基于深度可调节节点的水声网络部署优化算法

为提高网络的有效覆盖率,提升对目标区域监测的质量,提出一种基于深度可调节节点的水声网络部署优化算法。算法中节点通过深度调节形成以sink节点为根节点的树形拓扑结构,实现网络的全连通。以最大化有效覆盖为目标,以保证节点间的有效连通为约束条件对节点覆盖的最优位置进行求解,优化节点部署。仿真结果表明,所提算法较基于voronoi图的深度调节算法和传感器节点深度调节进行自我部署，以实现最大化覆盖的部署算法。两种基于深度调节节点的算法实现了有效覆盖率的明显提升,在节点数量为60、感知半径为0.8 km时,有效覆盖率分别提高了11.87%和12.59%。同时网络中节点的平均连通度更高,拓扑结构更稳定,在动态的水声网络中性能更好。     

基于改进d-Xdraw算法的起伏地形下异构多传感器分簇部署方法

为解决起伏地形环境下异构多传感器网络表面覆盖问题,提出了多传感器多阶段分簇部署方法。首先,考虑地形遮挡效应,给出了起伏地形环境下的传感器侦察与通信模型。其次,为快速获取传感器覆盖范围,构建了基于视线交点相似性判断的改进型d-Xdraw可视域求解算法。然后,为增强覆盖率,采用分簇部署策略,将传感器部署过程分为多个阶段,并结合各阶段特点分别采用微粒群和改进虚拟力算法进行求解。实验表明,改进d-Xdraw算法能够在牺牲少量精度的同时,有效提升可视域的求解速度;相较于传统的直接优化部署方法,多阶段分簇部署方法可节省最多26.7%的运算时间,覆盖率可提升10.9%。     

基于模糊小波聚类混合的多目标覆盖质量评估方法

面向双层无线传感器网络覆盖质量评估,设计出基于模糊小波聚类混合的多目标覆盖质量评估方法。建立网络单元概念和双层网络模型,在各汇聚节点开展各子目标预处理。集中建立二次预警机制:设计基于模糊小波神经网络的分析融合子系统,实现一次预警,选出显著低效覆盖单元;构建决策输出子系统,设计基于k均值聚类算法的多等级网络单元评价体系,实现二次预警,并呈现全部低效覆盖单元。实验表明,该方法从覆盖面积、能耗均衡、传输便利等方面综合评估,能够精确判定低效覆盖单元,有助于及时重部署,维护网络健康运行。     

Distributed power control algorithm based on game theory for wireless sensor networks

Energy saving is the most important issue in research and development for wireless sensor networks. A power control mechanism can reduce the power consumption of the whole network.Because the character of wireless sensor networks is restrictive energy,this paper proposes a distributed power control algorithm based on game theory for wireless sensor networks which objects of which are reducing power consumption and decreasing overhead and increasing network lifetime.The game theory and OPNET simulation shows that the power control algorithm converges to a Nash Equilibrium when decisions are updated according to a better response dynamic.     

基于遗传算法的无线传感器网络覆盖控制优化策略

针对节点高密度部署的无线传感器网络中优化工作节点集的选取问题,提出了一种基于遗传算法的覆盖控制优化策略：设计了密度检测机制优化初始种群,保证种群质量;采用精英操作,提高优化速度;引入禁忌思想,设计了两种禁忌操作,实现局部有效搜索,优化全局搜索。仿真实验及分析表明,该策略快速有效地实现了工作节点数目少、节点集覆盖率高的工作节点集的优化选取,在获得较高覆盖质量的条件下休眠了更多的冗余节点,可有效地降低能耗,延长网络生存时间。     

多传感器优化部署下的机动目标协同跟踪算法

针对资源有限的传感器网络中目标动态跟踪问题,提出了一种能够自适应选择跟踪传感器的机动目标协同跟踪算法。首先,采用粒子群优化算法优化传感器网络能耗与有效覆盖率,进行传感器位置部署;然后,以最大化候选传感器的Rényi信息增量与最小化传感器间信息传递能耗为适应度函数,采用二进制粒子群优化算法自适应选择最佳跟踪传感器组;最后,利用交互多模型粒子滤波对机动目标位置进行估计并进行分布式融合。仿真结果表明,与现有方法相比,该方法可在非高斯非线性环境下自适应选择最优跟踪传感器,显著提高目标跟踪精度,降低网络能耗。     

基于虚拟传热的能耗均衡幂律重部署算法

针对大规模双层无线传感器网络自移动传感器节点覆盖控制的能耗均衡问题,提出一种基于虚拟传热的重部署算法。建立了以二次熵为基础的幂律熵模型,设计传感器节点与汇聚节点之间的绝对移动方法;利用邻居节点之间幂律熵流动的平衡关系,建立熵平衡方程,采用相对熵求得相对移动中参照节点选取概率的权重,设计相对移动方法。叠加两种自移动方法,进行迭代,达到网络熵平衡。实验表明,所提算法能够高效实现能耗均衡,及时避免能量空洞,延长了网络生命周期,并提升了覆盖率。     

