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.     

基于微粒群优化的有向传感器网络覆盖增强算法

覆盖作为无线传感器网络监测中的基础问题反映了无线传感器网络的感知服务质量.在分析节点主感知方向可调模型的基础上,提出了一种微粒群优化的有向传感器网络覆盖增强算法.该算法针对节点主感知方向设计微粒适应值函数和种群进化策略, 以区域覆盖率为优化目标,通过微粒群优化有效调整传感器节点的主感知方向,从而达到有向传感器网络的覆盖增强.实验验证了算法的有效性.     

基于模糊粒子群算法的有向传感器网络路径覆盖策略*

建立有向传感器节点模糊感知模型,利用模糊数据融合规则减少网络不确定区域.对于有向传感器网络路径覆盖问题,提出基于模糊粒子群算法的有向传感器网络路径覆盖增强算法,将n维求解问题转化为一维求解问题,以提高单个传感器节点净覆盖域为目的,提高网络覆盖率.仿真结果表明,对于感知方向可连续调节的有向传感器网络节点,在随机部署情况下与现有算法对比,文中算法能有效提高有向传感器网络路径覆盖率,并且具有较快的收敛速度,延长网络生存期.     

基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法

首先从视频传感器节点方向性感知特性出发,设计了一种方向可调感知模型,并以此为基础对有向传感器网络覆盖增强问题进行分析与定义;其次,提出了一种基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法PFCEA (potential field based coverage-enhancing algorithm).通过引入"质心"概念,将有向传感器网络覆盖增强问题转化为质心均匀分布问题,以质心点作圆周运动代替传感器节点传感方向的转动.质心在虚拟力作用下作扩散运动,以消除网络中感知重叠区和盲区,进而增强整个有向传感器网络覆盖.一系列仿真实验验证了该算法的有效性.     

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。     

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％。     

基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖优化算法

针对有向传感器网络中存在覆盖重叠区和盲区这一问题, 引入重叠质心和有效质心的概念, 提出了一种基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖优化算法PCAFD。该算法通过重叠质心和有效质心相互作用, 使节点因受虚拟斥力而改变感知方向, 并针对边界情况和网络优化过程中的节点往复运动现象进行改进。算法快速地提高了网络覆盖率, 一系列仿真验证了该算法的有效性。     

视觉传感器网络节点方向调度算法

视觉传感器网络中节点感知模型为有向感知模型,感知范围被限定在节点的视野范围内.节点拥有多个感知方向,在一个工作时刻,节点只能工作于一个方向.针对视觉传感器网络的有向感知模型的点目标覆盖问题,提出一种贪婪算法(GreedyAlgorithm),在优化网络对于目标点覆盖的同时,解决了节点自身覆盖冲突的问题.在此基础上,引入贡献率概念反映节点在其感知方向上对于覆盖的贡献,提出了基于贡献率的贪婪算法(Contribution Rate Greedy Algorithm)以增大网络覆盖率.仿真实验表明了该算法的有效性.     

基于混沌粒子群的有向传感器网络覆盖优化

研究有向传感器网络覆盖控制问题,全向传感器不能直接应用于有向传感器网络.为改善有向传感器网络覆盖性能,在分析有向感知模型的基础上,提出了应用混沌粒子群的有向传感器网络覆盖优化算法,可随机部署有向传感器网络,以网络区域覆盖率为优化目标,利用粒子群算法较快的收敛速度和混沌搜索的遍历性、随机性,通过调整传感器节点的主感方向,减少网络感知重叠区和感知盲区.仿真结果表明,改进算法能有效提高网络覆盖率.与基本粒子群等覆盖优化算法相比,改进算法覆盖优化性能更好.     

