无线传感器网络中的目标关联覆盖算法

为提高无线传感器网络的节点覆盖度,提出一种目标关联覆盖算法,利用节点间的关联性和动态分组调整覆盖区域,利用贪心算法对覆盖区域进行优化,以保证所关注的目标节点被传感器节点均匀覆盖,同时提高网络资源的利用率。在每个周期内唤醒部分节点,轮流进行工作,以均衡网络能量消耗。实验结果表明,该算法适应性更强,并且能有效降低网络能耗,提高网络性能。     

无线传感器网络的覆盖问题研究

降低能耗可延长网络生存时间,在传感器节点高密度部署的环境中,在保证网络性能的前提下,将最少量的节点投入活跃工作状态,而将其余节点投入低功耗的睡眠状态。在满足上述覆盖性和连通性要求的基础上,讨论如何选择最少数量的工作节点,以及如何计算同时满足覆盖要求和连通性要求的问题。     

基于遗传算法的无线传感器网络巡航覆盖最小移动节点数研究

被监测环境的状态可以使用无线传感器网络的有效感知.本文使用无线传感器网络巡航覆盖模型实现了建筑能效监测过程.为降低基于无线传感器网络巡航覆盖模型的数据采集系统构造和维护成本并降低系统复杂度,采用MTSP问题对无线感器网络巡航覆盖最小移动节点数问题建模,提出了无线感器网络巡航覆盖最小移动节点数快速求解算法并使用遗传算法实现了快速求解算法.实验结果表明,本文提出的方法快速有效,而基于遗传算法的快速求解算法的实现可以快速确定无线感器网络巡航覆盖最小移动节点数上界.     

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。     

移动Sink的传感器网络路径优化策略

在无线传感器网络（WSNs）中引入移动 Sink 可以避免网络拥塞和能量空洞并降低网络能耗,但由于移动速度的限制导致时延较大。针对这一问题,提出了时延约束下的移动 Sink 路径优化策略,根据时延和网络能耗之间的关系设计了可调节的节点权重,通过模拟退火遗传算法得到最优节点权重,并依据此权重通过迭代得到汇聚节点和最佳移动路径。仿真结果表明：该策略能保证在满足时延约束的前提下降低网络能耗,且收敛速度快。     

无线传感器网络中基于虚拟力的覆盖算法

在无线传感器网络的很多应用场景中,大量的传感器节点被任意播撒在被监测区域内,形成很多覆盖空洞,对无线传感网络的感知、监测和数据采集能力造成很大影响。为了解决无线传感器网络中的覆盖问题,提出了一种基于虚拟引力的覆盖算法。首先,根据虚拟引力产生的约束条件和引力大小,一种扩大网络覆盖范围的算法被提出,算法分析证明这种算法能够减少覆盖空洞;第二,提出了维持邻居节点连通性的方法;第三,提出一种覆盖感兴趣区域的算法。仿真结果表明,这种算法既能提高网络的覆盖能力,又能减少传感器节点的移动距离。     

无线传感器网络中覆盖盲区发现算法

传感器节点的随机部署不均匀或者能量耗尽,可能导致无线传感器网络(WSNs)出现覆盖盲区。针对WSNs中覆盖盲区的问题,提出一种基于几何图形的分布式覆盖盲区发现算法,从理论上证明算法的有效性。算法的基本思想是以传感器节点和它的2个邻居节点构成三角形,计算三角形的外接圆半径和外接圆圆心,根据几何图形学的相关理论判断节点附近是否存在覆盖盲区。仿真实验结果表明:算法不仅能有效地检测覆盖盲区和边界节点,而且对于降低节点能量消耗也有显著成效。     

无线传感器网络中基于移动节点的目标覆盖方法研究

在无线传感器网络覆盖中,由于传感器节点的随机分布和随着工作时间的延长,部分节点可能因为多种原因导致其失效或损毁,从而形成监测区域中的盲区问题。基于以上问题,在研究国内外网络覆盖的基础之上,提出了一种利用可移动的传感器节点对选择性目标的覆盖方法,从理论上验证该方法能很好地解决盲区问题。     

