基于虚拟力的混合传感器节点覆盖问题研究

针对无线传感器网络全部用固定传感器节点随机部署网络覆盖率较低以及全部用移动传感器节点部署时费用较高的问题,提出一种基于虚拟力的混合传感器网络部署策略,首先通过随机部署固定节点实现初始覆盖,然后由汇聚节点找出未被覆盖的热点(网格中心点),再由汇聚节点通过匈牙利算法指派任务给移动传感器节点完成对未被覆盖的网格中心点,由各移动传感器节点根据虚拟力算法自主移动至未被覆盖的网格中心点或附近。仿真实验表明:该部署策略能有效提高网络覆盖率,在覆盖率、移动距离等方面的性能上优于采用全部移动传感器节点的虚拟力算法部署策略。     

基于改进粒子群算法的制造车间WSN部署优化

针对制造车间环境下有向无线传感器网络节点的部署优化问题,以提高网络覆盖率为目标,提出了一种面向制造车间应用的有向感知模型,并设计了一种改进粒子群算法,改进算法惯性权重余弦自适应调整,同时学习因子基于惯性权重自行调节,并应用于有向感知模型求解优化,通过实验对比验证,设计算法具有较快的收敛速度以及全局寻优能力,有效提升了无线传感器网络覆盖率。     

基于概率感知模型的有向传感器确定性部署研究

节点部署是无线传感器网络技术应用过程中的关键问题。为了更加精确地描述网络对物理世界的感知范围和质量,本文采用由自身物理特性等诸多因素决定的概率感知节点对监测区域进行无缝覆盖。针对无线有向传感器网络中节点的概率感知特性,通过数值仿真,从冗余覆盖面积及感知概率两方面,分析比较采用不同确定性部署方式对同一监测的无缝覆盖。实验结果对区域覆盖的确定性节点部署方式的选择具有重要的指导性意义。     

基于粒子均衡的移动传感器网络覆盖控制研究

现代仪器正在向着网络化和智能化方向发展,传感器网络则是具体体现之一,各个传感器测量的数据可以通过网络以单跳或多跳方式传送到控制节点,从而实现网络化的智能测量。传感器网络中各节点能否覆盖全区域,直接决定了测量结果是否为全样本覆盖集。本文在经典的虚拟力算法思想基础上,研究了基于粒子均衡的移动传感器网络覆盖控制性能,具体针对同构节点、异构节点、非规则区域等各种应用场合进行了分析和算法改进,利用仿真实验的方法验证了其性能。仿真实验证明,该算法对于同构节点和非规则区域均可以取得较好的覆盖效果和网络生命周期;对于异构网络则需要进行适当调整,将邻居区域的概念由同构节点网络中的两倍于感知范围扩展为最大的联合感知范围,使得节点在其邻居节点范围内能够维护最低限度的通信链路,就可以使其远离邻居节点,从达到预期的网络性能。同时研究了在实际应用中算法的鲁棒性,主要针对在部分节点丧失通信能力以及节点丧失移动能力时算法的性能,实验表明仍能表现出较好的网络覆盖度。     

无线传感网络APIT定位算法的改进

通过对无线传感网络APIT定位算法的研究,知道该算法在定位精确度、定位覆盖率等方面存在较严重的问题。利用移动锚节点在异构传感器网络中的优势,结合TDOA测距算法,并综合考虑整个网络的锚节点部署及优化方法,提出一种APIT定位算法的改进算法。通过仿真实验对改进后的定位算法的性能进行定性分析。改进后的算法在定位精确度、定位覆盖率等方面要明显优于传统定位算法。     

传感器网络中人体感应智能节点的设计

针对传感器网络中人体存在的智能感知问题,文中设计了一种以ATmega16单片机为控制核心的热释电传感器感知节点,该节点能够准确地感应出半径3.5m、锥角110°范围内人体的存在,感知数据经单片机处理后传送到网络中的主机,通信接口采用无线和有线2种形式.节点采用主动和被动相结合的检测方式,组网时最多可在一个网络中接入256个节点.相对于电平和电流环传输方式的传感器,该感应节点在组网、扩展和某些布线不方便的场合更具可操作性.     

