无线传感器网络动态覆盖的CVT算法

覆盖控制是无线传感器网络中的基本问题之一,动态覆盖问题又在很多领域有其独到的应用价值。为了更好地实现动态覆盖,基于集中式Voronoi网格细分（ CVT）理论,结合Lloyd算法,提出了一种无线传感器网络动态覆盖算法,通过调整目标覆盖区域几何边界,协同调度无线传感器网络节点,从而实现目标区域无线传感器网络动态覆盖。在仿真中,进行了正方形、正方形—圆形障碍静态边界区域覆盖实验和正方形—长方形目标区域、正方形—十字形目标区域、正方形—H形目标区域动态边界覆盖实验,验证了控制算法的有效性,并对不同目标覆盖区域形状、节点数量、覆盖程度、覆盖效率进行了分析。     

无线传感器网络中面向目标流的反应覆盖方法

提出了覆盖质量随时间变化的反应覆盖策略.反应覆盖的主要思想是:当目标流没有到达任务区域时,网络的覆盖强度最低,但是能够检测目标流的到达,以节省能量;当目标流到达时,节点被唤醒,网络为目标流提供高质量的感知覆盖;当目标流离开网络时,节点又进入低能耗的监视状态.因此,反应覆盖比静态覆盖更加能量高效,比事件驱动覆盖的感知延迟要小,从而更适合对目标流的感知覆盖.分析和讨论了反应覆盖策略的基本问题,给出了感知占空比、唤醒邻居数、持续工作时间等理论结果,最后通过仿真实验评估了反应覆盖的初始检测延迟、覆盖质量、网络生存期.仿真实验数据显示,反应覆盖的初始检测延迟对目标流的覆盖质量影响较小,当目标流较大(目标数大于30)时,覆盖质量接近静态覆盖质量,而网络生存期增加了4～7倍.     

无线传感器网络连通忌覆盖问题及其解决方案综述

覆盖控制是无线传感器网络的一个基本问题,通过对网络空间资源的优化分配,来更好地完成环境感知和有效传输等任务。作为覆盖控制理论的研究热点之一,连通k覆盖问题研究如何从随机部署的大量传感器节点中选择一部分节点激活,使得任意监测目标都被至少k个不同的活跃节点同时覆盖,而且所有活跃节点都是通信连通的。本文分析了无线传感器网络中连通k覆盖问题的系统模型和算法评价指标,介绍了一些典型的近似算法并对其进行了分析和比较,最后进行了总结和展望。     

无线传感器网络连通k覆盖问题及其解决方案综述

覆盖控制是无线传感器网络的一个基本问题,通过对网络空间资源的优化分配,来更好地完成环境感知和有效传输等任务。作为覆盖控制理论的研究热点之一,连通k覆盖问题研究如何从随机部署的大量传感器节点中选择一部分节点激活,使得任意监测目标都被至少k个不同的活跃节点同时覆盖,而且所有活跃节点都是通信连通的。本文分析了无线传感器网络中连通k覆盖问题的系统模型和算法评价指标,介绍了一些典型的近似算法并对其进行了分析和比较,最后进行了总结和展望。     

结合静态分析的软件脆弱性测试方法

Fuzzing是一种有效的软件脆弱性动态测试方法,为了避免传统Fuzzing技术的盲目性所导致的测试效率低下的问题,提出了静态分析和遗传算法相结合来指导Fuzzing数据生成的方法,并设计实现了一个智能化的Fuzzing系统SFS(smartfuzzing system)。触发脆弱点的前提是覆盖脆弱性语句,该方法通过静态分析技术提取脆弱性语句,并用遗传算法指导测试用例对脆弱性语句进行覆盖,从而提高脆弱性语句的覆盖效率,避免Fuzzing的盲目性。     

WSN中基于分布式的覆盖洞修复算法

无线传感器网络(WSN)中存在因节点能量耗尽和移动节点撒播不均而出现的覆盖洞问题,覆盖洞的出现会降低网络的覆盖率和连通性,严重影响网络性能。为解决该问题,构造一种既有静态节点又有移动节点的混合网络模型,并提出一种WSN中基于分布式的覆盖洞修复算法。利用静态节点指导移动节点移动到最优位置,达到修复覆盖洞目的。仿真实验结果证明,该算法能在空洞覆盖率和节点代价之间取得最佳平衡。     

