Connectivity preserving localized coverage algorithm for area monitoring using wireless sensor networks

Efficient network coverage and connectivity are the requisites for most Wireless Sensor Network (WSN) deployments, particularly those concerned with area monitoring. Due to the resource constraints of the sensor nodes, redundancy of coverage area must be reduced for effective utilization of the available resources. If two nodes have the same coverage area in their active state, and if both the nodes are activated simultaneously, it leads to redundancy in network and wastage of precious sensor resources. In this paper, we address the problem of network coverage and connectivity and propose an efficient solution to maintain coverage, while preserving the connectivity of the network. The proposed solution aims to cover the area of interest (AOI), while minimizing the count of the active sensor nodes. The overlap region of two sensor nodes varies with the distance between the nodes. If the distance between two sensor nodes is maximized, the overall coverage area of these nodes will also be maximized. Also, to preserve the connectivity of the network, each sensor node must be in the communication range of at least one other node. Results of simulation of the proposed solution indicate up to 95% coverage of the area, while consuming very less energy of 9.44 J per unit time in the network, simulated in an area of 2500 m².     

Random coverage with guaranteed connectivity: joint scheduling for wireless sensor networks

Sensor scheduling plays a critical role for energy efficiency of wireless sensor networks. Traditional methods for sensor scheduling use either sensing coverage or network connectivity, but rarely both. In this paper, we deal with a challenging task: without accurate location information, how do we schedule sensor nodes to save energy and meet both constraints of sensing coverage and network connectivity? Our approach utilizes an integrated method that provides statistical sensing coverage and guaranteed network connectivity. We use random scheduling for sensing coverage and then turn on extra sensor nodes, if necessary, for network connectivity. Our method is totally distributed, is able to dynamically adjust sensing coverage with guaranteed network connectivity, and is resilient to time asynchrony. We present analytical results to disclose the relationship among node density, scheduling parameters, coverage quality, detection probability, and detection delay. Analytical and simulation results demonstrate the effectiveness of our joint scheduling method.     

WSN中基于可调感知半径的节点睡眠算法

讨论在无线传感器网络中节点的感知半径可调的情况下,如何合理设计节点的拓扑结构,实现网络的能量负载均衡、延长网络的生存周期。在保证覆盖和连通的前提下,分析当感知半径可调时节点的分布特征和拓扑结构,并对现有的冗余节点移除算法进行改进,提出一种自适应调节感知半径冗余节点睡眠算法(AASRS)。实验结果表明,该算法可以提高网络的能量负载均衡水平,并能最大化节点的感知覆盖区域,且使用的活动节点较少。     

无线传感器网络的连通覆盖临界条件分析

连通与覆盖控制作为无线传感器网络中两个最基本的问题,取决于网络配置及节点的传播距离,反映了网络的感知质量与资源的优化分配。为了用最优化数量的传感器节点来改善和确保网络的连通与覆盖,在分析现有研究成果的基础上,提出了满足渐进连通覆盖的临界充分条件及必要条件。理论分析及仿真实验均表明,提出的临界条件更紧凑和规则化,有助于对无线传感器网络进行更细致的研究。     

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.     

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.     

无线传感网络交叉覆盖节点路由删除仿真研究

针对无线传感网络中节点的覆盖范围较小,删除无用路由所用时间较长,导致网络覆盖率低和路由删除效率低的问题,提出无线传感网络交叉覆盖节点路由删除方法。建立节点覆盖模型,在节点覆盖模型的基础上将无线传感网络的覆盖率和连通性当做综合评价函数,构建无线传感网络交叉覆盖节点优化布局的数学模型,并采用罚函数结合无约束优化模型代替传统约束优化模型。运用自适应遗传算法求解无约束优化模型,实现无线传感网络中交叉覆盖节点的优化布局,进而删除无线传感网络中存在的无用路由。分析实验结果得出,所提方法的网络覆盖率高、路由删除效率高,说明所提方法实际应用性强。     

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。     

一种新型覆盖连通率计算方法

针对在能量受限的无线传感器网络中传感器节点在部署时必须满足一定覆盖率和连通率的问题,提出一个基于正方形区域的新型覆盖率、连通率计算方法,该方法能够描述网络覆盖率、连通率、部署节点的数量、节点感应(通信半径)和网络区域大小之间的关系,计算出在满足一定覆盖率、连通率所需要部署的节点的数量。模拟实验结果表明该理论值和模拟结果之间的误差较小。     

无线传感网络中部分覆盖与拟连通冗余节点的研究

随机部署的无线传感网络通常包含大量的覆盖与连通冗余节点,这些节点不仅造成大量的能源浪费,同时影响网络的性能。为此,需要对网络中的覆盖与连通冗余节点进行有效的调度配置。考虑到无线传感网络中覆盖与连通冗余节点识别算法的复杂性,提出了一个新的“部分覆盖与拟连通的冗余节点”概念,它对网络具有同覆盖与连通冗余节点类似的影响,与覆...