无线传感器网络中多目标优化节点部署模型

针对多跳无线传感器网络中数据采集只采用单目标优化策略带来的问题,提出了一种基于多目标优化的可移动sink节点部署模型.该模型以网络能耗最小和数据延迟最小为优化目标,采用多目标线性规划方法获得节点部署的较优解,在能量消耗和数据收集延迟中取得平衡.仿真结果表明,该模型能够给决策制定者提供更优的无线网络数据采集方案,提高了数据采集的质量.     

异构无线传感器网络中多目标优化节点部署策略

针对异构无线传感器网络节点高密度部署和事件发生存在"热点区域"问题,以区域覆盖率最大和网络能耗最小为优化目标,提出了一种基于多目标优化的二进制粒子群算法,对节点部署进行多目标优化。该算法采用概率感知模型,引入强支配系数使得解分布均匀,结合Pareto最优解选择排序和基于自适应权重的适应度分配,进而获得异构节点部署解。仿真结果表明:该算法能对目标空间进行广泛搜索,与NSGA—Ⅱ算法相比,算法具有良好的收敛性,能有效地提高网络的覆盖率和降低网络能耗。     

面向矿井的无线传感器网络节点部署优化

无线传感器节点的位置对矿井监测系统至关重要,由于受矿井中物理环境因素的影响,如何提高节点部署定位精度也逐渐成为了近年来研究的重点。针对煤矿安全监测应用领域对网络节点定位的特殊要求,提出了一种节点部署定位精度的改进方案,对一些有特殊要求覆盖点,采取有区别的覆盖阈值,即覆盖阈值Kmax适当降低,并设置增益函数。这样不仅可以达到最佳的覆盖效果,在实际的矿井环境中,还可结合一定的覆盖信息冗余,以最大程度的减少或避免误报警的发生。仿真结果表明,改进后的算法有效地提高了无线传感器网络节点的定位精度。该算法节点间通信量少,适合不均匀分布的网络场景。     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络节点部署

为了降低无线传感器网络的总体能耗,保证信息的有效采集,针对无线传感器网络节点分布部署问题进行了研究,将其形式化为一个组合优化问题,以网络覆盖率为目标函数;提出了一种基于改进蚁群算法的节点优化部署方法,并对信息素扩散源搜索策略以及信息素更新方式进行改进;仿真结果表明,算法能够在监测目标区域内以相对较小的代价完成传感器网络节点的分布优化,并能降低网络的能耗,提高网络的整体覆盖率.     

水下无线传感器网络节点部署优化研究

为降低水下传感器网络的部署成本,文中对水下无线传感器节点数目和覆盖率进行优化,提出了针对不同网络拓扑模型的水下无线传感器节点部署优化模型。首先,分析不同网络模型对覆盖性能的影响;然后,利用遗传算法求解优化问题,分别以网络节点数目和覆盖率作为适应度函数求解。通过仿真实验验证了该算法的有效性,结果显示:该策略能够在单个传感器覆盖半径减少的情况下以更少的节点数目达到更高的覆盖率,从而降低水下传感器网络节点部署成本。     

无线传感器网络节点覆盖优化策略研究

无线传感器网络是一种多学科交叉、高度集成的技术,具有成本低、操作便捷、具有一定的感知通信能力等优势,已广泛应用在各个领域的环境监测中。然而在农林、野外等三维环境中,无线传感器的空间覆盖问题一直是研究的热点、难点,理想的二维平面环境中,无线传感器网络的性能、覆盖范围与三维环境截然不同。基于此,提出一种符合三维场景覆盖感知的无线传感器网络模型及算法。     

无线传感器网络中多sink节点优化部署方法

大规模无线传感器网络(WSN)环境下,当网络结构采用单一的sink节点时,容易造成sink节点周围的普通传感节点因为转发大量其他节点的数据,迅速消耗掉自身能量而使网络失效。为了延长网络寿命,需要降低传感节点到sink节点的跳数,而采用多sink结构是一个有效的方法。为此,需要考虑一定规模的网络中,应该布置多少sink节点,才能使得网络寿命最大化的同时网络成本最低。基于栅格网络结构,提出了多sink节点下的网络寿命模型和网络成本模型,并采用一种新颖的方法计算最大网络寿命成本比(RLC),推导出了保证网络寿命最大化的同时网络成本最低的sink节点个数的表达式。理论结果表明,该值与网络规模、关键节点数、节点收发功率以及普通节点和sink节点的成本等参数有关。最后通过仿真实验证明了该结论的正确性。     

混合无线传感器网络节点覆盖优化

为了解决混合无线传感器网络的节点覆盖率低的问题,提出了改进粒子群的混合无线传感器网络节点覆盖迭代优化算法.在该算法中,首先将混合无线传感器网络节点覆盖模型转化为在网络系统中动态的求覆盖率最大值的节点部署位置寻优问题;然后提出利用改进粒子群算法对节点覆盖优化方案进行粒子及其权值映射,并依据粒子粒距聚类度和粒子信息熵对粒子权值进行调整,再依据粒子适应度值对粒子局部最优值和全局最优值进行更新;最后迭代地对粒子的位置和速度进行计算,输出具有最优覆盖率的节点部署方案.仿真结果证明,该算法能够有效的提升网络覆盖率,且算法的收敛速度快.     

