一种概率模型无线传感器网络覆盖算法*

针对传统覆盖算法在求解覆盖度时计算量较大、算法复杂度过高,从而导致算法效率过低,提出一种基于概率模型的覆盖算法。首先该概率模型通过调度覆盖区域内的节点状态来实现对覆盖区域监测,保证了所关注目标节点被传感器节点均匀覆盖的同时又优化了网络资源;其次对不同的覆盖区域利用概率期望值及相应定理求出满足覆盖条件下最少传感器节点数。仿真实验结果表明,该算法在保证网络覆盖质量要求时能够有效地减少活跃节点的数量,延长了网络的生存时间。     

一种连通性覆盖的无线传感器网络节点调度算法

研究传感器节点随机部署于监测区域内,无节点地理位置信息情况下,如何能量有效地保证网络的通信连通与感知覆盖;节点采用基于概率的联合感知模型。提出CDS-based SSCA算法,其为一种基于连通支配集构造树的节点调度机制,每个节点根据剩余能量和与父节点的距离来设置等待时间及成为候选节点优先级。模拟实验结果显示,本算法能够能量有效地满足感知覆盖和连通覆盖要求;与ASW算法相比较,工作节点个数较少,网络生命周期明显延长,降低了网络整体耗能。     

面向异构网络的基于 k-覆盖的休眠调度算法

异构无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)的多数监测应用要求兴趣区域FoI(Field of Interest)是k覆盖(k-cover),且k≥1.而冗余节点被安排为休眠,进而最小化能量消耗.为此,提出面向异构网络的基于k-覆盖的冗余节点休眠算法k-CRSS(k-cover based sleep Scheduling algorithm for redundant node).k-CRSS算法引用概率方法判断节点是否为冗余节点,并推导判断一个节点是否为冗余节点的概率表述式.然后,引用调度算法识别所有冗余节点,并让它们进行休眠,且在FoI内不出现覆盖空洞.k-CRSS算法属分布式算法,并无需任何地理信息,仅通过少量控制消息收集邻居节点信息.实验数据表明,k-CRSS算法通过调度算法减少了活动节点数,进而延长了网络寿命.     

无线传感器网络中应用鲁洛三角形的k度覆盖算法

覆盖问题是无线传感器网络中的基本问题之一。着重考虑无线传感器网络在随机部署节点情况下的多重覆盖问题,提出一种应用鲁洛三角形的k度覆盖算法RTCA(Reuleaux triangle-based k-coverage algorithm)。RTCA把每个传感器节点的覆盖圆划分成6个相同的双弧形区域,根据网络覆盖度要求,调度这些区域内的节点状态来实现k度覆盖监测区域。仿真实验结果表明,RTCA在保证网络覆盖质量要求的同时能够有效地减少活跃节点的数量,延长网络的生存时间。未来还可以对该算法做进一步推广,以较容易地判断异构无线传感器网络的多重覆盖。     

EasiFCCT:一种保证连通性的传感器网络局部覆盖算法

调度节点轮流工作可以有效延长网络寿命,然而现有的调度协议大部分需要地理位置信息,引入了额外的负担;一些不需要地理位置信息的节点密度控制算法又无法保证有效的网络覆盖度.此外,已有的分析证明了随机算法可以以较大概率保证一定的网络覆盖度,但是因其没有考虑到节点的非连通性会导致网络出现不连通的情况,所以具有一定局限性.提出的局部覆盖算法在随机调度的基础上同时考虑节点的连通性,可以保证网络在具有一定的有效覆盖度的同时能够连通工作.仿真结果表明,算法在网络有效覆盖度方面要优于已有的工作,同时由于新算法建立在随机调度的基础上,因此其复杂度低,较易实现.     

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.     

