WSN中一种规则区域最优覆盖与连通算法研究

在满足一定覆盖条件下,使用最少传感器节点完成对区域的覆盖与连通已成为无线传感器网络研究的一个具有挑战性的核心问题之一。为此,提出了一种规则区域最优覆盖与连通算法,该算法利用双重正方形将目标节点规划到内正方形区域内,通过传感器节点与目标节点求出关联模型,对于整个覆盖区域则利用概率期望值求出满足覆盖条件的最少传感器节点数,同时给出了外正方形区域边缘节点的连通概率模型及推理过程。实验结果表明,该算法的理论值与模拟结果之间的误差小于5%,验证了该算法是有效的,降低了网络资源的配置,可以更好地评估网络覆盖和连通性能。     

基于极坐标的无线传感器网络覆盖盲区发现算法

覆盖问题是当前无线传感器网络研究的热点问题之一,即在一个特定区域内,以传感器位置为中心形成的探测区域能否覆盖所要检测的区域。针对上述问题,提出了基于极坐标的分布式无线传感器网络覆盖盲区发现算法,该算法运用极坐标来表示节点之间的关系,通过几何算法来检测无线传感网络中是否存在覆盖盲区。仿真实验结果表明:该算法能有效检测到覆盖盲区和所有边界节点,而且检测效率也有一定提高。     

无线传感器网络中的目标关联覆盖算法

为提高无线传感器网络的节点覆盖度,提出一种目标关联覆盖算法,利用节点间的关联性和动态分组调整覆盖区域,利用贪心算法对覆盖区域进行优化,以保证所关注的目标节点被传感器节点均匀覆盖,同时提高网络资源的利用率。在每个周期内唤醒部分节点,轮流进行工作,以均衡网络能量消耗。实验结果表明,该算法适应性更强,并且能有效降低网络能耗,提高网络性能。     

半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法

针对三维无线传感器网络区域中节点覆盖的问题,提出一种半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法（3D-CAAR）。该算法利用虚拟力作用实现无线传感器网络的节点均匀部署,同时结合传感器节点的半径可调覆盖机制,判断节点与被覆盖区域中目标点之间的距离。引入能耗阈值,使得节点根据自身情况调节节点感知半径,从而降低无线传感器网络的整体能耗,提高了节点利用率。最后,通过与传统基于人工势场的三维部署算法（APFA3D）、基于与未知目标精确覆盖的三维算法（ECA3D）仿真实验对比,3D-CAAR的事件集覆盖效能明显较高,能有效解决三维无线传感器网络中对目标节点的覆盖问题。     

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.     

EMAC:能量有效的多目标关联覆盖空洞补偿算法

覆盖问题是无线传感器网络研究的基本问题。节点数量以及覆盖范围直接影响到网络性能和网络服务质量。因此,为了更好研究覆盖问题,提出了一种能量均衡的多目标关联覆盖空洞算法(Energy Efficient Multi-target Associate Coverage Holes Compensation Algorithm,EMAC),该算法利用节点间关联性和动态分组调整覆盖区域。在覆盖区域内,利用贪心算法对覆盖区域进行优化,并给了空洞存在时的必要条件以及移动目标拟合函数的收敛条件,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。在每个周期内采用唤醒部分传感器节点,使之轮流工作,确保了整个网络体系能量的均衡,从而延长了网络生命周期。实验结果表明,在满足一定覆盖率的前提下,该算法不仅可以有效地抵制节点能量的快速消耗,而且具有更好的适应性和有效性。     

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。     

基于虚拟力的自组织覆盖算法

针对随机部署的无线传感器节点,提出一种基于虚拟力的自组织覆盖算法。将排斥力、引力、边界约束力这3种虚拟力作用于网络中的每个节点,使聚集在一起的节点分散开,引入节点间距离的阈值、边界节点与边界距离的阈值实现对感兴趣区域的最大覆盖。实验结果表明,该算法在保证连通性的基础上有效扩大了覆盖区域,具有较强实用性。     

山地农业中WSN确定节点部署策略

针对山地农业中无线传感器网络（WSN）三角区域的无缝覆盖问题,提出一种相似三角形网格部署策略。对任意三角形监测区域,利用几何分析方法,推出节点感应半径和节点间距的关系式,并设计出任意三角形监测区域的网格划分方法,从节点感应半径、覆盖比例、覆盖效率、节点个数以及网络效率五个方面进行仿真实验。结果表明,在山地农业三角区域中,相似三角形部署策略不仅能有效地避免三角监测区域的边界漏洞问题,而且比正三角形和正方形部署方式节约了37%的节点,覆盖效率和网络效率提高了约2倍。     

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.     