无线传感器网络中基于移动节点的目标覆盖方法研究

在无线传感器网络覆盖中,由于传感器节点的随机分布和随着工作时间的延长,部分节点可能因为多种原因导致其失效或损毁,从而形成监测区域中的盲区问题。基于以上问题,在研究国内外网络覆盖的基础之上,提出了一种利用可移动的传感器节点对选择性目标的覆盖方法,从理论上验证该方法能很好地解决盲区问题。     

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。     

无线传感网络中移动节点定位技术研究

现有的定位方式因为需要建立网络模型和能量消耗不平均的现象,故不适用于有少量节点随机移动的无线传感网络.针对此类无线传感网络中各节点的定位问题,在分析了定位的计算复杂度和能量损耗的前提下,提出了分簇定位算法,在簇的范围内对发生移动的节点采用接收信号强度测距(RSSI)与质心定位相结合(CLA)的方法进行定位.分析与仿真结...     

面向管道系统的无线传感器网络三维节点部署算法

管道系统是事关国民经济发展的基础设施,而节点的三维部署问题是基于无线传感器网络的管道监控系统的基础性技术问题.首先把三维管道结构映射为XY和XZ 2个二维平面结构,分别对其进行传感器节点部署优化分析.然后在此基础上,设计了面向管道系统的三维传感器节点的部署算法.最后对算法进行了覆盖性能、连通性能以及能耗性能的评价,结果表明,该算法能有效解决管道系统节点三维部署问题,为超长油气管道、城市自来水管网及污水管网监测提供理论指导和实践依据.     

基于改进蜂群算法无线传感器感知节点部署优化*

提出了一种基于改进蜂群算法的无线传感器感知节点部署优化方法,以网络覆盖率为目标函数,将传感器感知节点部署问题形式化为组合优化问题,并采用分层机制对基本蜂群算法进行改进。仿真实验结果表明,本方法能够以相对较小的代价完成传感器感知节点部署,并能降低网络能耗,提高网络的整体覆盖率。     

无线传感器网络节点重部署研究进展

传感器节点随机部署导致的分布不均匀往往会使无线传感器网络的感测区域产生覆盖空洞或冗余覆盖,严重影响网络性能,因此需要重部署对网络拓扑进行修复。总结和分析近年来重部署相关的主要研究方向和成果。首先回顾了三种基础的节点感测模型;再从研究问题、策略设计优化目标和分类方法等三个方面对节点的重部署进行了全面的梳理;然后着重针对典型的传感器节点和Sink节点的重部署策略进行分类解释和比较分析;最后讨论强化学习框架下的节点重部署策略和安全监测需求下无线传感器网络迁移部署,并指出重部署策略的应用前景与发展趋势以及未来的优化方向。     

一种基于移动节点的无线传感器网络修复方法

传感器节点的随机部署不均匀或者由于负载不均导致有的节点能量提前耗尽,导致无线传感器网络出现覆盖空洞.针对已检测到的覆盖空洞,提出一种基于相切圆的修复算法,并从理论上证明该算法的可行性.算法的基本原理是以相邻2个边界传感器节点求它们相切圆的圆心位置,即新增加的移动节点的位置,通过反复求解相切圆的圆心位置来达到修复的目的.通过仿真实验证明:算法不仅能达到90％的修复覆盖率,而且修复后的冗余度相比其他算法也较低.     

层次型结构无线传感器网络安全协议设计

随着无线传感器网络研究的深入和不断走向实用,安全问题引起了人们的极大关注.无线传感器网络的诸多限制使得安全问题很难解决.给出了一种基于层次型拓扑结构的无线传感器网络的安全协议的设计方案.方案采用LEACH[1]算法的簇头选举方法,增加了对簇头身份的认证,采用动态变化的加密密钥及认证密钥,并讨论了实现过程中几个算法的选择.     

基于安全连接的 WSN 节点优化部署

针对目前无线传感器网络节点覆盖优化方案中,无线传感器网络节点位置移动会破坏节点间的共享密钥的问题,采用了一种基于泰森多边形形心引力和存在共享密钥节点间的安全连接虚拟力的无线传感器网络部署方案.该方案以提高节点覆盖率为优化目标,引入安全连接虚拟力,以保证节点的安全连接;采用改进泰森多边形形心引力的虚拟力方案,能够有效指导节点散布过程和实现全局优化.通过仿真实验表明,本文方案能够提高节点的覆盖率,并且能够的减小存在共享密钥的安全连接的破坏.     

无线传感器网络中基于闭合环包围的边界节点检测

由于无线传感器网络中可能会出现覆盖漏洞,导致网络无法提供高质量的数据,所以需要检测边界节点以准确找到覆盖漏洞进行修复。已有研究大多是通过传感器的坐标或者依据大量节点信息进行检测, 现提出算法通过检测每个节点的邻居节点是否能形成包围检测节点的闭合环来判别当前节点是否为边界节点。该算法使得节点能够仅基于小邻域的信息自主地决定它是否是边界节点,使其适用于节点分布不均匀的网络中。仿真实验验证了该算法在识别准确率、降低通信量等方面的有效性。