虚拟力导向群聚智能优化的无线传感器网络覆盖策略

针对在由固定骨干节点和移动传感器节点组成的无线传感器网络(WSNs)中,固定节点作用在移动节点的虚拟力,造成对移动节点位置移动的阻碍,在群聚智能优化思想的基础上,提出一种解决异构移动传感器网络的覆盖策略.该策略通过调整虚拟力距离阈值参数来改善固定节点作用在移动节点上的虚拟力;用虚拟力影响群聚智能算法中粒子速度和距离的进化,以节点有效覆盖率为适应值,指导微粒进化.仿真实验表明:虚拟力导向群聚智能策略能有效实现异构无线传感器网络节点布局优化,提高网络覆盖率,且收敛速度快.     

基于虚拟力的无线传感器网络地理位置路由算法*

通过引入虚拟力导向的节点移动方式改进了GAF路由算法,提出了一种新的基于虚拟力的无线传感器网络地理位置路由算法。算法通过计算节点之间以及节点与边界之间的虚拟力,引导移动节点移动到新位置;同时,利用计算得到的节点移动前后的位置信息改进了节点休眠机制,能够在节点移动后适时地唤醒其他节点。仿真实验结果表明,该算法能有效提高网络覆盖率、平衡节点能量消耗,并显著延长网络生命时间。     

一种小规模水下无线传感器网络的部署算法

覆盖问题是水下无线传感器网络的一个基本问题。在虚拟力算法中,"虚拟"的力作为传感器节点部署策略被构造,以提高传感器节点的初始随机覆盖后的覆盖率。在传感器区域中,每个传感器节点都可以作为其它所有节点的"受力的源",这种力既可以是引力,也可以是斥力。基于虚拟力的概念,构造了节点间虚拟力区域,并提出了一种快速虚拟力算法。不同于其它虚拟力算法,这是一种简化的自组织算法,它能够有效地提高小规模的水下无线传感器网络的覆盖率。     

WSN中基于虚拟力的移动覆盖算法

以往移动覆盖算法的主流思想通常为：根据特定算法移动部署好传感节点后,转为静态无线传感器网络进行工作,即网络只在节点部署阶段处于移动状态。针对稀疏无线传感器网络按此思想覆盖率极低,并且通常网络也只需对目标区域实现动态覆盖的问题,提出了基于虚拟力的移动覆盖算法。算法采用虚拟力思想部署节点,划分出节点工作区,并依据等周定理规划出移动轨道,以最小化节点移动距离,并减少重叠覆盖面积,降低感知能耗。仿真实验结果表明,该算法实现了对目标区域的高覆盖率,并有效提高了网络的能量利用率,具有较强实用性。     

基于虚拟力的异构无线传感器网络覆盖优化策略

针对异构无线传感器网络覆盖优化过程中,固定Sink节点的虚拟作用力限制移动节点的位置移动,导致覆盖盲区得不到全局修复的问题,本文结合计算几何理论,提出基于Voronoi多边形形心引力的虚拟力覆盖优化算法（CAVFA）。虚拟力算法能有效指导移动节点的散布过程,形心引力能更好地实现全局的覆盖优化。通过合理设置虚拟力的距离阈值参数和优先级,调整固定节点对移动节点的约束。仿真表明,相比传统VFA算法和CBA算法,本文提出的CAVFA算法能够更有效地提高异构网络的覆盖率,且算法收敛速度更快。     

基于自适应差分优化的改进虚拟力导向粒子群算法研究

为提高节点在无线传感器网络中的自部署性能,本文以虚拟力导向粒子群算法为基石,在部署区域内,采用正方形网格划分方式,并引入一种改进的自适应差分进化策略,对原算法进行改进。改进算法引入了移动目的地对移动节点的引力作用,并通过自适应调整,有目的的向扩大网络覆盖率的目标进化,从而最大限度地优化节点的部署速度和网络的覆盖率。通过对该算法的性能进行了仿真与分析,在网络覆盖率、算法收敛速度以及部署时间等方面,相比于经典虚拟力算法及虚拟力导向粒子群算法,该算法具有更佳的部署性能。     