复合覆盖粗糙集模型及其应用

针对覆盖粗糙集仅适用于单一数据类型的论域覆盖的问题,提出复合覆盖粗糙集模型。在研究邻域覆盖粗糙集、集值覆盖粗糙集、区间值覆盖粗糙集的基础上,在复合数据模型下,通过建立多种覆盖关系(邻域覆盖、集值覆盖、区间值覆盖等),提出复合覆盖粗糙集模型,并给出复合覆盖粗糙集相关概念及性质。该模型适用于多种数据类型(符号数据、区间数据、集合数据、数值数据等)的论域覆盖问题,通过实例说明了该模型在复合信息系统中的应用,进一步加深对复合覆盖粗糙集相关概念的理解。     

移动无线传感器网络k-栅栏覆盖构建算法

研究了节点无移动能力的静态传感器网络中的栅栏覆盖问题.考虑在传感器节点具有有限移动能力时,如何构建k-栅栏覆盖的问题:首先定义了1-栅栏覆盖最小移动距离和问题(1-barrier coverage min-sum of moving distance,简称1-BCMS).在网格划分模型情况下,将1-BCMS问题近似为1-网格栅栏最小移动距离和问题(1-grid barrier min-sum of moving distance,简称1-GBMS).给出了1-GBMS问题的整数线性规划描述,证明了其是NP-hard的;然后提出了1-GBMS问题的近似算法——CBGB(constructing baseline grid barrier)算法,能量高效地构建1-栅栏覆盖.仿真实验结果表明,CBGB算法的求解结果与最优解接近.最后,提出了一种基于分治策略的k-栅栏覆盖构建算法.该算法极大地降低了通信和计算开销.仿真实验验证了该算法的有效性和可扩展性.     

无线传感器网络中覆盖控制理论与算法

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.立足于无线传感器网络的覆盖控制问题,分类总结了近年来提出的各种覆盖控制问题的思想和有代表性的研究成果,着重讨论了一些典型的无线传感器网络覆盖控制算法与协议.最后进行了各种算法的比较性总结,深入分析了目前无线传感器网络覆盖控制亟待解决的问题,并展望了其未来的发展方向.     

基于GEP的路径覆盖测试用例生成方法

提出一种基于基因表达式编程(GEP)算法、编译器技术、虚拟机技术的路径覆盖测试用例生成方法。该方法使用编译器技术获得程序的静态控制流路径集合,针对集合中的每一条静态控制流路径,使用GEP算法生成覆盖特定路径的测试用例,采用虚拟机完成结果计算,其中有效的结果即所需的测试用例。实验结果证明,该方法能高效、准确地得到覆盖特定控制流路径的测试用例。     

无线传感器网络中覆盖控制技术综述

覆盖控制是无线传感器网络应用的一个基本问题,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;立足于无线传感器网络的覆盖控制问题,分析了网络覆盖技术在国内外研究的现状与发展,指出了传感器网络覆盖算法中需要解决的问题,并提出了将多目标进化算法与智能计算技术用于动态覆盖控制技术研究设想。     

无线传感器网络节点部署问题研究

节点部署是无线传感器网络(W SNs)研究的一个基本问题。合理的节点部署方式有助于提高网络工作效率,优化利用网络资源。针对与节点部署相关的覆盖、连通、能耗三方面基本问题,对现有主要研究成果进行了分类和比较,讨论了三者之间的关系,总结性地提出并分析了网络覆盖和连通性能的评价标准。     

一种移动无线视频传感器节点的覆盖算法

在现有的无线传感器网络覆盖算法的研究中,缺乏对移动节点路径规划的研究,而针对具有视频传感器节点的网络仍使用普通传感器圆形覆盖区域的测量方法来计算覆盖面积,并不完全符合实际情况.基于这两方面的原因,本文提出了一种适用于无线视频传感器节点的最大覆盖算法,并提出一种对于视频传感器节点覆盖面积的计量方法.该算法能够使节点在保证网络连通性的前提下,达到最大的有效监测范围.此外,本文建立了相应的仿真实验模型,对该算法的有效性和覆盖面积进行了实验与分析.结果表明,本算法的节点监测面积大约为使用随机运动算法的节点监测面积的1.5倍左右,并可以保证网络的连通性.     

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。     

无线传感器网络中一种分布式冗余检测算法

无线传感器网络覆盖控制中现有的大部分冗余检测算法都是针对节点感知半径相同的同构网络的,无法应用于异构网络.提出一种保持网络k级覆盖的适应异构传感器网络的分布式冗余检测算法.该算法根据节点的冗余分布特性设计了有效覆盖邻居选取,通过有效覆盖邻居感知半径关系及交点处的覆盖程度判断检测冗余.仿真表明:算法中有效覆盖邻居选取的设计,大大降低了节点执行冗余计算的时间,算法的运行效率较高;算法在异构WSN中性能优异,冗余检测彻底、充分,有益于节省节点能量,延长网络生存时间.     

