无线传感器网络多重覆盖算法

针对区域覆盖中存在多个不同覆盖质量需求的目标覆盖的混合覆盖问题,提出了一种满足多个目标不同覆盖质量需求且兼顾区域覆盖的多重覆盖算法（WMCA）．该算法在覆盖有效的虚拟力算法（CEVFA）的基础上,假设被监测目标对节点有引力作用,建立了节点和被监测目标之间的联系,打破了传统的目标覆盖中指定节点覆盖特定目标的局限性;同时,弥补了现有以VFA为主的区域覆盖方法中,仅能提供区域覆盖或者目标覆盖而没有将二者综合考虑的不足．不同节点密度下的仿真结果表明：WMCA在满足特殊热点目标监测的前提下,最大限度地兼顾了网络的区域覆盖质量;相对于随机部署,其平均覆盖质量提高达15．99％,有效地利用了网络资源．     

无线传感器网络多重覆盖成簇算法

在传统的无线传感器网络簇生成算法中,簇首的选择没有考虑其剩余能量,也没有分析簇首为簇内节点提供数据转发服务存在服务失败的问题,为此提出了一个新的无线传感器网络簇生成算法———多重覆盖成簇算法,该算法以待选簇首节点的剩余能量和节点初始能量的比值作为簇首服务的失败率,在此基础上算法选择的簇首通过对关键节点进行多重覆盖,以保障关键节点数据的可靠传输.最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和正确性.     

无线传感器网络的连通与覆盖

由于无线传感器网络的节点是随机放置的，网络的节点数目、节点通讯半径和探测半径与网络的连通性和探测覆盖率之间有着密切的联系．为此，研究了无线传感器网络一个固定区域内连通性问题和探测覆盖率问题．连通性问题采用计算机模拟随机抛撒节点进行连通度测试的方法，给出了节点数、通讯半径和连通概率关系曲线；探测覆盖率问题采用概率模型求解的方法，给出了节点数、探测半径和探测覆盖率之间的公式．以此为基础，给出无线传感器网络节点通讯半径、探测半径和传感器节点数目的设计原则．     

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...     

基于能量预测的无线传感器网络节点覆盖调度算法

针对无线传感器网络中存在的热区问题,采用非均匀部署方案,并在此基础上提出基于能量预测的无线传感嚣网络节点覆盖调度算法.并对算法进行了仿真实验和性能分析.结果表明该算法可以延长的网络生命周期并在较长的时间里保持较高的网络覆盖率,能够达到网络内大多数节点能耗均衡的设计目标.     

无线传感器网络多目标关联覆盖

针对多目标网络覆盖中传感器节点和目标的关联关系,依据数据挖掘中的关联规则挖掘技术,设计了多目标关联覆盖算法MTACA．考虑到能量的有效性,利用关联规则挖掘方法动态地确定目标集合和传感器节点集合,通过节点集合工作状态的转换完成目标的完全覆盖,延长了网络使用寿命．同时,改进了适应区域覆盖的PEAS算法,使其适应多目标覆盖的应用．通过仿真对MTACA和改进的PEAS算法进行了性能分析．结果表明：MTACA算法和改进的PEAS算法在目标完全覆盖能力和网络使用寿命上明显优于随机部署网络;MTACA算法在目标完全覆盖能力、网络使用寿命、网络剩余能量以及节点间能量消耗均匀性上明显优于改进PEAS算法．     

无线传感器网络中覆盖区划分的研究

提出了一种基于确定性覆盖的覆盖区划分方法,解决了一个确定的区域需要用多少个活动节点覆盖及覆盖区如何划分的问题.首先把节点覆盖区抽象为几何学中的圆.然后在保证网络一定连通性的约束条件下,通过动态规划的方法优化网络覆盖区数量和覆盖半径,使网络内所有覆盖区的半径累加和最小,剔除冗余的节点降低网络的覆盖成本.最后,对网络的抗毁性进行了分析,验证了本文的网络覆盖划分方法是有效的.     

基于遗传算法的无线传感器网络最小覆盖集算法

降低能耗以延长网络生存时间是无线传感器网络设计中的一个研究热点.提出一种利用遗传算法实现的"密度控制"策略.该策略利用无线传感器工作节点的最小节点子集(最小覆盖集),达到覆盖整个传感器网络区域的目的.所提出的算法能够较好地调和无线传感器网络寿命和网络覆盖率之间的矛盾,仿真实验证明了算法的有效性.     

无线传感器网络中一种基于节点序列的覆盖算法

针对覆盖问题是无线传感器网络中的一个基本问题.不同的应用场景对网络的覆盖度有不同的要求,提出一种基于节点序列的覆盖算法(CNS)来判断网络的覆盖情况、消除覆盖漏洞.算法首先讨论如何判断网络1度覆盖情况,然后通过调整距离覆盖漏洞最近的传感器节点的感应半径来动态提高网络的1度覆盖率.同时,还对CNS算法进行扩展,用来解决多度覆盖问题.模拟结果表明:CNS算法在性能上要比现有覆盖算法优越.     

