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．     

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．     

无线传感器网络中覆盖问题的典型理论与算法

覆盖控制作为无线传感器网络中的一个基本问题,反映了网络所能提供的"感知"服务质量,可以使无线传感器网络的空间资源得到优化分配,进而更好地完成环境感知、信息获取和有效传输的任务。立足于无线传感器网络的覆盖控制问题,本文着重讨论了一些典型的无线传感器网络覆盖控制算法与协议,最后进行了各种算法的比较性总结,深入分析了目前无线传感器网络覆盖控制亟待解决的问题,并展望了其未来的发展方向。     

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.     

面向目标覆盖的无线传感器网络确定性部署方法

针对无线传感器网络中随机部署节点集划分法不能保证离散目标点优化部署的问题,利用目标点最多层交叠域及遗传算法设计了一种面向目标覆盖的最优确定性部署方法.该方法通过目标点最多层交叠域寻找监测目标点集的传感器节点候选位置,基于候选位置点并利用遗传算法找出实现目标监测的最少节点数及节点位置.所提算法中候选位置点的选取简化了遗传算法中的编码工作,且与适应度函数相结合加速了算法的收敛,而遗传算法提供了最佳位置点的寻求方式.仿真试验表明,所提方法在满足用户感知需求的基础上具有较少的部署节点数,通常被控制在目标点个数的30%以内,极大地降低了网络部署成本,实现了无线传感器网络空间资源的优化分配.     

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.     

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...     

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.     

水下无线传感器网络节点覆盖及其自定位

节点自定位技术是水下无线传感器网络应用的关键技术之一,较高的覆盖概率能够提高节点自定位的精度。节点定位精度受到很多因素的影响,本文通过采用感知概率模型模拟传感节点测量概率分布模型,再对覆盖概率较高的传感器节点进行定位误差迭代,最后采用遗传算法对定位误差进行优化。仿真结果表明,覆盖概率受感知半径和迭代次数影响,定位误差受信标节点密度影响,采用遗传算法的优化能够实现水下传感器节点的自定位精度。     

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．     

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空洞,并利用移动节点对其进行修复;在移动节点数量有限的情况下,以较小的平均移动距离提高了网络覆盖率。     

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RSSI的无线传感器网络环境参数分析与修正方案

定位技术是无线传感器网络数据采集的基础服务,而定位精度的高低在很大程度上取决于距离测量的精度.基于RSSI(接收信号强度)测距技术无须添加任何硬件设施、用较少的通信开销和较低的实现复杂度,十分适应于能量受限的无线传感器网络.通过对RSSI测距模型进行分析,并提出一种针对室内环境的参数修正方案.通过自行研发的传感器节点Ubicell上进行验证分析,实验表明,采用环境参数修正方案后,明显提高了测距的精度.     

无线传感网络可信信息覆盖泰森多边形区域划分算法研究

针对无线传感网络区域划分问题,基于可信信息覆盖模型,设计了一种新的面向可信信息覆盖的泰森多边形区域划分算法。首先,该算法利用节点间的协作感知,通过节点聚类形成节点协作感知盘;然后基于可信信息覆盖模型计算各重建点的权值;最后利用权重泰森多边形图理论设计基于该模型的泰森多边形区域划分算法。仿真实验结果表明,该算法与传统圆盘模型下的泰森多边形法相比较,在相同数量节点下划分的泰森多边形区域数量更少,并且有着更高的覆盖率。     

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%。     

基于QGA的无线多媒体传感器网络覆盖增强算法

对无线多媒体传感器网络(Wireless Multimedia Sensor Networks,WMSNs)中的覆盖问题进行了研究.由于网络环境和部署方式的限制,部署WMSNs时很难将数量众多的传感器节点放到适合的位置上,从而会导致大量监测重叠与监控盲区的出现.因此,在部署完网络后,通常需要进行一定的覆盖增强处理以提高网络的监控质量.文中对此进行了研究,并基于有向感知模型,提出了一种覆盖增强算法QGACE.QGACE同时对节点的位置与主感知方向进行调整,并引入了量子遗传算法来来进行计算处理.仿真试验表明,QGACE算法能够有效地提高网络的覆盖率.     

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%.