一种多属性目标监测的无线感知网络覆盖算法

本文研究了一种无线感知网络应用中多属性目标的覆盖问题。这种覆盖问题与单一类型数据的目标不同,其待测区域中的每个目标同时包含多种类型的现场数据。如果布置一个无线感知网络去担任监测任务,其节点需要配置多种不同类型的传感器单元。针对这种需要采集多种类型的数据才能对目标进行监测的无线感知网络的应用,节能而有效的的覆盖目标更是一个突出的问题。本文首先用ILP模型将问题进行了形式化,然后通过设计一种分布式算法求得问题了模拟仿真。仿真结果表明,这种分布式算法比直接求解ILP求出的网络寿命很接近。由于直接求解ILP问题必须依靠中心节点完成,对于节点较多并且电量受限的无线感知网络,这种分布式算法更适合。     

基于遗传算法的无线传感器网络巡航覆盖最小移动节点数研究

被监测环境的状态可以使用无线传感器网络的有效感知.本文使用无线传感器网络巡航覆盖模型实现了建筑能效监测过程.为降低基于无线传感器网络巡航覆盖模型的数据采集系统构造和维护成本并降低系统复杂度,采用MTSP问题对无线感器网络巡航覆盖最小移动节点数问题建模,提出了无线感器网络巡航覆盖最小移动节点数快速求解算法并使用遗传算法实现了快速求解算法.实验结果表明,本文提出的方法快速有效,而基于遗传算法的快速求解算法的实现可以快速确定无线感器网络巡航覆盖最小移动节点数上界.     

多感知范围无线传感器网络中一种分布式目标覆盖算法

基于多感知范围无线传感器网络中节点与目标的覆盖关系,设计了一种目标生命期评估机制。鉴于网络生命期由具有最小生命期的目标决定,在分析节点感知半径变更影响的基础上,提出了两种提高最小目标生命期的策略,建立了一个动态目标覆盖博弈模型,并证明了该博弈存在纯策略的纳什均衡。本文设计了一种分布式目标覆盖算法,算法中节点根据邻居节点的能量分布和目标覆盖情况,选用最优感知半径,以确保目标完全覆盖并延长最小目标生命期。仿真结果表明,在不同的网络中所提算法均能有效地延长网络生命期。     

复杂环境下一种多移动节点的WSN三维覆盖算法

依据现实环境中对于复杂的山丘、沟壑等空间立体目标进行监测的需要,提出一种多移动节点的无线传感器网络三维覆盖算法。通过在三维空间中选取目标监测点,采用基于误警率的节点感知模型感知目标监测点,计算目标监测点的三维联合探测概率进行覆盖空洞分析,找出移动节点最优移动路径,调整移动节点移动位置实现对目标监测点的全覆盖,解决三维环境中恶劣复杂情况下的监测问题。仿真结果表明,该算法可有效探测覆盖空洞,并能够利用移动节点对其进行修复,在满足目标监测节点全覆盖的同时使移动节点的移动距离最优,降低网络能耗。     

无线视频传感器网络有向感知K覆盖控制算法研究

作为无线视频传感器网络的一个研究热点,有向覆盖控制理论引起了很多研究者的广泛关注,但是有向K覆盖问题还未得到深入研究.由于最大K有向覆盖问题属于NP-complete问题,所以难以在多项式时间内得到求解,因此设计了一种简单的分布式启发式算法,在一跳邻居范围内对传感器节点的感知方向进行协同调度,使得目标集合被有向K覆盖的时间最大.最后通过仿真比较了有向感知K覆盖DS-K-Coverage算法、贪婪算法Greedy-Algorithm、随机覆盖算法Random-Coverage的覆盖性能.     

遗传算法在无线传感器网络覆盖中仿真研究

在无线传感器覆盖问题的研究中,传统覆盖算法存在节点覆盖区域间重复率高、能耗浪费从而导致网络覆盖效率低、网络寿命短的难题.为了提高无线传感器网络的覆盖率、延长网络生存时间,提出一种遗传算法优化的无线传感网络覆盖方法.首先把拓扑控制思想引入到网络节能覆盖中,无线传感器最大覆盖率为目标,建立一个感知半径之和最小的数学模型,然后利用遗传算法对模型进行求解,从而得到最优网络覆盖.最后进行仿真实验,仿真结果表明,相对于传统算法,不仅节能而且可以用较少的传感器节点获得较高覆盖率、有效地降低信道通讯干扰、提高网络的抗毁性.     

