基于虚拟力算法的WMSNs覆盖研究

为了提高无线多媒体传感器网络（WMSNs）区域覆盖率,在传感器节点随机部署后,通过调节传感器节点的感知方向,使节点从感知重叠区域向覆盖盲区转动,提高网络覆盖率。针对现有算法中存在覆盖效率和覆盖率不能统一的问题,提出一种改进的虚拟力覆盖算法（VFARCR）,该算法利用传感器节点感知扇形区域质心点间的斥力调节感知方向,且通过传感器节点间的覆盖冗余度的决定方向调整的大小,虚拟力和覆盖冗余度共同控制传感器的转动。仿真实验表明：该算法提高了覆盖效率和覆盖效果,提高了虚拟力覆盖算法的性能。     

多障碍场景的有向传感器网络覆盖优化算法

针对监控区域中存在障碍物的情况,引入一种避障策略,提出基于虚拟势场的传感器网络覆盖优化算法。该算法基于有向感知模型,通过重叠覆盖区域、有效覆盖区域和障碍物遮挡区域之间虚拟力的相互作用,调整节点的传感方向,逐步消除网络中的重叠覆盖区域和障碍物遮挡区域,并根据分布在边界区域的边界节点进行改进,通过在边界线上增加一个虚拟邻居节点,实现有向传感器网络的覆盖性能增强,并分析传感器参数对覆盖率的影响。仿真结果表明,在有障碍物的情况下,该算法可有效提高网络覆盖率。     

无线多媒体传感器网络混合虚拟势场覆盖研究

主要研究无线多媒体传感器网络的模型优化和区域覆盖增强问题.首先从多媒体传感器节点具有方向性的感知特性出发,针对视频可接受清晰度问题,设计了一种改进的扇环感知模型,并以此为基础对无线多媒体传感器网络(WMSN)中区域覆盖增强问题进行研究.其次,采用混合虚拟势场对WMSN 的区域覆盖进行增强,质心在虚拟势场产生的引力和斥力作用下运动.算法针对传统虚拟势场可能出现因局部极小而导致覆盖优化效果降低的问题改进了斥力函数,引入邻居节点共同覆盖率辅助节点感知方向的调整.并在传感器节点迭代完成后引入边界斥力,以进一步优化边界节点的利用率.最后通过一系列的模拟仿真实验和效率对比表明了算法的有效性.     

有向异构传感器网络覆盖优化算法

针对有向异构传感器网线随机部署产生覆盖重叠和盲区这一问题,受到虚拟势场算法的启发,提出了基于虚拟势场的有向异构传感器网络覆盖优化算法（PCADH）。以有向感知模型为基础,引入重叠质心、有效质心和虚拟边界质心的概念,对有向异构传感器网络进行虚拟受力优化、节点往复运动优化和边界优化处理。仿真结果表明：算法可以快速有效地提高有向异构无线传感器网络的覆盖率。     

有向传感器网络覆盖增强研究

为提高视频传感器网络的感知覆盖率,基于有向传感器感知模型,提出一种利用Voronoi图的视频传感器网络覆盖增强算法。该算法采用质心替代节点扇形感知区域并构造Voronoi图,通过调整节点感知方向对代替扇形感知区域的质心进行均匀分布,以消除网络中感知重叠区和盲区,提高整个有向传感器网络覆盖率。仿真结果表明,该算法能够有效提高网络覆盖率并能快速收敛。     

基于改进势场的有向传感器网络路径覆盖增强算法

路径覆盖是无线传感器网络目标监控领域的一个热点研究问题,在分析节点主感知方向可调模型的基础上,提出了一种基于改进势场的有向传感器网络路径覆盖增强算法(improved potential field based path coverage-enhancing algorithm,IPFPCA).该算法针对传统虚拟势场可能出现的局部极小导致覆盖增强失败问题设计了一种改进的势场函数,通过将相邻传感器节点对路径轨迹点的共同覆盖率引入到斥力计算中,有效引导节点的主感知方向调整,从而达到路径的高效覆盖.实验结果表明:对比已有的路径覆盖增强算法,IPFPCA可以消除节点的感知重叠区和盲区,最终实现网络路径的高效覆盖.     

