非并行二分法的覆盖空洞修复算法

针对无线传感器网络覆盖空洞影响网络服务质量问题，提出非并行二分法的分布式覆盖空洞修复算法CHRND，算法采用非并行方式选择具有劣弧的空洞边界节点作为覆盖空洞修复的驱动节点，采用基于弧二分法确定移动节点最佳目标位置。仿真实验结果表明，移动节点引入使得空洞不被分割基础上，CHRND算法能以较少数量移动节点实现覆盖空洞的完全修复。     

基于事件驱动机制WSN覆盖算法

针对无线传感器网络覆盖方法自身特点以及在覆盖过程中消耗大量传感器节点能量的不足,提出了一种事件驱动机制的覆盖算法。该算法通过事件驱动机制使节点之间完成了状态转换,同时建立了传感器节点与目标节点之间的关联属性,从而有效地减少节点能量的消耗,延长了网络生存周期,优化了网络资源,确保了以最少的节点完成对目标区域的完全覆盖。仿真实验结果表明,该算法中节点能量的消耗与LEACH协议相比降低了7%,验证了该算法的实效性和稳定性。     

异构WSNs中节点稳定匹配的覆盖空洞修复优化算法

针对异构无线传感器网络中初始节点随机部署或节点失效产生覆盖盲区的问题,提出一种节点稳定匹配的覆盖空洞修复优化算法(ROA-NSM)。首先,对静态节点进行Voronoi多边形划分确定节点覆盖盲区,通过Delaunay三角形计算虚拟修复节点位置;其次,基于距离和能量阈值函数计算节点优先级,建立虚拟修复节点与移动节点的稳定匹配关系;最后,通过移动节点位置的移动,实现覆盖空洞修复的优化。仿真实验表明,优化算法使每个虚拟修复节点有最优的移动节点匹配,通过与已有相关覆盖空洞修复算法比较,ROA-NSM优化算法收敛速度加快,匹配次数和节点移动距离减少,覆盖率提高。     

基于链路交点相对位置信息的轻量级覆盖空洞检测算法

针对无线传感器网络（WSN）覆盖空洞导致网络性能和服务质量下降的问题，提出了一种基于链路交点相对位置信息的覆盖空洞检测算法（CHDARPI）。首先，定义空洞边界节点并计算相邻边界节点间链路的交点相对位置（RPI）值；然后，采用基于未完全覆盖交点数量（NICI）优先的策略选择空洞检测的发起节点，保证了连通覆盖空洞的并发检测。最后，在空洞检测过程中，将空洞检测消息局限于空洞边界节点之内，并根据转发节点方向角的大小制定不同场景下的转发策略，保证了空洞检测的效率。仿真结果表明：与现有基于边界节点的分布式覆盖空洞检测算法（DCHD）和基于分布式最小极角的覆盖空洞检测算法（DLPA）相比，CHDARPI在平均空洞检测时间和检测能耗方面分别至少下降了15.2%和16.7%。     

无线传感器网络覆盖空洞修复策略

无线传感器网络中节点因能量耗尽或环境破坏而失效导致覆盖空洞现象。提出了一种最佳匹配节点策略(BFNP)修复覆盖空洞。最佳匹配节点策略主要思想是当基站发现网络中节点失败时,首先检测覆盖空洞,然后通过选取距离由空洞边界围所成多边形的最小覆盖圆圆心最近的非活跃节点来替换失败节点,并激活该节点修复覆盖空洞。仿真结果表明最佳匹配节点策略能保证较好的网络覆盖质量,充分利用了网络中的能量资源,延长了网络的生存时间,且性能优于覆盖空洞修补算法(CHPA)。     

基于链路交点相对位置信息的轻量级覆盖空洞检测算法

针对无线传感器网络（WSN）覆盖空洞导致网络性能和服务质量下降的问题,提出了一种基于链路交点相对位置信息的覆盖空洞检测算法（CHDARPI）。首先,定义空洞边界节点并计算相邻边界节点间链路的交点相对位置（RPI）值;然后,采用基于未完全覆盖交点数量（NICI）优先的策略选择空洞检测的发起节点,保证了连通覆盖空洞的并发检测。最后,在空洞检测过程中,将空洞检测消息局限于空洞边界节点之内,并根据转发节点方向角的大小制定不同场景下的转发策略,保证了空洞检测的效率。仿真结果表明：与现有基于边界节点的分布式覆盖空洞检测算法（DCHD）和基于分布式最小极角的覆盖空洞检测算法（DLPA）相比,CHDARPI在平均空洞检测时间和检测能耗方面分别至少下降了15.2%和16.7%。     

基于最佳候选节点的WSN空洞修补研究

针对无线传感器网络中因节点分布不均或死亡而导致的覆盖空洞现象,对PATT算法进行改进,提出一种基于最佳候选节点的空洞修补算法。将目标区域内休眠的冗余节点作为候选节点,确定待修补空洞的位置,当移动冗余节点到空洞之间的距离在可控范围时,则激活该冗余节点作为最佳候选节点修补空洞。如超过可控范围,则追加二代移动节点进行修补。实验结果表明,该算法不受覆盖空洞形状的限制,可保证网络覆盖率大于90%,同时减少了额外追加二代移动节点的个数,使网络性能得到改善。     

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。     

WSN中基于分布式的覆盖洞修复算法

无线传感器网络(WSN)中存在因节点能量耗尽和移动节点撒播不均而出现的覆盖洞问题,覆盖洞的出现会降低网络的覆盖率和连通性,严重影响网络性能。为解决该问题,构造一种既有静态节点又有移动节点的混合网络模型,并提出一种WSN中基于分布式的覆盖洞修复算法。利用静态节点指导移动节点移动到最优位置,达到修复覆盖洞目的。仿真实验结果证明,该算法能在空洞覆盖率和节点代价之间取得最佳平衡。     

