基于多目标生物习性激励的WSN传感器节点部署

为确保无线传感器网络(WSN)覆盖和连通性最大化以及能量消耗最小化的有效监测,提出一种基于多目标生物习性激励(MOBHI)的传感器节点部署算法。首先,将传感器节点的区域(领地)根据诸如最大覆盖、最大连通性和最小能耗等多个目标,基于领地捕食者气味标记行为进行标记,并模仿气味匹配识别其监测的位置;其次,对多个目标的优化问题应用非受控Pareto最优,将其分解为多个单目标优化子问题并同时对它们进行优化,得到所需目标的解。仿真实验结果表明,本文提出算法在网络覆盖、连通性和能耗等性能指标方面都优于其他传感器节点部署的多目标和单目标优化算法。     

基于Voronoi的无线传感器网络覆盖控制优化策略

针对无线传感器网络运行状态中存在覆盖空洞的问题,提出了一种基于Voronoi有效覆盖区域的空洞侦测修复策略。该策略以满足一定网络区域覆盖质量为前提,在空洞区域内合理增加工作节点以提高网络覆盖率为优化目标,采用几何图形向量方法对节点感知范围和Voronoi多边形的位置特性进行理论分析,力求较准确地计算出空洞面积,找寻最佳空洞修复位置,部署较少的工作节点保证整个网络的连通性。仿真结果表明,该策略能有效地减少网络总节点个数和感知重叠区域,控制网络中冗余节点的存在,同时其收敛速度较快,能够获得比现有算法更高的目标区域空洞修复率,实现网络覆盖控制优化.     

基于拟物力导向的量子粒子群优化算法的WSN节点部署研究

节点部署是无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)设计的一个重要方面,它将会影响网络的有效覆盖,连通性和能耗。粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)可以提高目标区域无线传感器网络的覆盖率。然而该算法在优化过程中易早熟收敛,影响覆盖的优化效果,并且算法复杂度较高。针对该问题文章在量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,简称QPSO)的基础上,结合拟物力导向的思想,提出了基于拟物力导向的量子粒子群优化算法。通过仿真实验得出,该算法加快了粒子的收敛速度,提高了WSN的覆盖率,同时算法的复杂度降低。     

分布式无线感知网络节点部署算法研究

在无线感知网络节点部署中,目标区域的覆盖率大小对信号检测的效果具有重要的意义,通过智能优化算法来提高区域覆盖率已成为当前无线感知网络节点部署领域的研究热点之一。为了提高分布式无线感知网络对目标区域内的重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点的投放,论文提出了一种分布式无线感知网络节点部署算法。该算法首先通过随机部署满足连通性的少量感知节点后初次工作来定位和估计出重点区域,然后将估计出的重点区域融入到粒子群算法的目标函数和粒子更新方程中实现对感知节点的重新部署,从而更好的优化了重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点数量。仿真结果表明,与标准粒子群算法及其他优化算法相比,论文所研究的算法有更高的覆盖率和更低的迭代次数。      

基于联合感知模型的无线传感器网络连通性覆盖协议

本文研究在没有节点位置信息的情况下,如何有效地保证节点采用联合感知模型且节点通信范围多级可调的无线传感器网络的覆盖质量和连通性.给出了在节点随机部署方式下,网络覆盖质量和网络连通性与工作节点个数、监测区域面积和节点性能参数的关系;设计了一个选取最少工作节点保证网络覆盖质量和网络连通性的调度控制算法(SCA),该算法力求...     

一种三角形网格空洞修复算法

无线传感器网络由大量传感器节点组成,在网络初始化时节点随机部署在目标区域中,导致某一区域未被覆盖而形成覆盖空洞.针对目标区域中存在覆盖空洞问题,设计了一种基于三角形网格的无需地理信息的空洞探测算法ATN和空洞修复算法TNR.利用ATN算法检测节点与其邻居形成的三角形网格是否被完全覆盖,TNR算法以ATN算法理论为基础,向三角形网格中添加节点使目标区域完全覆盖.理论与仿真实验分析表明,ANR算法能够探测出目标区域中所有空洞,TNR算法在部署密集的传感网络中能够快速完成空洞修复.     

无线传感器网络的覆盖优化机制研究

如何实现最优覆盖是无线传感器组网的一个基本问题.文章分析了传感器覆盖问题的背景,给出了节点调度方案的主要方法和技术原理,探讨了基于网络能量高效的覆盖优化与网络连通性之间的关系,重点阐述了实现区域覆盖和点覆盖的机制.对于覆盖薄弱地区,文章提出了采用分簇方式将覆盖地区划分成许多子区域或簇,用动态移动修复机制提供细粒度的网络监测与覆盖控制.文章认为调度传感器节点在休眠和活动模式之间进行切换,是一种重要节能方法;对于资源受限且拓扑动态变化的无线传感器网络,宜采用分布式和局部化的覆盖控制协议和算法.     

