一种基于自适应半径调整的无线传感器网络覆盖控制算法

在无线传感器网络中,在使用合适的覆盖控制算法、保证一定覆盖性的前提下,使一些节点的传感节点按照策略休眠,对延长网络生存时间有重要意义,为了有效地进行节点的覆盖控制设计了节点自适应传感半径调整算法AASR(adaptive adjustment of sensing radius),使节点为自已选择合适的覆盖范围.从调整效果、能量消耗和覆盖冗余度几个方面对算法进行了模拟实验和分析,仿真结果表明,AASR能够有效提高节点生存时间,减少能量消耗,提高覆盖率.     

能量有效的三维无线传感器网络覆盖算法

无线传感器网络通常都工作在三维空间中,因此需要三维空间中的覆盖算法。结合三维空间的特点对二维空间内的覆盖算法SGA进行改进,在此基础上提出一种三维空间的覆盖算法——SSG算法,该覆盖算法的优点是不依赖于节点位置信息,并通过仿真实验给出了覆盖质量分析。     

基于传播模型的无线传感器网络覆盖的研究

无线传感器网络在连通情况下如何部署使其覆盖率达到最大,是关系到整个网络架构的一个基本问题。受环境因素影响,在实际网络部署过程中,理论上的覆盖方法并不适用。因此通过测试传输信号并作出统计分析后,建立基于一定环境下的无线传感器网络通信传播模型,在J-Nam平台下建立仿真,系统对给定环境进行仿真并研究传感器节点如何部署产生更加有效的通信,可以得出在该环境下节点最佳部署方案,对实地网络节点部署有一定的参考价值。     

基于混沌粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化

为了改善传感器节点随机部署时的不合理分布,提高网络覆盖率,以网络覆盖率为优化目标,提出了基于混沌粒子群的无线传感器网络覆盖优化算法。该算法利用混沌运动的遍历性和随机性,克服了粒子群算法后期陷入局部最优的缺点。仿真结果表明,该算法比基本粒子群算法具有更好的覆盖优化效果。     

无线传感器网络覆盖优化算法研究

无线传感器网络覆盖控制是研究高密度部署的无线传感器节点集选问题.针对网络严重的冗余问题,影响网络的优化机制.为了有效控制网络节点能量、提高感知质量、大大延长网络的生存时间,采用覆盖优化算法.以网络有效覆盖率和节点最小利用率为优化目标,提出一种混合杂交算法的优化覆盖机制,在算法中扩展杂交算子可增强混合算术杂交算子局部搜索能力.采用改进方法进行仿真,结果表明混合杂交方法能快速收敛到更精确的解,从而更好地降低了网络冗余,延长网络的生存时间.     

基于蜂窝结构的改进混合无线传感器网络覆盖优化算法

基于蜂窝结构的混合无线传感器网络（HWSN）覆盖优化算法HWSNBCS存在移动节点平均移动距离较大的问题,为此,提出一种改进的HWSN覆盖优化算法IHWSNBCS。寻找移动传感器节点初始位置与通过HWSNBCS算法得出的候选目标位置之间的最优匹配,将移动节点移动距离之和最小化问题转化为二分图最优匹配问题,利用带权二分图匹配算法KM寻找该匹配问题的最优解,从而得到移动节点最终的目标位置,并实现对HWSNBCS算法移动节点平均移动距离的进一步优化。实验结果表明,IHWSNBCS算法在取得与HWSNBCS算法相同网络覆盖率的前提下,移动节点的平均移动距离减少幅度达到38.87%～43.28%,单个移动节点的最大移动距离减少幅度达到22.65%～66.58%,降低了系统因重新部署移动传感器节点所产生的能耗以及单个传感器节点因能量耗尽而失效的概率,从而延长了网络生命周期,同时,IHWSNBCS的ΔCov-Dist性能指标为HWSNBCS算法的1.64～1.76倍,表明移动节点移动相同距离时IHWSNBCS算法的网络覆盖率提升更大。     

