一种水下无线传感器网络的连通性覆盖算法

研究了水下无线传感器网络随机布放条件下的连通性覆盖问题.针对节点通信半径小于2倍的感知半径时,不能达到连通性要求的问题,给出一种连通性最差情况下(通信半径等于感知半径),连通性覆盖算法唤醒机制.唤醒机制中,充分考虑能量以及节点之间的距离信息来选择进入工作状态的最佳节点,使得网络在满足覆盖性要求的基础上,保证了节点之间的连通性要求.最后通过仿真分析,验证方法有效性.     

无线传感器网络最小连通覆盖集问题求解算法

降低能耗以延长网络生存时间是无线传感器网络设计中的一个重要挑战.在传感器节点高密度部署的环境中,在保证网络性能的前提下,仅将最少量的节点投入活跃工作状态,而将其余节点投入低功耗的睡眠状态,是一种节约系统能量的有效方法.如何计算同时满足"覆盖要求"(工作节点必须能够完全覆盖目标区域)和"连通性要求"(工作节点组成的通信网络必须是连通的)的最小节点集合,是一个NP难问题.设计了一种基于目标区域Voronoi划分的集中式近似算法(centralized Voronoi tessellation,简称CVT),用于计算完全覆盖目标区域所需要的近似最小节点集.当节点通信半径大于等于2倍感知半径时,CVT算法构造的节点集是连通的;当节点通信半径小于2倍感知半径时,设计了一种基于最小生成树(minimum spanning tree,简称MST)的连通算法来计算确保CVT算法构造的覆盖集连通所需的辅助节点.理论分析和实验数据表明,CVT(+MST)算法的性能在时间复杂性和连通覆盖集大小方面都优于已有的贪婪算法.     

无线传感器网络的连通模型

针对无线传感器网络连通性研究中缺乏数学模型的问题,在对网络节点的连通关系进行数学描述的基础上,提出一种无线传感器网络的连通模型,模型将单个节点的状态信息表示为一个向量,包含节点的工作状态、位置状态、能量状态及节点之间连通关系信息,整个网络表示为由各节点状态向量组成的矩阵.通过举例说明了模型在分析网络连通拓扑结构和网络通讯能量控制问题上的适用性.该模型的提出为从数学角度描述和评估无线传感器网络的连通性能提供了一个平台.关     

Ad Hoc网络区域最小覆盖方法研究

覆盖控制作为无线传感器网络中的一个基本问题,反映了网络所能提供的“感知”服务质量,可以使无线传感器网络的空间资源得到优化分配,进而更好地完成环境感知、信息获取和有效传输的任务.如何计算同时满足“覆盖要求”（工作节点必须能够完全覆盖目标区域）和“连通性要求”（工作节点组成的通信网络必须是连通的）的最小节点集合,是一个NP难问题.本文设计了一种基于目标区域Voronoi划分的改进集中式近似算法,用于计算完全覆盖目标区域所需要的近似最小节点集.     

基于免疫克隆选择机制的WSN节点调度算法

由于无线传感器网络节点分布不均匀,监测环境复杂等特点,远离Sink的节点由于能耗较大,并且容易导致网络覆盖面积不足.提出一种启发式的利用人工免疫克隆选择机制的节点调度优化算法(AICSO),将网络生命期划分为具体数量的迭代周期并生成中心节点的覆盖位图,利用节点间冗余进行有效地拓扑控制合理调度节点,以获得网络的最优连通性和最大面积的覆盖.仿真结果表明,上述算法能够有效利用网络节点的能量满足感知覆盖和连通性要求,延长了网络生命周期,降低了网络整体能耗,为网络优化节点调试提供了依据.     

平均度约束的无线传感器网络拓扑控制

拓扑控制是无线传感器网络中最重要的技术之一.大规模随机部署的无线传感器网络节点,在满足无线传感器网络拓扑连通性的前提下,如何保证网络结构的稀疏性是一个亟待解决的问题,目前已有的研究结果表明当节点密度较大时,得到的网络拓扑复杂,计算路由将严重消耗节点资源.文中提出了一种平均度约束的无线传感器网络拓扑控制,通过增加节点通信半径,约束节点的平均度来解决网络的连通性与网络拓扑的稀疏性之间的矛盾.数值模拟表明:通过平均度约束的无线传感器网络拓扑控制,可减少网络中选出的工作节点数,保证了网络的稀疏性,简化了路由的复杂度,从而延长了网络的生存周期.     

