无线传感器网络中能量均衡参数可控覆盖算法

针对目标节点进行k度覆盖的过程中会出现大量数据冗余迫使网络出现拥塞并导致网络通信能力和覆盖能力降低、网络能量快速消耗等问题,提出了一种能量均衡参数可控的覆盖算法(energy balance parameters-controlled coverage,EBPCC)。该算法利用节点之间的位置关系构造出覆盖网络模型,通过分析网络模型给出监测区域内节点覆盖期望值及对整个监测区域覆盖所需最少节点数的求解过程;在能耗方面给出了工作节点和邻居节点之间的能量转换函数比例关系,利用函数比例关系完成低能量节点的调度,进而达到全网能量平衡。实验结果表明:该算法不仅可以提高网络覆盖质量,还可以有效抑制网络节点能量快速消耗,在相同的监测环境下,该算法的网络生存周期比能量有效的目标覆盖ETCA算法延长了12.91%,覆盖率比事件概率驱动机制EPDM算法提高了7.06%。     

混合无线传感器网络覆盖空洞修复策略

针对混合无线传感器网络中的覆盖空洞问题,提出了考虑能量的基于移动节点的无线传感器网络覆盖空洞修复策略。采用概率感知模型建立联合探测概率密度函数,通过探测概率和剩余能量评价网络状态,从而确定覆盖空洞。提出了节点虚拟移动的空洞修复方法,在得到每个空洞位置后放置一个虚拟节点直至计算结束后调整移动节点位置,节约了移动节点能量。仿真结果表明:该方法可以有效探测并利用移动节点修复覆盖空洞,消耗较小的网络能量,提高了网络覆盖率和网络生存时间。     

基于协同进化粒子群算法的无线传感器网络节能优化覆盖算法

针对当前无线传感器网络覆盖算法存在能耗较高、节点大量冗余的缺陷,提出一种基于协同进化粒子群算法的WSN节能优化覆盖算法.以WSN的网络覆盖率、剩余能量和冗余程度为优化目标,建立粒子群优化模型.采用遗传算法的交叉变异算子,加强算法寻优能力.仿真结果表明,新的算法在提高能量利用效率的同时维护了良好的网络覆盖率,有效延长了网络生命周期,达到了节能优化覆盖的目标.     

最大化网络有效寿命的传感器网络覆盖保持协议

为了保证监测区域覆盖质量,同时延长无线传感器网络有效寿命,构建了一种不需要地理位置信息的异构传感器网络冗余节点决策模型,由此提出了一种最大化网络有效寿命的异构传感器网络覆盖保持协议--ULMPCC.根据节点剩余能量状况,关闭剩余能量相对较少的所有冗余节点,保留最少的工作节点,从而实现了分布式协作节点调度.基于剩余能量的选举策略有效地平衡网络中的能量消耗,最大化了网络的有效寿命.仿真实验表明,UMLPCC能调度最少的工作节点,保证应用要求的覆盖质量,当期望的覆盖质量大于90%时,获得的覆盖质量与期望的覆盖质量的误差小于1%.     

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...     

一种基于群智能仿生优化的WSNs节点调度方法

为了解决物联网感知层无线传感器网络(WSNs)的节点调度问题,使网络能量总消耗最小化、网络生存周期最大化和网络性能最优化,该文将问题转化为一个约束条件下的组合优化问题,利用元启发式蝙蝠算法在求解复杂组合优化问题中参数设置少、快速收敛等优点,提出一种非均匀条件下的基于蝙蝠算法的WSNs节点调度算法。仿真对比和结果分析表明,在无线传感器网络节点调度过程中,蝙蝠算法效率最高,能耗最低,时延最短,可靠性好。与人工免疫算法和粒子群算法相比,该方法的网络节点平均能耗分别降低10.8%和3.5%。     

基于深度Q学习的无线传感器网络目标覆盖问题算法

针对求解无线传感器网络目标覆盖问题过程中存在的节点激活策略机理不明确、可行解集存在冗余等问题,提出一种基于深度Q学习的目标覆盖算法,学习无线传感器网络中节点的调度策略.首先,算法将构建可行解集抽象成Markov决策过程,智能体根据网络环境选择被激活的传感器节点作为离散动作;其次,奖励函数从激活节点的覆盖能力和自身剩余能量考虑,评价智能体选择动作的优劣.仿真实验结果表明,该算法在不同规模的网络环境下均有效,网络生命周期均优于3种贪婪算法、最大寿命覆盖率算法和自适应学习自动机算法.     

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     

无线传感器网络中基于距离的簇头选择优化研究

基于集群路由协议的核心实际上是簇头(CH)选择的过程,该过程要求能量消耗能够均匀分布在每个传感器节点上,以求延长传感器网络的生命周期.提出了一种新的分布式簇头选择算法(LEACH-DS),将从传感器到基站的距离作为关键参数考虑其中,以最优地均衡消耗在每个传感器上的能量.仿真结果表明,对比原LEACH算法,新算法的网络生存周期要比原LEACH的网络生存周期有效提高10 %,尤其是在节点到基站距离较远情况下,有更好的实际和应用价值.     

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.     

基于数据压缩的无线传感器网络分簇路由算法

针对LEACH协议、HEED协议和TEEN协议在传输数据过程中消耗过多节点能量的问题,提出了对相关数据进行时空压缩的算法,推导了簇首选择和数据压缩的算法表达式.理论分析和仿真结果表明,与LEACH、HEED协议、EABGC算法相比,数据压缩算法可以有效减少WSN冗余数据传输和节点能耗,在相同的生存期内存活的节点数多,节点能量利用率有所提高,进而达到延长传感器网络生存周期的目的.     

