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.     

面向客运车站环境监测的WSN覆盖策略

客运车站环境的监测对于保障车站安全运营和为旅客提供舒适出行具有重大意义.基于无线传感器网络(WSN)的客运车站环境监测全覆盖策略,依据被监测区域中已部署的传感器节点对区域进行Voronoi划分,计算Voronoi图中三角形的覆盖比,提出基于Voronoi三角形覆盖比的全覆盖算法,该算法通过逐个添加新的传感器节点修复覆盖空洞.仿真结果表明:所提算法在实现监测区域全覆盖的同时能够有效减小由于大量部署传感器节点所造成的覆盖冗余.     

基于Voronoi算法的无线多媒体传感器网络覆盖控制研究

无线多媒体传感器网络(Wireless Multimedia Senor Networks,WMSNs)的覆盖控制技术是传感器网络研究的关键问题,只有合理的部署传感器节点,才能达到对目标区域的全面监测。Voronoi图具有良好的区域划分性质,可以将监测区域划分成多个小的区域。所以,提出一种基于Voronoi算法的无线多媒体传感器网络的覆盖策略。通过Voronoi图形寻找新增传感器节点的坐标,计算出节点的质心点坐标,调整节点的方向。实现用比较少的节点,获得较高的覆盖率。     

基于Voronoi图的无人机航路改进规划

针对传统B样条插值法在无人机航线优化路径中的不足,基于Voronoi图提出一种新的快速优化航路算法.首先根据最短路径算法在Voronoi图中生成初始路径,然后在路程时长和权重大小最优的情形下,采用该优化算法对路径中构成不可飞夹角的各节点进行更新和替换,生成一条最优路径.该算法解决了因初始路径不合理导致无人机不可飞的情形,同时保证了航路中威胁代价和燃油代价的最优.实验结果表明,该算法满足航路规划的有效性和合理性.     

一种基于voronoi图的WMSNs监测路径算法

针对无线多媒体传感器网络在最差覆盖情况下的路径监测能力,通过Voronoi图与图形搜索算法的结合来实现监测路径的搜索。深入探讨了目标在传感器临界密度下最小覆盖路径的择选情况,从而找到网络的薄弱环节,并针对薄弱环节提出网络覆盖增强策略。算法无须复杂计算,容易实现,仿真实验结果验证了算法的可行性和适用性。     

无线传感网中移动采集节点的路径优化研究

针对具有单一移动采集节点的无线传感网,考虑数据采集的相关因素对移动采集节点路径规划的影响,建立了基于移动采集节点单位时间内采集的数据总量最大化的数据采集路径规划数学模型,并设计了模拟退火算法对该问题进行了求解。实验仿真证明,文中设计的数据采集策略可以大大地提高移动采集节点的数据采集效率,最大化地发挥移动采集节点的功能,减小无线传感网络中静态传感器节点的通信负载,优化网络生存时间。     

基于等分节点法的时延驱动布局算法

提出了一个新的基于等分节点法的时延驱动布局算法．该算法基于对电路时延图的拓扑结构分析,将优化关键路径时延的问题转换成优化关键路径上单元位置的问题,通过建立优化位置单元的队列链表,采用一种新的等分节点法有效地寻找路径上单元的目标位置,从而优化路径上的线网长度,最终达到优化最长路径时延的目的．另外,启发式迭代优化方法很好地统一了以线长优化和路径时延优化为目标的布局算法．对MCNC标准单元测试电路中组合和时序电路的实验结果显示,电路经过时延驱动优化布局后的最大路径时延最多减少了31%．     

Voronoi-BFO水面移动基站路径规划算法

在水面无线传感器网络(surface wireless sensor networks,SWSNs)中,传感器节点布置稀疏,节点间距离大于节点通信距离,移动基站需有效收集节点数据信息。完整收集节点数据,使基站移动路径最短或近似最短是一个关键问题。文章在节点间距离大于节点通信距离的前提下,利用Voronoi图理论生成基站移动候选子路径,并使用细菌觅食优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法求解,以使规划路径最短或近似最短,网络通信能耗降低。结果表明,该方法在不同网络规模情况下均具有最短或近似最短的路径长度,且网络通信能耗低。     

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.     