无线传感器网络覆盖连通性研究

针对无线传感器网络部署区域由于通信障碍和其他一些因素产生的某些节点无法与网络通信的情况,绐出了一种使用节点代理解决监测区域内节点通信不可达的方案,并基于一般意义的网络系统模型提出了一种探测覆盖区域内节点连通性的算法,即基于深度探测的节点覆盖连通性判定算法DBDAFNCJ.节点连通性分析和仿真实验结果表明,节点代理方案可以很好改善节点部署区域内节点通信不可达的情况,同时表明DBDAFNCJ算法可以高效、准确地获悉部署区域内节点连通性的情况.     

面向移动目标的传感器网络覆盖质量度量与优化

以移动目标跟踪为应用背景,进行无线传感器网络覆盖质量度量与优化方法研究.面向移动目标栅栏覆盖,基于离散化网格划分思想,以曝光度为性能指标,提出基于图论的最小曝光路径搜索方法;基于最小曝光路径,提出递增式多步栅栏覆盖优化算法;并对覆盖度量与优化方法的性能进行仿真分析.实验结果表明,该方法适用于任意的节点分布、感知模型、网络特征及目标移动路径,降低了为满足特定覆盖质量要求而部署的节点数量,从而显著降低网络成本.     

一种混沌萤火虫算法的WSN节点分布优化研究

针对无线传感器网络节点分布优化问题,提出了一种有效的混沌萤火虫优化算法。在保证节点相互连通的前提下,建立了无线传感器网络对目标区域覆盖的数学模型,并将节点分布优化问题转换为求解函数最大值问题;利用萤火虫算法优越的寻优能力来实现最优的网络节点分布,并引入立方映射混沌算子来提高算法的局部搜索能力和保持种群的多样性。通过标准函数测试与无线网络覆盖优化仿真对所提算法进行了验证,结果表明:与其他算法相比,所提算法能够较好地跳出局部最优的束缚,具有优化效果佳、稳定性好、鲁棒性强的优点,能够满足无线传感器网络节点分布优化的要求。     

WSN中一种改进的节点部署方案

节点部署是无线传感器网络的基本问题之一,关系到网络的感知范围和信息传输服务质量。现有的部署算法需要额外探测和修复边界上的覆盖空洞,从而增加了网络部署的成本而且使得节点分布不均匀。针对这一问题,提出了一种改进的节点部署方案,首先进行边界部署,以保证边界上的完全覆盖和连通;然后在感应区域内生成一个新的凸多边形区域,在此新区域上再递归调用边界部署算法,直到整个感应区域被完全覆盖。理论分析和仿真实验表明,在部署节点个数和可扩展性方面均优于已有的部署方案。     

软件定义传感器网络重配置算法研究

为了提高无线传感器网络的性能及其适应性,提出一种软件定义传感器网络的架构并重点研究其网络重配置算法。算法首先运用Voronoi图理论,寻求SDSN全覆盖问题中保证网络能量均衡的最优感知半径分配,以达到目标区域的K重覆盖;其次基于单纯复形理论,提出一种基于边缘链群最小生成元和节点度的集中控制方法,以最简练的网络拓扑结构为目标,同时保证整个系统的连通性以及突发区域的顽健性;考虑SDSN中路由协议在动态环境的自适应性,提出一种基于多业务QoS的SDSN路由优化算法并进行了仿真,结果表明所提路由算法能够有效分配资源,满足多业务QoS需求并延长网络的生命周期。     

基于能量预测的无线传感器网络节点覆盖调度算法

针对无线传感器网络中存在的热区问题,采用非均匀部署方案,并在此基础上提出基于能量预测的无线传感器网络节点覆盖调度算法。并对算法进行了仿真实验和性能分析。结果表明该算法可以延长的网络生命周期并在较长的时间里保持较高的网络覆盖率,能够达到网络内大多数节点能耗均衡的设计目标。     

无线传感器网络基于参数可调增强型覆盖控制算法

覆盖问题是无线传感器网络领域的一个基本问题,也是无线传感器网络特性当中的一个重点问题.如何通过某种算法达到以最少传感器节点对监测区域的有效覆盖已成为目前研究的一项重要课题.因此,提出一种增强型覆盖控制算法(Enhanced Coverage Control Algorithm, ECCA).该算法通过概率理论知识可以有效地求解出对监测区域进行有效覆盖下的最少节点,给出了传感器节点概率的期望值计算方法以及目标节点首次被传感器节点覆盖和多次覆盖后的期望值求解过程,验证随机变量相互之间不独立时的比例函数关系.仿真结果表明,ECCA算法可以使用较少的传感器节点数量完成对监测区域的有效覆盖,提高了对监测区域的覆盖质量.     

