基于无线传感器网络多栅栏覆盖的目标入侵方向检测研究

目前基于无线传感器网络的目标跟踪技术已经成为研究热点,在网络全覆盖模型下可以实现对目标的有效跟踪。如何通过较少的传感器节点检测出目标运动的轨迹或方向是一个亟待解决的问题。文章通过分析栅栏覆盖网络模型的结构特点,提出一种基于二元传感器节点的多目标入侵方向检测机制。它结合传感器网络覆盖控制算法和目标跟踪算法实现了对入侵者穿越传感器网络覆盖区域的方向性检测。可应用于边境线监控,停机坪监控等特殊区域。仿真实验结果表明该新网络覆盖监控模型,应用较少的传感器节点,实现了目标入侵的方向性检测,同时降低了网络的能量消耗。     

无线传感器网络中基于数据融合的覆盖控制算法

现有的传感器网络覆盖控制研究普遍采用圆盘感知模型,并不能真实刻画传感器的感知特性以及存在背景噪声时的系统检测能力,节点调度后的工作节点数量比实际需要的多,增加了不必要能耗和通信干扰。文章提出了一种分布式覆盖控制算法(DFCCA),采用更接近真实的数据融合感知模型,首先通过理论分析找到三角融合网格(TFM)中最小检测概率点的位置,进而依据覆盖要求和环境参数确定TFM的最优节点间距。DFCCA通过整网的TFM划分完成节点调度,使大量冗余节点进入休眠,同时考虑节点剩余能量来均衡能耗。仿真结果表明,相比基于圆盘感知模型的算法,DFCCA算法可以更大程度关闭网络中的冗余节点,保证覆盖质量和连通,延长网络生存期。     

基于瑞利信道的无线传感网随机k覆盖问题

针对描述密集传感器网络k覆盖问题感知模型的不足,结合传感器节点空间分布的泊松点特征及信道传输特性,采用积分几何集合相交的方法,提出了一种基于瑞利信道的传感器网络节点覆盖测度模型,并推导了网络k覆盖概率及达到k覆盖所需的节点密度. 通过仿真实验分析了信道参数对k覆盖概率的影响,验证了测度模型的正确性.     

无人机网络的覆盖及切换性能研究

无人机网络具有按需部署、灵活机动等优势,但传统陆地蜂窝网络的分析方法不再适用.为此,考虑了两层无人机网络中地面用户的移动性,推导了系统覆盖概率、传输速率、边界的长度强度以及用户最大移动速度约束等网络关键性能指标的解析表达式,探究了无人机部署的密度、高度、地面用户移动速度对无人机网络覆盖及切换性能的影响.理论及仿真结果表明,自适应地调整无人机部署的密度和高度能有效提升无人机网络的覆盖及切换性能.     

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.     

洋流干扰下的多自主水面无人船最优覆盖控制

针对洋流干扰下的多自主水面无人船(ASV)对有限海洋环境进行覆盖监控的最优化问题,提出一种基于环境信息密度的分布式控制方法。该控制方法是在考虑洋流因素的情况下,以二阶EulerLagrange模型为控制模型的最优覆盖策略。首先建立基于欠驱动系统的最优覆盖模型,提出时变洋流干扰下的多ASV最优区域分配算法。在此基础上,针对ASV的欠驱动特性,综合应用运动学控制方法与Backstepping技术设计基于二阶Euler-lagrange方程的最优覆盖控制算法,并利用Lyapunov稳定性理论证明其稳定性。最后对多ASV最优覆盖网络进行仿真验证实验,实验结果表明该控制方法能够使多ASV在洋流干扰下从区域Q的任意初始位置收敛到最优覆盖配置。     

大规模WSN协同检测的节点临界密度

以移动目标的协同检测概率为网络覆盖的评价指标，提出了一种面向移动目标协同检测的大规模无线传感器网络（WSN）在二维平面上随机撒播节点归一化密度和检测概率三角形分析模型（TAM），采用归一化和二项式随机分布分析方法,得到了协同节点数为3、目标归一化路径长度小于1时最坏情况的节点归一化临界密度（NNCDT）上限；并分析了节点归一化密度对网络协同检测性能的影响。根据仿真结果分析了目标移动速度和传感器的检测时间和判决门限对NNCDT影响规律，结果表明TAM的NNCDT可以较为准确地被协同检测概率和归一化路径长度所确定，可为节点实际部署提供参考。     

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.     