有向传感器网络覆盖控制算法

覆盖控制是传感器网络的基本问题之一,基于全向感知模型的覆盖控制的研究已经积累了丰富的成果.近年来,得益于图像/视频、红外、超声波等传感器的引入,有向传感器网络覆盖控制问题得到广泛关注并发展成为研究热点.从有向感知模型及其特点入手,综述了该领域国内外的研究进展,着重分类讨论有向传感器网络覆盖控制的基本理论和算法.最后提出当前亟待解决的问题,并对其未来的发展趋势进行展望.     

无线传感器网络中基于虚拟力的覆盖算法

在无线传感器网络的很多应用场景中,大量的传感器节点被任意播撒在被监测区域内,形成很多覆盖空洞,对无线传感网络的感知、监测和数据采集能力造成很大影响。为了解决无线传感器网络中的覆盖问题,提出了一种基于虚拟引力的覆盖算法。首先,根据虚拟引力产生的约束条件和引力大小,一种扩大网络覆盖范围的算法被提出,算法分析证明这种算法能够减少覆盖空洞;第二,提出了维持邻居节点连通性的方法;第三,提出一种覆盖感兴趣区域的算法。仿真结果表明,这种算法既能提高网络的覆盖能力,又能减少传感器节点的移动距离。     

无线传感器网络中连通与覆盖问题的研究

在无线传感器网络中,簇首和节点的数量直接关系到整个无线传感器网络的成本及性能,如鲁棒性、容错性等,这也是无线传感器网络设计时首先要考虑的问题。通过把复杂的连通和覆盖问题逐步化简,并利用理论分析、数学建模和几何证明,采用几何理论和数学归纳法的思想,从拓扑学的角度给出了传感器区域的一种网格划分方法。最后从理论上分别给出了在一个实现完全无缝连通和覆盖的传感器区域内最少需要多少簇首和最少需要多少个节点的解析表达式,即从理论上解决了把整个传感器区域至少划分成多少个簇和至少布置多少个节点才能实现完全无缝连通和覆盖的问题。     

无线传感器网络的任意覆盖率节点配置

研究了任意覆盖率下的无线传感器网络分布式节点自动配置问题. 首先, 针对正六边形拓扑架构下的网络覆盖, 给出了节点密集分布条件下的覆盖率与相邻工作节点间距的解析关系, 从而得到了理想条件下部分覆盖的最优节点配置. 考虑到实际系统中有限的节点密度和节点的随机分布, 进一步提出了一种可以在此条件下实现任意覆盖率的部分覆盖协同优化算法(Optimized collaborative partial coverage, OCPC). OCPC通过节点间的动态协同唤醒最接近于理想配置的工作节点并使其他节点睡眠以节省能量. 以尽可能少的工作节点达到网络的覆盖和连通需求并降低网络的能耗, 进而达到网络的感知任务和能量消耗的有效折衷. 仿真表明, OCPC可以有效地实现任意期望覆盖率下的网络配置并保持网络连通, 同时, 与经典覆盖算法PEAS (Probing environment and adaptive sleeping)和OGDC (Optimal geographic density control)相比, 在网络的节能方面也具有明显的优越性.     

On redundant coverage maximization in wireless visual sensor networks: Evolutionary algorithms for multi-objective optimization

Wireless visual sensor networks can provide valuable information for a variety of monitoring and control applications. Frequently, a set of targets must be covered by visual sensors, as such visual sensing redundancy is a desired condition specially when applications have availability requirements for multiple coverage perspectives. If visual sensors become rotatable, their sensing orientations can be adjusted to optimize coverage and redundancy, bringing different challenges as there may be different coverage optimization objectives. Actually, the specific issue of redundant coverage maximization is inherently a multi-objective problem, but usual approaches are not designed accordingly to compute visual sensing redundancy. This article proposes two different evolutionary algorithms that exploit the multi-objective nature of the redundant coverage maximization problem: a lexicographic ”a priori” algorithm and a NSGA-II ”a posteriori” algorithm. The performance of both algorithms are compared, using a previously proposed single-objective greedy-based algorithm as a reference. Numerical results outline the benefits of employing evolutionary algorithms for adjustments of sensors’ orientations, potentially benefiting deployment and management of wireless visual sensor networks for different monitoring scenarios.