基于DV-Hop的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法其定位精度和覆盖率的不足,提出了一种按节点优先级进行定位并升级为新锚节点的改进算法。该算法是从第二轮次开始增加一次新锚节点广播,由各未知节点根据自身所收到的新旧锚节点广播的多少来确定其优先级,选择该轮次中优先级最高的节点按DV-Hop算法实现定位并升级为新锚节点,并在定位过程中利用加权最小二乘法降低了累计误差。选用Matlab进行相关仿真,结果表明改进算法在一定程度上提高了定位精度和覆盖率。     

一种基于虚拟力补偿的三维空间自主部署算法

针对三维空间中无线传感网络的覆盖目标复杂多样,容易出现部署"空洞",难以实现均匀部署的问题,提出了一种基于虚拟力补偿的三维空间自主部署算法。首先建立了节点模型和覆盖目标模型。其次将传统的虚拟力算法从二维扩展到三维空间,提出了覆盖目标虚拟力补偿的概念,使网络中的节点能够根据覆盖目标的特点,完成均匀的覆盖。仿真实验表明该算法覆盖率能达到95%以上,同时均匀度有10%的提升。最后通过四旋翼实验平台对算法的有效性进行了验证。     

低功耗声/超声复合传感器节点设计

针对具有全向感知能力的有向传感器网络(DSN)节点功耗较高的问题,设计制作了声与超声波复合全向感知节点.低功耗被动声探测器利用目标声信号幅值的变化趋势,判断目标相对于节点的运动情况,唤醒由5组超声波测距单元组成的阵列,测量5个固定方向上的距离,从而实现目标车辆的定位.然后分析了系统功耗和基于目标轨迹的全向感知模型,并进行了相关试验.结果表明:节点能够感知半径为20 m区域内的目标,在半径6m的范围内判断目标轨迹.节点功耗减小66.7％,大幅度延长了能源受限节点的值守时间,满足无线传感器网络的应用需求.     

无线传感器水下监测网络稀疏采样和近似重构

无线传感器网络在水下生态环境的监测方面有着广泛的应用,但是常常会碰到能量缺乏和生命周期较短的问题.为了克服这些问题,基于压缩感知理论,提出了一种网络节点调度和稀疏采样的优化方法,与传统的无线传感器网络节点调度方法不同,它采用随机概率采样模型,只对整个网络的一个子集进行采样,这是一种“物理静止,逻辑动态”的随机调度方案,节省了有限的带宽和能量.同时该方法在节点调度过程中,引入了状态转换图,对节点的状态进行分类控制,增加了网络覆盖要求和最小观测数等约束条件,使得设计的稀疏选择矩阵更为合理.同时研究了在满足最小l1范数的条件下,基于组合算法对稀疏信号进行重构的方法.实验的结果表明,与传统的无线传感器水下监测网络相比,基于上述节点调度方法所构建的无线传感器水下监测网络,具有较低的能耗和较长的网络生存时间,并且能对稀疏采样后的信号以较大的概率进行近似重构,使得重构信号逼近原始监测信号.     

有向传感器网络的覆盖增强算法

有向传感器网络的区域覆盖是近年来的研究热点。研究了VORONOI单元与节点虚拟感知圆(以其位置为圆心,感知半径为半径的圆)的几何关系,并以此关系确定有向传感器的工作方向,使每一个VORONOI单元的覆盖面积最大;然后,调整重叠覆盖最大的邻居节点,重叠面积最小所对应的VORONOI单元顶点作为新的工作方向,以便在可能的覆盖重叠情况下获得最佳覆盖贡献率;最后,调整边界节点的感知方向,减少无效覆盖。仿真结果表明,该算法可以有效地提高区域覆盖,降低无效覆盖。     

二进制检测模型耦合离散加权帝国竞争算法的WSN覆盖机制研究

针对当前无线传感器网络(WSN-Wirelessless Sensor Network)覆盖优化机制都忽略了节点检测误差,且其感知重叠区与覆盖空洞面积大,易陷入局部最优等不足,并同时兼顾高的覆盖率和较低的能耗,提出了二进制检测模型耦合离散加权帝国竞争算法的WSN覆盖优化机制。引入误差检测因子,设计二进制检测模型,构建WSN联合覆盖率模型;并定义了均匀三点交叉算子,嵌入权重理论,以节点利用率和联合覆盖率构造适应度函数,提出了离散加权帝国竞争算法,显著提高了收敛速度。通过仿真手段检验了机制的优越性。仿真结果表明:与其他几种机制相比,机制覆盖质量最好,显著降低了感知重叠区与覆盖空洞面积;其收敛速度与覆盖率更高,且稳定性更好。     

外推人工蜂群算法在WSN部署优化中的应用研究

为解决无线传感器网络(WSN)覆盖部署优化的问题,提出了一种基于外推人工蜂群算法的节点部署优化方法。首先,设定网络系统基本假设,并以使网络覆盖率最大化为目标建立网络覆盖优化基本模型,再者,利用外推人工蜂群算法代入模型进行求解,获得覆盖最优的节点部署位置。仿真实验结果表明:外推人工蜂群算法能够很好地解决无线传感网络覆盖优化问题,相比于传统的遗传算法、人工鱼群算法、粒子群算法和人工蜂群算法,表现出更快的寻优速度和更高的覆盖率。     