基于几何方法的分布式无线传感器网络边界节点识别算法研究

针对目前边界节点识别问题中存在的网络节点密度要求高、依赖节点位置信息和识别精度低等问题,通过分析无线传感器网络覆盖空洞的结构特征和影响节点识别精度的关键因素,提出一种基于几何方法的分布式边界节点识别算法,该方法利用无线传感器网络节点的绝对角和二跳邻居连接信息,能够高精度低能耗地识别网络中的边界节点.基于MATLAB的仿真实验结果表明,其平均识别精度高于92%,平均错误识别率低于6%,同时有效降低识别过程节点的能量消耗,能够被较好地应用于无线传感器网络覆盖和覆盖空洞修补领域.     

WSN的移动Agent随机模式与分析

提出了一种随机的移动agent模式。该模式通过移动agent提供的迁移能力,支持基于群算法的事件监测,优化网络覆盖方案。通过移动agent随机生成和随机迁移,在确保对事件的检测和覆盖率的前提下,能够减少监测领域中的活动节点。通过移动agent提供的群智能提高无线传感器网络在不同环境的适应能力,适用于当网络由于能量损耗导致的分割或孤立的环境。仿真结果显示,基于该模式的算法在覆盖效率和通信距离要求上,表现出了良好的性能。     

基于复杂网络理论的空中交通网络脆弱性分析

针对当前空中交通网络节点通信覆盖性能差的问题,提出一种基于复杂网络理论的空中交通网络脆弱性分析方法.采用网络节点分布结构模型与传输信道模型构建多层复杂网络模型,通过自适应时变时延约束误差修正方法对网络节点密度进行优化调整,对空中交通网络节点分布密度融合程度进行跟踪控制,以节点区域覆盖度为约束条件对信息状态向量进行预测,根据控制节点密度函数计算空中交通网络的覆盖能力,通过能量均衡控制方法完成空中交通网络节点的最优部署,实现空中交通网络脆弱性分析.仿真测试结果表明,与传统方法相比,所提方法能提高空中交通网络节点覆盖度,改善网络的通信覆盖性能.     

A New 3D Wireless Directional Sensing Model and Coverage Enhancement Algorithm

Coverage control for each sensor is based on a 2D directional sensing model in directional sensor networks conventionally. But the 2D model cannot accurately characterize the real environment. In order to solve this problem, a new 3D directional sensor model and coverage enhancement algorithm is proposed. We can adjust the pitch angle and deviation angle to enhance the coverage rate. And the coverage enhancement algorithm is based on an improved gravitational search algorithm. In this paper the two improved strategies of GSA are directional mutation strategy and individual evolution strategy. A set of simulations show that our coverage enhancement algorithm has a good performance to improve the coverage rate of the wireless directional sensor network on different number of nodes, different virtual angles and different sensing radius.     

基于业务量突发性的异构蜂窝网络最优基站密度

针对多媒体业务普及导致网络业务量突发性增强的问题,利用随机几何建模,研究了异构蜂窝网络中基于业务量突发性的最优基站密度.基于业务量突发性提出业务覆盖率定义,推导出异构蜂窝网络中业务覆盖率与基站密度之间的关系.以业务覆盖率为限制条件,构建目标为最小化基站密度的优化问题.利用二分搜索法获得最优基站密度,并推导出最优基站密度的上、下限.通过仿真结果验证了理论推导的准确性,证实了业务量突发性对最优基站密度的影响.     

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.     

密集传感器网络中节点随机调度算法研究

对于密集型传感器网络,节点交替工作能有效地延长网络的生命周期。该文基于Cover的随机节点调度算法进行深入分析,首先给出k-覆盖网络中覆盖强度的定义,并利用基本概率理论估计k-覆盖网络的覆盖强度;然后分析2-覆盖网络中节点密度、覆盖强度以及能量节省水平之间的关系(即部署节点个数n和2-覆盖网络的覆盖强度Cn2以及划分COVER个数c)。该文研究工作对部署容错性较高的能量有效性传感器网络具有一定的指导意义。     

基于任务转移概率的感知节点异常运行状态检测方法

针对无线传感器网络中感知节点异常状态检测困难问题,提出了一种基于感知节点任务转移概率的节点状态特征描述方式,利用该特征判断感知节点的运行状态,实现节点异常检测.基于任务转移概率的异常检测方法（T2PAD）,根据感知节点运行任务的一步转移概率特征,对节点的运行状态进行分析,通过对转移概率向量相似性进行异常检测,识别出导致异常的任务,缩小并定位异常范围,为修正异常提供依据.传感器网络开源代码库中的缺陷实例验证了T2PAD对于异常检测的有效性.