基于蜂窝网格锚点的虚拟力导向节点部署算法

为满足覆盖需求,提出了一种基于蜂窝网格锚点的虚拟力导向节点再部署覆盖增强算法;算法基于传感器节点覆盖圆盘与其邻居节点覆盖圆盘的交点构成正六边形蜂窝时,有效覆盖面积最大理论,设置对随机部署的节点虚拟引力锚点作为虚拟力导向移动的目标,建立锚点对节点的虚拟引力,建立节点之间虚拟斥力来避免节点移动中的碰撞问题;完成随机播撒的节点在虚拟力的作用下的再部署,提高覆盖率,保证覆盖质量;Matlab R2012a仿真实验中,随机部署不同数量的节点,网络覆盖率均较快达到95%以上,满足覆盖需求。     

基于密集度的虚拟力节点部署算法

针对移动传感器网络节点部署易出现分布不均和能量消耗过高等问题,在传统虚拟力节点部署算法的基础上,提出一种基于密集度的虚拟力节点部署算法,通过对节点所受合力进行分析,推导出具有一定适应性的虚拟力引力参数和斥力参数,同时引入节点密集度的概念,利用节点自身密集度来选择虚拟力模型中最优距离阈值,从而改进传统的虚拟力模型,最终实现网络节点的部署优化.仿真结果表明,在随机部署的情况下,本文提出的算法能够更有效地提高网络覆盖率,减少覆盖漏洞并延长网络的生命周期.     

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。     

基于布谷鸟搜索的混合传感器网络覆盖优化策略

静态传感器网络与移动传感器网络分别存在网络覆盖率较低和部署成本高的问题。为此,在混合传感器网络基础上,提出一种基于布谷鸟搜索(CS)的覆盖优化策略。将混合传感器节点随机部署在目标区域,利用CS算法初步确定移动传感器节点的候选目标位置,通过位置优化方案得到移动传感器节点的最佳目标位置以完成覆盖优化。仿真结果表明,与遗传算法和粒子群优化算法相比,该优化策略能够有效缩短平均移动距离,减少移动节点数量,提高目标区域覆盖率。     

事件驱动的水下传感器网络部署研究

考虑到水下传感器能力受限的特点,提出了一种针对不确定事件监测的水下传感器网络部署方法。初始部署阶段采用随机深度调节的方法让节点均匀分布,以捕捉到更多的事件。重部署阶段节点则根据探测到的事件信息,基于虚拟力的方法进行移动,并且通过引入分簇控制的思想,将节点移动范围限制在各个簇内,从而降低了重构的规模,保证了网络的连通性。仿真结果表明:该算法可以在满足覆盖性能的同时,有效缩短节点的移动距离。     

基于组合虚拟力的传感器网络三维空间重部署算法研究

无线传感器网络(Wireless sensor networks, WSNs)的重部署问题是提高无线传感器网络覆盖性能的一个重要问题, 实用化的重部署算法需要充分考虑传感器资源的有限性和实际布撒情况. 本文设计了基于组合虚拟力的分布式算法,该算法定义了传感器受到的邻居节点间的基于库仑力的斥力、 目标覆盖区域的基于胡克定律的中心吸引力和边界斥力, 综合这些力的合力以及单位能耗因素求得传感器节点每次移动的目标位置. 本文算法还给出了调整的终止条件以保证传感器能够重部署至合理位置. 理论论证和仿真实验表明,提出的基于组合虚拟力的重部署算法能使所有随机布撒的传感器节点在低能耗的情况下, 进入目标覆盖区域并在该区域内自组织成一个具有高覆盖性和重连通性的网络拓扑. 本文算法还解决了覆盖区域中存在障碍物的复杂情况.     

无线传感器网络中负载均衡的sink节点移动策略

在无线传感器网络中,部分传感器节点由于担任过多数据中转任务,需要消耗较多的能量.使其过早死亡.缩短了网络的寿命.本文提出基于sink节点移动的策略.将感知区域分割成有限个虚拟单元格,并以每个虚拟单元格的中心作为sink节点的备选移动位置.然后,通过解线性规划问题确定sink节点的移动位置和停留时间.通过此方法.在一定程度上均衡了传感器节点的负载.延长了网络寿命.     

