改进的非均匀有向传感器网络节点部署方法

在无线传感器网络的相关研究中,有向传感器网络DSNs（Directional Sensor Networks）由于在节点属性上增设了有向属性而使其拥有更为广阔的实用意义。针对重点区域覆盖不足的问题,提出了一种改进的非均匀有向传感器网络节点部署方法,引入部署中心和矢量引力的概念,增加斥力的非均匀部署属性,从而加强区域内的覆盖质量。通过实验对比表明,改进后的部署方法在有效节点数量及覆盖率方面均优于一般的有向传感器网络节点部署方法。     

基于Delaunay三角剖分的有向传感器网络覆盖增强算法*

针对视频传感器网络的区域覆盖问题,提出一种基于Delaunay三角剖分思想的几何算法,选取围绕传感器的具有最大面积的Delaunay三角形重心作为决策方向。在此基础上,将Delaunay三角剖分的几何方法与分布式贪婪算法进行了融合,引入“贡献率”概念反映节点在其候选方向上可能覆盖区域的大小,以解决冗余覆盖的问题。仿真结果证明了该算法的有效性。     

随机分布下有向传感器网络强部署策略

针对网络部署要求,指出当前存在的有向传感器网络部署方案存在覆盖过高估计问题,提出有向传感器网络强部署方案,并在此基础上进行理论分析,计算出达到部署质量所需要的节点个数.仿真结果表明,在随机部署条件下,实验所得到的实际部署质量与所要求的部署质量单重覆盖的最大误差为0.0087.这说明采用强部署方案分析推导出的部署节点个数与部署质量之间的关系与实验结果相吻合.该结果可以广泛应用于有向传感器网络规划、节点调度等领域中.     

无线传感器网络三维表面k覆盖多连通部署方法*

无线传感器网络中覆盖连通问题是基本且重要的问题,三维表面作为无线传感器网络中的一种特殊情形,对应于现实世界中的山体,为了解决这类与实际应用密切相关的问题,提出了三维表面k覆盖多连通部署方法。该方法结合三维表面的地形特征,首先在目标区域自由选择网格大小进行划分,接着在各网格之间建立多连通关系,再通过方向梯度概率感知模型在网格内先构造k覆盖集,然后利用最小生成树算法构造连通图,最后找出关节点构造双连通图。大量仿真实验表明,该方法能够对目标区域进行完全覆盖和连通,并且能保证网络的健壮性。     

有向传感器网络最大覆盖调度算法

与传统的全向传感器不同,有向传感器可以切换到不同的方向,并且每个方向覆盖有限角度的感应范围.针对有向传感器网络的区域覆盖问题,研究了“最大有向区域覆盖”MDAC(maximum directional area coverage)问题,期望通过调度传感器的工作方向,最大化覆盖区域面积.首先给出了MDAC 的问题定义,使用整数线性规划描述MDAC 问题,并且证明其是NP 完全的.然后提出一种分布式贪心算法DGreedy(distributed greedy algorithm)解决MDAC 问题.在此基础上,通过计算可能的覆盖贡献比例来反映网络拓扑信息.还提出了一种增强的算法PGreedy(distributed probability-enhanced greedy algorithm)使覆盖区域更大.证明了所提算法的收敛性,并通过详细的模拟实验验证了其有效性.     

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.     

基于免疫算法的有向传感器网络目标覆盖研究

针对有向传感器网络的全目标覆盖问题,提出一种基于免疫算法的有向传感器网络目标覆盖方案。该方案采用免疫算法寻找最少数量的传感器,覆盖某一区域内全部的目标点。仿真实验结果证明,采用免疫算法后,搜索时间与目前的遗传算法相比降低1/3以上,并且算法性能更加稳定,寻优后所需的传感器数量有所减少。     