基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖优化算法

针对有向传感器网络中存在覆盖重叠区和盲区这一问题, 引入重叠质心和有效质心的概念, 提出了一种基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖优化算法PCAFD。该算法通过重叠质心和有效质心相互作用, 使节点因受虚拟斥力而改变感知方向, 并针对边界情况和网络优化过程中的节点往复运动现象进行改进。算法快速地提高了网络覆盖率, 一系列仿真验证了该算法的有效性。     

基于混沌粒子群的有向传感器网络覆盖优化

研究有向传感器网络覆盖控制问题,全向传感器不能直接应用于有向传感器网络.为改善有向传感器网络覆盖性能,在分析有向感知模型的基础上,提出了应用混沌粒子群的有向传感器网络覆盖优化算法,可随机部署有向传感器网络,以网络区域覆盖率为优化目标,利用粒子群算法较快的收敛速度和混沌搜索的遍历性、随机性,通过调整传感器节点的主感方向,减少网络感知重叠区和感知盲区.仿真结果表明,改进算法能有效提高网络覆盖率.与基本粒子群等覆盖优化算法相比,改进算法覆盖优化性能更好.     

基于微粒群优化的有向传感器网络覆盖增强算法

覆盖作为无线传感器网络监测中的基础问题反映了无线传感器网络的感知服务质量.在分析节点主感知方向可调模型的基础上,提出了一种微粒群优化的有向传感器网络覆盖增强算法.该算法针对节点主感知方向设计微粒适应值函数和种群进化策略, 以区域覆盖率为优化目标,通过微粒群优化有效调整传感器节点的主感知方向,从而达到有向传感器网络的覆盖增强.实验验证了算法的有效性.     

一种无线传感器网络覆盖能耗平衡优化策略

在无线传感器网络中,对目标区域的覆盖程度以及网络能耗是衡量其性能的重要指标,通过对节点的合理配置,有利于保证网络覆盖,平衡网络能耗。针对节点感知距离可调的无线传感器网络,提出了一种无线传感器网络覆盖能耗平衡优化策略,该策略以满足一定的网络区域覆盖质量为前提,以覆盖能耗平衡为优化目标,采用粒子群算法,首先对网络中的节点布局进行动态优化,在此基础上通过合理调整节点感知距离,使得网络覆盖能耗性能最优。仿真结果表明,与传统节能覆盖方案相比,该策略能够有效减少感知重叠区和感知盲区,提高网络区域覆盖质量,降低网络能耗。     

多障碍的有向异构传感器网络覆盖优化算法

针对多障碍影响的有向异构传感器网络中的覆盖问题,在满足有向感知模型的基础上,提出了基于虚拟势场的多障碍的有向异构传感器网络覆盖优化算法PCMODH。该算法通过引入重叠质心和有效质心的概念,对多障碍影响的有向异构传感器网络进行邻居节点的虚拟受力优化、节点往复运动优化、边界节点及障碍物节点处理。该算法优化了随机部署产生的覆盖问题,提高了多障碍的有向异构传感器网络的覆盖率。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于虚拟力的异构节点网络覆盖增强算法

节点覆盖是无线传感器网络关键技术之一。该文提出一种基于虚拟力的异构节点网络覆盖增强算法,该算法由计算几何和改进的虚拟力算法组成。研究如何在理想状态下使分布达到覆盖度最大化,同时采用虚拟势场方法使节点作扩散运动,以消除网络感知重叠区。仿真实验结果表明,网络覆盖度提高约20％。     

含障碍物区域的移动传感器网络部署算法*

针对感知区域内含障碍物的移动传感器网络(MSN)的优化问题,提出一种基于免疫算法与维诺图的移动传感器部署算法。共分为两个阶段：第一阶段,使用多目标免疫算法最大化网络覆盖率并最小化MSN移动与感知的能耗,使用维诺图调节传感器的感知范围;第二阶段：采用基于二值抗体的免疫算法调节传感器的状态,在保持高覆盖率的前提下,最小化节点感知与冗余覆盖引起的能耗。多组仿真实验结果显示,本算法对于有、无障碍的两种场景均获得了较好的覆盖率与能耗指标,并实现了较低的处理时间。     

差分进化融合混合虚拟力的有向传感器网络覆盖算法

针对感知方向可调的有向传感器网络（DSN）,为最大限度减少覆盖空洞和重叠区,从而提高有效覆盖率,提出了差分进化融合混合虚拟力的DSN覆盖算法。首先,建立有向感知模型,分析节点之间、节点与障碍物之间及节点与边界之间的混合虚拟作用力,在此基础上建立节点旋转角度与作用力之间的调整公式;然后,为弱化混合虚拟力造成的局部次优解缺陷,引入差分进化模型,将虚拟力作为进化更新的一个影响因子,节点间经过变异、交叉及选择操作来寻找最佳适度值,提高有效覆盖率。覆盖仿真实验表明,在100 m×100 m监测区域下,求得100次随机部署后经过差分进化融合混合虚拟力算法网络有效覆盖率提高了19.68%,而经过混合虚拟力算法和差分进化算法的覆盖率分别提高了10.32%和11.35%;差分进化融合混合虚拟力算法在迭代80次左右网络趋于稳定,而混合虚拟力算法和差分进化算法分别需要130次和140次左右迭代。相对于混合虚拟力算法和差分进化算法,将两者相结合的差分进化融合混合虚拟力算法的收敛速度更快,有效覆盖率提高更明显。     

