非连通无线传感器网络的最少传感器节点部署

传感器节点的部署包括连通网络和非连通网络2种情况. 为了最小化网络部署开销,对非连通网络的传感器节点部署问题进行了研究,建立了整数线性规划模型,并证明该问题为NP complete问题. 为找到该问题的近似最优解,通过理论分析确定了传感器节点的候选部署区域,提出了一种启发式的传感器节点贪婪部署算法,迭代地将传感器节点部署到覆盖目标点数最多的候选部署区域,直到覆盖所有目标点. 通过仿真实验将所提出的贪婪部署算法和现有的遗传算法以及问题模型的最优解进行了比较,验证了算法的有效性.     

一种改进的无线传感器网络三维K覆盖控制方法

针对三维无线传感器网络最坏情况覆盖问题,提出一种基于概率和网络最坏情况覆盖的三维传感器网络节点K覆盖方法,该方法先对三维待监测区域以网格划分,然后将前K(K为覆盖度)个传感器节点放置在网格点后,分别求取这K个节点的最大突破路径,在路径的公共点上依次放置传感器节点,直到每个网格点以预设的概率达到K覆盖为止.该方法能够减少网络资源.仿真表明,该方法与原基于概率的K覆盖方法比较,能用较少的节点满足相同的覆盖度.     

基于有向感知模型的无线传感器网络节点部署

针对随机部署的有向传感器节点,建立基于有向传感器节点的感知概率模型.采用分布式算法,通过节点间的联合感知概率移动有向传感器节点,提高待监测区域内目标点被感知到的概率.本文提出可移动的节点部署算法,该算法使用较少的节点实现对目标区域的合理覆盖,并提高总体覆盖效果.仿真结果表明,该算法有效地减少了有向传感器节点的使用,同时保证了较好的覆盖效果.     

二进制无线传感器网络目标定位的解析算法

对于二进制传感器网络目标定位跟踪问题时,最常用的直线拟和算法是基于传感器位置的统计信息进行计算,需要目标通过的一定数量传感器才能给出较精确的解.提出了一种利用传感器位置信息和目标穿过传感器探测区域的时间信息的解析算法.该算法能够在目标穿过2个传感器时给出4组解供选择,在目标经过3个或4个传感器时,能够给出最终解的判定.文中对该算法进行了仿真验证,表明相对于目前最常用线性拟和算法,具有对目标经过的传感器数量要求低、解算精度高等优点.     

基于反导预警的多传感器情报运用仿真平台设计

针对反导预警作战问题研究难以完全依托实战演习开展的特殊性,提出采用作战仿真技术分析反导预警情报运用问题.为解决多传感器情报运用仿真中空天目标运动状态仿真、多传感器目标探测仿真和多源情报综合处理等问题,设计了多传感器情报运用仿真平台,对多级助推弹道导弹弹道仿真模型、预警卫星探测仿真模型和情报综合印证仿真模型等平台实现的关键模型进行了研究.仿真平台的典型应用表明,平台提供的可视化的多传感器探测和情报融合仿真,可实现反导预警情报流程和多源情报处理算法的验证,为反导预警需求论证、情报运用等研究提供了支持.     

带状传感器网络节点分布式自部署算法DSDA-VC设计

带状传感器网络的发展源于无线传感器网络的发展,从广义上来说是一类特殊形态的传感器网络,在许多重要领域均具有极其广泛的应用需求和前景.针对带状网区域内节点的有效覆盖问题,对节点的覆盖进行了定量的数学建模分析,设计了基于Voronoi细胞单元的节点分布式自部署算法DSDA-VC.该算法可以有效提高带状网节点的部署覆盖度,经仿真验证,对于较高密度覆盖的带状网络,覆盖率可提高10%以上.基于该研究成果,完成了在某山区的带状网的设计和实际测试验证工作.     

一种面向微网监测的传感器协作覆盖算法

提出一种微网中的传感器协作覆盖算法。该算法在不同的时间片周期通过连通的协作覆盖集的构造和调度两个步骤实现整个传感器网络节点能源的高效利用,延长传感器网络的生命周期。仿真实验表明,提出的协作覆盖算法能够以较高的效率明显地延长传感器网络的生命周期。     

视频传感器网络中移动目标k覆盖优化算法

k覆盖问题作为视频传感器网络中的一个研究热点,引起了许多研究者的关注.针对视频传感器网络中的移动目标k级覆盖问题,结合概率预测思想,充分考虑非匀速移动目标的运动特性和下一时刻目标有可能达到的位置,建立了一种移动目标覆盖概率评估模型,提高了k覆盖的概率.同时,提出了新的基于预测的分布式k覆盖优化算法,传感器节点在通信范围内交换覆盖信息并进行决策.最后通过一系列仿真实验,实验结果验证了该算法和模型的有效性和可行性.     

多传感器交叉提示技术在目标检测中的应用

针对多传感器交叉提示技术在目标检测中的应用问题展开研究,将交叉提示分为"信息提示"和"任务提示"2种类型,建立以"信息提示"为基础的传感器效能模型以及目标检测概率计算模型、传感器资源能耗计算模型,为求解"任务提示"中的传感器——目标分配方案问题,设计基于博弈论的多传感器交叉提示分布式算法,该算法中,传感器博弈策略的更新以最优反应动态为原则,随后从理论上分析了算法的收敛性和有效性.仿真实验表明,与合同网算法、拍卖算法等分布式算法相比,该算法具有较快的计算速度,与粒子群算法等集中式算法相比,该算法具有较好的求解质量,充分说明了该算法的有效性、先进性.     