基于延迟唤醒的无线传感器网络的分布式区域覆盖算法

针对现有无线传感器网络中分布式区域覆盖算法中存在覆盖空洞现象、连通性和蚕食现象等问题,提出了一个保证区域全覆盖与网络全连通的临界条件,在此基础上,提出了一个基于延迟唤醒的分布式区域覆盖算法.该算法采用分轮机制,因此不需要预先了解网络的整体拓扑结构;基于延迟唤醒的活跃节点集选择机制在保证区域全覆盖、避免出现覆盖空洞现象的同时,减少了蚕食现象的发生.仿真实验表明,与现有分布式覆盖算法相比,该算法可在满足用户区域覆盖感知需求的基础上延长网络的生命周期.     

基于感知概率的无线传感器网络k重覆盖算法*

基于布尔感知的无线传感器网络多重覆盖控制模型未考虑实际应用中环境因素对节点感知能力的影响,为弥补这种不足,提出了一种分布式k重覆盖算法（KCAPSM）,该算法采用了感知概率模型,依据节点感知能力的强弱,将监测区域中的任一点被相关节点监测的情况赋值为某一概率,并通过节点与邻居交换信息,根据能量大小竞选找出k组不相交工作节点集,保证监测区域中每一点被k重覆盖。实验表明,KCAPSM算法让冗余节点处于休眠状态,节省了网络能量,优化了资源。     

有向传感网分块区域p-覆盖节点调度算法研究

本文研究了分块区域p-覆盖的有向传感网节点调度问题,并提出了一种有效延长网络生存时间的节点调度方案。将区域划分为拥有不同监测需求的子区域,从有向传感器节点感知模型出发,设计了基于网格划分的节点感知范围度量方法,并在此基础上提出了分布式分区域节点调度算法DSSA( Distributed Subarea Sensor-schedule Algorithm),该算法是一个选取最少数量的节点去对每一个子区域进行p-覆盖的分布式贪心算法。算法同时还考虑了整体网络的连通。通过仿真深入评估了DSSA算法的性能。对比实验结果表明,DSSA算法可以显著延长网络生存时间。     

基于能量均衡的最大化覆盖目标算法

目标覆盖问题是无线传感网络WSNs(Wireless sensor networks)最重要的问题之一.每个目标至少被一个传感节点覆盖,为此提出基于能量均衡的最大化覆盖目标EMNL(Energy-balance-based Maximizing Network Lifetime)算法.EMNL算法将所有传感节点划分不同的传感节点覆盖区SC(Sensor Cover),致使每个SC能够维持对所有目标监测一个固定时间.通过有选择性选择一个SC活动,而其他SC休眠,进而提高能量利用率,延长了网络寿命.EMNL算法构建了不同不相邻SC,进而最大化网络寿命.最后,建立仿真环境,并进行性能仿真.此环境下的数据表明,在EMNL算法有效地扩延生存时间,也提升了覆盖率.     

基于分组的分布式节点调度覆盖算法

当部署的传感器节点服从随机分布时,现有的基于分组的节点调度算法不能保证各个组内的节点均匀分布在目标区域.基于以上原因,建立了极大相似分布模型,并提出了极大相似分布的一种近似求解算法:基于分组的分布式节点调度覆盖算法.算法仅需要簇内的节点维持时钟同步,簇之间节点的时钟异步对于覆盖效果的影响可以忽略,因此适用于难以维持整个网络保持时间同步的大型传感器网络.此外,给出了在节点随机分布的条件下,采用分组调度时平均覆盖率的理论上界值.仿真实验表明,提出的这种算法能使各个组内的传感器节点较为均匀地分布在目标区域,获得的平均覆盖率接近于上界值.     

有向传感器网络中基于概率感知模型的最小连通k覆盖集算法

无线传感器网络的基本问题之一是,网络节点如何利用有限的能量对人们所关注的物理世界进行满意的监测,这可抽象为最小连通k覆盖集问题。传统的最小连通k覆盖集问题是基于确定型全向感知模型的,该模型过于理想化,不能适用于复杂的应用环境,也不能应用于有向传感器网络中。针对上述局限,本文提出了有向传感器网络中基于概率感感知模型的最小连通k覆盖集问题（MCKS）,并指出这是NP难问题;设计了基于0-1整数规划和最小生成树的集中式近 BDA）,分别证明两种算法最终得到的是MCKS问题的可行解,并分析了算法的时间复杂度、性能比和通信复杂度。通过仿真实验并与ILP算法和BGA算法进行比较的结果表明： 在基于概率感知模型的条件下,IPA和CBDA能够有效实现有向传感器网络中的连通k覆盖,并且激活节点数目较少,网络寿命延长。     