无线传感器网络层次路由协议分析

无线传感器网络是信息感知和采集的一场革命，目前已引起了学术界和工业界的高度重视。作为一个全新的研究领域，许多研究结果还处于起步阶段。本文探讨了传感器网络与ad hoe网络的不同之处，介绍了三种层次路由协议，并对其进行了分析讨论。     

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.     

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.     

无线传感器网络关键区域覆盖优化算法

针对无线传感器网络中的关键区域覆盖NP完全问题,提出了一种启发式的关键区域覆盖优化算法CACOA.该算法对关键区域格点与一般区域格点,分配不同的权值创建感知区域图和终端集合,并以迭代合并方式创建加权节点Steiner树,进而形成具有最少数量的格点集合,并以格点集合中优化的格点位置来构建覆盖关键区域的传感器放置方法.理论分析证明了提出的CACOA算法一定能完全覆盖关键区域并形成一个有效的无线传感器网络,且算法的复杂度为O(n4).详细的仿真实验及与现有覆盖机制NPCC的比较表明,提出的覆盖优化算法CACOA在关键区域格点数、感知范围、发送范围和关键区域格点选择分布概率变化时放置的传感器数量明显少于NPCC覆盖机制.     

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.     

无线传感器网络中任务调度算法的研究

近几年,无线传感器网络能够实时监测和传输环境数据信息变得日益重要,尤其在民用和军事领域得到很广泛的应用.无线传感器网络具有传统网络无可比拟的优势,每个传感器节点用来感知周围环境事件和采集数据,并将采集的数据通过一跳或者多跳路由传给簇头节点或者接收器节点,然后发送到基站或数据中心进行处理.假定每个节点对信息的处理看作是一个任务,考虑节点能量限制,节点采用唤醒/休眠机制,在唤醒期间确保节点任务完成,簇头节点能够调度处理多个传感器节点的任务.文中解决的问题:在满足多个传感器节点任务处理的截止期失效前,簇头节点如何合理的调度任务,提出了改进的 RM(rate-monotonic) 调度算法和动态的抢占式最早截止期优先任务调度算法 (Preemptive Earliest Deadline First Algorithm,PEDFA).通过具体任务实例说明算法的实现过程,结果表明该算法运行简单,能够很好减少节点任务的延迟时间,实现节点任务的合理调度.     

三维环境下无线传感器网络的部署覆盖方法

针对三维传感器网络中节点的最优部署问题, 提出一种三维曲面上目标点的部署策略, 通过引用差分进化(DE)算法优化传感器节点的位置坐标, 提高了网络节点的部署效率, 并用最少的传感器节点实现对曲面上目标点的全覆盖, 解决了三维空间中传感器节点在监测目标过程中存在的三维感知盲区问题. 仿真实验验证了DE算法在解决三维空间覆盖问题的可行性, 表明DE算法具有一定的容错性, 并可有效提高网络节点的部署效率.     

无线传感器网络中基于划分的二维轮廓监控算法

针对传统数据库领域的轮廓查询算法无法直接移植到无线传感器网络领域问题,提出了一种基于划分的二维轮廓监控算法(P2S).P2S算法利用轮廓查询的特点将二维平面进行划分,为每个传感器节点分配一个矩形区域作为过滤器来减少网络中的数据传输,达到降低节点的能量消耗的目的.实验结果表明,P2S算法可以过滤传感器节点的大量不必要的数据,有效地减少了节点向基站发送的消息数量,使得节点有限的电能得到更加合理的利用,从而极大地延长了无线传感器网络的使用寿命.     

一种能量有效的无线传感器网络信息收集协议

研究了无线传感器网络覆盖和路由相结合问题,提出了覆盖和能量有效（coverage and energy efficient,CEE）的任务分配策略．CEE的基本思想是：对于覆盖重要的节点完成感知任务,对于覆盖不重要的节点完成数据转发任务．基于CEE设计了基于栅格的覆盖和能量有效（grid-based coverage and energy efficient,GCEE）信息收集协议．采用NS2仿真工具,分析了GCEE各个参数对网络能量有效性以及覆盖性能的影响．     

无线传感器网络基于能量估计自适应算法SESP

无线传感器网络节点自身携带的能量有限,为了延长节点的使用寿命,在研究无线传感器网络节点能量消耗的基础上,提出一种基于同设备同参数能量估计的自适应算法SESP.SESP算法选择簇首时,不需发起通信以获知簇内其他节点的剩余能量,减少了簇内的通讯量,同时也简化了节点能量估计的计算复杂度,从而降低节点的能量,延长无线传感器网络的生命周期.