基于无线传感网的虚拟MIMO的能量有效性研究

基于一种无线传感网模型，提出了一种新的虚拟MIMO结构，此结构不需要接收端协同，避免了以往虚拟MIMO结构中接收端协同的复杂性。文章从整个网络生存周期角度出发，分析并推导了在相同条件下虚拟MIMO相比SISO会有更小的能耗，此外，还考虑了基于导频序列信道估计对能耗的影响，仿真结果表明了协同虚拟MIMO比SISO情况下能量节省很多。     

密集传感器网络中的结构化地址分配方法

SAS(Structured Addressing Scheme)是针对传感器网络资源受限、且存储空间不足的问题提出的结构化地址分配方案.当网络中的节点的邻居较少时,SAS可以通过n维的超立方结构来对各节点分配n维的地址空间,使得网络中的路由方式简单且更加健壮.然而,SAS不适用于密集分布的传感器网络,虽然增加地址维数的方式易于扩展,但对每个节点的存储开销是巨大的;同时,通过SAS方式配置的网络结构相比原密集网络,在网络相似度上也难以控制.本文基于SAS提出了一种密集网络下的改进方案,它能为节点分配二维的地址并尽量保证网络的相似度.本文通过给出分布式算法的机制及仿真结果,表明新的结构化地址分配方法对密集传感器网络具有实用价值.     

基于虚拟锚节点的序列定位算法研究

为解决无线传感器网络中现有序列定位算法存在的定位精度差、复杂度较高等问题,本文提出一种基于虚拟锚节点的序列定位算法。该算法根据未知节点与已有锚节点、虚拟锚节点(锚节点间连线的中点)间的RSSI值建立定位序列来获取未知节点的位置。仿真结果表明,基于虚拟锚节点的序列定位算法比原有算法在定位精度上有较大提高,且降低了算法的硬件代价和时间代价。     

传感器网络中基于连通支配集的路由算法

针对传感器网络节点资源有限的特点,结合连通支配集的概念,提出了基于小连通支配集的路由算法,算法通过高效地构造最小连通支配集形成一个虚拟骨干网,使得数据转发可以高效地进行,而且算法是层次式的,具有良好的可扩展性,模拟实验和理论分析也表明算法具有良好的性能。     

无线传感器网络中误差等级融合算法*

为消除基于虚拟节点的数据融合算法(VNB-DF)的局部误差过大现象,设计了一种误差分级(EG)的虚拟节点数据融合算法。该算法根据目标的精度要求,设定误差等级,通过多项式拟合系数来表示一定范围内的监测数据的分布状态,在内存中生成虚拟节点。实验表明,与簇内数据取均值和VNB-DF算法相比,该算法大大提高了数据采集精度,在多种类环境应用方面能够表现出良好的性能。     

基于虚拟网格的无线传感器网络高可靠性路由

为了得到能量高效、具有高可靠性的数据通信链路,在比较几种不同通信方案的链路可靠性的基础上,提出了一种基于虚拟网格单元的高可靠性路由算法(grid-based high reliability routing,简称GHRR).算法为每个网格及其簇头节点分配一个虚拟ID,节点根据该ID自主选择其多个下一跳头节点,使数据的多个拷贝在朝向sink方向上交错传播,从而提高数据传输的可靠性.通过分析及仿真进一步表明,算法提高了路由的可靠性,并具有更小的时间延迟.     

基于局部信息的移动感知网覆盖方法*

移动感知网是一个由许多带有传感器的自主移动机器人组成的分布式传感器网络。为了更好地部署这些移动机器人节点,形成最大化覆盖感知区域,提出了一种基于机器人局部信息的分布式感知网覆盖方法。每个节点利用与邻居节点之间的虚拟人工势场产生的虚拟作用力来控制移动节点的运动和节点间的避碰,使移动节点能够在允许的时间内,以较少的能量消耗移动到各自理想的位置。采用李亚普诺夫函数进行了感知网节点势场梯度的理论分析,用计算机仿真实验验证了该方法的有效性,并与模拟退火算法进行了性能比较。