基于虚拟引力约束的光纤传感器网络节点空洞智能修复算法研究

针对传统光纤传感器网络节点空洞修复算法存在感知半径较低、距离阈值较短等问题,提出了基于虚拟引力约束的光纤传感器网络节点空洞修复算法.引入IVFA-B(Intensity-based Virtual Force AlgorithmWith Boundary Forces,IVFA-B)算法中的虚拟引力模型,分析异构网格中实现最大覆盖时两种异构节点感知半径的关系以及节点之间的最佳距离.将最佳距离和虚拟引力算法中的最佳距离阈值相结合,提供对异构网络的适应度,同时将节点移动概率引入节点移动距离公式中,实现光纤传感器网络节点空洞修复.仿真结果表明,所提出算法可以有效解决现有算法中存在的问题,在保证较为理想的覆盖效果基础上,延长感知半径和增大距离阈值.以此验证了所提算法具有较优应用性能.     

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。     

基于虚拟方格的区域密度覆盖算法

当随机部署的信标节点集中在监视区域边界处时,仅依靠虚拟力无法均匀部署。针对该问题,提出基于虚拟方格的区域密度覆盖算法,根据节点密度将整个区域划分为虚拟方格,每次迭代根据区域密度更新虚拟力系数。利用边界力避免信标节点处于区域边界或死角,使信标节点合理分布在监视区域中。仿真结果证明,该算法可有效提高信标节点网络覆盖率。     

异构WSNs中节点稳定匹配的覆盖空洞修复优化算法

针对异构无线传感器网络中初始节点随机部署或节点失效产生覆盖盲区的问题,提出一种节点稳定匹配的覆盖空洞修复优化算法(ROA-NSM)。首先,对静态节点进行Voronoi多边形划分确定节点覆盖盲区,通过Delaunay三角形计算虚拟修复节点位置;其次,基于距离和能量阈值函数计算节点优先级,建立虚拟修复节点与移动节点的稳定匹配关系;最后,通过移动节点位置的移动,实现覆盖空洞修复的优化。仿真实验表明,优化算法使每个虚拟修复节点有最优的移动节点匹配,通过与已有相关覆盖空洞修复算法比较,ROA-NSM优化算法收敛速度加快,匹配次数和节点移动距离减少,覆盖率提高。     

半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法

针对三维无线传感器网络区域中节点覆盖的问题,提出一种半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法（3D-CAAR）。该算法利用虚拟力作用实现无线传感器网络的节点均匀部署,同时结合传感器节点的半径可调覆盖机制,判断节点与被覆盖区域中目标点之间的距离。引入能耗阈值,使得节点根据自身情况调节节点感知半径,从而降低无线传感器网络的整体能耗,提高了节点利用率。最后,通过与传统基于人工势场的三维部署算法（APFA3D）、基于与未知目标精确覆盖的三维算法（ECA3D）仿真实验对比,3D-CAAR的事件集覆盖效能明显较高,能有效解决三维无线传感器网络中对目标节点的覆盖问题。     

基于边界点拟合的单干扰源定位算法

针对无线多跳网络中干扰源的位置定位问题,提出一种基于边界点拟合的单干扰源定位算法,算法首先分析目标网络的边界节点和被干扰节点的位置分布,选择距离最近的节点对,构造一组虚拟边界节点,然后基于这组节点利用最小二乘法拟合圆的方式初步估算干扰区域,根据干扰范围对边界节点和被干扰节点的覆盖情况,不断更新虚拟节点集合,并重新拟合干扰范围以得到最终结果。仿真实验显示基于边界点拟合的定位算法不仅计算精确度较高,而且对不同分布类型网络、 不同干扰半径、节点密度、干扰源位置等情况都有良好的适应性。     

特殊区域的无线传感网络布点优化算法

通过讨论无线传感网络中节点传感距离与通信距离间的特殊关系,针对封闭、半封闭空间等特殊形状的区域进行布点方案研究,提出一种以尽可能少的节点且满足覆盖性和联通性的优化布点算法.分析、计算节点在不同传感距离与通信范围下,相邻传感器覆盖的最大有效范围,并考虑区域边界和障碍的复杂性,结合EMST算法保证全局通信.基于MATAB的仿真结果表明:该算法能在最少节点要求下保证整个区域的覆盖和网络的通信.     

无线多媒体传感器网络混合虚拟势场覆盖研究

主要研究无线多媒体传感器网络的模型优化和区域覆盖增强问题.首先从多媒体传感器节点具有方向性的感知特性出发,针对视频可接受清晰度问题,设计了一种改进的扇环感知模型,并以此为基础对无线多媒体传感器网络(WMSN)中区域覆盖增强问题进行研究.其次,采用混合虚拟势场对WMSN 的区域覆盖进行增强,质心在虚拟势场产生的引力和斥力作用下运动.算法针对传统虚拟势场可能出现因局部极小而导致覆盖优化效果降低的问题改进了斥力函数,引入邻居节点共同覆盖率辅助节点感知方向的调整.并在传感器节点迭代完成后引入边界斥力,以进一步优化边界节点的利用率.最后通过一系列的模拟仿真实验和效率对比表明了算法的有效性.     

基于密集度的虚拟力节点部署算法

针对移动传感器网络节点部署易出现分布不均和能量消耗过高等问题,在传统虚拟力节点部署算法的基础上,提出一种基于密集度的虚拟力节点部署算法,通过对节点所受合力进行分析,推导出具有一定适应性的虚拟力引力参数和斥力参数,同时引入节点密集度的概念,利用节点自身密集度来选择虚拟力模型中最优距离阈值,从而改进传统的虚拟力模型,最终实现网络节点的部署优化.仿真结果表明,在随机部署的情况下,本文提出的算法能够更有效地提高网络覆盖率,减少覆盖漏洞并延长网络的生命周期.     