物联网感知层高能效覆盖优化节点调度算法

为了更好地节约能量并有效解决节点不均等休眠问题, 探讨了基于容忍覆盖区域的节点调度算法, 并在此基础上进行了两方面改进：通过引入相对剩余能量水平参数Eremain优化覆盖冗余判断策略, 并通过增加“预活动”和“回退”两种节点状态来改进节点状态分布情况, 从而提出一种高能效覆盖优化节点调度算法ECO-NS。最后运用MATLAB对该算法进行了验证, 结果表明, 相对于同类算法, 该算法有效提升了网络覆盖质量, 延长了网络寿命。     

本地多行栅栏覆盖节点活跃调度协议

为了满足沿海泥滩等复杂自然环境中入侵监测系统的需要,改进了栅栏覆盖网络模型,提出了一种本地多行栅栏覆盖调度协议k-MLBCSP,设计了覆盖规划算法与覆盖调整算法。k-MLBCSP协议将网络生命期分为三个阶段,覆盖规划算法保证了初始化阶段网络的合理设置,覆盖调整算法提供了调整阶段sink节点与存活传感器节点进一步协商覆盖规划策略的有效方法。理论分析与仿真结果表明,相比于LBCP、RIS等协议,k-MLBCSP协议提高了网络覆盖率与网络生存期,且节点计算复杂度低,网络负载小。     

调度算法在节点延时PMF正态化条件下的延时分析

若假设网络带宽足够大,可以将网络传输的QoS保证表示为以网络延时保证为前提,以丢包率为判决条件.本文分析网络现有调度算法对网络业务延时的影响,选择节点状态延时的概率函数（PMF）表示网络节点状态的统计信息.并利用其PMF的正态形式作为网络节点状态信息,分析调度算法的延时性能.通过仿真验证,当节点延时的PMF分布近似正态,即如果网络业务经过整形后以近似正态延时概率到达网络节点,业务在节点经过调度算法输出时其PMF仍近似保持正态分布形式.仿真分析了这种情况下各调度算法的延时表现,得到EDF算法在这种情况下延时随节点级数增加的特性最好.     

多跳无线传感器网络的高能效数据收集协议

提出了一种集基于节点地理位置信息的集成拓扑控制、MAC和路由为一体的高能效数据收集协议REEGF(geographic forwarding protocol with reliable and energy-efficient).REEGF使用了具有双无线信道协作通信结构的网络节点,以利用唤醒信道发送和侦听忙音减少节点的空闲侦听时间.利用无线传感器网络的时间同步算法和依赖于本地节点密度、节点剩余能量的概率同步调度算法,REEGF使处于监测状态的网络节点以概率在每个网络侦听周期同步唤醒,减少冗余节点的空闲     

A novel gossip-based sensing coverage algorithm for dense wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) have been widely studied and usefully employed in many applications such as monitoring environments and embedded systems. WSNs consist of many nodes spread randomly over a wide area; therefore, the sensing regions of different nodes may overlap partially. This is called the “sensing coverage problem”. In this paper, we define a maximum sensing coverage region (MSCR) problem and present a novel gossip-based sensing-coverage-aware algorithm to solve the problem. In the algorithm, sensor nodes gossip with their neighbors about their sensing coverage region. In this way, nodes decide locally to forward packets (as an active node) or to disregard packets (as a sleeping or redundant node). Being sensing-coverage-aware, the redundant node can cut back on its activities whenever its sensing region is k-covered by enough neighbors. With the distributed and low-overhead traffic benefits of gossip, we spread energy consumption to different sensor nodes, achieve maximum sensing coverage with minimal energy consumption in each individual sensor node, and prolong the whole network lifetime. We apply our algorithm to improve LEACH, a clustering routing protocol for WSNs, and develop a simulation to evaluate the performance of the algorithm.     

基于Voronoi图的无线传感器网络K覆盖算法

针对无线传感器网络(WSN)在随机高密度部署节点情况下的多重覆盖问题,提出一个基于Voronoi图的K覆盖算法。该算法利用邻居节点信息计算Voronoi覆盖邻居节点集,构建有向Voronoi覆盖关系图,通过调整关系图中的节点状态实现K覆盖。仿真结果表明,该算法能正确判断网络覆盖率,连通K覆盖的近似最小活动节点集数目少于CCP算法。     