一种新的异构无线传感网覆盖优化算法

针对异构传感器节点在网络初期部署中产生大量覆盖面积冗余的问题，结合相关几何图形知识，以提高网络覆盖率、改善节点分布均匀度为优化目标，提出一种基于节点定向移动来减少节点两两之间覆盖冗余面积的网络覆盖优化算法。算法预先设立判定门限，通过判定两两节点之间覆盖冗余面积与设定门限的大小关系，对节点实施有向性偏移，逐一减少节点之间的覆盖冗余面积。理论分析与实验仿真证明，该算法能够有效提高异构传感器网络部署中的覆盖率，优化节点分布均匀度将近8.7，尤其在大型传感器网络的节点部署中具有极强实用性。     

移动传感器网络非均匀事件区域节点部署优化

针对移动传感器网络中热点事件监测场景,研究传感器节点的快速优化部署策略.首先假定事件随机产生,针对事件优先模型及节点感知误差函数推导基于Voronoi剖分时感知误差最小,然后定义节点有效覆盖权值,证明了当所有节点有效覆盖权值一致时,整个网络覆盖效能将达到最大.结合虚拟力及节点有效覆盖权提出一种分布式优化部署算法SDOA(Sparse Deployment Optimization Algorithm),其在保证覆盖能效最大化时保证网络连通性.最后仿真比较了本文提出部署策略能够快速有效实现对热点区域部署,并保证较高的覆盖效能.     

基于概率模型的无线传感器网络优化覆盖算法

为了更好地解决无线传感器网络在覆盖过程中出现大量冗余信息及节点能量消耗不均衡等现象,提出了一种节点能量均衡的最优覆盖算法。该算法利用监测区域内传感器节点与目标节点的从属关系建立网络模型,给出传感器节点与目标节点之间的从属关系;通过从属关系和概率理论,求解传感器节点对目标节点的覆盖期望值,然后计算出覆盖监测区域所需最少传感器节点数量。实验结果表明,该算法不仅可以使用最少传感器节点完成对监测区域的有效覆盖,而且抵制了冗余信息数据的产生,提高了网络生存周期。     

基于进化优化的移动感知节点部署算法

 移动传感器网络中节点部署优化直接影响到网络的能量消耗、对目标区域监控的性能及整个网络的生命周期.本文从网络覆盖和能量消耗两个方面,采用多目标优化对节点部署问题建模,并从集中式角度给出了节点部署问题的遗传算法求解过程.针对一类初始中心部署模型进行实验验证,并和基于向量的算法(VEC)、基于维诺图的算法(VOR)及基于边界扩张虚拟力算法(BEVF)进行性能对比,证明了该算法在大多数情况下可使传感器网络对目标区域的覆盖率最大化,同时保证了网络的连通和网络能耗最小,进而延长了网络的生命周期.     

基于区域的异构无线传感器网络密钥管理

密钥管理是无线传感器网络中极具挑战性的安全问题之一.在随机密钥预分配方案的基础上,提出一种利用节点部署知识和已知区域信息的异构无线传感器网络密钥预分配方案,并分别从网络连通性、节点内存需求和安全性等方面对方案进行性能评价和模拟仿真.结果表明,相比现有密钥管理方案,本方案能提高网络的连通性,减小节点所需存储空间,并增强网络抗攻击能力.     

基于混沌鱼群改进算法的无线传感网覆盖优化

针对无线传感器节点覆盖分布极不均匀,冗余度高,导致网络覆盖率低、成本高的问题,提出一种改进人工鱼群算法进行优化的覆盖方法。采用以节点的有效覆盖率、利用率和功耗作为优化目标,建立相应的数学模型,然后通过引入混沌初始化和自适应步长、视野的搜索机制对算法进行改进,并使用改进后鱼群算法对模型进行求解,得到优化的无线传感器网络覆盖方案。通过与原始鱼群算法的对比仿真,得出结果表明改进后的算法提高了节点的覆盖率,在一定程度减少了冗余度,使网络的有效生存时间得到了延长。