基于遗传算法的WSNs节能覆盖方案

针对环境监测中无线传感器网络(WSNs)协议设计没有考虑网络的覆盖和连通特性以及网络中存在着大量冗余节点的问题,把拓扑控制思想引入到节能覆盖研究中,建立感知半径之和最小的数学模型,并用遗传算法求解该模型,得到最优覆盖解.在此最优覆盖拓扑上利用韦尔奇.鲍威尔着色法研究了通信及信道分配的问题,并建立了覆盖方案的能耗模型,使用网络仿真器J-Sim对算法进行能耗分析和仿真实验.结果表明该方案不仅可以节约20%能量,而且达到了99.7%的覆盖率,通信信道的干扰也降低了约50%.     

基于遗传算法的无线传感器网络优化覆盖研究

在无线传感器网络应用的研究过程中,我们发现无线传感网络是存在一些影响生存周期的问题的,例如节点的能量受限、能耗浪费问题,节点可能被高度冗余的部署在同一个区域内的问题,节点的路由算法问题等,这些问题会使得无线传感器网络使用的时限变得比较短。近年来,遗传算法在各种研究中的使用频率不断增加,运用于无线传感器网络覆盖中的各种研究也是越来越多,相关的研究成果也逐渐增多。所以本文就遗传算法在无线传感器网络覆盖中的仿真研究进行了阐述和总结,并对其未来的发展趋势进行展望。     

混沌逃逸粒子群优化算法在WSN覆盖优化中的应用

为了寻找最优的无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)覆盖优化算法,保持整个网络能量的平衡,提高无线传感器网络覆盖率,在基本粒子群优化算法的基础上,提出一种基于混沌逃逸粒子群优化算法(chaotic escape particle swarm optimization,ECPSO)的WSN节点覆盖优化方法。ECPSO算法以覆盖率为优化目标,建立WSN覆盖优化数学模型来描述节点覆盖问题,利用混沌逃逸粒子群算法对数学模型进行求解,实现节点覆盖优化。仿真结果表明,ECPSO算法加快了WSN覆盖优化速度,节点分布更加均匀,提高了传感器节点的覆盖率,是一种高效的WSN节点覆盖算法。     

能量有效的无线传感器网络覆盖成簇协议

为延长网络的生存周期并保证高质量区域覆盖,在没有位置信息的情况下,提出了一种与位置无关能量有效的传感器网络覆盖成簇协议EELICC.在EELICC协议中,节点根据自身剩余能量和其邻节点的能量分布竞选簇头.对成簇时产生的孤点的处理进行了优化.簇头间以多跳方式将收集到的数据发送到基站.协议还提出了一种簇内调度方法,基于分层成簇的思想,在簇内构建能保证高质量覆盖的工作节点集.实验证明,与协议EECTS相比,EELICC协议可以提供高质量的网络覆盖并有效延长网络的生存周期.     

无线传感器网络覆盖漏洞修补策略研究

为避免静态无线传感器网络中常出现的覆盖漏洞对网络性能的影响,提出了一种覆盖漏洞修补策略。该算法首先根据估算的覆盖漏洞面积大小将覆盖漏洞分类成无需修补的覆盖漏洞、仅需一个节点修补的覆盖漏洞和需多个节点修补的覆盖漏洞;然后针对需要修补的2种覆盖漏洞分别提出了最小覆盖圆修补算法和蜂窝生长修补算法;最后,利用小型无人机将增补感知节点放置到算法所求的坐标位置处实现对静态无线传感器网络覆盖漏洞的修补。在仿真结果分析中,在相同仿真环境下将该算法与其他经典算法进行了对比分析,结果表明该算法的修补覆盖率较经典算法提升了约10%,所需节点数也减少约20个。同时针对设定的某一实际环境进行了仿真实验,其修补之后的覆盖率达到了96.578 5%。     

一种面向三维感知的多媒体传感器网络覆盖增强算法

现存的多媒体传感器网络优化算法,都存在着容易陷入局部最优解的问题.布谷鸟算法利用长距离的搜索可以有效地跳出局部最优解,基于多媒体传感器网络三维感知模型,提出了改进布谷鸟搜索的覆盖增强算法,该算法通过引入精英机制、多维度优化和学习反馈策略来优化多媒体传感器节点的旋转角度以降低覆盖重叠,优化网络覆盖,这是首次利用改进布谷鸟搜索算法来优化网络覆盖.最后,利用仿真实验证明了该算法可以快速有效地优化网络覆盖.     

无线传感网络中空间失效模式下的数据存储恢复算法

针对空间失效模式下的数据存储和恢复问题,设计了一种基于数据复制的存储和恢复算法.该算法为每个数据节点分配一个冗余节点,在数据节点失效时可以利用冗余节点中的数据来成功恢复数据,并且使整个过程消耗的代价最小.理论分析和仿真实验表明,同Greedy算法相比,在保证成功恢复的同时,该方法显著降低了网络的整体能耗,从而有效延长了网络的生存周期.     

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.     

无线传感器网络中最优覆盖节点集的求解算法

在传感器节点高密度部署的环境中,如何保证在满足"覆盖要求"的同时,使用的节点数目最小是一个NP完全问题.结合遗传算法在处理集合搜索中的广泛应用,设计了一种基于遗传算法的节点集搜索机制.在保证充分覆盖的前提下,令一部分冗余节点进入低功耗休眠状态,形成最优覆盖节点集.最后进行了算法的性能评价和网络覆盖的仿真实验.结果表明,该算法能以较小的代价完成最优节点集的搜索,有效提高整个网络的生存时间.