复杂地形下传感器网络中传感器的放置模型与算法

有效的传感器放置能改善网络覆盖、减小网络中的通讯量,是传感器组网过程中必须解决的关键问题.研究和分析了不同网格结构的性能,建立了用于传感器放置的地形模型,提出了-种基于矢量地图数据的传感器放置算法.算法以优化传感器数目为目标,将传感器放置在能带来最大有效变化的网格节点上.仿真实际表明,与现有传感器放置算法相比,算法具有更高的效率.     

能量平衡的异构传感网跨层密钥管理方案

传统的传感网密钥管理协议独立于网络其他层设计,这种层间的独立性造成传感器节点物理性能浪费,网络整体性能降低。从节点剩余能量出发,提出一个能量平衡的异构传感网跨层密钥管理方案。通过节点剩余能量、节点度数等参数,从能量平衡的角度出发确定下一跳节点的选择,再利用密钥交换建立两节点间的会话密钥,该方案将网络层节点路由关系与应用层节点密钥关系结合,实现了密钥管理的跨层设计。结果表明,该方案保证节点密钥连通性的同时,均衡网络节点间的能耗关系,有效延长了异构传感网的生命周期。     

基于烟花算法的多传感器优化模型部署#br#

针对现代化战场多传感器网络部署优化问题,对传感器网络部署进行了优化,以总区域覆盖率、重点区域的共视参数、传感器资源利用率三方面作为评价指标,设计了多传感器网络优化模型,并将烟花算法应用于该模型,提出了烟花算法最优解求解方法。通过仿真验证算法的有效性,结果表明:经过烟花算法计算后,总区域覆盖率和重点区域的共视参数均超过了90%,传感器的资源利用率高;同时烟花算法的求解速度快,可赋予重点区域共视参数更高的权重,有利于战场重点区域覆盖率的提高。     

ENERGY-EFFICIENT SENSING COVERAGE AND COMMUNICATION FOR WIRELESS SENSOR NETWORKS

Wireless sensor networks have a wide range of applications. Sensing coverage and communication coverage are two fundamental quality of service. In this paper, we present our work on energy efficient sensing coverage and communication. We design several schemes for sensing coverage subject to different requirements and constraints respectively. We also propose a broadcasting communication protocol with high energy efficiency and low latency for large scale sensor networks based on the Small World network theory. Simulation and experiment results show that our schemes and protocol have good performance.     

基于正三角形剖分的传感器网络覆盖判定算法

覆盖问题是传感器网络研究中的一个基础课题,如何判定某个感兴趣的区域是否被一组给定的传感器节点覆盖,在传感器网络的许多监控应用领域中具有重要意义。提出了一种传感器网络中基于正三角形剖分的快速κ-覆盖判定算法和最大κ-覆盖问题的求解算法,新算法首先把感兴趣区域剖分为正三角形区域,从而将复杂的区域覆盖问题转化为简单的正三角形区域覆盖问题。理论分析与仿真实验表明,针对具有n个节点的传感器网络,新算法的计算时间复杂度为O（n）,低于已有算法O（nlogn）的计算时间复杂度。     

基于分治求精的无线传感器网络节点定位算法

节点自身定位是无线传感器网络应用的支撑技术之一。将分治法运用到无线传感器网络节点自身定位问题中,研究了锚节点位置关系对节点定位的影响,设计了基于分治求精的无线传感器网络节点定位算法(divide and conquer and refinement method based localization algorithm, DRBLA)。DRBLA采用先分而治之、再整体求精的思想,根据锚节点位置关系对定位的影响,有效筛选锚节点构成组合分别对未知节点初步定位,随后加权求精得出最终定位结果。DRBLA不需要额外添加硬件,通信量小且容易实现。仿真结果显示,相对于传统基于测距的定位算法,DRBLA具有明显的优越性,尤其是可以利用较少的锚节点取得较高的定位精度。     

面向用户最大覆盖的多空中基站布局方法

以无人机为平台的空中基站(unmanned aerial vehicle base station, UAV-BS)部署灵活、通视较好,在应急通信场景中具有独特优势,但是UAV-BS位置对通信组网效能具有重要影响,如何优化UAV-BS部署位置,特别是多UAV-BS位置布局是一个关键问题。本文考虑对地面终端用户最大化的覆盖且尽可能降低基站发射功率,提出多UAV-BS定位模型。首先,基于通信区域视线(line-of-sight, LoS)和非视线(non-line-of-sight, NLoS)传输统计特性计算最大覆盖半径及相应UAV-BS定位的高度。在此基础上,将基站水平定位布局视为多圆覆盖问题,构建覆盖用户数最多的非线性约束优化模型,并在保持用户覆盖最大化的前提下,进一步优化各UAV-BS发射功率。然后,基于最小覆盖圆问题和遗传算法对定位模型进行求解,计算具有低阶多项式的时间复杂度。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性,结果表明所提方法能够实现UAV-BS组网3D布局,并能最大化用户覆盖和降低基站功率。     

