基于三维地形修正的无线传感器网络覆盖盲区检测

三维地形下传感器节点经随机部署后,由于地形起伏的特点,会导致覆盖盲区的产生.为了能够有效检测覆盖盲区,本文提出了一种基于三维地形修正的无线传感器网络覆盖盲区检测方法,通过建立单位球感知模型,随机部署传感器节点,对节点进行Delaunay三角剖分.计算出三角形的外接圆,根据边界检测算法求出覆盖盲区边界,并且剔除假边界节点,得出改善后的边界.计算传感器节点的坡度和坡向信息,根据地形修正原理计算出传感器节点的实际探测半径,最终得出覆盖盲区的最小边界.仿真实验结果验证了该检测方法可有效检测三维地形下的覆盖盲区,对于起伏较大的地形也有一定的适应性.     

基于连通性的无线传感器网络覆盖优化算法

针对无线传感器网络(WSNs)的覆盖优化和连通性问题,提出了一种基于连通性的WSNs覆盖优化算法(CC-BCBS).在二维监测区域内,CC-BCBS以传感器节点间的通信半径作为限制条件,只对连通的传感器节点进行Voronoi图划分,根据节点对应泰森多边形的覆盖情况构造盲区图,将盲区重心作为候选优化位置,使节点尽可能最大化覆盖监测区域.节点通信半径影响着区域覆盖的冗余度,故针对划分时可能出现的3种不同连通情况,给出了相应措施.仿真结果表明:CC-BCBS在覆盖率,分布均匀性,平均连通个数与连通率方面相比BCBS等算法有明显优势.     

莱维飞行的粒子群优化算法在WSNs覆盖增强中的应用

为了提高无线传感器网络(WSNs)的覆盖率,减少冗余覆盖,延长网络生存时间,在粒子群优化(PSO)算法的基础上,提出一种莱维飞行(LF)与粒子群优化相结合的(LF-PSO)算法.该算法以提高覆盖率为优化目标,通过建立数学模型来描述WSNs节点覆盖优化问题,利用算法对数学模型求解,达到优化节点覆盖的目的.仿真结果表明:该算法的运算结果达到了预期效果,优化了工作节点的布局,提高了覆盖率,是一种高效可行的WSNs节点覆盖算法.该算法非常适合应用到WSNs节点覆盖优化中,能够大大的提高节点的覆盖率.     

基于三角形外接圆覆盖的改进APIT定位算法

在无线传感器网络( WSN)中,传感器节点定位在整个WSN体系中占有重要地位。 APIT( Approximate Point-In-Trian-gulation Test近似三角形内点测试法)相对于其他定位算法,具有硬件要求较低,定位性能较好等优点。该算法在节点密集的网络中,可以得到比较合理的定位精度,性能也相对稳定。然而,在节点随机分布的网络中,其定位误差是不容忽视的,且定位覆盖率也相对较低。针对此问题,分析了APIT测试中的典型错误———三角形内外覆盖判断错误以及产生的原因,提出了一种基于三角形外接圆覆盖的改进APIT算法———APICT( Approximate Point-In-Circumcircle Test)算法,并将此算法与APIT算法的仿真结果进行比较,证明了此算法的定位精度具有显著优势。     

基于极坐标的无线传感器网络覆盖盲区发现算法

覆盖问题是当前无线传感器网络研究的热点问题之一,即在一个特定区域内,以传感器位置为中心形成的探测区域能否覆盖所要检测的区域。针对上述问题,提出了基于极坐标的分布式无线传感器网络覆盖盲区发现算法,该算法运用极坐标来表示节点之间的关系,通过几何算法来检测无线传感网络中是否存在覆盖盲区。仿真实验结果表明:该算法能有效检测到覆盖盲区和所有边界节点,而且检测效率也有一定提高。     

基于贪婪策略的无线传感器网络覆盖优化方法

对目标监视区域实现有效的覆盖是无线传感器网络（ WSNs）最基本也是最重要的问题之一。当WSNs不能满足覆盖要求的时候,需要通过节点调度算法,新激活一批节点来恢复网络的覆盖性能。本算法摒弃了计算感知模型重叠情况,利用网络的几何特征进行覆盖质量评价与优化。仿真结果表明：所提出的算法确实能迅速提高覆盖率的同时降低节点的激活数量。     

传感网中带有可控阈值的优化协同覆盖算法

传统型的无线传感器网络(WSNs)覆盖受限于节点能量和数据冗余,迫使WSNs异常中断.为此,提出一种带有可控阈值的优化协同覆盖算法(OCC-CT).该算法首先确定关注目标节点(FTNs)的位置信息,利用遗传算法(GA)给出了节点路径规划;其次,通过可控阈值参数和变异参数等特性对事件域节点成簇进行优化,使之节点成簇更为均...     