一种新的有向传感器网络覆盖增强算法

针对现有有向传感器网络覆盖增强方法算法较复杂及覆盖率不够高等问题,提出了一种新的有向传感器网络覆盖增强算法。每次取一重覆盖区域面积最大的传感器节点及其传感方向,使得整个网络的一重覆盖区域较多,重叠区较少,可提高网络的覆盖率;同时考虑了冗余节点休眠的情况,当网络中有节点失效时,将其周围的休眠节点激活,并重新部署失效节点周围的节点,以此保证网络有较长的寿命和较好的覆盖效果。对比实验表明,与现有算法相比,本算法原理简单,且在相同节点数目和传感半径情况下,覆盖率分别提高了20%和15%左右。     

公平的有向传感器网络方向优化和节点调度算法

为了解决有向传感器网络中点目标覆盖控制问题,分别提出了两种方向优化算法和一个节点调度协议:改进的贪婪(enhanced greedy algorithm,简称EGA)、公平的方向优化(equitable direction optimization,简称EDO)算法和邻居节点调度协议(neighbors sensing scheduling,NSS).EGA 基于覆盖最多未覆盖的目标数选取工作方向,其不足是可能忽略临界目标.EDO 优化算法调节节点的工作方向,优先覆盖临界目标,公平分配感知资源,减小目标覆盖度的差异,EDO 算法使用效用值评价每个方向对网络覆盖质量的贡献大小,影响效用值的因素包括每个方向上的目标数、目标的覆盖度和邻居节点的方向决策,EDO 总是选择效用值最大的方向作为工作方向.NSS 协议引入局部覆盖集的概念,通过局部覆盖集判断当前节点是否为冗余节点,并在考虑节点剩余能量时决定节点是否可以转为睡眠,调度协议允许一个节点加入多个覆盖集,覆盖集轮流工作,使网络生存期最大化.仿真实验结果表明,分布式的EDO 算法比EGA 算法具有更好的方向优化性能,临界目标的覆盖质量提高了30%,同时明显地提高了网络生存期.     

AR可变的有向传感器网络节点模型的研究*

针对以往采用的感知角度、感知半径固定的传感器节点模型在网络覆盖优化上的问题,提出了一种感知角度与感知半径（Angle and Radius,AR）可变的新型节点模型,在边界处理问题上提出边界模型,并对PFCEA算法进行了改进。通过网络初次部署稳定后进行二次部署改变传感器节点模型使其在有限节点上提高网络覆盖率。仿真实验表明,新型节点模型在提高监测区域覆盖率方面要比现有节点模型更加优越。     

针对地质灾害检测的视频传感器覆盖的一种新算法*

在实际地质灾害监测工程中,为了使视频传感器这一有向传感器最大化覆盖,提出了一种全新的资源掠夺算法。该算法将相邻的节点看成树干上的叶片,利用树叶为争夺阳光而具有的特点使节点覆盖具有最大覆盖面积、最小的覆盖重合区域。从区域覆盖角度对算法进行仿真分析,证明了算法的可行性并且相对于传统算法覆盖效果好且高效,在相关应用中将有很大的优势。     

基于优先级的有向传感器网络目标覆盖

区别于传统全向传感器,有向传感器可以根据目标位置旋转到任意方向,更有针对性地覆盖目标.针对有向传感器目标覆盖问题,加入目标优先级的约束条件,在粒子群算法上进行改进,融入疫苗接种机制,使在所有目标均满足优先级条件下所需传感器的集合规模最小.仿真结果表明:相对于目前针对此问题性能最好的遗传算法,改进粒子群算法大大降低了算法...     

无线传感器网络的节点部署方法的研究进展

无线传感器网络正成为全球关注的热点领域,节点部署是无线传感器网络工作的基础,它直接关系到网络监测信息的准确性、完整性和时效性,但目前对这一方面的研究还比较少,研究工作远落后于其它方面.对节点部署的相关问题进行了阐述.在分类与比较的基础上系统的综述了近几年来节点部署方法的研究进展,讨论了目前存在的问题和需要进一步研究的方向,旨在对以后的研究提供参考.     

