基于改进免疫遗传算法的K覆盖异构传感器节点调度

为了实现无线传感器网络监测区域目标点的多重覆盖,设计了一种基于改进免疫遗传算法的异构传感器节点调度算法实现目标点的K重覆盖;首先,在传统的概率感知模型中加入剩余能量和感知能力因素,得到改进的概率感知模型,并设计了以最小化节点数并满足覆盖度约束的目标函数;然后,采用改进的免疫遗传算法对节点进行调度,最后,给出了具体的采用改进免疫遗传算法实现WSN异构节点调度的具体算法;仿真实验表明:文中方法能在满足K覆盖约束前提下实现监测区域的节点调度,与其他方法相比,活动节点数平均多7%,具有较长的网络生命周期和较少的网络能耗。     

基于感知概率的无线传感器网络节点部署算法

研究无线传感器网络节点部署优化问题,传感器节点的部署在一定程度上决定了无线传感器网络的性能和使用寿命;针对随机部署的无线传感器节点,提出一种基于感知概率模型的节点部署方案;使用证据理论通过计算对节点周围区域的综合感知概率,将虚拟力算法进行改造,使传感器节点向感知概率低的区域移动,实现对监测区域的最大覆盖;仿真结果表明,该部署算法实现节点合理分布,提高网络的覆盖率,减少节点的移动距离,达到延长网络使用寿命的目的。     

面向5G网络的WSN网络节点安全部署算法

在部署无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）网络节点的过程中,由于缺乏对节点位置的寻优分析,导致节点的覆盖效果和分布效果不理想,为此提出面向5G网络的WSN网络节点安全部署算法。首先,结合目标覆盖区域的三维空间特征,以集合的形式对无线传感器节点进行表征,并采用概率感知的方式计算节点感知状态,构建WSN节点覆盖模型;其次,引入花朵授粉算法,采用局部授粉的方式设置初始无线传感器节点的位置,以WSN节点覆盖模型输出结果最大化为目标函数开展全局授粉,实现对无线传感器节点位置的更新寻优;最后,通过设置缩放步长因子与迭代次数之间的线性关系,实现对寻优精度的控制。测试结果表明,设计算法的节点覆盖率稳定在91.02%以上,均匀度稳定在16.15以上,均处于较高水平。     

基于网格扫描的实现目标点覆盖的确定性传感器节点部署方法

提出了一种确定性目标点覆盖算法,把目标点所在区域划分为若干正方形网格,从中选择最适合的网格作为下一个节点的放置位置;同时本文引入了概率感知模型,把节点能感知到目标点的最小感知概率值作为整体覆盖水平的评价指标,把节点能感知到目标点的个数及对它们的最小感知概率值作为网格的评价标准。该方法能使用最少的节点实现目标点覆盖并达到要求的总体覆盖水平,且能计算出较优的节点部署位置;对网格边长和感知概率下限的不同取值分别进行仿真实验。实验结果表明,网格边长越小,节点部署位置越精确;感知概率下限取值越大,总体覆盖性能越好,需要的节点越多。     

多感知范围无线传感器网络中一种分布式目标覆盖算法

基于多感知范围无线传感器网络中节点与目标的覆盖关系,设计了一种目标生命期评估机制。鉴于网络生命期由具有最小生命期的目标决定,在分析节点感知半径变更影响的基础上,提出了两种提高最小目标生命期的策略,建立了一个动态目标覆盖博弈模型,并证明了该博弈存在纯策略的纳什均衡。本文设计了一种分布式目标覆盖算法,算法中节点根据邻居节点的能量分布和目标覆盖情况,选用最优感知半径,以确保目标完全覆盖并延长最小目标生命期。仿真结果表明,在不同的网络中所提算法均能有效地延长网络生命期。     

无线传感网中三维覆盖控制和节点调度的研究

无线传感器网络中采用二元感知模型方法计算休眠冗余节点具有局限性和不精确性.本文考虑到实际应用环境对节点感知能力的影响以及传输过程中的路径损耗问题,对监测区域采用三维网格建模,并在概率感知模型的基础上提出一种概率感知衰减模型,同时对当前二维覆盖控制算法存在的各种局限性,提出了一种基于概率的分阶段冗余唤醒策略.仿真结果表明,该算法均衡了网络节点能量,实现了网络能耗的有效性,延长了网络的生存期.     