自组网中节点分布对网络连通度的影响分析

本文通过对不同网络规模的自组网中节点分布密度与网络连通性关系的研究分析，为在自组网的网络规划中选择与网络规模相适合的满足网络连通性要求的网络覆盖范围，从而提高网络容量，提供一种有效的设计方法。     

与位置无关的无线传感器网络连通性覆盖协议

解决在没有节点位置信息的情况下,如何能量有效地保证网络连通性覆盖的问题.分析了节点覆盖与区域覆盖之间的关系,并给出了节点覆盖等于区域覆盖的充分必要条件.根据分析结果,基于构建连通支配集CDS(connected dominating set)的Rule K算法,提出了一种与节点位置无关网络连通性覆盖协议LICCP(location-independent connected coverage protocol).在LICCP协议中,每个节点根据本地节点密度选择合适的通信范围,利用Rule K算法选出的工作节点提供高质量的网络连通性覆盖.模拟实验结果表明,LICCP协议能够在较长时间内能量有效地提供高质量的网络覆盖,并保证网络的连通性.     

连通性覆盖约束的WSN拓扑控制算法

本文从概率论角度分析了传感器网络平均节点度和通信丰径之间的关系,给出了网络满足连通性覆盖要求时所需的通信半径.在此基础上提出了一种基于本地平均算法LMA(Local Mean Algorithm) 新方案ILMA(Improved LMA).新方案的实施使得节点采用更低的功率工作,因此形成的网络拓扑的平均节点度大大减小,同时提高了网络的能量利用率.     

故障超立方体网络中的高效容错路由算法研究

对超立方体网络中具有大量节点和链路故障模式进行了研究,提出了两类"子连通性"即k-维子连通性和任意子连通性的概念;基于两类子连通性概念,分别给出了两个满足该两类子连通性条件的超立方体网络的分布式容错路由算法.证明了已有的两类局部连通性概念中的条件"错误节点数小于正确节点数"是不必要的.提出的两个子连通性概念是两类局部连通性概念的最大扩展,可以在更大程度上保证整个超立方体网络的全局连通性,是已有的两类局部连通性概念的一种完全扩展.     

WSN中基于能量的分布式覆盖控制算法

针对无线传感器网络中节点密度过大、节点剩余能量不均等问题,设计一种基于节点剩余能量的分布式覆盖控制算法,基于概率覆盖模型,按目标区域内节点剩余能量从小到大的顺序,依次通过计算各个节点的区域覆盖概率判定其冗余性,并使冗余节点转入休眠状态。仿真结果表明,该算法能有效降低网络中节点冗余度,延长网络生存时间。     

基于时间同步的无线传感器网络覆盖控制优化算法*

为了实现网络覆盖控制的优化,减少能耗,提出了一种分布的、高效节能、与节点位置无关的传感器网络覆盖算法。在该算法中,节点与邻居交换信息,并通过能量大小竞选工作节点,节点根据自身与工作节点的距离判断决定进入工作状态或休眠状态,并采用在生成树中广播时间同步算法使工作节点网络达到时间同步。仿真结果比较表明,该算法能够明显减少工作节点数,从而减少能量消耗,延长网络寿命。     

一种满足覆盖约束的WSN可靠路由协议

针对无线传感器网络中节点的能耗和部署问题,提出一种满足覆盖约束的有限可靠路由协议。由工作节点和冗余节点构成节点集,将节点剩余能量值作为节点轮换的参考指标,定义节点工作的有限状态机,并引入一种混合可靠性机制,能在避免产生覆盖漏洞的同时,将丢包率控制在允许范围内。仿真结果表明,该协议能延长网络寿命,降低网络整体能耗。     

基于事件驱动机制WSN覆盖算法

针对无线传感器网络覆盖方法自身特点以及在覆盖过程中消耗大量传感器节点能量的不足,提出了一种事件驱动机制的覆盖算法。该算法通过事件驱动机制使节点之间完成了状态转换,同时建立了传感器节点与目标节点之间的关联属性,从而有效地减少节点能量的消耗,延长了网络生存周期,优化了网络资源,确保了以最少的节点完成对目标区域的完全覆盖。仿真实验结果表明,该算法中节点能量的消耗与LEACH协议相比降低了7%,验证了该算法的实效性和稳定性。     

Connectivity preserving localized coverage algorithm for area monitoring using wireless sensor networks

Efficient network coverage and connectivity are the requisites for most Wireless Sensor Network (WSN) deployments, particularly those concerned with area monitoring. Due to the resource constraints of the sensor nodes, redundancy of coverage area must be reduced for effective utilization of the available resources. If two nodes have the same coverage area in their active state, and if both the nodes are activated simultaneously, it leads to redundancy in network and wastage of precious sensor resources. In this paper, we address the problem of network coverage and connectivity and propose an efficient solution to maintain coverage, while preserving the connectivity of the network. The proposed solution aims to cover the area of interest (AOI), while minimizing the count of the active sensor nodes. The overlap region of two sensor nodes varies with the distance between the nodes. If the distance between two sensor nodes is maximized, the overall coverage area of these nodes will also be maximized. Also, to preserve the connectivity of the network, each sensor node must be in the communication range of at least one other node. Results of simulation of the proposed solution indicate up to 95% coverage of the area, while consuming very less energy of 9.44 J per unit time in the network, simulated in an area of 2500 m².     