改进的离散果蝇优化算法在WSNs覆盖中的应用

针对无线传感器网络( WSNs)随机部署产生的区域覆盖率低、节点利用率差问题,提出一种改进的离散果蝇优化算法( FOA)对WSNs覆盖进行优化.新算法引入自适应步长的分类嗅觉随机搜索和基于移民操作及精英库的多种群协同进化机制,提高了优化精度和效率.仿真实验结果表明:新算法有效解决了WSNs覆盖问题,在确保网络覆盖率最大化的同时节点利用率较大,延长网络寿命.     

基于微粒群模型的移动传感器网络部署研究

传感器节点的部署是无线传感器网络中的很重要的问题,因为它反映了传感器网络的成本和监视能力.为了减少传感器节点部署时产生的覆盖盲区,提高网络的覆盖率,提出了一种新的基于微粒群模型的移动传感器节点位置优化配置算法.该算法根据节点的位置信息建立节点部署优化模型.利用微粒群算法求解该优化模型,优化过程中的最优解作为节点的最终配置位置.仿真结果表明该算法最大可能地减少了网络中的覆盖盲区,有效改善了网络的覆盖率.     

基于移动节点的无线传感器网络覆盖空洞修复方法

无线传感器网络（ WSNs）一旦产生覆盖空洞,则会严重影响网络性能,针对此问题,提出了一种基于移动节点的覆盖空洞修复算法——联合补丁法,该算法按照预先制定的缝制方案把所需的移动节点“缝制”成一块大的“布”,然后对空洞进行直接修复。首先,在理论上证明了该算法的性能;其次,用Matlab进行仿真实验,并与基于移动节点的三角形逐个贴片修复算法（ PATT）在所需节点数和冗余度两方面进行对比;最后,对算法的稳定性进行了分析。最终表明：该算法具有较高的覆盖率和较低的冗余度。     

WSNs能量异构节点部署与区域覆盖优化

针对无线传感器网络（WSNs）的热点区域问题所导致的节点能量异构、能量空洞等问题,对网络进行重新部署以满足区域覆盖的要求。建立WSNs能量异构节点区域覆盖优化模型,以网络覆盖率为目标函数,节点位置作为决策变量,采用差分进化算法优化该目标,同时获得各节点的最佳位置。仿真实验表明：该模型能充分调度各节点的剩余能量,对热区问题导致的能量空洞进行重新部署,该策略能够延长网络的生命周期,提高网络的可靠性。     

A novel gossip-based sensing coverage algorithm for dense wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) have been widely studied and usefully employed in many applications such as monitoring environments and embedded systems. WSNs consist of many nodes spread randomly over a wide area; therefore, the sensing regions of different nodes may overlap partially. This is called the “sensing coverage problem”. In this paper, we define a maximum sensing coverage region (MSCR) problem and present a novel gossip-based sensing-coverage-aware algorithm to solve the problem. In the algorithm, sensor nodes gossip with their neighbors about their sensing coverage region. In this way, nodes decide locally to forward packets (as an active node) or to disregard packets (as a sleeping or redundant node). Being sensing-coverage-aware, the redundant node can cut back on its activities whenever its sensing region is k-covered by enough neighbors. With the distributed and low-overhead traffic benefits of gossip, we spread energy consumption to different sensor nodes, achieve maximum sensing coverage with minimal energy consumption in each individual sensor node, and prolong the whole network lifetime. We apply our algorithm to improve LEACH, a clustering routing protocol for WSNs, and develop a simulation to evaluate the performance of the algorithm.     