大规模无线传感器网络覆盖优化算法

为了增强三峡库区水环境监测的大规模无线传感器网络（WSNs）覆盖效果和延长大规模WSNs生存时间,采用混沌人工鱼群算法。首先以最大化网络覆盖率作为优化目标,建立WSNs覆盖模型,将具有遍历性特点的混沌系统引入到人工鱼群算法中,能够有效避免算法长时间位于局部极值附近。仿真结果表明：改进的人工鱼群算法提高了网络的覆盖率,有效减低了网络的成本。     

无线传感器网络覆盖优化算法的仿真研究

关于优化网络生命周期,研究无线传感器覆盖问题,针对无线传感器网络节点存在严重冗余问题,影响网络覆盖优化机制,导致传统算法网络覆盖率低,能量大量消耗,网络生存时间短等难题.为了提高无线传感器网络的覆盖率,有效延长网络生存时间,提出一种基于蚁群算法的无线传感网络覆盖优化机制.首先把网络监测区域划离散化成若干个网格点,将网络有效覆盖率和节点最小利用率作为优化目标,建立一个组合优化数学模型,然后利用蚁群算法对优化模型进行求解,从而得到最优网络覆盖率.仿真结果表明,不仅很好地降低了节点的冗余,减少了网络的能量消耗,而且有效地提高了网络的覆盖率,从而达到了延长网络的生存周期的目的.     

一种概率模型无线传感器网络覆盖算法*

针对传统覆盖算法在求解覆盖度时计算量较大、算法复杂度过高,从而导致算法效率过低,提出一种基于概率模型的覆盖算法。首先该概率模型通过调度覆盖区域内的节点状态来实现对覆盖区域监测,保证了所关注目标节点被传感器节点均匀覆盖的同时又优化了网络资源;其次对不同的覆盖区域利用概率期望值及相应定理求出满足覆盖条件下最少传感器节点数。仿真实验结果表明,该算法在保证网络覆盖质量要求时能够有效地减少活跃节点的数量,延长了网络的生存时间。     

虚拟力导向的无线传感器网络覆盖策略

摘要;通过建立传感器节点与节点、节点与目标之间的虚拟力模型,制定一种新的簇头选择策略,将节点剩余能量和距离目标的大小作为参数,选择离目标近且剩余能量大的节点作为簇头,提高网络覆盖率;通过虚拟单元格进行分簇,以保持簇头节点之间的数据通信,同时休眠其它非簇头节点的周期性轮换簇头的方式来优化节点能耗,以此来延长网络寿命.与经典GAF算法比较,理论分析和仿真实验结果表明了该算法在网络覆盖率和节点生存时间上均有明显的优势.     

无线传感器网络节点自调度冗余覆盖算法

对于能量受限的无线传感器网络,延长网络存活的时间很关键。针对这个问题,提出了一种基于能量均衡的传感器节点自调度冗余覆盖协议（SRCP）,通过仿真实验对该算法的有关性能进行了评价,性能评价表明：这种算法能有效使用节点能力,延长网络存活时间。     

无线传感器网络动态覆盖的CVT算法

覆盖控制是无线传感器网络中的基本问题之一,动态覆盖问题又在很多领域有其独到的应用价值。为了更好地实现动态覆盖,基于集中式Voronoi网格细分（ CVT）理论,结合Lloyd算法,提出了一种无线传感器网络动态覆盖算法,通过调整目标覆盖区域几何边界,协同调度无线传感器网络节点,从而实现目标区域无线传感器网络动态覆盖。在仿真中,进行了正方形、正方形—圆形障碍静态边界区域覆盖实验和正方形—长方形目标区域、正方形—十字形目标区域、正方形—H形目标区域动态边界覆盖实验,验证了控制算法的有效性,并对不同目标覆盖区域形状、节点数量、覆盖程度、覆盖效率进行了分析。     

