基于遗传算法的水下传感器网络节点部署算法研究

针对水下无线传感器网络部署时,如何确定节点数量以及节点位置的难题,提出了一种基于遗传算法的网络优化节点部署算法。首先,将所需探测的海域环境离散为固定规格网格,以格点表示节点可供部署的空间;然后,构造节点连通率与空间覆盖率两项重要指标,以部署节点数量最少为目标函数,建立整数非线性规划模型。最后,引入遗传算法求解此 NP-hard 问题,并讨论给定不同的覆盖率、不同覆盖半径与节点数量之间的关系。结果显示:相比与传统覆盖算法,本文算法能够有效地降低覆盖空洞,提高网络覆盖率,提高网络生存时间。     

WS N中正三角形剖分的异构节点静态部署算法?

针对无线传感器网络异构节点静态部署问题,提出了一种基于正三角形剖分的异构节点部署算法。将监测区域进行正三角形网格划分,利用网格单元顶点及中心位置信息,在正三角形网格单元的顶点处部署感知半径较大的节点,在中心部署感知半径较小的节点,使不同感知半径的节点得到充分利用,保证了监测区域的覆盖率要求。     

水下无线传感器网络节点部署优化研究

为降低水下传感器网络的部署成本,文中对水下无线传感器节点数目和覆盖率进行优化,提出了针对不同网络拓扑模型的水下无线传感器节点部署优化模型。首先,分析不同网络模型对覆盖性能的影响;然后,利用遗传算法求解优化问题,分别以网络节点数目和覆盖率作为适应度函数求解。通过仿真实验验证了该算法的有效性,结果显示:该策略能够在单个传感器覆盖半径减少的情况下以更少的节点数目达到更高的覆盖率,从而降低水下传感器网络节点部署成本。     

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。     

基于区域分割和Voronoi图的区域覆盖算法

针对无线传感器网络区域已知的区域覆盖问题,提出了一种基于区域分割和Voronoi图的覆盖算法（RSV）。算法首先分析已知区域的地理信息和兴趣点,根据传感器感知能力,构造合适大小的网格将已知区域细化分割。然后基于分割后的各个区域,根据兴趣点的数量划分其为不同权重部分,并初步设计传感器位置。根据初步部署位置和权重,对不同权重位置构造Voronoi图填补覆盖空洞,直至所有空洞被填补完毕,并为了延长运行寿命设计了合适的节点休眠策略。仿真实验显示,基于区域分割和加权Voronoi图的目标区域覆盖算法相较于现有算法,在节点数量增加较少的情况下,延长了网络的运行寿命,同时使节点能量消耗更加平均,在节点数量受限情况下,算法对有效区域的覆盖效果也更佳。     

无线传感器网络随机分布模型及覆盖控制研究

节点部署和覆盖控制是无线传感器网络中的一个基本问题,在传感器节点随机、高密度部署的环境中,通过数学模型和仿真实验证明了节点分布符合泊松分布特点,并且量化了部署节点感知半径、密度与面积覆盖率、k重覆盖的关系,以及覆盖控制模型中,在保证节点对监测区域有效覆盖前提下,近似取得需要休眠节点数量,为传感器节点在随机分布下实验和研...     

可存盲区的井下无线传感器网络节点部署研究

在分析现有无线传感器网络节点部署方案和覆盖模型的基础上,针对完全覆盖存在难度大、成本高、节点存在冗余等缺点,提出了一种可存盲区的井下无线传感器网络覆盖模型和节点部署方案,并给出了该方案在井下的具体应用。可存盲区的井下无线传感器网络节点部署方案可根据监测对象的具体情况调节盲区度,从而实现盲区大小的设置。分析结果表明,对于相同的节点数量,该方案比完全覆盖时的覆盖面积大;对于同等面积的监测区域,该方案比完全覆盖时所需的传感器节点数量少,不仅节约了系统成本,还在一定程度上改善了节点冗余度问题。     