基于神经网络的网络传感器火灾报警系统

利用网络化多传感器技术设计了数据融合模块,基于神经网络BP算法良好的非线性映射能力．对温度传感器、烟雾传感器和一氧化碳传感器同时探测的数据进行智能化融合处理。结果表明：该火灾报警系统能准确地识别火灾信号,明显减少了误报和漏报率。     

基于概率覆盖模型的无线传感器网络密度控制算法

密度控制是一种常用的提高大规模无线传感器网络生命周期的方法,目前的密度控制算法大多基于0～1覆盖模型,而在实际的应用环境中概率覆盖模型能够更准确地定义网络覆盖能力. 所提出的一种基于概率覆盖模型的密度控制算法,能够在保证足够的网络覆盖能力的前提下,关闭掉冗余节点,减少网络的总能量消耗.     

基于遗传优化策略的传感器配置算法

传感器配置是传感器网络研究的核心问题之一.传感器网络配置可以有效布置传感器网络节点、合理覆盖感知数据区域、延长感知区域传感器网络的运行周期,既能够准确地采集感知区域的数据信息,又能够充分管理传感器网络资源.本文提出了在传感区域中一个有效的基于遗传算法策略的的传感器配置算法,算法目标在于优化传感器数量并且确定它们的位置以支持分布式传感器网络.实验结果表明这种算法非常有效.     

损伤检测中的传感器优化布置方法研究

探讨了2种基于数据信息最大化准则的传统传感器优化布置方法:基于Fisher信息阵行列式值最大的有效独立法(EFI)和基于模态应变能最大的运动能量法(KEM)。针对它们的不足提出一种新的传感器优化布置方法——有效独立-驱动点残差法(EFI-DPR)。运用均方差最小准则、抗噪性能最好准则和模态保证准则来评价各种优化布置方法的优劣。数值分析表明:有效独立-驱动点残差法是3种优化方法中最好的方法。     

传感器网络中的栅栏覆盖问题

覆盖问题是传感器网络中的基础性问题,着重研究了一类特殊的覆盖问题——栅栏覆盖问题。从栅栏问题的定义出发,基于对最大支撑路径的分析和实验,得出了增量式传感器布局的启发式规则,这些规则可以用来分析和完善已有布局中存在的弱点或漏洞。仿真实验证明了这些规则的有效性。     

无线传感器网络一维区域随机覆盖研究

研究了一维区域上的无线传感器网络覆盖问题,首先提出了一维区域上的传感器节点随机覆盖模型并给出了节点覆盖概率计算公式;其次研究了一维区域上的传感器节点发射半径的确定方法,理论证明了传感器节点发射半径应大于或等于2倍感知半径;最后讨论了一维区域覆盖数计算方法.仿真实验表明节点感知半径是影响节点覆盖率和覆盖数的主要参数.论文的研究结果可作为一维区域上传感器网络设计的技术参考.     

传感器布置及结构损伤识别的优化方法

假设测试噪音空间非均匀分布的情况,研究了传感器最优布置问题,提出了针对结构损伤识别的传感器最优布置方法。基于结构损伤演化过程的物理特征,将结构损伤识别问题等价为一个优化问题进行求解,通过采用同步优化策略,避免了结构动力特征方程的求解和动力参数灵敏度的计算。算例分析表明,根据传感器布置方案获得的测试数据以及同步优化模式,能够准确高效地得到存在噪音下的结构损伤位置和损伤程度等损伤识别结果。     

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。     

基于三维传感器网络的覆盖算法的研究

该文用MATLAB软件模拟三维传感区域,随机均匀放置传感器节点并拟合移动目标点的路径,使目标运动到任何位置时都能有效地被锚节点覆盖,为了提高目标的覆盖效率,从实际应用出发,设计了一种优化后的虚拟力算法,对网络中的每个节点引入排斥力、引力、边界约束力3种力的形式,使密集的节点分散均匀,同时引入节点间距离的阈值、边界节点与边界距离的阈值来实现对感兴趣区域的最大覆盖,并用仿真验证算法有效性。     

SVD Approach for Actuator and Sensor Placement in Active Vibration Control of Large Cable Net Structures

The actuator and sensor placement problem for active vibration control of large cable net structures is investigated in this paper. Since the structures exhibit closely spaced modes in the range of low frequencies, the number of modes to be considered is quite large after modal truncation, while only a limited number of actuators and sensors are to be placed. This makes it hard to determine the actuator and sensor locations with the existing placement methods in the literature such as the methods based on the controllability/observability grammian. To deal with this issue, an actuator and sensor placement method based on singular value decompositions (SVD) of the input and output matrices is proposed, which guarantees the modal controllability and observability of the system. The effectiveness of the SVD based method is verified through numerical simulations in which comparisons are conducted between randomly-chosen locations and the optimal ones obtained by a genetic algorithm.