一种混合异构传感网的覆盖洞修补算法

传感网感知节点部署的随机性以及节点能耗殆尽、损坏退出等问题使网络中存在覆盖洞, 利用移动节点来修补覆盖空洞是当前较为可行的方法. 假定网络在静态节点和移动节点处混合, 并且在节点感知半径异构的情况下,研究如何通过移动节点重定位来修复感知覆盖洞, 同时兼顾移动距离或能耗最小以及修复后的感知覆盖率最大化来优化感知覆盖性能. 针对移动节点覆盖洞修补规划的NP-hard 问题, 结合遗传算法, 提出一种覆盖洞修补算法来求解最优解. 仿真实验结果表明, 所提出的算法相比于同类算法能够更有效地修补漏洞并兼顾节点能耗以及感知覆盖率.

     

一种混合无线传感器网络内覆盖洞修补的分布式启发算法

首先对最小化最大移动开销移动传感器分布式算法设计进行了分析, 并指出在分布式条件下难以对此类算法中的输出分派移动传感器的最大开销进行限制, 随后提出了一种分布式启发算法。该算法将移动传感器和覆盖洞视为节点, 在节点和节点的邻居间通过有限数量消息实现匹配。仿真结果显示, 算法可实现最高达到85%的覆盖洞修补率以及较低的移动传感器最大移动开销, 使其更能适用于实际无线传感器网络环境。     

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。     

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。     

混合无线传感器网络内覆盖洞的双目标修补算法

混合无线传感器网络中的覆盖洞修补通常由网络内的移动传感器移动实现。现有文献中的算法只关注最小化所有移动传感器的移动能量消耗或最小化所有移动传感器中的最大能量消耗中的一个。为此,首先提出一种同时实现前述两个目标的离线算法,其次提出一种双目标的覆盖洞在线修补算法。双目标离线算法基于两个单目标算法的结合。双目标在线算法基于分层分离树上的在线匹配,能有效降低匹配开销。在线算法中感应区域的单元分隔摆脱了算法对覆盖洞的大小或数量预知的要求。仿真结果显示,双目标的离线算法和在线算法对覆盖洞修补中移动传感器的能量保留均具有显著效果。     

WSN中基于虚拟力的移动覆盖算法

以往移动覆盖算法的主流思想通常为：根据特定算法移动部署好传感节点后,转为静态无线传感器网络进行工作,即网络只在节点部署阶段处于移动状态。针对稀疏无线传感器网络按此思想覆盖率极低,并且通常网络也只需对目标区域实现动态覆盖的问题,提出了基于虚拟力的移动覆盖算法。算法采用虚拟力思想部署节点,划分出节点工作区,并依据等周定理规划出移动轨道,以最小化节点移动距离,并减少重叠覆盖面积,降低感知能耗。仿真实验结果表明,该算法实现了对目标区域的高覆盖率,并有效提高了网络的能量利用率,具有较强实用性。     

面向异构网络的基于 k-覆盖的休眠调度算法

异构无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)的多数监测应用要求兴趣区域FoI(Field of Interest)是k覆盖(k-cover),且k≥1.而冗余节点被安排为休眠,进而最小化能量消耗.为此,提出面向异构网络的基于k-覆盖的冗余节点休眠算法k-CRSS(k-cover based sleep Scheduling algorithm for redundant node).k-CRSS算法引用概率方法判断节点是否为冗余节点,并推导判断一个节点是否为冗余节点的概率表述式.然后,引用调度算法识别所有冗余节点,并让它们进行休眠,且在FoI内不出现覆盖空洞.k-CRSS算法属分布式算法,并无需任何地理信息,仅通过少量控制消息收集邻居节点信息.实验数据表明,k-CRSS算法通过调度算法减少了活动节点数,进而延长了网络寿命.     

基于虚拟力算法的WMSNs覆盖研究

为了提高无线多媒体传感器网络（WMSNs）区域覆盖率,在传感器节点随机部署后,通过调节传感器节点的感知方向,使节点从感知重叠区域向覆盖盲区转动,提高网络覆盖率。针对现有算法中存在覆盖效率和覆盖率不能统一的问题,提出一种改进的虚拟力覆盖算法（VFARCR）,该算法利用传感器节点感知扇形区域质心点间的斥力调节感知方向,且通过传感器节点间的覆盖冗余度的决定方向调整的大小,虚拟力和覆盖冗余度共同控制传感器的转动。仿真实验表明：该算法提高了覆盖效率和覆盖效果,提高了虚拟力覆盖算法的性能。     

融合节点覆盖范围和结构洞的影响力最大化算法

影响力最大化是社交网络分析中的一个重要问题,旨在挖掘可以使得信息在网络中传播范围最大化的一小组节点（通常称为种子节点）。基于网络拓扑结构的启发式影响力最大化算法通常仅考虑某单一的网络中心性,没有综合考虑节点特性和网络拓扑结构,导致其效果受网络结构的影响较大。为了解决上述问题,提出了一种融合覆盖范围和结构洞的影响力最大化算法NCSH。该算法首先计算所有节点的覆盖范围和网格约束系数;然后通过覆盖范围增益最大原则选择种子节点;其次,若存在多个节点增益相同,则按照网格约束系数最小原则选取;最后,重复上述步骤直至选出所有种子节点。NCSH在不同种子数量和不同传播概率条件下,在六个真实网络数据集上均保持着优异的效果,在影响力传播范围方面,比同类的基于节点覆盖范围的算法（NCA）平均提高了3.8%;在时间消耗方面,比同类的基于结构洞和度折扣的最大化算法（SHDD）减少了43%。实验结果表明,NCSH能有效解决影响力最大化问题。