电磁频谱地图;其次利用K-means聚类算法实现感知区域多粒度划分,将整体区域划分为层次不同的多个局部区域,利用Kriging算法对局部区域进行电场强度插值估计,形成不同粒度下的多个电磁频谱地图;最后根据感知节点分布状况,基于Voronoi图计算不同粒度下局部区域的均匀度权重,对各粒度下的电磁频谱地图进行加权融合,生成电磁频谱地图。仿真结果表明：该算法将电磁频谱地图的构建误差降低了2%～5%,在噪声强度大于8 dBW时构建效率大幅高于原始算法,具有构建精度高、容错性强的特点。     

基于无线传感器网络的优化点集覆盖算法

针对无线传感器网络对目标区域覆盖过程中会产生大量冗余节点,从而导致网络能量消耗过快以及节点覆盖的不完全性等不足,提出了一种基于优化点集覆盖算法.该算法利用高斯正态密度函数和覆盖区域的概率函数对点集进行优化,通过节点感知半径与节点数之间的定量关系给出满足一定覆盖率要求下最优节点集,进而优化了网络资源,提高了网络生存周期和...     

基于无偏Q值反馈的社区划分算法

在分析现有社区划分算法的基础上,针对当前算法Q值有偏及权值未体现等缺陷,提出了一种基于无偏Q值反馈的社区划分算法.该算法首先利用传递权值计算出节点间的相似度;然后,采用随机游走策略确定最优社区数,以解决现有划分算法中Q值有偏的问题;最后,在最优社区数确定的情况下,利用划分结果评价Q值反馈更新信息素矩阵以驱动后续的划分,...     

分簇认知网络中能量有效的协作频谱感知算法

针对认知网络中用户节点能量受限问题,提出了一种基于分簇网络的能量有效协作频谱感知算法。该频谱感知算法通过对用户节点分簇,缩短感知结果的传输距离。根据对授权用户信号的本地感知和簇内融合的判决结果,设计两次报告审查规则,减少传输感知结果的认知用户数量。以最小化协作频谱感知能耗为目标,建立多变量非线性优化问题模型,并通过逐一变量优化方法求得次优解。仿真结果表明,在保证检测性能的前提下,该算法能明显降低协作频谱感知的能量消耗和传输时延。     

分簇认知网络中能量有效的协作频谱感知算法研究

针对认知网络中用户节点能量受限问题,提出了一种基于分簇网络的能量有效协作频谱感知算法。该频谱感知算法通过对用户节点分簇,缩短感知结果的传输距离。根据对授权用户信号的本地感知和簇内融合的判决结果,设计两次报告审查规则,减少传输感知结果的认知用户数量。以最小化协作频谱感知能耗为目标,建立多变量非线性优化问题模型,并通过逐一变量优化方法求得次优解。仿真结果表明,在保证检测性能的前提下,该算法能明显降低协作频谱感知的能量消耗和传输时延。     

Analysis of coverage problem under border effects in wireless sensor networks

Wireless sensor networks can be used to monitor the interested region by deploying dense sensor nodes. Coverage is a primary metric to evaluate the capacity of monitoring. In this paper, we focus on the coverage problem under border effects, where the sensor nodes are distributed in a circle-shaped region randomly. Under this scenario, we derive the expected coverage of the sensor node and the total network coverage provided by n sensor nodes accurately by probability. These findings are useful to determine the related parameters (sensing range, number of sensor nodes and radius of monitored region) for a specific network coverage ratio. Simulation results demonstrate that our analysis is correct and effective.     

基于贝叶斯判决规则的异步合作频谱感知新算法

依据认知无线电中授权频谱占用情况的On-Off模型,提出了一种新型的合作频谱感知算法。该算法将次用户在不同时刻的软判决结果传输给数据融合中心,在考虑到不同认知节点具有不同信噪比的情况下,将On-Off模型求得的贝叶斯融合似然比作为感知权重对各认知用户的感知结果进行数据融合。理论分析与仿真结果表明,相比传统的同步合作感知算法,该算法具有合理性更强、可靠性更高、检测性能更优以及代价更少等优点。     

基于MCLP的WSN定位参考点选择算法

为了避免经验算法和SHARP算法的覆盖度低和可靠性差的缺点,采用最大覆盖布局模型(MCLP)对定位参考点的选择进行研究,并将贪婪随机自适应算法(GRASP)应用到该模型.在此基础上提出了以覆盖度为目标的基于覆盖理论的定位参考点选择算法(CRS).该算法从构造最大三角形布局开始,然后采用逐步扩散的方式为定位参考点选择位置.最后利用Matlab进行仿真实验.仿真实验结果显示在不需要增加额外硬件开销情况下,CRS算法以增加布局时间为代价增加了覆盖度.     