传感网中带有可控阈值的优化协同覆盖算法

传统型的无线传感器网络(WSNs)覆盖受限于节点能量和数据冗余,迫使WSNs异常中断。为此,提出一种带有可控阈值的优化协同覆盖算法(OCC-CT)。该算法首先确定关注目标节点(FTNs)的位置信息,利用遗传算法(GA)给出了节点路径规划;其次,通过可控阈值参数和变异参数等特性对事件域节点成簇进行优化,使之节点成簇更为均匀,以减少节点能量的消耗,提升对全局目标节点的搜索能力;再次,利用适应函数对所覆盖目标位置及节点监测范围所形成的覆盖连续性进行优化,达到了提高网络覆盖率和延长网络生存周期的目的。最后,仿真实验结果表明,OCC-CT算法与其他三种算法相比在网络覆盖率、网络生存周期等方面平均提升了0.11、0.16,在网络能量开销方面提升了0.14,从而进一步验证了OCC-CT算法具有较强的稳定性和有效性。     

基于Voronoi图的蜂群优化算法在WSN覆盖中的应用

包含移动节点的混合网络成为无线传感器网络发展的主流.为了优化混合无线传感器网络的部署质量,提高部署效率,提出一种基于Voronoi图的蜂群优化算法来指导移动节点的部署.通过Voronoi多边形迅速找到固定节点部署的覆盖漏洞,指导引领蜂的生成,利于迅速定位全区域覆盖漏洞;通过评价漏洞大小代替轮盘赌选择方式来实现跟随蜂的开采过程,利于局部优化.仿真结果表明,该算法简便易实现,能够迅速收敛,提高网络覆盖率,达到混合网络的最优覆盖效果.     

无线传感器网络中覆盖盲区发现算法

传感器节点的随机部署不均匀或者能量耗尽,可能导致无线传感器网络(WSNs)出现覆盖盲区。针对WSNs中覆盖盲区的问题,提出一种基于几何图形的分布式覆盖盲区发现算法,从理论上证明算法的有效性。算法的基本思想是以传感器节点和它的2个邻居节点构成三角形,计算三角形的外接圆半径和外接圆圆心,根据几何图形学的相关理论判断节点附近是否存在覆盖盲区。仿真实验结果表明:算法不仅能有效地检测覆盖盲区和边界节点,而且对于降低节点能量消耗也有显著成效。     

混合WSNs中基于多目标优化的覆盖控制算法

针对无线传感器网络( WSNs)随机部署产生的区域覆盖率低、节点利用率差和能量不均衡的问题,引入移动传感器节点,将快速非支配排序遗传算法Ⅱ( NSGA-Ⅱ)运用到混合无线传感器网络覆盖控制部署并进行改进,采用分层编码策略,引入删除算子避免早熟,自适应改变交叉、变异概率提高局部搜索能力,获得较优解集后基于决策者信息偏好选择最优目标.仿真实验结果表明:有效解决了WSNs覆盖控制问题,可以在网络覆盖率最大化的同时,节点利用率较大且能耗系数较低,延长网络寿命.     

WSNs能量异构节点部署与区域覆盖优化

针对无线传感器网络（WSNs）的热点区域问题所导致的节点能量异构、能量空洞等问题,对网络进行重新部署以满足区域覆盖的要求。建立WSNs能量异构节点区域覆盖优化模型,以网络覆盖率为目标函数,节点位置作为决策变量,采用差分进化算法优化该目标,同时获得各节点的最佳位置。仿真实验表明：该模型能充分调度各节点的剩余能量,对热区问题导致的能量空洞进行重新部署,该策略能够延长网络的生命周期,提高网络的可靠性。     

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。     

改进的离散果蝇优化算法在WSNs覆盖中的应用

针对无线传感器网络( WSNs)随机部署产生的区域覆盖率低、节点利用率差问题,提出一种改进的离散果蝇优化算法( FOA)对WSNs覆盖进行优化.新算法引入自适应步长的分类嗅觉随机搜索和基于移民操作及精英库的多种群协同进化机制,提高了优化精度和效率.仿真实验结果表明:新算法有效解决了WSNs覆盖问题,在确保网络覆盖率最大化的同时节点利用率较大,延长网络寿命.     

WSNs中基于Voronoi图的分布式覆盖协议

研究网络随机部署情况下的覆盖问题,提出基于Voronoi图的分布式覆盖协议。采用分布式节点冗余判断算法来判断传感器节点自身的冗余性,据此对节点进行相应的职能调度。当网络中节点的通信半径大于或等于其感应半径的2倍时,该协议能达到网络完全覆盖及连通的要求。通过该协议的推广,满足了覆盖度动态变化的要求,保证网络的k-度覆盖。     

一种能量有效的三维传感器网络覆盖控制算法

由于无线传感器网络节点部署是随机的而且数量巨大,会产生很多冗余的节点,因而对网络进行覆盖控制提高冗余节点的利用率就成为一个亟待解决的问题.针对无线传感器网络中的三维覆盖问题进行了深入的研究,提出了一种分布式能量有效的三维覆盖控制算法,并利用OPNET网络仿真软件对其性能进行了验证.