网格法在无线传感器网络部署中的应用

传感器节点的数量关系到无线传感器网络的总成本和网络的性能,是设计无线传感器网络优先考虑的问题。对无线传感器网络部署中重点考虑的覆盖、连通性和节能问题进行了讨论,基于网格法对几种不同的传感器部署方案进行分析,计算了它们的有效覆盖面积和有效覆盖率。通过计算和分析可知,传感器按等边三角形部署时,重叠区域小,需要的传感器数量少,是最理想的部署策略。     

事件驱动的水下传感器网络部署研究

考虑到水下传感器能力受限的特点,提出了一种针对不确定事件监测的水下传感器网络部署方法。初始部署阶段采用随机深度调节的方法让节点均匀分布,以捕捉到更多的事件。重部署阶段节点则根据探测到的事件信息,基于虚拟力的方法进行移动,并且通过引入分簇控制的思想,将节点移动范围限制在各个簇内,从而降低了重构的规模,保证了网络的连通性。仿真结果表明:该算法可以在满足覆盖性能的同时,有效缩短节点的移动距离。     

无线传感器网络基于路径的非均匀分布策略

无线传感器网络中多对一的数据传输方式导致节点负载的不均衡性,靠近汇聚节点(Sink)的节点要比远离Sink的节点消耗更多的能量,如此容易引发能量空洞问题。针对该问题,从网络数据的传递路径出发,根据网络中节点承担的路径数量的不同,平衡各层节点的能耗,提出感知节点覆盖率一致、内层路由节点与其所有外层感知节点数目相同的的非均匀分布策略,并通过仿真实验证明了该方法的有效性。     

带状无线传感器网络能量高效的节点部署策略

带状无线传感器网络具有特殊的拓扑结构,满足很多重要领域的应用需求。针对带状网络中的能量消耗不均衡问题,分析了带状无线传感器网络在多跳通信时的拓扑结构和能耗模型,在对带状网络进行分簇的基础上,提出一种非均匀的节点部署策略,该策略量化了带状传感器网络中簇内节点的数目关系,并设计了相应的路由协议。仿真结果表明,非均匀的节点部署策略可以缓解带状网络的能量空洞问题,使网络能耗趋于均衡,延长整个网络的生命周期。     

无线传感器网络中非均匀的节点布置

在无线传感器网络中,传感器节点将收集到的数据传输到簇头,经簇头聚合后数据包以多跳方式发送到基站。靠近基站的节点,因转发的数据较多而提早死亡,出现所谓的能量空洞问题。为此,对无线传感器网络中节点的能耗情况进行了研究,提出了一种非均匀的节点布置算法,得出了一个布置传感器节点的密度函数,在靠近基站的区域内布置较多的节点。仿真实验表明,非均匀的节点布置算法能有效延长网络的生命周期。     

使用部署知识的异构传感器网络有效成簇算法

成簇算法是传感器网络中减少能量消耗的一种关键技术,它能够增强网络的扩展性和延长网络的生存时间。异构传感网络在能量节约方面的性能更好。提出一种适应异构无线传感器网络的分布式能量有效的成簇方案DEECUDK。该方案首先利用部署知识部署节点,使能量在整个监测区域分布比较均匀,然后以节点的剩余能量与传感半径之内的节点的剩余覆盖能量为主参数,其相邻节点个数为辅参数来选举簇头节点。较高初始能量、剩余能量和相邻节点数多的节点比其他节点拥有更多的机会成为簇头节点,并引入活动节点判别式,不需要增加任何开销来减少簇内冗余数据量,从而使网络能量均匀消耗,延长网络的生存时间。通过模拟实验结果,与现有的异构传感网络成簇算法相比,新的算法在网络生存时间与网络吞吐量方面有着更好的性能。     

无线传感器网络节点部署研究进展

无线传感器网络的部署方式影响传感器网络的覆盖质量、网络拓扑结构、网络的连通性和网络的生存时间等性能。从静态和动态两种方式对节点的部署进行研究。阐述相关节点部署技术,并对节点部署中存在的问题进行分析和评述,指出今后的研究方向。