基于虚拟力的异构无线传感器网络覆盖优化策略

针对异构无线传感器网络覆盖优化过程中,固定Sink节点的虚拟作用力限制移动节点的位置移动,导致覆盖盲区得不到全局修复的问题,本文结合计算几何理论,提出基于Voronoi多边形形心引力的虚拟力覆盖优化算法（CAVFA）。虚拟力算法能有效指导移动节点的散布过程,形心引力能更好地实现全局的覆盖优化。通过合理设置虚拟力的距离阈值参数和优先级,调整固定节点对移动节点的约束。仿真表明,相比传统VFA算法和CBA算法,本文提出的CAVFA算法能够更有效地提高异构网络的覆盖率,且算法收敛速度更快。     

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。     

差分进化融合混合虚拟力的有向传感器网络覆盖算法

针对感知方向可调的有向传感器网络（DSN）,为最大限度减少覆盖空洞和重叠区,从而提高有效覆盖率,提出了差分进化融合混合虚拟力的DSN覆盖算法。首先,建立有向感知模型,分析节点之间、节点与障碍物之间及节点与边界之间的混合虚拟作用力,在此基础上建立节点旋转角度与作用力之间的调整公式;然后,为弱化混合虚拟力造成的局部次优解缺陷,引入差分进化模型,将虚拟力作为进化更新的一个影响因子,节点间经过变异、交叉及选择操作来寻找最佳适度值,提高有效覆盖率。覆盖仿真实验表明,在100 m×100 m监测区域下,求得100次随机部署后经过差分进化融合混合虚拟力算法网络有效覆盖率提高了19.68%,而经过混合虚拟力算法和差分进化算法的覆盖率分别提高了10.32%和11.35%;差分进化融合混合虚拟力算法在迭代80次左右网络趋于稳定,而混合虚拟力算法和差分进化算法分别需要130次和140次左右迭代。相对于混合虚拟力算法和差分进化算法,将两者相结合的差分进化融合混合虚拟力算法的收敛速度更快,有效覆盖率提高更明显。     

基于无线传感器网络节点信任度的三维覆盖算法*

针对无线传感器网络中节点的安全性及覆盖问题,提出基于节点信任度的三维覆盖算法(Three Dimensional Coverage Algorithm Based on Node Trust,简称NTA3D),该算法依据虚拟力、网格划分及节点信任度的思想,引入吸引源联合信任度。将待监测区域划分成网格,并在每个网格中心部署吸引源。吸引源可以根据网格中的活跃节点计算该网格的联合信任度,并根据联合信任度调度节点,调度结束后工作节点根据其所受合力的大小和方向重新部署。通过实验仿真,证明了本文算法能够在保证安全性的前提下有效地提高覆盖率,降低网络能耗。     

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.     

基于虚拟力的异构节点网络覆盖增强算法

节点覆盖是无线传感器网络关键技术之一。该文提出一种基于虚拟力的异构节点网络覆盖增强算法,该算法由计算几何和改进的虚拟力算法组成。研究如何在理想状态下使分布达到覆盖度最大化,同时采用虚拟势场方法使节点作扩散运动,以消除网络感知重叠区。仿真实验结果表明,网络覆盖度提高约20％。     

基于虚拟力的LoRa浮标网络覆盖优化算法

无线传感网络（WSN）节点部署问题是目前无线传感网络应用研究的关键点。针对传统网络节点部署存在收敛速度慢、全局优化性能不强、感知角度受限的问题,提出一种虚拟力导向的全向感知覆盖算法（VFOPCA）。该算法在传统虚拟力算法的基础上提出热点区域与节点间的受力模型,并采用0/1圆盘覆盖模型,对网络节点部署进一步优化。实验仿真表明,虚拟力导向的全向感知覆盖算法能快速有效地实现网络节点全局优化部署,与VFA、DACQPSO等全向感知模型算法相比,该算法覆盖程度更好、收敛速度更快、能耗程度更低。     

完全覆盖热点区域的多重覆盖算法

针对传感器网络中节点的部署和覆盖问题,提出了一种完全覆盖热点区域的多重覆盖算法。该算法根据网络覆盖质量计算出覆盖某一指定区域所需要的移动节点和静止节点数目。移动节点在虚拟力的作用下到达合适的位置,使得该区域中的热点区域能被完全覆盖,整个区域的节点分布相对比较均匀。仿真实验表明,该算法具有良好的性能,达到了预期的目标。     

数据传输时延和跳数受限的Sink节点移动路径选择算法

考虑实际无线传感网系统中数据传输时延和跳数受限情况,且为降低算法的时间复杂度,提出一种移动无线传感网的Sink节点移动路径选择算法（MPSA）。在MPSA算法中,Sink节点采用分布式最短路径树算法收集k+1跳通信范围内传感节点的相关信息和感知数据,采用虚拟力理论计算边界、障碍物和空洞区域的虚拟斥力、第k+1跳未覆盖传感节点的虚拟引力和所有虚拟力的合力,根据停留次数、合力大小和方向等信息计算当前网格中心的停留时间和下一个停留网格中心。仿真结果表明：MPSA算法根据传感节点的位置、剩余能量等信息,寻找到一条较优的移动路径,从而提高Sink节点的数据收集量和节点覆盖率,降低传感节点的感知数据丢弃量。总之,在数据传输时延和跳数受限下,MPSA算法比RAND算法、GMRE算法和EASR算法更优。