基于目标覆盖的异构有向传感器网络分布式节点调度策略

针对无线传感器网络服务质量会随着网络运行而下降的现象, 研究随机部署的有向传感器网络的节点调度问题, 提出分布式的节点感知方向调节算法, 各节点利用相邻节点间的信息交换, 计算出各自的最佳感知方向, 从而使得网络在满足覆盖需求的同时减少活跃节点数目, 进而达到降低能耗、提高通信质量的目的. 为均衡网络能耗, 进一步设计了冗余节点调度协议, 周期性地重构网络拓扑. 仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

能量有效的无线传感器网络协同覆盖

在节点随机分布的无线传感器网络目标覆盖中,考虑到单个节点有时难以完成对目标的感知,利用节点的概率感知模型和漏检率的概念,提出了节点协同覆盖的思想,并建立了协同覆盖模型;详细分析并推导了协同覆盖感知概率、节点数目和节点参与协同覆盖的最低感知概率之间的关系;在协同覆盖模型的基础上,考虑节点能量消耗的因素,设计了优化网络使用寿命的协同覆盖算法ECTC;仿真结果表明,该算法在改善网络感知概率的同时,延长了网络的使用寿命。     

WSN中考虑节点磨损的分布式自稳定网络寿命优化算法

针对无法预估的节点故障影响无线传感器网络寿命的问题,本文提出了一种考虑节点磨损的分布式自稳定优化算法。首先,利用韦伯函数拟合网络生命周期的分布,定期唤醒睡眠节点进行故障检测;然后,采用分布式调度,无需知道传感节点的位置信息,使用多个节点同时工作,从而提高效率;最后,通过较低的网络通信代价,及时使用空闲节点替代故障节点,保持网络的连通性。理论分析和仿真实验验证了本文算法的有效性及可靠性,仿真结果表明,当传感器节点的可靠性随着使用时间与磨损下降时,本文算法可以更好地延长无线传感器网络寿命,相比分布式多目标概率覆盖协议,本文算法在寿命延长、覆盖率、节点唤醒次数等方面均取得更好的性能。     

基于激素调节的传感器网络覆盖算法*

人体内环境的平衡是由各种激素的相互作用来协同调节和控制的,根据抽象出的激素作用机理,提出了一种基于激素调节的传感器网络覆盖算法(HCA),该算法是完全分布式的,节能的传感器网络覆盖算法,算法中节点状态(sleep或active)的选择通过激素来调节和控制,即通过给邻居节点发送激活荷尔蒙或抑制荷尔蒙来刺激或抑制邻居节点成为active状态。仿真实验表明,与DELIC和UC算法相比,该算法既能有效地保证区域覆盖,又可以使得active状态的节点尽可能少。     

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。     

全覆盖需求的水下传感器网络覆盖保持算法

水下传感器网络常常需要传感器网络能满足对监测区域全覆盖的需求,这直接反映了网络的服务质量(QoS)。为尽量延长网络全覆盖时间,本文提出了一种全覆盖需求的水下传感器网络覆盖保持算法(Full-coverage Required Coverage-preserving Algorithm,FCCP)。首先,通过构建覆盖集的方法选举根节点,覆盖集的每个元素根据覆盖需求部分或完全覆盖该节点的感知区域;然后,使网络中的冗余节点休眠,节点选择其覆盖冗余度最高的父节点作为下一跳节点,形成树形路由;最后,节点通过多跳方式将采集的数据发送至Sink节点。与以全覆盖为目标的能量感知覆盖保持分层式路由协议(Energy-aware Coverage-preservingHierarchical Routing Protocol,ECHR)相比,FCCP算法减少了网络能耗,延长了实现全覆盖的网络生存期。     

基于数据融合的有向传感器网络全覆盖部署

针对有向传感器网络全覆盖问题,基于有向传感器节点概率感知模型提出一种新的有向传感器节点部署结构,通过理论推导,证明了该结构的最优性,引入标准工作方向的概念,使用奈曼－皮尔森准则数据融合方式,以最少的传感器节点实现目标区域全覆盖。仿真结果表明,在随机部署情况下,使用这种新型有向传感器节点调度方式,可以有效提高网络覆盖率,减少网络冗余度,减少网络工作节点个数,延长网络生存期。