Coverage-enhancing approach in multimedia directional sensor networks for smart transportation

Smart transportation has a significantly impact on city management and city planning, which has received extensive attentions from academic and industrial communities. Different from omni-directional sensing system, as a directional sensing system, the multimedia-directional sensor network holds the special coverage scheme, which is usually used for smart cities, smart transportation, and harsh environment surveillance, for instance, nuclear-pollution regions where are inhospitable for people. This paper advances Virtual Stream Artificial Fish-swarm based Coverage-Enhancing Algorithm (VSAFCEA) as a coverage-enhancing means in multimedia directional sensor networks. Firstly, a concept of virtual streams, based on traditional artificial fish-swarm algorithm, is proposed. Then, the traditional behaviors of fishes in artificial fish-swarm algorithm are modified and expanded with several new behaviors. Finally, the presented VSAFCEA is adopted for coverage-enhancing issue in the situation of directional sensor networks with rotational direction-adjustable model. With a sequence of steps of artificial fishes in virtual stream, the presented VSAFCEA can figure out the approximation to the highest area coverage rate. Based on comparison of these simulation results (results of presented VSAFCEA and that of other typical coverage-enhancing ways in directional sensor networks), the conclusion can be drawn that VSAFCEA could attain higher area coverage rate of directional sensor networks with fewer iterative computing times.

     

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。     

大范围WRSNs的数据路由和无线充电算法

针对传统电池供电系统能量有限问题,提出一种大范围无线可充电传感器网络(WRSNs)的数据路由和无线充电算法.以无线感知识别平台为基础,利用等边三角形的强覆盖性,并综合考虑网络路由协议和无线充电器特性对节点能量的影响,提出一种基于六边形路径的动态无线充电算法(IJRC_HP).算法包括两部分:依据充电器特性设计数据路由方法,使得能量接收功率高的节点承担更多的通信任务;依据该路由的特点设计充电方案,为能耗速度快的节点分配更多的充电时间.与等边三角形算法(TRIANGLE)、GRID算法进行仿真对比,实验结果表明,IJRC_HP算法在网络寿命提升、能量均衡、充电器移动效率和节点平均充电延时等方面具有优越性.     

视觉传感器网络兼顾区域覆盖的目标多重覆盖

针对目前无线传感器网络覆盖研究中单纯进行区域覆盖或目标覆盖而将两者分立的情形,提出了一种视觉传感网络混合覆盖算法。该算法基于有向感知模型,利用虚拟势场使节点在待监测区域自组织地进行位置移动和感知方向转变,在完成对覆盖质量要求较高的热点目标多重、优先覆盖的同时最大程度地覆盖整个待监测区域。仿真实验表明,该算法自组织能力良好,能有效满足热点目标和整个待监测区域对覆盖质量的要求,有效地利用了网络资源。     

基于目标覆盖的异构有向传感器网络分布式节点调度策略

针对无线传感器网络服务质量会随着网络运行而下降的现象, 研究随机部署的有向传感器网络的节点调度问题, 提出分布式的节点感知方向调节算法, 各节点利用相邻节点间的信息交换, 计算出各自的最佳感知方向, 从而使得网络在满足覆盖需求的同时减少活跃节点数目, 进而达到降低能耗、提高通信质量的目的. 为均衡网络能耗, 进一步设计了冗余节点调度协议, 周期性地重构网络拓扑. 仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

一种基于虚拟力的有向传感器网络低冗余覆盖增强算法

首先设计了一种方向可调感知模型,在此基础上提出了一种基于虚拟力的有向传感器网络低冗余覆盖增强算法(Fictitious Force Based Low Redundancy Coverage-Enhancing Algorithm,FFLRCA).传统基于虚拟力的覆盖增强算法只判断调整方向,节点的调整量为固定值,并且没...     

一种小规模水下无线传感器网络的部署算法

覆盖问题是水下无线传感器网络的一个基本问题。在虚拟力算法中,"虚拟"的力作为传感器节点部署策略被构造,以提高传感器节点的初始随机覆盖后的覆盖率。在传感器区域中,每个传感器节点都可以作为其它所有节点的"受力的源",这种力既可以是引力,也可以是斥力。基于虚拟力的概念,构造了节点间虚拟力区域,并提出了一种快速虚拟力算法。不同于其它虚拟力算法,这是一种简化的自组织算法,它能够有效地提高小规模的水下无线传感器网络的覆盖率。