一种无线传感器网络覆盖优化方法

节点部署是无线传感器网络（WSN）研究的一个基本问题,如何进行合理的节点部署,是提高网络工作效率、优化利用网络资源的关键所在。针对WSN中覆盖、连通与节点布置等方面存在的问题,在现有正六边形网格划分的基础上,提出了一种基于泊松分布的节点部署方法,并利用Matlab软件进行了仿真。仿真结果表明,该模型不仅能够实现任意期望的连通覆盖,还能够在较小密度的节点分布下实现网络的无缝覆盖,保持网络的连通。     

一类异类无线传感器网络节点调度问题研究

针对一类以配置了多种传感器的节点组成的,部分传感器完全覆盖,部分传感器局部覆盖的异类无线传感器网络节点调度问题,提出了一种基于改进遗传算法的优化策略.在构建网络模型的基础上,建立了节点调度分化策略,提出了冗余信息度的概念来描述网络能耗效率,并设计了以冗余信息度和不同传感器目标区域感知覆盖率为优化目标的改进多目标遗传算法NSGAⅡ,用于求解节点分化策略.仿真结果表明,该方法可以通过迭代得到收敛的Pareto最优解,并为传感器网络提供一个多目标Pareto最优节点分化策略方案集,供不同应用选择.     

DDS水下无线传感器网络通讯技术的应用

提出一种基于DDS技术的水下无线传感器网络节点方案.确定了节点的主控电路、发射电路和接收电路,对项目的设计思路、功能实现和关键技术进行了说明;描述了选择DDS技术的原因及实现原理,以及该技术在水声通信中的应用方法;最后对所设计的系统进行了测试分析,初步的水下实验结果表明了系统的有效性与实用性.     

GPS辅助的无线传感器网状网络系统的构建方法

针对随机布置智能感知节点的无线传感器网络,分析在拓扑结构不定和多变的情形下,多个感知节点上电过程中可能出现的建网问题,以及系统周期工作时,无线网络可能出现的通信问题,提出一套有GPS辅助的无线网状传感器网络自我构建和管理的方案。各智能感知节点间完全对等,没有特定的协调器来建立和管理网络,各节点上电工作时间没有先后要求,单节点故障不会影响其他节点,并且节点修复后可恢复工作,充分发挥网状网络的优势,实现对通信链路的冗余和数据的冗余存储。实验表明,该方法有良好的实用效果,能适用于随机布置的无线传感器网络。     

Energy-aware cooperative spectrum sensing for underground cognitive sensor networks

随着无线技术的发展,越来越多的通信标准被应用于井下环境中。本文讨论了利用认知无线电技术将基于802.15.4标准的无线传感器网络同其他井下无线网络融合的问题。在认知无线传感器网络中,引入联合频谱感知机制,即一组传感器节点协作完成频谱感知任务。越多传感器节点的参与将会获得越准确的检测结果,但也将造成更多的能量损耗。因此如何得到检测准确性与能量有效性的折中是该网络的一个关键问题。首先,分析得到了单节点检测能耗与检测性能之间的函数关系,求得在满足一定检测性能要求下的最短感知时间。其次,采用基于投票准则的融合机制,得到了最终检测性能与能耗之间的关系。     

链式无线传感器网络移动目标二元协同感知策略

对链式无线传感器网络中移动目标的感知是对运动目标跟踪定位的基础,如何在节点能量有限情况下准确感知移动目标是其主要技术之一.为此,提出了一种基于节点相邻步距间协作的二元协同感知策略.首先提出目标感知节点集求解算法和目标运动感知模型;其次,融合当前感知概率和历史感知经验,建立移动目标感知概率求解模式,并相应地提出了二元协同感知算法;以矿井巷道内的人员定位监测为工程仿真实例,进一步进行了二元协同感知策略、全节点感知策略与单节点感知策略的性能比较,结果表明,二元协同感知策略能有效解决单个感知策略易存在检测漏洞与全节点感知策略通信量大的缺点,提高移动目标的感知概率,延长了网络的生存寿命.最后,以建筑物楼道长廊中的人员定位监测作为实际环境测试平台,测试了二元协同感知策略的性能变化,其结果显示出实际环境测试结果与理论仿真值变化趋势基本相同,从而验证了二元协同感知策略的实际有效性.     

一种结合测距和非测距的低成本混合定位算法

在对现有无线传感器自定位算法进行分析研究的基础上,针对众多的定位算法对锚节点依赖性强的缺点,提出了一种基于低成本的混合定位算法,传感器节点通过少量基站获取位置信息,结合基于测距和基于不测距的两种方法来对节点进行定位。仿真实验及性能分析结果表明,该算法能有效提高节点的定位精度,降低了成本,进一步提高了网络的覆盖率。