面向WSN的移动锚节点路径规划算法

针对无线传感器网络中使用移动锚节点辅助未知节点定位问题,提出了一种动态路径规划算法.该算法首先引用相关图论知识,把无线传感器网络看成一个连通的无向图,将传感器节点转化为图的顶点选取虚拟信标节点,通过蚁群算法遍历所选取的节点获得移动路径.并对传统宽度优先搜索算法中节点选取冗余和经典蚁群算法中存在的收敛速度慢等问题提出改进.仿真实验结果表明,改进算法能在保证一定通信覆盖率的情况下减少节点重复遍历以及锚节点的移动距离.     

基于蚁群系统的WSN能量有效路由算法

针对无线传感器网络的能量有效性问题,基于蚁群系统的自适应性及动态寻优能力,以及无线传感器网络的自组织特性,提出一种能量有效的路由算法.为了优化路径概率选择,平衡节点间的能量消耗,将节点剩余能量引入本地启发因子.用路径平均信息素水平、路径节点平均剩余能量和路径长度评价路径质量,并将路径质量引入信息素全局更新.在源节点与Sink间建立多条动态优化传输路径,提高传输的可靠性.仿真结果表明,本算法可以减小延迟,提高能量使用效率,有效地延长无线传感器网络的工作时间.     

一种基于竞争的无线传感器网络低延迟MAC协议

SMAC协议周期性侦听和休眠的低占空比机制大大地降低了无线传感器网络的能耗,但却是以牺牲延迟和吞吐量为代价的。针对SMAC协议虚拟簇间调度不一致而导致的休眠延迟问题,提出并设计了一种低延迟协议LDSMAC,该协议采用全局同步机制使整个网络内的所有节点形成统一调度,保证了全网内的所有节点在相同时间激活,从而解决了数据传输中的转发停顿问题。仿真结果表明,相比于SMAC协议,LDSMAC协议在能耗略有增加的情况下,大大地降低了传输延迟,提高了网络吞吐量。     

基于Voronoi图和量子粒子群算法的无人机航路规划

 无人机(UCAV)是自主控制执行任务的无人驾驶飞机,其航路规划是一类复杂优化问题,因此难以在多项式时间内获取精确解,为此提出了一种基于Voronoi图和量子粒子群(QPSO)算法的UCAV航路规划方法。首先,在综合考虑航路的雷达威胁和燃油耗费的基础上定义了航路规划的代价模型;然后,根据已知的威胁源生成Voronoi图,通过连接起点、Voronoi图中顶点以及终点获得初始规划解集;最后,通过引入柯西变异随机数和扰动对QPSO算法进行改进,以增强其全局寻优能力和收敛速度,并定义了采用此改进的QPSO算法对UCAV进行最终航路规划的具体算法。仿真实验表明,该方法能求解出UCAV航路规划的最优解,且与经典的PSO算法和QPSO算法相比,具有全局寻优能力强和收敛速度快的优点。     

基于距离门限的水声网络自适应路由协议

针对水声传感器网络长时延和高能耗的问题,提出了基于距离门限的自适应路由协议ARBDT (Adaptive Routing Protocol Based on Distance Threshold)。该协议采用单路径逐跳信息传输方式,节省了路由开销;同时根据网络密集程度自适应地调整距离门限,抑制了冗余节点的回应,降低了控制包冲突的概率,使发送节点能快速获取转发节点。仿真结果表明,与SBR（Sector Based Routing）协议相比,ARBDT协议能缩短时延,降低网络能耗,从而获得更好的性能。     