Sweep Coverage中的节点移动控制

作为无线传感器网络中一种新的覆盖类型,Sweep Coverage与其他覆盖类型相比,可以使用较少的节点满足特定区域的监控需求.为了改进Sweep Coverage机制的性能,本文以Vehicle Routing Problem with Time Windows问题的模型,对Sweep coverage问题进行了分析,提出了一种基于模拟退火算法的Sweep Coverage机制(VRP-Sweep).实验结果表明,在相同的网络场景下,VRP-Sweep机制较以往的Sweep Coverage机制取得更好的性能表现.     

水下无线传感器网络节点覆盖及其自定位

节点自定位技术是水下无线传感器网络应用的关键技术之一,较高的覆盖概率能够提高节点自定位的精度。节点定位精度受到很多因素的影响,本文通过采用感知概率模型模拟传感节点测量概率分布模型,再对覆盖概率较高的传感器节点进行定位误差迭代,最后采用遗传算法对定位误差进行优化。仿真结果表明,覆盖概率受感知半径和迭代次数影响,定位误差受信标节点密度影响,采用遗传算法的优化能够实现水下传感器节点的自定位精度。     

贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。     

Surface Coverage Algorithm in Directional Sensor Networks for Three-Dimensional Complex Terrains

Coverage is an important issue in the area of wireless sensor networks, which reflects the monitoring quality of the sensor networks in scenes. Most sensor coverage research focuses on the ideal two-dimensional(2-D) plane and full three-dimensional(3-D) space. However, in many real-world applications, the target field is a3-D complex surface, which makes conventional methods unsuitable. In this paper, we study the coverage problem in directional sensor networks for complex 3-D terrains, and design a new surface coverage algorithm. Based on a 3-D directional sensing model of nodes, this algorithm employs grid division, simulated annealing, and local optimum ideas to improve the area coverage ratio by optimizing the position coordinates and the deviation angles of the nodes, which results in coverage enhancement for complex 3-D terrains. We also conduct extensive simulations to evaluate the performance of our algorithms.     

区域覆盖的多机协同探测任务分配策略

为满足战场环境下对兴趣区域进行覆盖探测的任务需求,提出了一种基于区域覆盖的多无人机协同探测任务分配策略。首先通过最小圆覆盖法确定无人机在兴趣区域中的目标航迹点,其次进行多机协同任务规划,在目标分配模型的基础上进一步建立时间分配模型,然后利用改进灰狼算法对任务分配模型进行求解,最终实现资源优化分配决策方案的获取。仿真结果表明,所提算法相比其他算法具有更快的收敛速度,能够更加有效地解决区域覆盖探测资源优化分配问题。     

协作感知门限自适应优化

 在频谱感知过程中,采用协作感知的方式对空间内多个节点的感知结果进行融合,可以消除路径阴影和深度衰落情况的影响,有效提高结果的准确性和可靠性。基于加权融合的协作判决准则,为了保证融合结果的检测概率和虚警概率达到标准,需要使每个节点的感知结果均达到相应的标准。因此提出通过对每个感知节点设定合适的感知门限进行优化。首先对各感知节点的进行分析,可以得到每个节点在检测概率和虚警概率一定的条件下,感知门限与节点权值的关系,其次通过遗传算法对权值的优化实现权值优化--感知门限优化的自适应优化过程。最后通过仿真验证该方法可以高效准确地实现感知门限的自适应优化,从而保证了协作频谱感知的实际性能。     

基于概率图理论的无线传感器网络覆盖性与选路策略研究

针对无线传感器网络中节点传感半径、节点传输半径与连通覆盖性之间的内在联系问题,基于几何概率理论,提出并证明了一个传感半径尺度刻画,若节点传感半径满足该尺度刻画,则监测区域内的每一个目标点,在任何时刻都能以渐近于1的概率落在至少一个传感器节点的感应范围内.另外,分析了无线传感器的连通覆盖问题,提出并证明了一个节点苏醒概率不等式,其可作为网络连通性不受到破坏的判断尺度和临界门限.最后文章在满足无线传感器网络连通必要性的前提下,基于图论模型,提出了一个无线传感器网络的选路策略并作了比较分析,得出简要结论.