基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法

首先从视频传感器节点方向性感知特性出发,设计了一种方向可调感知模型,并以此为基础对有向传感器网络覆盖增强问题进行分析与定义;其次,提出了一种基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法PFCEA (potential field based coverage-enhancing algorithm).通过引入"质心"概念,将有向传感器网络覆盖增强问题转化为质心均匀分布问题,以质心点作圆周运动代替传感器节点传感方向的转动.质心在虚拟力作用下作扩散运动,以消除网络中感知重叠区和盲区,进而增强整个有向传感器网络覆盖.一系列仿真实验验证了该算法的有效性.     

一种新的有向传感器网络覆盖增强算法

针对现有有向传感器网络覆盖增强方法算法较复杂及覆盖率不够高等问题,提出了一种新的有向传感器网络覆盖增强算法。每次取一重覆盖区域面积最大的传感器节点及其传感方向,使得整个网络的一重覆盖区域较多,重叠区较少,可提高网络的覆盖率;同时考虑了冗余节点休眠的情况,当网络中有节点失效时,将其周围的休眠节点激活,并重新部署失效节点周围的节点,以此保证网络有较长的寿命和较好的覆盖效果。对比实验表明,与现有算法相比,本算法原理简单,且在相同节点数目和传感半径情况下,覆盖率分别提高了20%和15%左右。     

基于改进势场的有向传感器网络路径覆盖增强算法

路径覆盖是无线传感器网络目标监控领域的一个热点研究问题,在分析节点主感知方向可调模型的基础上,提出了一种基于改进势场的有向传感器网络路径覆盖增强算法(improved potential field based path coverage-enhancing algorithm,IPFPCA).该算法针对传统虚拟势场可能出现的局部极小导致覆盖增强失败问题设计了一种改进的势场函数,通过将相邻传感器节点对路径轨迹点的共同覆盖率引入到斥力计算中,有效引导节点的主感知方向调整,从而达到路径的高效覆盖.实验结果表明：对比已有的路径覆盖增强算法,IPFPCA可以消除节点的感知重叠区和盲区,最终实现网络路径的高效覆盖.     

一种面向目标的有向传感器网络连通覆盖算法

针对传统的有向传感器网络目标覆盖算法只考虑网络覆盖率而不能保证网络连通性的问题,利用目标点部署圆内覆盖最多邻居目标点的候选节点集合和整数线性规划(ILP)模型设计了一种面向目标的连通覆盖算法(CTA)。该算法通过建立目标部署圆内覆盖最多邻居目标点的候选节点集合对随机部署的节点进行初步调度,在此基础上,通过ILP模型找出实现目标检测,并保证整个网络连通性的最少节点数和最佳位置的节点集合。仿真实验表明:CTA在保证目标覆盖率的前提下,不仅极大地降低了网络部署成本,而且保证了网络连通性。     

基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法的改进

在对现有的基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法存在的问题进行深入分析和研究的基础上,提出对该算法改进和优化的方法.核心思想是针对网络中的边界区域节点受力模型,引入虚拟节点,以增强网络对边界区域的覆盖率;同时,提出自调整角速度的机制,不仅提高了该算法的执行效率,而且网络调整后其覆盖效果达到最佳.仿真结果表明,在节点随机部署的情况下,改进后的算法(IPFCEA)可以更有效地增强网络的覆盖率,提高其调整节点时的收敛速度,提升网络的整体性能.     

一种基于虚拟力导向微粒群的有向传感器网络覆盖增强策略

针对有向传感器网络的覆盖增强这个研究热点,提出一种虚拟力导向微粒群的有向传感器网络覆盖增强策略VFPSO。首先分析节点相互之间作用力,建立了一种节点所受的虚拟力和调整角度之间的关系模型,然后在微粒群算法速度更新过程中,通过这个关系模型,虚拟力影响微粒更新速度,加快粒子群算法的收敛速度。仿真实验表明,虚拟力导向微粒群的有向传感器网络覆盖增强算法能够更快地收敛至全局最优解,并且算法运行时间有效缩短。     

一种有向传感器网络栅栏覆盖增强算法

K-栅栏覆盖是有向传感器网络覆盖控制的研究热点之一。提出一种基于邻居节点运动的有向强栅栏构建算法（NS-DBC）。在形成栅栏的节点集合中,按照从左到右的节点顺序,依次确定每一个节点的目标位置,前一个节点确定后一个邻居节点的目标位置,后一个节点的选取仅与前一个节点有关。后一个节点从前一个节点附近节点中选择能耗最少的节点运动到目标位置,从而构建有向强栅栏。仿真结果证明了该栅栏构建方法能够用较低能耗和较少节点构建有向栅栏。本文的研究对提升无线传感器网络的性能具有重要的理论与实际意义。     