基于RSSI的分层定向扩散路由协议

针对传统的定向扩散路由协议网络中节点耗能大、网络中兴趣消息冗余严重及时延大等不足。本文提出了一种基于RSSI的分层定向扩散路由协议。该协议在兴趣扩散的过程中,将网络中的节点进行分层,实现兴趣消息在层与层间传输,大大减少了兴趣重复传播。与此同时,记录每个节点各传播路径上的RSSI值,这样在找到匹配的数据源节点的同时,就能确定一条最优路径来进行数据的传输。仿真实验结果表明,与传统的定向扩散路由协议相比,该协议减少了参与兴趣扩散的节点数量、降低了节点的平均能耗同时减少了时延,使网络性能得到显著的改善。     

无线传感器骨干网络路由算法

针对当前无线传感器骨干网络路由算法无法平衡能耗和数据传输之间的矛盾, 导致无线传感器骨干网络路由的数据传输时延较大, 无线传感器网络吞吐量较小的不足, 以提高无线传感器网络整体性能为目标, 设计一种新的无线传感器骨干网络路由算法. 首先分析无线传感器网络的工作原理, 并建立相应的路由模型; 然后引入机器学习算法对无线传感器骨干网络路由中的无线传感器节点能量进行实 时预测, 选择能量大的无线传感器节点进行数据传输, 构建能量消耗最小的无线传感器骨干网络路由; 最后与其他无线传感器骨干网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 该算法的无线传感器骨干网络路由能耗较小, 无线传感器网络数据传输可靠性高, 加快了无线 传感器网络数据传输速度, 无线传感器骨干网络路由整体性能明显优于其他对比算法.     

Reducing energy consumption optimization selection of path transmission routing algorithm in opportunistic networks

Opportunistic networks are random networks and do not communicate with each other among respective communication areas.This situation leads to great difficulty in message transfer.This paper proposes a reducing energy consumption optimal selection of path transmission(OSPT) routing algorithm in opportunistic networks.This algorithm designs a dynamic random network topology,creates a dynamic link,and realizes an optimized selected path.This algorithm solves a problem that nodes are unable to deliver messages for a long time in opportunistic networks.According to the simulation experiment,OSPT improves deliver ratio,and reduces energy consumption,cache time and transmission delay compared with the Epidemic Algorithm and Spray and Wait Algorithm in opportunistic networks.     

基于量子遗传算法的WSNs能量均衡路由优化

针对无线传感器网络（WSNs）中传感器节点能量有限,以及单一的传输路径所带来的能量消耗不均衡的问题,引入量子遗传算法对其进行优化。充分利用量子遗传算法高效搜索和全局优化的能力,在综合考虑网络耗能和路径延迟的基础上全局优化路由;并对算法的一些环节如量子比特编码、适应度函数的设计以及量子变异进行了详细的分析与设计。仿真表明：与传统遗传算法相比,量子遗传算法在降低网络能耗,延长网络生命期方面有着优越性．     

无线传感器网络中移动节点的分布优化问题

为了降低无线传感器网络的总体能耗,保证信息的有效采集,针对无线传感器网络节点的分布优化问题进行了研究.给出了无线传感器网络覆盖控制模型的精确数学定义,并利用节点的移动性,提出了一种基于遗传算法的分布优化机制.仿真结果表明,该方法能够在目标区域内以相对较小的代价完成传感器网络节点的分布优化,降低网络的能耗,提高网络的整体覆盖率.     

Coverability of Wireless Sensor Networks

The coverability of Wireless Sensor Networks (WSNs) is essentially a Quality of Service (QoS) problem that measures how well the monitored area is covered by one or more sensor nodes.The coverability of WSNs was examined by combining existing computational geometry techniques such as the Voronoi diagram and Delaunay triangulation with graph theoretical algorithmic techniques.Three new evaluation algorithms,known as CRM (Comprehensive Risk Minimization),TWS (Threshold Weight Shortest path),and CSM (Comprehen...