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。     

一种基于蜂窝网格的传感器节点部署算法

传感器节点的部署是无线传感器网络研究的一个重要分支。证明了传感器节点覆盖圆盘与其邻居节点覆盖圆盘的交点构成正六边形蜂窝时,有效覆盖面积最大;提出了一种基于蜂窝网格的传感器节点部署算法,通过仿真与已有的基于方形网格的部署算法进行比较,结果证明:本算法能更有效地控制成本。     

基于粒子群算法的无线传感网络部署的研究

近年来,无线通信技术的迅猛发展使得人们对无线通信的要求逐步提高,这种要求令无线传感器网络得到了越来越多研究人员的关注。文中的主要目的是通过正六边形网络这种划分方法计算一个固定区域中所需要部署的传感器数量,再用matlab对传感器的节点分布进行仿真。正六边形网格划分方法不仅可以实现无缝覆盖,还可以使用比较少的结点将检测区域覆盖。使用粒子群算法对检测区域的无线传感覆盖进行了优化,从而使得覆盖的效果更接近实际情况。     

基于Voronoi图的无线传感器网络栅栏覆盖算法设计

针对无线传感器网络中栅栏构建的问题,提出了一种基于监测区域Voronoi图划分的无线节点栅栏构建算法。仿真结果显示,网络中无线节点部署地越多,栅栏形成的可能性和组建栅栏的节点平均数量也会随之增加。该算法能够在无线传感器网络节点覆盖密度较低且不均,已经形成了少量栅栏空洞的情况下快速实现监测区域的栅栏覆盖,但空洞修复还需要进一步研究。     

无线传感器网络中应用鲁洛三角形的k度覆盖算法

覆盖问题是无线传感器网络中的基本问题之一。着重考虑无线传感器网络在随机部署节点情况下的多重覆盖问题,提出一种应用鲁洛三角形的k度覆盖算法RTCA(Reuleaux triangle-based k-coverage algorithm)。RTCA把每个传感器节点的覆盖圆划分成6个相同的双弧形区域,根据网络覆盖度要求,调度这些区域内的节点状态来实现k度覆盖监测区域。仿真实验结果表明,RTCA在保证网络覆盖质量要求的同时能够有效地减少活跃节点的数量,延长网络的生存时间。未来还可以对该算法做进一步推广,以较容易地判断异构无线传感器网络的多重覆盖。     

权重感知的三维室内无线传感器网络部署算法

已有室内受限空间无线传感器网络部署问题的研究均未综合考虑各种部署应用需求以及障碍物对无线传感器信号的干扰,导致传感器感知与通信能力的浪费。为解决上述问题,提出了一种基于启发式算法的无线传感器网络部署算法,该算法利用贪心策略在有障碍的三维室内环境中进行部署,并在此基础上设计了权重感知的遗传算法优化策略用以求解全局最优部署方案。部署算法利用分权的方式描述不同空间区域的重要性,利用带方差的对数正态阴影模型建模信号衰减过程,在获得最大覆盖效果的同时最小化部署开销,并保证空间k覆盖和网络连通性。实验结果表明,障碍物对无线传感器节点造成一定影响时,提出的WCRH算法与OWCRG算法的性能均优于使用传统Lineof-Sight(LoS)模型的基于面积开销比的启发式算法。     

山地农业中WSN确定节点部署策略

针对山地农业中无线传感器网络（WSN）三角区域的无缝覆盖问题,提出一种相似三角形网格部署策略。对任意三角形监测区域,利用几何分析方法,推出节点感应半径和节点间距的关系式,并设计出任意三角形监测区域的网格划分方法,从节点感应半径、覆盖比例、覆盖效率、节点个数以及网络效率五个方面进行仿真实验。结果表明,在山地农业三角区域中,相似三角形部署策略不仅能有效地避免三角监测区域的边界漏洞问题,而且比正三角形和正方形部署方式节约了37%的节点,覆盖效率和网络效率提高了约2倍。     