一种基于APIT的无线传感器网络混合型定位算法

针对现有近似三角形内点测试（ APIT）算法在信标节点密集环境下定位精度不高、稀疏环境下覆盖率较低的问题,提出了一种混合型定位算法。该算法通过减小三角形内点测试（ PIT）时的三角形误判、选择优良的三角形,提高了信标节点密集环境下的定位精度。同时,该算法结合DV-Hop算法与两点定位法在稀疏环境下能计算出未知节点坐标的优点,提高了信标节点稀疏环境下的定位覆盖率。仿真分析表明：混合型算法有效地提高了信标节点密集环境下的定位精度和信标节点稀疏环境下的定位覆盖率。     

无线传感器网络的覆盖控制

覆盖控制作为无线传感器网络中的一个基本问题,在国内外已经取得了一些研究成果。根据不同的性质,覆盖控制问题可以划分为不同的类型(如,静态覆盖和动态覆盖、确定性覆盖和随机性覆盖)。主要针对静态覆盖(区域覆盖、点覆盖、栅栏覆盖)问题中一些典型算法,分类进行了描述,并比较了它们之间的优缺点,最后,指出了需要进一步的研究工作。     

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。     

无线传感器网络节点的低功耗设计

无线传感器网络(WSNs)能够协作地实时监测、感知和采集各种环境对象的信息,并将信息传递给系统用户主机进行分析处理。节点具有感知和路由的功能,在实际的应用中,功耗是影响节点工作寿命的关键因素。设计分析了WSNs系统功率消耗的构成,并从硬件和软件方面提出和总结了WSNs的低功耗设计方法,设计了一种低功耗的WSNs节点,并进行了测试,结果证明:该方法适合WSNs节点的应用,具有易使用、低功耗特点。     

一种能量高效的无线传感器网络分簇路由算法

无线传感器网络中节点的能量有限,提高能量的有效性便成为无线传感器网络路由协议设计的首要目标。设计了一种能量高效的分簇路由算法,它提出让候选节点在一定的覆盖范围内以剩余能量为标准来竞选簇头,以使簇头分布均匀;处于簇类交界的节点则根据能量和距离来选择归属的簇头,以平衡网络负载;新算法还采用多跳的簇间通信方式来降低大部分簇头节点的通信负载。仿真结果表明:新算法能够有效降低网络能耗,延长网络生存时间。     

无线传感器网络中一种能量有效k度覆盖算法

覆盖率是衡量无线传感器网络性能的重要指标之一。在对目标节点进行k覆盖的过程中,会出现大量数据冗余迫使网络出现拥塞的现象,导致网络通信能力和覆盖能力降低、网络能量快速消耗等问题。为此,提出了一种能量有效[k]度覆盖算法（Energy Efficient k_degree Coverage Algorithm,EEKCA）。该算法利用节点之间的位置关系构造出覆盖网络模型,通过分析网络模型给出监测区域内节点覆盖期望值及对整个监测区域覆盖所需最少节点数量的求解过程;在能耗方面,给出了工作节点和邻居节点之间的能量转换函数比例关系,利用函数比例关系完成低能量节点的调度,进而达到全网能量平衡,优化了网络资源。最后,仿真实验结果表明,该算法不仅可以提高网络覆盖质量,还可有效抑制节点能量快速消耗,从而延长网络生存周期。     

拥塞敏感的无线传感器网络路由算法

如何延长无线传感器网络的生命周期是一个重要的挑战.提出了一种新的拥塞敏感的路由算法,该算法充分考虑了路由选择过程中的数据负载与邻节点的缓存、信道竞争等状态的关系,每个节点以此计算一个能反映本地拥塞状态的权值,节点选择权值最高的下游节点作为下一跳来平衡下游节点的能耗和数据负载,同时降低下游节点的拥塞可能性.模拟实验表明:...     

无线传感器网络的部署

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。它和定位、跟踪一样,是无线传感器网络中的一个基本的问题。尽管国外已经在这方面开展了一些相关研究,由于不同的应用有不同的部署特点和目标,仍然面临很多挑战。综合大量无线传感器网络部署相关的技术文献和最新研究结果,着重分析无线传感器网络中节点部署问题的重要性、面临的主要挑战、研究的现状以及对已有算法优缺点的剖析,指出下一步的研究方向。以环境监测中部署算法的设计为例,指出关键的考虑因素。