Self-orienting wireless multimedia sensor networks for occlusion-free viewpoints

Wireless multimedia sensor networks (WMSN) are formations of a large number of compact form-factor computing devices that can capture multimedia content, such as video and audio, and communicate them over wireless channels. The efficiency of a WMSN heavily depends on the correct orientation (i.e., view) of its individual sensory units in the field. In this paper, we study the problem of self-orientation in WMSN, that is finding the most beneficial orientation for all multimedia sensors to maximize multimedia coverage. We propose a new algorithm to determine a node’s multimedia coverage and find the sensor orientation that minimizes the negative effect of occlusions and overlapping regions in the sensing field. Our approach enables multimedia sensor nodes to compute their directional coverage leading to an efficient and self-configurable sensor orientation calculation. By using simulations, we show that the occlusion-free viewpoint approach increases the multimedia coverage significantly. The self-orientation methodology is designed in the form of a distributed algorithm, making it a suitable candidate for deployment in practical systems.     

视觉传感器网络兼顾区域覆盖的目标多重覆盖

针对目前无线传感器网络覆盖研究中单纯进行区域覆盖或目标覆盖而将两者分立的情形,提出了一种视觉传感网络混合覆盖算法。该算法基于有向感知模型,利用虚拟势场使节点在待监测区域自组织地进行位置移动和感知方向转变,在完成对覆盖质量要求较高的热点目标多重、优先覆盖的同时最大程度地覆盖整个待监测区域。仿真实验表明,该算法自组织能力良好,能有效满足热点目标和整个待监测区域对覆盖质量的要求,有效地利用了网络资源。     

无线传感网络中有向性传感节点的覆盖问题

覆盖问题是无线传感网中最根本的问题之一,它在很大程度上影响到传感的质量。目前有关覆盖问题的研究大多集中于探讨全向性传感节点的覆盖问题,这些方法并不适用于如视频传感这类方向性的传感节点。提出了一个新的(k,ω)-夹角覆盖问题,探讨有向性的传感节点的覆盖问题,为了用最少的传感节点(k,ω)-夹角覆盖所有的目标,提出了一个贪心算法来解决这个问题。另外还提出了三个贡献度函数用于计算每个位置的贡献度,算法根据每个位置所提供的贡献度来决定传感节点的部署位置。仿真结果显示了算法的特性和性能的提升。     

感知受限的移动传感器节点扫描覆盖优化算法

移动无线传感器网络（WSN）的应用中,因为传感器节点的感知范围受限,其覆盖分析就是一个针对目标区域的扫描覆盖问题。提出了一种基于多目标优化的扫描覆盖算法。在目标区域中,采用双目标优化策略对单个移动传感器节点进行路径规划,一方面使节点的覆盖面最大化,另一方面使扫描覆盖的路径最短。仿真实验在含有障碍物和不含障碍物的情况下进行,与多节点的编队覆盖算法相比,所提算法在适度降低覆盖率的情况下,可大幅降低移动能耗。     

Surveillance with wireless sensor networks in obstruction: Breach paths as watershed contours

For surveillance applications of wireless sensor networks, analysis of sensing coverage and quality of sensing is crucial. For rough terrains where obstacles block the sensing capability, region-based approaches must be employed to determine the sensing quality. In this paper, we present a method to determine the breach paths and the deployment quality defined as the minimum of the maximum detection probabilities on the breach paths in the presence of obstacles. We propose the utilization of watershed segmentation on the iso-sensing map that reveals the equally-sensed regions of the field-of-interest in a surveillance application. Probabilistic sensor models are utilized to produce the iso-sensing map considering the sensing coverage degree and reliability level as the design criteria. The watershed segmentation algorithm is applied on the iso-sensing map to identify the possible breach paths. An algorithm is proposed to convert the watershed segmentation to an auxiliary graph which is then employed to determine the deployment quality measure (DQM). The effects of the sensor count and coverage degree on the DQM are analyzed.