基于移动节点的无线传感器网络覆盖优化

为了提高无线传感器网络监测区域的覆盖率,研究了节点随机部署的无线传感器网络的覆盖优化问题．在含有移动节点的混合无线传感器网络中,采用更符合实际情况的基于误警率的概率探测感知模型,以区域覆盖率评价覆盖效果．通过计算节点的联合探测概率寻找覆盖空洞,提出了基于最佳概率的移动节点优化策略．仿真结果表明：所提方法能够有效探测覆盖...     

无线传感器网络物理安全覆盖空洞方法研究

在无线传感器网络面临的物理安全问题研究中,提出了一种网络覆盖空洞修复方法.通过检测每个节点的能量值是否达到临界值,找出覆盖空洞范围边界所围成的最小覆盖圆及圆心位置,并找出离圆心位置最近的休眠节点进行激活,最后用来替换失败节点从而达到修复目的.通过仿真验证,该方法保证了网络覆盖质量,减少了检测修复时间,延长其网络节点生存周期     

基于距离和角度辅助的覆盖空洞修复算法

针对无线传感器网络中的覆盖空洞问题,提出了一种距离和角度辅助的覆盖空洞修复策略(DAAHP)。DAAHP算法在空洞边缘节点的通信范围内激活与其位置最优的冗余节点替换失效节点,从而达到修复覆盖洞的目的。结果表明,对于同一形状大小的覆盖空洞,与DFNFP算法和DACHP算法进行对比研究,DAAHP在覆盖空洞修复面积以及节点利用率方面都有明显的优势。     

无线传感器网络覆盖优化策略

针对无线传感器网络节点覆盖容易出现空洞和盲区的问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化算法.首先构建网络节点的信任度模型,进行节点轮换调度修复路由,然后采用改进人工鱼群算法进行无线传感器网络节点的自适应定位寻优,以人工鱼群优化的节点分布模型重构无线传感器网络(WSN)节点覆盖连通图,实现优化网络覆盖.仿真实验结果表明,利用覆盖优化算法进行WSN网络节点设计,明显地改善了网络节点的覆盖质量,提高了无线传感器网络的安全性能.     

基于人工势场的水下传感器网络部署优化策略

对水下传感器网络移动节点的位置进行调整以提高传感器网络的有效覆盖率具有重要现实意义.根据水下传感器网络的特点,提出基于人工势场的分布式水下传感器网络部署优化算法UPFA(Underwater deployment based on Potential Field Approach).混合传感器网络部署优化问题可以转化为漏洞修复问题,覆盖的漏洞会对移动节点产生虚拟吸引力.仿真结果表明,UPFA算法能够引导水下的移动节点修复水下传感器网络的覆盖漏洞,显著提高水下传感器网络的有效覆盖率.     

混合无线传感器网络移动节点部署优化

为了提高随机部署条件下无线传感器网络对目标监测区域覆盖质量,将目标区域划分为彼此相邻但互不重合的子区域,根据各子区域的期望覆盖质量,并利用改进的粒子群算法优化各子区域节点的分布密度;然后在节点间建立虚拟力场,利用虚拟力调整移动节点的部署位置.仿真实验结果表明,该方法能有效优化移动节点的部署,改善目标区域内节点的分布情况,提高无线传感器网络的覆盖服务质量.     

基于节点移动和监控质量感知的WSN覆盖方案

针对现有无线传感器网络(WSN)空洞覆盖方案没有考虑监控质量(MQ)的差异性问题,提出一种基于节点移动和监控质量感知的WSN覆盖方案.首先,将网络构建成六边形网格结构.然后,移动传感器根据邻居单元的监控情况进行移动,并根据单元的MQ需求和节点能量适当调整移动路线,同时避免覆盖冗余.最后,形成能够实现WSN全时间和空间覆盖的支持路径.实验结果表明,该方案能够均衡节点能耗,最大化网络的完整覆盖时间,提高网络的生命周期.     

