传感环境下基于局部Voronoi图的启发式反监控路径发现算法

针对移动对象通过传感区域时的安全问题,提出了一种基于局部Voronoi图(VT)的启发式反监控路径发现算法.首先,给出了一种基于局部Voronoi图的路径暴露风险近似估算模型.在该模型中,移动目标可依据当前探测到的传感器节点位置信息动态生成局部Voronoi图,并可依据定义的暴露风险计算公式近似估算出局部Voronoi图中各条边所对应路径的暴露风险.然后,在此基础上设计并实现了一种启发式的反监控路径发现算法.在该算法中,移动目标可首先基于局部Voronoi图确定自己的下一跳位置点候选集,然后再基于定义的启发式代价函数从候选集中选择一个风险代价最小的位置点作为其下一跳目标位置点.最后,沿着局部Voronoi图中对应的最小暴露风险路径移动到该目标位置点.理论分析和实验结果表明,所提算法具有良好的反监控性能,针对部署有n个传感器节点的区域,能够使得移动对象在不超过O(n log n)的时间内快速找到一条具有较低暴露风险的路径来穿越整个传感区域.     

传感环境下一种基于局部信息的反监控算法

研究传感环境下移动对象的反监控问题,提出了最小安全圆等概念,并基于最小安全圆的特性提出了一种基于局部信息的最小风险路径发现算法.理论分析和实验结果表明,与已有相关研究工作相比,新算法具有更好的反监控性能和更低的计,算复杂度,从而能使得移动对象更快速发现并沿着风险更小的路径到达目标点位置.另外.由于算法只要求移动对象知道其侦测半径之内的局部信息,因此算法是完全分布式的,具有良好的实用性.     

传感环境下一种启发式反监控路径搜索算法

研究传感环境下移动对象的反监控问题,给出了三角形网格,穿行代价,搜索相关度等概念,基于A*启发式路径搜索算法,提出了一种传感环境下启发式反监控路径搜索算法。理论分析和实验结果表明,与已有相关研究工作相比,新算法具有较好的反监控性能和较低的计算复杂度,从而使得移动对象能够快速找到一条到达目标位置点的安全路径。     

各向异性传感环境下的移动对象反监控算法

研究异构传感环境下移动对象的反监控问题,提出一种暴露模型,该模型可用于近似估算移动对象穿越各向异性传感器网络时的风险.并在此基础上,结合各向异性Voronoi图提出了一种路径判定算法,该算法能够保障移动对象选择一条具有近似最小风险的路径穿越各向异性传感器网络区域.理论分析和实验结果表明,算法具有良好的反监控性能.另外,算法只需知道移动对象侦测半径之内的局部信息,因此也具有分布式和实用性等良好特性.