基于分布式烟花算法的WSN布局优化方法

无线传感器网络具有广泛的应用,然而如何有效部署无线传感器节点,提高节点利用率和网络覆盖率,仍是一个亟待解决的问题。针对传统无线传感器网络部署方法存在节点冗余率高、覆盖率低等问题,以网络覆盖率为优化目标,将烟花算法良好的结果搜索能力和分布式高效的计算速度相结合,实现对网络覆盖率优化模型的高效求解。实验表明,该算法相比于普通的烟花算法具有更好的计算结果和更快的收敛速度。     

三维水下移动传感网多目标有向路径覆盖增强研究

水下传感网中实现多个移动目标的协同追踪任是一个技术难题,针对这个问题论文提出了一种分布式的多目标有向路径覆盖增强算法。在实际的三维水下传感网中,水下传感器节点会随着水流运动而移动,被追踪的目标具有自主行动能力。假设移动规律遵从Meandering Current Mobility模型,多个运动目标沿着基于概率的Random Walk移动模型轨迹运动。在论文提出的算法中,覆盖运动路径的传感器节点通过两跳邻居节点范围内的水下传感器节点协同决策来实现最大化路径覆盖,通过调整水下传感器节点自身的有向覆盖方向达到多目标轨迹路径有向覆盖率平均值最大,并使多目标轨迹路径有向覆盖率标准方差尽量小。最后论文通过MATLAB软件仿真来验证分布式覆盖增强算法的有效性,能够显著提高多个移动目标的路径覆盖率。     

基于激素调节的传感器网络覆盖算法*

人体内环境的平衡是由各种激素的相互作用来协同调节和控制的,根据抽象出的激素作用机理,提出了一种基于激素调节的传感器网络覆盖算法(HCA),该算法是完全分布式的,节能的传感器网络覆盖算法,算法中节点状态(sleep或active)的选择通过激素来调节和控制,即通过给邻居节点发送激活荷尔蒙或抑制荷尔蒙来刺激或抑制邻居节点成为active状态。仿真实验表明,与DELIC和UC算法相比,该算法既能有效地保证区域覆盖,又可以使得active状态的节点尽可能少。     

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。     

DSNs中基于虚拟力的节点部署与目标定位方案

基于分簇的分布式传感器网络的有效性在很大程度上取决于传感器部署所实现的覆盖范围。针对现有的节点部署与目标定位方案的不足,提出一种虚拟力量算法作为传感器部署策略,以便在传感器初始随机部署后提升覆盖范围。给定一定数量的传感器后,该策略通过综合利用引力和斥力来确定传感器在随机部署之后的虚拟移动路径和移动速度,从而使传感器区域覆盖最大化。同时,文中提出一种由簇头运行的概率目标定位算法。簇头只需查询少量传感器(汇报目标存在的部分传感器)即可获得详细定位信息。仿真实验结果表明,本文方案只需一次性计算即可同步确定所有传感器节点的位置,另外,概率定位算法也可显著节约目标检测和定位的能耗。     

无线传感器网络中一种分布式冗余检测算法

无线传感器网络覆盖控制中现有的大部分冗余检测算法都是针对节点感知半径相同的同构网络的,无法应用于异构网络.提出一种保持网络k级覆盖的适应异构传感器网络的分布式冗余检测算法.该算法根据节点的冗余分布特性设计了有效覆盖邻居选取,通过有效覆盖邻居感知半径关系及交点处的覆盖程度判断检测冗余.仿真表明:算法中有效覆盖邻居选取的设计,大大降低了节点执行冗余计算的时间,算法的运行效率较高;算法在异构WSN中性能优异,冗余检测彻底、充分,有益于节省节点能量,延长网络生存时间.     

无线传感网络中部分覆盖与拟连通冗余节点的研究

随机部署的无线传感网络通常包含大量的覆盖与连通冗余节点,这些节点不仅造成大量的能源浪费,同时影响网络的性能。为此,需要对网络中的覆盖与连通冗余节点进行有效的调度配置。考虑到无线传感网络中覆盖与连通冗余节点识别算法的复杂性,提出了一个新的“部分覆盖与拟连通的冗余节点”概念,它对网络具有同覆盖与连通冗余节点类似的影响,与覆...