有向传感器网络最大覆盖调度算法

与传统的全向传感器不同,有向传感器可以切换到不同的方向,并且每个方向覆盖有限角度的感应范围.针对有向传感器网络的区域覆盖问题,研究了“最大有向区域覆盖”MDAC(maximum directional area coverage)问题,期望通过调度传感器的工作方向,最大化覆盖区域面积.首先给出了MDAC 的问题定义,使用整数线性规划描述MDAC 问题,并且证明其是NP 完全的.然后提出一种分布式贪心算法DGreedy(distributed greedy algorithm)解决MDAC 问题.在此基础上,通过计算可能的覆盖贡献比例来反映网络拓扑信息.还提出了一种增强的算法PGreedy(distributed probability-enhanced greedy algorithm)使覆盖区域更大.证明了所提算法的收敛性,并通过详细的模拟实验验证了其有效性.     

基于免疫算法的有向传感器网络目标覆盖研究

针对有向传感器网络的全目标覆盖问题,提出一种基于免疫算法的有向传感器网络目标覆盖方案。该方案采用免疫算法寻找最少数量的传感器,覆盖某一区域内全部的目标点。仿真实验结果证明,采用免疫算法后,搜索时间与目前的遗传算法相比降低1/3以上,并且算法性能更加稳定,寻优后所需的传感器数量有所减少。     

基于优先级的有向传感器网络目标覆盖

区别于传统全向传感器,有向传感器可以根据目标位置旋转到任意方向,更有针对性地覆盖目标.针对有向传感器目标覆盖问题,加入目标优先级的约束条件,在粒子群算法上进行改进,融入疫苗接种机制,使在所有目标均满足优先级条件下所需传感器的集合规模最小.仿真结果表明:相对于目前针对此问题性能最好的遗传算法,改进粒子群算法大大降低了算法...     

基于Delaunay三角剖分的有向传感器网络覆盖增强算法*

针对视频传感器网络的区域覆盖问题,提出一种基于Delaunay三角剖分思想的几何算法,选取围绕传感器的具有最大面积的Delaunay三角形重心作为决策方向。在此基础上,将Delaunay三角剖分的几何方法与分布式贪婪算法进行了融合,引入“贡献率”概念反映节点在其候选方向上可能覆盖区域的大小,以解决冗余覆盖的问题。仿真结果证明了该算法的有效性。     

复杂区域的有向传感器网络覆盖优化算法

在现有的有向传感器网络中,节点模型多以质心点围绕扇形顶点进行旋转,由于此类模型中节点旋转面积是一个整圆,因此会增加网络能源消耗和部署时间。针对复杂区域的无线传感器网络覆盖优化问题,使用以扇形节点围绕质心点转动的节点模型,提出一种基于虚拟势场的复杂区域覆盖优化算法( COACA),通过减小节点的旋转面积实现部署优化。针对影响算法覆盖率的相关参数进行仿真实验,并与PFPCE算法进行对比,实验结果验证了COACA算法在覆盖率和时间效率上的优越性。     

无线传感器网络中数据冗余的应用

在LEACH算法的基础上进行改进,提出一种应用数据冗余的方法.使用自相关系数的方法判断数据是否冗余,去除网络中产生的数据冗余提高簇头能量消耗的有效性,通过仿真说明应用数据冗余的LEACH算法可以增强能量消耗的有效性和延长传感器网络的生命周期.     

多障碍场景的有向传感器网络覆盖优化算法

针对监控区域中存在障碍物的情况,引入一种避障策略,提出基于虚拟势场的传感器网络覆盖优化算法。该算法基于有向感知模型,通过重叠覆盖区域、有效覆盖区域和障碍物遮挡区域之间虚拟力的相互作用,调整节点的传感方向,逐步消除网络中的重叠覆盖区域和障碍物遮挡区域,并根据分布在边界区域的边界节点进行改进,通过在边界线上增加一个虚拟邻居节点,实现有向传感器网络的覆盖性能增强,并分析传感器参数对覆盖率的影响。仿真结果表明,在有障碍物的情况下,该算法可有效提高网络覆盖率。     

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.     

Deploy Efficiency Driven k-Barrier Construction Scheme Based on Target Circle in Directional Sensor Network

Journal of Computer Science and Technology - With the increasing demand for security, building strong barrier coverage in directional sensor networks is important for effectively detecting...