一种能量有效的三维传感器网络覆盖控制算法

由于无线传感器网络节点部署是随机的而且数量巨大,会产生很多冗余的节点,因而对网络进行覆盖控制提高冗余节点的利用率就成为一个亟待解决的问题.针对无线传感器网络中的三维覆盖问题进行了深入的研究,提出了一种分布式能量有效的三维覆盖控制算法,并利用OPNET网络仿真软件对其性能进行了验证.     

基于模糊逻辑的多跳WSNs分簇算法

针对无线传感器网络节点能量消耗不均衡和网络寿命过短的问题,提出一种基于模糊逻辑的多跳WSNs分簇算法(FLCMN).该算法综合考虑节点剩余能量、节点邻居个数、邻居节点的平均剩余能量.根据预先设定模糊规则库,利用模糊系统评估出当选簇头的满意度.额外考虑邻居节点平均剩余能量,改善了簇内热点问题,均衡了簇内能量的消耗;同时,为了改善簇间热点问题,提出一种基于斐波那契序列的多跳传输方式,延长了网络的生存时间.通过仿真验证,FLCAMN算法在网络生存时间和能量消耗方面的性能都优于LEACH、EAMMH和DFLC算法.     

无位置信息的无线传感器网络漏洞发现算法*

无线传感器网络广泛应用的前提是能够检监测目标区域特定事件的发生。而节点能量受限、难补给的特点导致监测性能难以保证,造成监测盲区出现。针对无线传感器网络节点的地理位置信息未知的情况进行了研究,提出覆盖漏洞发现算法CHDA (Coverage Holes Discovery Algorithm),在以节点为极点建立的极坐标中计算出相邻节点的相对位置信息和该节点被其邻居节点覆盖的边缘弧的信息,并且根据节点的单纯覆盖弧序列的定义计算出节点被其邻居节点覆盖的单纯覆盖弧序列,从而得到网络中的覆盖漏洞。覆盖漏洞的发现克服的地理位置信息未知的限制,为漏洞的修补提供了必要的前提条件进而保证传感器网络的覆盖率。     

混合WSNs中基于多目标优化的覆盖控制算法

针对无线传感器网络( WSNs)随机部署产生的区域覆盖率低、节点利用率差和能量不均衡的问题,引入移动传感器节点,将快速非支配排序遗传算法Ⅱ( NSGA-Ⅱ)运用到混合无线传感器网络覆盖控制部署并进行改进,采用分层编码策略,引入删除算子避免早熟,自适应改变交叉、变异概率提高局部搜索能力,获得较优解集后基于决策者信息偏好选择最优目标.仿真实验结果表明:有效解决了WSNs覆盖控制问题,可以在网络覆盖率最大化的同时,节点利用率较大且能耗系数较低,延长网络寿命.     

覆盖率均衡区域覆盖算法

为了进一步实现无线传感器网络生命周期的最大化,针对网络中能量均匀且均衡覆盖问题展开研究,提出覆盖率均衡区域覆盖算法BRACA( Balanced Rate Area Coverage Algorithm)。该算法引入覆盖率均衡思想,将各传感器节点对目标区域覆盖率的均衡性与节点剩余能量的均衡性作为筛选因子,且通过调节传感器节点的剩余能量与其平均覆盖率的比例关系,筛选出最大不相关且代价最小的网络覆盖子集,以尽可能少的节点实现对区域的覆盖。经对比实验验证,算法BRACA具有更高的计算效率,所生成的ε-覆盖子集,以更少且更均衡的能量消耗,保证了网络覆盖率≥90%,有效地延长了网络生命周期。     

改进人工蜂群算法在WSNs覆盖优化中的应用

为了改善无线传感器网络(WSNs)中节点分布不均匀、部署时间长、网络覆盖率低等缺点,提出了一种基于改进人工蜂群(ABC)算法的覆盖优化方法、通过引入覆盖因子改善观察蜂选择算子,结合反馈策略改进采蜜蜂搜索过程,采用基于当前最优值的自适应侦查策略,提高了算法的收敛速度与精度.仿真结果表明:方法通过较少的迭代次数达到传感器分布更加均匀,覆盖率更高的目的,有效减少了传感器节点冗余、降低了网络能耗,延长了WSNs的生命周期.