无线传感器网络覆盖控制算法研究

无线传感器网络(Wireless sensor network, WSN)覆盖控制通常采用基于二元感知模型的几何计算方法休眠冗余节点, 其算法在实际应用中受到局限, 不够精确. 针对此问题, 本文采用概率感知模型, 提出新的覆盖控制算法, 将提高能量利用效率作为重要指标, 采用节点轮换周期工作机制, 每个周期逐个唤醒部分节点, 组成满足网络覆盖要求的覆盖集, 实现降低能耗、均衡节点能量的目的. 概率感知模型描述网络的覆盖能力更精确, 算法不受感知模型的限制, 原理简单, 易实现, 仿真结果验证了本算法的有效性.     

视觉传感器网络节点方向调度算法

视觉传感器网络中节点感知模型为有向感知模型,感知范围被限定在节点的视野范围内.节点拥有多个感知方向,在一个工作时刻,节点只能工作于一个方向.针对视觉传感器网络的有向感知模型的点目标覆盖问题,提出一种贪婪算法(GreedyAlgorithm),在优化网络对于目标点覆盖的同时,解决了节点自身覆盖冲突的问题.在此基础上,引入贡献率概念反映节点在其感知方向上对于覆盖的贡献,提出了基于贡献率的贪婪算法(Contribution Rate Greedy Algorithm)以增大网络覆盖率.仿真实验表明了该算法的有效性.     

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。     

基于概率感知模型的多节点联合网络覆盖算法

针对传感网在对关注目标节点进行覆盖过程中出现的非连续性覆盖，将会产生覆盖盲区以及大量冗余数据迫使通信链路出现瓶颈现象，提出了一种基于概率感知模型的多节点联合覆盖算法（Multi-Node Joint Network Coverage Algorithm，MNJC）。该算法借助于概率相关知识，给出了多节点联合时覆盖质量期望值计算方法，以减少覆盖盲区的产生，提高了多节点联合网络覆盖率；利用节点动态转换机制对节点部署进行重新优化，抵制了网络能量的快速消耗，延长网络生存周期；该算法与其他三种算法覆盖率、生存周期以及节点存活数量等方面进行了比对实验，其性能指标平均提升了18.11%，15.57%和8.26%，从而验证该算法的有效性和实效性。     

概率模型下的一种优化覆盖算法

覆盖率不仅是评价无线传感器网络体系性能的重要标准之一,也是无线传感器网络所研究的一项重点课题.为此,提出了一种概率模型下优化覆盖算法.该算法通过对概率覆盖模型的计算,给出了传感器节点覆盖的期望值和公差的求解过程以及对所关注目标节点进行首次覆盖后的期望值证明过程.在网络能量方面则通过节点状态调度策略对通信路径进行优化,证明节点能量衰减过程中,拟合函数极限存在的意义,实现了传感器节点能量的有效匹配,抑制了传感器节点能量的消耗,证明了优化后整个监测区域传感器节点覆盖函数之间的关系.仿真实验结果表明,该算法不仅提高了覆盖和网络服务质量,而且有效地抑制了网络能量开销,延长了网络生存周期.     

