利用类Delaunay三角剖分实现Voronoi图

1引言 计算几何在计算机辅助设计、计算机图形学(特别是三维图形生成技术)及机器人等领域是非常重要的.特别在近年来,受到了学术界的极大关注.Voronoi图是计算几何的一个重要分支.在气象、生态、空中交通管制、城市规划等领域都得到广泛应用.     

基于Delaunay三角剖分生成Voronoi图算法

针对Delaunay三角网生长算法和间接生成Voronoi图算法构网效率不高的问题,提出了一种Delaunay三角网生长法间接生成Voronoi图的改进算法。该算法以点集凸壳上一边快速生成种子三角形,定义了半封闭边界点的概念,在三角形扩展过程中动态删除封闭点及半封闭边界点,加快Delaunay三角网生成速度。然后又定义了有序目标三角形的概念,该算法能迅速查找点的有序目标三角形,生成无射线的Voronoi图;考虑凸壳上点的特性,借助三个无穷点生成带射线的Voronoi图。通过实验结果分析表明,改进的算法执行效率有了很大提高。     

分布式Delaunay三角剖分在栅栏覆盖中的应用

提出了一种有效的双向边分布式造构Delaunay三角剖分拓扑图算法（MEDDEL）,该算法仅利用一跳邻居节点的信息,高效构造MEDDEL拓扑图,避免了大量通信代价和能量消耗。然后给出了MEDDEL拓扑图下支撑值计算的证明。最后在传感器能量模型和MEDDEL拓扑图下,利用分布式最佳覆盖路下的最短穿越和最小能耗算法（SMBCP）解决无线传感器网络中栅栏覆盖最佳路径的问题。仿真实验结果分析表明,与RNG、GG、PLDEL、UDEL、DEL相比较,在MEDDEL拓扑结构下寻找到路径支撑值最小的情况下,运行SMBCP算法能找到最佳覆盖路径下的最短穿越路径和最小能耗路径。     

一种基于逐点插入Delaunay三角剖分生成Voronoi图的算法

采用改进的逐点插入算法生成Voronoi图。该算法在逐点插入的过程中生成凸壳,进而生成Delaunay三角剖分。在生成Voronoi图的实现过程中,通过遍历三角形的边顶点快速识别相关的三角形组,进而生成Voronoi图。试验结果表明,该算法能实现,成功生成Voronoi图。     

基于Voronoi图的无线传感器网络K覆盖算法

针对无线传感器网络(WSN)在随机高密度部署节点情况下的多重覆盖问题,提出一个基于Voronoi图的K覆盖算法。该算法利用邻居节点信息计算Voronoi覆盖邻居节点集,构建有向Voronoi覆盖关系图,通过调整关系图中的节点状态实现K覆盖。仿真结果表明,该算法能正确判断网络覆盖率,连通K覆盖的近似最小活动节点集数目少于CCP算法。     

无线传感器网络中的分布式平面t-支撑拓扑控制算法

在确保无线传感器网络连通的前提下,每个节点自适应地调整自己的发射功率,通过最小化节点的能耗和减少节点间的通信干扰,达到延长网络生存时间的目的.基于Voronoi划分和局部Delaunay三角剖分,提出一种新的几何结构PSLDel图(planar symmetric local Delaunay triangulation)以及其分布式构造算法,为无线传感器网络建立连通、稀疏、平面、t-支撑的底层逻辑拓扑,每个节点将依据最远的逻辑邻居调整到最小发射功率.仿真实验表明,PSLDel图在逻辑邻居、最小发射功率和通信干扰等性能方面接近集中式构造的UDel图,而且PSLDel图的网络延迟稍微优于UDel图;与分布式构造的AUDel图相比,PSLDel图的通信开销至少可以降低55%,从而有利于提高无线传感器网络的能量使用效率.     

基于Voronoi图的无线传感器网络栅栏覆盖算法设计

针对无线传感器网络中栅栏构建的问题,提出了一种基于监测区域Voronoi图划分的无线节点栅栏构建算法。仿真结果显示,网络中无线节点部署地越多,栅栏形成的可能性和组建栅栏的节点平均数量也会随之增加。该算法能够在无线传感器网络节点覆盖密度较低且不均,已经形成了少量栅栏空洞的情况下快速实现监测区域的栅栏覆盖,但空洞修复还需要进一步研究。     

构造最优Delaunay三角剖分的拓扑优化方法

最优Delaunay三角剖分(ODT)是生成区域网格剖分的一种优化方法.从数值优化的角度来看,现有的ODT优化方法属于局部方法,对于任意给定初值容易陷入较差的局部极小值点,从而不能产生高质量网格.为此提出一种简单的拓扑优化方法,使得ODT方法能有效地从局部极小值点中跳出,进一步提高网格的质量.该方法只涉及到局部的边翻转操作,实现简单;而且具有显式的目标函数,能在理论上保证算法的收敛性.实验结果表明,文中算法运行速度快,不论是在拓扑连接关系还是在三角形的形状上都显著地提高了ODT方法生成的网格质量.     