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。     

面向移动目标的WSN单个检测模式覆盖问题

基于能量暴露模型,分析了环境噪声、传感器和被测移动目标物理参数节点检测半径的影响,提出了一种大规模无线传感器网络(WSN)在二维平面上节点归一化密度的三角形分析模型(TAM).以检测概率为覆盖性能评价指标,采用归一化分析方法,用TAM分析了归一化路径长度小于1时归一化密度与单个检测模式的检测概率关系,得到了最坏情况下节点归一化临界密度上限.仿真实验结果表明归一化临界密度可较为准确地由检测概率和归一化路径长度确定,可为大规模无线传感器网络的传感器参数选择和部署提供参考.     

基于信息流累积的传感器节点分布密度控制算法

针对大规模无线传感器网络中的路由空洞问题设计了一种传感器节点非均匀部署机制:基于信息流累积的传感器节点分布密度控制算法.该算法根据网络中不同位置上节点需转发的信息流量,估算出网络中的能耗分布情况,并据此求出网络中不同位置上节点应有的部署密度.仿真结果表明,与按均匀分布策略进行布网的方法相比,本文提到的节点非均匀部署机制可使网络中各节点的能耗达到极好的均衡,从而有效避免网络中过早出现路由空洞问题,保证无线传感器网络的监测覆盖程度,加强网络的安全.     

基于粒子群算法的车载自组网服务节点部署

为了提高车载自组网( VANETs)覆盖率,该文提出了一种城市场景下VANETs中基于连通性的服务节点部署方案.通过理论分析得出服务节点扩展覆盖某一区域的概率,依据该概率和VANETs特点,提出了VANETs中的服务节点优化部署模型,并基于粒子群算法(PSO)提出了解决方案.将服务节点的位置信息抽象为粒子进行解的搜索.给出了利用PSO进行最优解搜索的计算步骤.仿真实验结果表明,该文算法能实现服务节点的最优部署,并具有较快的收敛速度和较好的收敛性.     

基于节点分簇的延迟容忍网络路由策略

延迟容忍网络中路由策略的效率受节点移动特性的影响,为了能够利用节点移动特性制定更加高效的路由策略,提出了基于节点分簇(clustering)的延迟容忍网络路由策略.根据节点接触概率提出了节点分布式分簇算法,将移动特性相似的节点组成簇,并且选择簇内的网关节点;制定了基于节点分簇的消息转发策略.仿真结果表明,相比已有的延迟容忍网络路由策略,所提路由策略能让延迟容忍网络具有更高的消息投递率,更低的平均投递时延以及更低的网络开销比率.因此,利用节点移动特性制定的节点分簇路由策略能够提高延迟容忍网络的性能.     

基于可调发射功率的无线传感器能量空洞避免算法

基于无线传感器数据收集网络的多对一收集特征,部分节点因为过早耗尽自身能量而导致网络原有覆盖区域缺失或者数据无法送达Sink节点,从而形成能量空洞现象.针对这一问题,提出一种避免能量空洞的算法ATPAEH(adjusting transmission power to avoid energy-hole).首先,根据网络中所有节点的剩余能量信息将节点分为门限节点和充裕节点两个集合.然后,对于门限节点集合中的节点形成最短路径树以多跳的方式将数据传送到Sink节点.而充裕节点集合中的节点根据该节点与Sink的距离调节其自身的发射功率,直接将数据传送到Sink节点.最后,通过与MILD算法的对比实验表...     

基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署

为了解决监测区域的传感器节点部署问题,设计了一种基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署方法。首先,在传统概率感知模型中加入节点剩余能量因素进而得到改进的概率感知模型C（S_i,p）{=0,ifd（S_i,p）≥r—r_e E_ir/E_i0-e-λσ,if d（S_i,p）≤r＋r_e 1,ifr—r_e≤d（S_i,p）≤r＋r_e,然后基于改进的概率感知模型设计了多目标优化的节点部署模型,在优化模型中考虑了网络覆盖率和能量因素。最后定义了基于量子粒子群算法来获得节点的最优位置对应的Pareto最优解的优化算法（即将粒子编码为节点部署方案,采用最小化网络能耗和最大化网络覆盖率为粒子的Pareto目标,引导粒子在可行解空间不断更新位置寻求最优解）。仿真实验结果表明：文中方法能正确地实现监测区域的传感器节点部署,能实现较为均匀的网络覆盖,与其他方法相比,具有较高的网络覆盖率和较长的网络生命周期,具有较大的优越性。     