基于联合节点行为策略的WSN覆盖控制算法

针对无线传感器网络在对移动目标节点覆盖过程中出现网络能量快速消耗问题，提出了一种基于联合节点行为策略的覆盖算法。根据网络模型建立传感器节点与目标节点从属关系，确定覆盖关联模型；利用概率理论求解邻居节点冗余覆盖度，确定最少传感器节点数量；给出了邻居节点覆盖期望值的求解方法；仿真实验表明，该算法与其他算法在网络覆盖率和网络生存周期两个性能指标上均提升了12.39%和15.01%，从而验证了算法的有效性。     

三维水下移动传感网多目标有向路径覆盖增强研究

水下传感网中实现多个移动目标的协同追踪任是一个技术难题,针对这个问题论文提出了一种分布式的多目标有向路径覆盖增强算法。在实际的三维水下传感网中,水下传感器节点会随着水流运动而移动,被追踪的目标具有自主行动能力。假设移动规律遵从Meandering Current Mobility模型,多个运动目标沿着基于概率的Random Walk移动模型轨迹运动。在论文提出的算法中,覆盖运动路径的传感器节点通过两跳邻居节点范围内的水下传感器节点协同决策来实现最大化路径覆盖,通过调整水下传感器节点自身的有向覆盖方向达到多目标轨迹路径有向覆盖率平均值最大,并使多目标轨迹路径有向覆盖率标准方差尽量小。最后论文通过MATLAB软件仿真来验证分布式覆盖增强算法的有效性,能够显著提高多个移动目标的路径覆盖率。     

传感器网络下机动目标动态协同跟踪算法

对传感器网络下的机动目标跟踪问题提出一种分布式传感器节点动态分簇、协同跟踪算法. 通过在线优化目标跟踪的性能函数和通讯代价, 自适应地选择节点并动态分簇, 通过多传感器节点的协同感知以及信息融合提高了跟踪精度. 由于问题的非线性和传感器节点的随机性, 本文基于粒子滤波器在线预测和估计目标状态的概率分布, 使用混合高斯粒子滤波器以及选择最短路径用于传感器节点之间的信息交换节约了通讯能量, 通过一种有效的粒子方法逼近目标状态的预测方差以实现传感器节点的最优选择. 仿真结果表明, 与 IDSQ 算法相比较, 本文提出的动态分簇算法实现了对机动目标的高精度跟踪.     

基于权重的目标覆盖控制算法

针对无线传感器网络中随机部署无法实现对重要性不同的目标的优化覆盖控制问题,利用目标重叠域和贪婪算法设计一种基于目标权重的最优部署算法。以概率感知模型的传感器节点作为研究对象,通过标定目标权重确定目标重叠域,采用贪婪算法选取节点的最优部署范围,根据指标函数的最小值确定节点的部署位置。实验结果表明,所提出的算法能够实现对离散目标的最优覆盖监测,而且能保证监测节点网络的连通性。     

无线传感器网络的任意覆盖率节点配置

研究了任意覆盖率下的无线传感器网络分布式节点自动配置问题. 首先, 针对正六边形拓扑架构下的网络覆盖, 给出了节点密集分布条件下的覆盖率与相邻工作节点间距的解析关系, 从而得到了理想条件下部分覆盖的最优节点配置. 考虑到实际系统中有限的节点密度和节点的随机分布, 进一步提出了一种可以在此条件下实现任意覆盖率的部分覆盖协同优化算法(Optimized collaborative partial coverage, OCPC). OCPC通过节点间的动态协同唤醒最接近于理想配置的工作节点并使其他节点睡眠以节省能量. 以尽可能少的工作节点达到网络的覆盖和连通需求并降低网络的能耗, 进而达到网络的感知任务和能量消耗的有效折衷. 仿真表明, OCPC可以有效地实现任意期望覆盖率下的网络配置并保持网络连通, 同时, 与经典覆盖算法PEAS (Probing environment and adaptive sleeping)和OGDC (Optimal geographic density control)相比, 在网络的节能方面也具有明显的优越性.     

一种无线传感器网络目标的最优覆盖算法

无线传感器网络点状目标覆盖的算法中,集合分割算法虽简单,但效率低且仅适用于每个传感器节点能量都相等的网络模型.为此,我们对集合分割算法进行改进,提出一种启发式贪心最优覆盖算法.该算法适用于节点能量正态分布的网络模型,采用了关键目标优先覆盖策略和节点能效最大化策略,延长了网络覆盖生命期,提高了算法的效率.实验表明新算法网络生命期延长80%以上,有更好的适应性和稳定性.     

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.     

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。