基于Delaunay三角剖分的有向传感器网络覆盖增强算法*

针对视频传感器网络的区域覆盖问题,提出一种基于Delaunay三角剖分思想的几何算法,选取围绕传感器的具有最大面积的Delaunay三角形重心作为决策方向。在此基础上,将Delaunay三角剖分的几何方法与分布式贪婪算法进行了融合,引入“贡献率”概念反映节点在其候选方向上可能覆盖区域的大小,以解决冗余覆盖的问题。仿真结果证明了该算法的有效性。     

无线传感器网络中能耗均衡的覆盖控制算法

覆盖控制作为无线传感器网络的一个基本问题,对网络的生存时间、部署策略、通信协议和组网等问题的解决具有重要影响。在传感器节点随机冗余部署方式下,传统的方式 是在保证覆盖要求和通信连通的前提下仅将最少量的节点投入活跃工作状态,从而降低网络能耗。但是,若频繁地激活同一批节点,会造成这些节点由于能耗过快而较早失效效,使整个网络的冗余程度降低。然而,冗余度是传感器网络在单个节点性能有限的情况下提高整个网络的可靠性、容错性、精确性等的基础。为此,本文提出了一个能耗均衡ECB的覆盖问题,指出它是NP完全的,并给出了一个集中式近似算法。该算法根据节点的剩余能量赋于每个节点非负权,再基于Voronoi划分和贪心边方法,在保证覆盖要求的同时选择权和最小的节点激活。仿真实验结果表明,ECB算法求得的活跃节点集小,可以达到有效覆盖,并且可以保持网络的冗余度。     

WSNs中基于Voronoi图的分布式覆盖协议

研究网络随机部署情况下的覆盖问题,提出基于Voronoi图的分布式覆盖协议。采用分布式节点冗余判断算法来判断传感器节点自身的冗余性,据此对节点进行相应的职能调度。当网络中节点的通信半径大于或等于其感应半径的2倍时,该协议能达到网络完全覆盖及连通的要求。通过该协议的推广,满足了覆盖度动态变化的要求,保证网络的k-度覆盖。     

基于Voronoi 最小邻近点集的Delaunay 三角化方法

针对局部条件下网格生成的需求,提出一种基于节点的Delaunay 三角化 生成算法,该算法以Delaunay 三角形及其对偶Voronoi 图的局部性特征为基础,通过在局部 搜索最小Voronoi 邻近点集,来生成约束点附近的局部网格,通过建立背景索引网格,来提 高算法效率。给出算法的原理证明、程序实现、效率分析和测试结果,并给出了算法的应用 领域。     

基于Voronoi图的蜂群优化算法在WSN覆盖中的应用

包含移动节点的混合网络成为无线传感器网络发展的主流.为了优化混合无线传感器网络的部署质量,提高部署效率,提出一种基于Voronoi图的蜂群优化算法来指导移动节点的部署.通过Voronoi多边形迅速找到固定节点部署的覆盖漏洞,指导引领蜂的生成,利于迅速定位全区域覆盖漏洞;通过评价漏洞大小代替轮盘赌选择方式来实现跟随蜂的开采过程,利于局部优化.仿真结果表明,该算法简便易实现,能够迅速收敛,提高网络覆盖率,达到混合网络的最优覆盖效果.     

无线传感器网络覆盖控制问题

无线传感器网络具有广泛的应用背景,目前已经发展成为一个重要的计算平台。但是,由于无线传感器网络自身的特点,使其也面临许多问题,如何有效地进行覆盖控制,在保证网络覆盖质量的前提下,减少能量消耗,延长网络寿命是其中最重要的问题之一。本文主要讨论无线传感器网络的覆盖控制的问题。     

传感网中的动态Delauanay三角剖分算法

几何路由协议受益于局部Delaunay三角剖分，因为Delaunay三角剖分可以保证消息转发的可达性和限制路由长度的界。本文提出一种构造无线传感网中Delaunay三角剖分的局部算法。此算法不但考虑了静态情况，而且考虑了允许节点动态地加入和退出网络的动态情况。在静态情况和动态情况下，算法的通信开销都是O（nlogn）位。因此，此算法
法可以应用于节点可以动态加入和退出的无线传感网。本文还证明了算法的正确性。     

WSN中基于能量的分布式覆盖控制算法

针对无线传感器网络中节点密度过大、节点剩余能量不均等问题,设计一种基于节点剩余能量的分布式覆盖控制算法,基于概率覆盖模型,按目标区域内节点剩余能量从小到大的顺序,依次通过计算各个节点的区域覆盖概率判定其冗余性,并使冗余节点转入休眠状态。仿真结果表明,该算法能有效降低网络中节点冗余度,延长网络生存时间。     

一种基于生成树的无线传感器网络拓扑控制算法

文章主要介绍了一种基于生成树的无线传感器网络拓扑控制算法,通过限制代价较大的通信链路来解决网络的连通性与网络拓扑结构的稀疏性之间的矛盾。实验结果表明这是一种有效的拓扑结构控制方法,不仅能够保证了网络的稀疏性,而且能够有效的延长网络的生存周期。