混合无线传感器网络节点覆盖优化

为了解决混合无线传感器网络的节点覆盖率低的问题,提出了改进粒子群的混合无线传感器网络节点覆盖迭代优化算法.在该算法中,首先将混合无线传感器网络节点覆盖模型转化为在网络系统中动态的求覆盖率最大值的节点部署位置寻优问题;然后提出利用改进粒子群算法对节点覆盖优化方案进行粒子及其权值映射,并依据粒子粒距聚类度和粒子信息熵对粒子权值进行调整,再依据粒子适应度值对粒子局部最优值和全局最优值进行更新;最后迭代地对粒子的位置和速度进行计算,输出具有最优覆盖率的节点部署方案.仿真结果证明,该算法能够有效的提升网络覆盖率,且算法的收敛速度快.     

基于Delaunay三角划分策略的WSN区域覆盖优化研究

针对无线传感器网络在对初次抛洒节点形成的覆盖漏洞进行二次部署的过程中,传统几何学方法难以运用于概率感知模型的问题,提出一种基于Delaunay三角划分策略的无线传感器网络区域覆盖优化算法——DPSO算法。首先对监测区域内随机抛洒的静态节点和监测区域边缘顶点进行Delaunay三角划分,以得到静态节点三角网,结合无线传感器网络节点的概率感知模型证明三角形内部存在完全未覆盖区域即覆盖漏洞;其次将通过筛选得到的三角形形心集合作为粒子群优化算法的初始解集,利用改进的粒子群优化算法完成对移动节点的二次部署,以达到修复覆盖漏洞的目的。实验表明,所提出的基于Delaunay三角划分策略的优化算法能够有效修复覆盖漏洞,使区域覆盖率得到显著提高。     

基于模拟退火遗传算法的传感器节点优化部署

将模拟退火遗传算法应用于无线传感器网络的节点部署研究,构建节点的优化部署数学模型,将节点部署问题转化为优化问题,利用模拟退火遗传算法求解优化模型,最优解作为节点的最终配置位置,使节点在不断修复覆盖空洞的情况下最大可能的完全覆盖监测区域。通过仿真结果表明,该算法能够有效地提高无线传感器网络的覆盖率。     

基于权重的目标覆盖控制算法

针对无线传感器网络中随机部署无法实现对重要性不同的目标的优化覆盖控制问题,利用目标重叠域和贪婪算法设计一种基于目标权重的最优部署算法。以概率感知模型的传感器节点作为研究对象,通过标定目标权重确定目标重叠域,采用贪婪算法选取节点的最优部署范围,根据指标函数的最小值确定节点的部署位置。实验结果表明,所提出的算法能够实现对离散目标的最优覆盖监测,而且能保证监测节点网络的连通性。     

模拟退火遗传算法对无线传感器网络部署研究

研究无线传感器节点部署优化问题,传感器网络节点的部署在一定程度上决定了网络的性能和使用寿命.传统的遗传算法在无线传感器节点部署优化过程中,由于交叉和变异的概率是固定的,易产生局部最优问题,导致部署不理想,网络生命周期过短.为了更好地优化网络部署,提高网络生命周期,提出了一种基于模拟退火遗传算法的无线传感器节点部署优化方法.方法将传感器节点部署转化为一个组合优化问题,网络节点离散成为网格,通过遗传算法进行最优部署方案的搜索,同时采用模拟退火算法对遗传算法的种群进行更新,提高了最优解的搜索速度.仿真结果表明,模拟退火遗传算法部署的效率高,网络存活的节点数更多,有效地延长了网络的生命周期.     

自适应半径调整的无线传感器网络覆盖算法

针对随机分布的无线传感器网络中节点分布不均匀造成的覆盖冗余,以及同时存在的覆盖空洞,提出了一种自适应半径调整无线传感器网络覆盖算法,通过阈值判断监测区域内传感器节点密度,根据监测区域内传感器节点疏密程度,利用节点半径步长系数对监测区域内节点半径进行自适应调整,建立无线传感器节点发射功率与节点发射半径的模型,计算无线传感器发射功率,通过实验和仿真,表明上述方法能够保证网络覆盖率的基础上减少无线传感器网络总功耗,提高网络寿命.