非均匀拓扑网络中的分布式一致性状态估计算法

分布式一致性状态估计是传感器网络中节点对目标的一种有效的估计融合方法。针对网络非均匀拓扑情况下的一致性状态估计问题,首先,研究了分布式传感器网络一致性状态估计框架,提出了四级功能模型,从信息处理、交互及融合的角度描述了一致性状态估计技术的主要流程;其次,考虑网络非均匀拓扑时一致性收敛速度较慢的情况,根据节点间通信链接的重要性设计了基于动态拓扑信息的自适应权值分配方法,在此基础上提出了基于自适应加权的卡尔曼一致性滤波(adaptive weighted Kalman consensus filter,AW-KCF)算法。仿真结果显示,AW-KCF在非均匀拓扑的稀疏网络中具有较快的一致性收敛速度。     

无线传感器网络节点随机调度算法研究

针对已有的无线传感器网络节点随机调度算法存在的问题,即由于节点是利用产生随机数的方法加入到不同的工作子集,从而导致初始子集中节点分布不均,在概率感知模型下提出了一种基于节点平均度的随机调度算法。该算法利用邻居节点之间的信息传输,使得每个节点的邻居节点尽量均匀分散在不同的子集中。通过随机概率理论分析了概率感知模型下网络覆盖度与节点数之间的关系,解决了新算法的节点配置问题。仿真实验证明了新算法的有效性及分析的正确性。     

传感器网络中基于Voronoi网格的快速覆盖判定算法

覆盖问题是传感器网络研究中的一个基础课题,判定感兴趣的区域是否被一组给定的传感器节点完全覆盖,在监控等传感器网络的许多应用领域中具有重要意义。提出了一种传感器网络中基于Voronoi网格的快速覆盖判定算法VT-RCDA(Voronoi Tessellation based Rapid Coverage Decision Algorithm)。算法首先将感兴趣的区域进行正方形网格剖分,然后采用Voronoi网格模型将复杂的区域覆盖问题转化为简单的顶点覆盖问题。理论分析与仿真实验表明,与已有算法相比,新算法具有较好的覆盖判定正确率,较低的计算复杂度,且针对具有n个节点的传感器网络,能在O(nlogn)的时间开销内快速判断出任意给定感兴趣区域能否被这n个传感器节点覆盖。     

Impact of small-world topologies on broadcasting for wireless sensor networks

Broadcasting is an important operation and been widely used in wireless sensor networks (WSNs). These networks are power constrained as nodes operate with limited battery power. Wireless sensor networks are spatial graphs that have much more clustered and much high path-length characteristics. After considering energy-efficient broadcasting in such networks, by combining the small-world characteristic of WSNs and the properties of ant algorithm to quickly identify an optimal path, small-world power-aware broadcast algorithm is introduced and evaluated. Given different densities of network, simulation results show that our algorithm significantly improves life of networks and also reduces communication distances and power consumption.     

基于改进PSO算法的传感器网络覆盖优化

当无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)采用概率覆盖模型时,难以采用几何方法进行网络覆盖率的优化。针对这一问题,通过提出一种改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,有效提高了WSN网络的覆盖率。首先对粒子越界处理的方法进行推了广,提高了其适用范围;其次,针对PSO算法容易陷入局部最优解的问题,通过对粒子探索能力进行增强,提出了一种探索能力增强型PSO(explorative capability enhancement PSO,ECE-PSO)算法,有效改善了种群陷入局部最优解的缺点。基于概率覆盖模型的WSN覆盖优化的仿真验证表明,ECE-PSO算法显著提高了解的质量,有效改善了算法收敛于局部最优解的缺点,且ECE-PSO算法具有较强的稳定性。     

无线传感器网络目标跟踪平台协同调度的实现

目标跟踪是无线传感器网络的一个重要应用。为了验证和测试算法性能,缩小理论与实际的差距,必须构建相应的物理平台。介绍了所构建的无线传感器网络目标跟踪平台,其硬件包含超声波传感器、被动红外传感器和Micaz节点组成的无线传感器网络,而软件包括上层监控系统及下层节点嵌入式程序。针对节点资源十分有限的情况,提出了一种基于最小均方估计误差的目标跟踪协同调度算法,并在物理平台上成功实现,实验表明该平台能有效地跟踪无线传感器网络内的移动目标,并在保证跟踪精度和跟踪实时性的同时,采用了双重唤醒/休眠机制来延长网络寿命。