分布式机电仪器网络微损坏移动节点检测研究

分布式机电仪器网络中容易发生移动节点微损坏现象,影响移动节点间的正常通信。传统的检测方法忽略了移动节点能量参数对检测结果的影响,使部分正常节点被错误滤除,降低检测精度。提出一种新的基于节点剩余能量等级的分布式机电仪器网络微损坏移动节点检测方法。建立分布式机电仪器网络模型,在此基础上构建移动节点能耗模型,计算分布式机电仪器网络安全阈值。同时计算剩余能量级别,获取分布式机电仪器网络微损坏移动节点标准值。当移动节点间出现报警信息时,基站会计算参与报警的移动节点标准值。将获取的数据和移动节点能级的临界值相比,判断出微损坏节点,完成网络微损坏移动节点的检测。实验结果表明,所提方法检测精度高。     

基于病毒体投射机制的移动无线传感网节点定位算法

为解决当前移动无线传感网节点定位方案存在感知过程复杂、定位准确度不高,难以适应节点拓扑变化频繁的实际场景等不足,提出了一种基于病毒体投射机制的移动无线传感网节点定位算法。首先,鉴于当前直接测序方案及间接测序方案均存在抗噪能力差的不足,设计了多点定位方案,引入多个锚节点联合定位,定位过程中采用迭代方式降低接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)误差,有效解决了定位过程中存在的圆环分布现象。随后,考虑移动无线传感网节点存在的拓扑漂移速度较快,且坐标存在随机分布的规律,将锚节点看作病毒体,将移动无线传感网节点看作子病毒体,并针对病毒体-子病毒体之间存在随机拓扑规律,引入了病毒体投射机制,并通过迭代方式设计距离定位方案,模拟移动无线传感网定位过程中定位节点与待定位节点之间的拓扑漂移关系,提高网络对定位过程的感知能力。最后,引入权重调节机制对定位坐标进行误差消除,进一步提高网络定位精度与感知性能,强化对移动状态下节点间拓扑的感知与监控,减少网络抖动对定位过程的影响。仿真实验表明,本文算法与当前常用的凸优化的无线传感网障碍环境下定位算法(location algorithm in wireless sensor network obstacle environment based on convex optimization,OECO)及基于精确定位机制的改进DV-HOP算法(on improved DV-Hop localization algorithm for accurate node localization in wireless sensor networks,AN-DV-Hop)相比,具有更高的定位收敛速度和更低的定位误差低。     

能量有效的无线传感器网络节点选择

基于能量信息的目标定位模型,提出了一种能量有效的本地节点选择方案,通过合理地选择处于工作状态的传感器节点以减少网络的能量消耗.该方案中,节点根据相邻时刻接收到的目标信号能量变化独立决定其工作状态,减少了与相邻节点及中心节点的信息交换.仿真结果表明:应用该文提出的节点选择方法有效减少了网络的能量消耗,且能够准确地对目标进行定位与跟踪.     

基于轴面对称机制的物联网节点覆盖算法

为解决物联网部署过程中存在的节点覆盖强度低、传输盲区面积大,以及簇头节点受限等不足,提出了一种基于轴面对称机制的物联网节点覆盖算法.首先,采用等距分割方案,设计了一种基于轴面对称机制的区域覆盖方法,通过对称分布簇头节点来实现网络区域的初级分割,提高网络初始化覆盖效率.随后,鉴于主备机制难以进行节点动态更新,通过预热方式来部署多个镜像节点,构建了基于热备机制的簇头轮询方法,降低网络因簇头节点受限而出现传输受阻现象.最后,对初始化分割区域进行非等距优化,提出了一种基于量化部署机制的传输优化方法,增强网络传输能力,提升簇头节点对数据的传输效率.仿真实验表明,与改进的蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化和基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖策略等方案相比,本文算法具有更高的拥塞控制能力和节点覆盖效率高,以及更低的簇头受限概率.