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面向目标覆盖的无线传感器网络确定性部署方法 总被引：6，自引：0，他引：6
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. 相似文献
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传统无线传感器网络(WSN)的安全研究主要集中在提高系统的抗入侵能力上,却很少涉及系统被入侵或失效后如何继续对外提供服务的问题,为此引入自愈技术的思想,构建了一种WSN基站生存模型.通过监测系统性能来预测系统失效点,及时执行自愈操作,从而在攻击、失效发生后,使系统仍能继续提供服务.此外,使用半马尔科夫过程来描述模型,并通过分析模型稳定健康状态的概率,发现系统受损状态的检测率是提高模型生存性的关键参数.仿真结果显示,系统检测率与失效率之间呈反向变化关系,通过自愈技术提高检测率并及时进行自愈恢复,可显著降低系统失效率,提高系统的生存性. 相似文献