一种基于局部Voronoi图的目标穿越算法

许多传感器节点被布置在感兴趣的区域,以监控任何可能出现的目标;另一方面,智能目标搜索最佳路径穿越监控区域,以免被监测到.关注目标如何穿越被监控区域的问题,建立穿越问题模型,基于局部Voronoi图设计并实现了一系列路径搜索方法,并对其进行了详细分析与比较.其特色在于假设目标仅能探测到部分布置的传感器节点,并基于此局部信息实现穿越,这使得所提出的方法更加有效并符合客观实际.实验结果验证了该方法的可行性和适用性.     

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.     

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.     

智能目标穿越传感区域的改进算法

随着传感网络的发展,人们越来越多的应用它来进行监控.而智能目标在穿越传感区域时,是有能力寻找更好的路径来降低被传感网络探测到的风险的.针对智能目标该如何穿越传感区域的问题,分析了现有的穿越算法的不足,基于目标视野有限,不能一次了解到整个区域所有传感节点分布状况的情况,提出了一种基于局部Voronoi图的改进的算法:目标在前进的途中不断进行探测,如果发现新的传感器出现时,随时进行必要的调整来重新选择前进的路线.最后进行了仿真模拟试验,取得了较好的效果.该算法有效地减少了目标在穿越整个区域过程中的风险,具有积极的意义.     

可移动各向异性传感器网络的反监控算法

研究移动目标在可移动传感环境下的反监控问题,设计一种新的暴露模型,用于估计布置了大量可移动各向异性传感器节点的区域中,目标沿路径进行穿越时的暴露程度。基于该模型,利用各向异性Voronoi网格,提出一种判决算法,该算法使目标穿越监控区域时,可以选择合适的、暴露程度较小的穿越路径。理论分析和实验结果表明,该算法实用性和可靠性较高。     

无线传感器网络中基于线性聚合的启发式穿越算法

当智能目标穿越敌方无线传感器网络的穿行时间受限时,现有基于广度优先搜索的穿越算法不能保证路径满足约束条件.为此,建立了一种穿越模型,并提出一种启发式的近似数值优化算法:k-shortest path-线性聚合启发式穿越路径算法(kSP-LAHTP).算法利用Voronoi图将连续路径问题域离散化,以曝露度和穿行时间为衡量指标,结合线性聚合的启发式路由机制,使目标实现满足时间约束值的最佳穿越.分析和实验结果表明:算法很好地解决了目标穿越时间受限情况下的穿越问题;且随系数k的增加,算法搜索路径更接近实际最佳.     

Voronoi图在无线传感器网络栅栏覆盖中的应用研究*

Voronoi是计算几何学中的一个重要图结构,将其引入到无线传感器网络的覆盖控制中,特别是栅栏覆盖(barrier coverage)的研究中有着极其重要的指导意义.利用Voronoi图的划分,可快速搜索出传感器网络中的覆盖漏洞,在仅考虑邻近传感器节点影响的宽松覆盖要求下,论证出利用该图生成的最小暴露进攻轨迹逼近于理想情况;但由于Voronoi的划分仅仅是一种粗略的轨迹线段的集合,会造成该方法对网络拓扑情况相当敏感,这将一定程度上限制其应用范围.     

突发威胁情况下的无人机航迹重规划

为了提高Voronoi图在航迹规划方面的实用性,提出了一种改进型的Voronoi图构造模型。该模型通过引入威胁源的不可穿越区域边界,利用折中原理,在Delaunay三角网的基础上构建航迹拓扑空间。改进型的Voronoi图模型拓展了传统模型的航迹段数量,提高了航迹段对威胁的敏感性,使规划的航迹更为合理。其次,在分析突发威胁对于航迹拓扑空间影响的基础上,提出了一种基于改进型Voronoi图的航迹重规划模型,并结合D*算法对突发情况下的航迹重规划进行了研究,规划出了理想航迹。     

有向传感器网络覆盖增强研究

为提高视频传感器网络的感知覆盖率,基于有向传感器感知模型,提出一种利用Voronoi图的视频传感器网络覆盖增强算法。该算法采用质心替代节点扇形感知区域并构造Voronoi图,通过调整节点感知方向对代替扇形感知区域的质心进行均匀分布,以消除网络中感知重叠区和盲区,提高整个有向传感器网络覆盖率。仿真结果表明,该算法能够有效提高网络覆盖率并能快速收敛。     

基于Voronoi的无线传感器网络栅栏覆盖策略

在栅栏覆盖研究中,针对节点部署区域存在无法被监测到的穿越路径的问题,将[Voronoi]图引入栅栏覆盖,划分整个部署区域,提出了基于[Voronoi]图的无线传感器网络栅栏覆盖策略,并监测部署区域是否存在栅栏覆盖空洞,以决定节点是否通过有限移动重新部署空洞区域,实现了对栅栏部署区域的有效覆盖。仿真实验结果表明,该算法提高了对监测区域的覆盖质量,以较低能耗和较少节点构建栅栏,达到预期覆盖要求。