基于能量有效WSN优化覆盖算法的研究*

满足一定的覆盖条件下,有效地进行覆盖控制和减少能量消耗以及延长网络生存周期是无线传感器网络所研究的一项重点课题。为此,提出一种能量有效的优化覆盖算法。该算法利用贪婪算法和几何图形学相关理论知识,把目标覆盖区域节点能量构建成正态分布的网络模型,通过采集和检索数据选择最优子集以及对节点状态调度机制动态转换,可以有效地降低网络能耗,提高了节点覆盖性能的同时优化了节点的数量。仿真实验表明,该算法能够以较小的代价延长整个网络的生存周期,具有更好地适应性和稳定性。     

概率模型下的一种优化覆盖算法

覆盖率不仅是评价无线传感器网络体系性能的重要标准之一,也是无线传感器网络所研究的一项重点课题.为此,提出了一种概率模型下优化覆盖算法.该算法通过对概率覆盖模型的计算,给出了传感器节点覆盖的期望值和公差的求解过程以及对所关注目标节点进行首次覆盖后的期望值证明过程.在网络能量方面则通过节点状态调度策略对通信路径进行优化,证明节点能量衰减过程中,拟合函数极限存在的意义,实现了传感器节点能量的有效匹配,抑制了传感器节点能量的消耗,证明了优化后整个监测区域传感器节点覆盖函数之间的关系.仿真实验结果表明,该算法不仅提高了覆盖和网络服务质量,而且有效地抑制了网络能量开销,延长了网络生存周期.     

基于改进自适应遗传算法的移动WSN覆盖方法

针对传统的WSN覆盖模型的弊端,尤其是如果一个传感器失效,K-覆盖模型需要至少k个传感器节点监测其范围内是否有目标需要覆盖,提出了一种基于改进自适应遗传算法的移动WSN覆盖方法,在能量资源有限的前提下,尽可能长时间的对指定的目标进行连续监测。该算法考虑到了移动传感器是可以连续和变速运动的,从而能够保证所有目标都在它们的覆盖范围内。仿真结果表明,在使用移动节点的情况下,与其他常用模型相比,改进方法的生存周期和数据包数量都有明显提高。     

无线可充电传感器网络中能量饥饿避免的移动充电

无线可充电传感器网络（wireless rechargeable sensor networks,简称WRSN）中,如何调度移动充电器（mobile charger,简称MC）,在充电过程中及时为传感器节点补充能量,尽量避免节点能量饥饿的同时降低MC充电代价及节点平均充电延迟,成为无线充电问题的研究挑战.大多数现有WRSN充电策略或是不能适应实际环境中传感器节点能量消耗的动态性和多样性,或是没有充分考虑节点及时充电问题和MC对充电响应的公平性,导致节点由于能量饥饿失效和充电策略性能下降.当网络中请求充电的节点数量较多时,节点能量饥饿现象尤为明显.为此,研究了WRSN中移动充电的能量饥饿问题,提出了能量饥饿避免的在线充电策略（energy starvation avoidance onlinecharging scheme,简称ESAOC）.首先,根据各节点能量消耗的历史统计和实时值计算当前能量消耗率.接着,在调度MC时,根据当前能量消耗率计算各请求充电节点的最大充电容忍延迟和当某节点被选为下一充电节点时各节点的最短充电等待时间,通过比较这两个值,始终选择使其他待充电节点饥饿数量最少的节点作为充电候选节点以尽量避免节点陷入能量饥饿.仿真分析表明：与现有几种在线充电策略相比,ESAOC不仅能有效解决节点的能量饥饿问题,同时具有较低的充电延迟和充电代价.     

Energy-efficient area monitoring for sensor networks

The nodes in sensor networks must self-organize to monitor the target area as long as possible. Researchers at the Fundamental Computer Science Laboratory of Lille are developing strategies for selecting and updating an energy-efficient connected active sensor set that extends the network lifetime. We report on their work to optimize energy consumption in three separate problems: area coverage, request spreading, and data aggregation.