无线传感器网络中连通性覆盖问题的研究

连通性覆盖是无线传感器中的一个基本问题。文章阐述了无线传感器网络连通性覆盖的设计目标和相关概念,讨论分析了当前的各种算法并总结了这些算法的不足。     

无线传感器网络中基于遗传算法的优化覆盖机制

覆盖作为无线传感器网络应用的一个基本问题．反映了网络监测和实现目标跟踪的质量效果．针对传感器节点的高密度部署情况,研究了工作节点集选取问题．提出两种基于加权遗传算法和基于约束遗传算法的优化覆盖机制．根据生成的适值函数进行遗传算法操作．并计算传感器网络充分覆盖区域所需的近似最优工作节点集．仿真结果表明该算法能快速收敛于最优解．完成工作节点集的优化选取,从而降低网络冗余,延长网络生存时间．     

移动传感器网络覆盖算法研究

随着MEMS技术的发展,移动传感器网络近年来受到较多的关注,其中覆盖算法是其研究的重要问题之一。现有的移动覆盖算法主要分为虚拟力法、Voronoi图法和Delaunay三角剖分法三类。本文分析了这三类方法的不足,给出了一种新的移动覆盖算法,能够针对大规模移动传感器网络,真正实现分布式的实时响应网络的拓扑变化。仿真表明,该
算法具有良好的覆盖效果。     

无线传感器网络覆盖和连通问题概述

覆盖和连通是无线传感器网络中两个密切相关的基本问题,直接影响着网络性能和网络任务完成的质量。文章给出了传感器节点的感知模型,从不同角度对覆盖问题进行了分类,阐述了覆盖控制算法的评价指标,介绍了覆盖问题和连通问题的典型算法,最后对覆盖和连通问题的研究方向进行了展望。     

RGA-D：一种无线传感器网络覆盖优化方法

研究了无线传感器网络覆盖优化问题,针对传感器节点随机部署、分布不均,传统覆盖优化算法一般只考虑网络部署后单次优化的问题,提出基于节点冗余和覆盖集冗余的计算方法,用网络的局部特征表征全局特征,改进了网络覆盖模型。并在此基础上提出RGA-D算法,利用遗传算法计算覆盖集,同时考虑节点和覆盖集冗余度,对网络整个生存期进行全局优化。仿真实验表明,RGA-D算法能在活跃节点数和网络覆盖率之间达到平衡,解决了网络生存期后期容易出现覆盖盲区的问题。     

移动无线传感器网络k-栅栏覆盖构建算法

研究了节点无移动能力的静态传感器网络中的栅栏覆盖问题.考虑在传感器节点具有有限移动能力时,如何构建k-栅栏覆盖的问题:首先定义了1-栅栏覆盖最小移动距离和问题(1-barrier coverage min-sum of moving distance,简称1-BCMS).在网格划分模型情况下,将1-BCMS问题近似为1-网格栅栏最小移动距离和问题(1-grid barrier min-sum of moving distance,简称1-GBMS).给出了1-GBMS问题的整数线性规划描述,证明了其是NP-hard的;然后提出了1-GBMS问题的近似算法——CBGB(constructing baseline grid barrier)算法,能量高效地构建1-栅栏覆盖.仿真实验结果表明,CBGB算法的求解结果与最优解接近.最后,提出了一种基于分治策略的k-栅栏覆盖构建算法.该算法极大地降低了通信和计算开销.仿真实验验证了该算法的有效性和可扩展性.     

移动无线传感网的移动感知路径选择算法

为解决稀疏网络环境下移动传感节点的区域全覆盖和数据传输问题,提出一种移动无线传感网的移动感知路径选择算法(MSPS)。在MSPS算法中,用数学公式表示邻居网格集合、区域覆盖率、数据传输时延、节点平均能耗等参数。采用机会路由算法进行数据传输,并建立能保证全覆盖监测区域且权衡数据传输时延、数据传输率和节点平均能耗的移动路径选择优化模型。提出到目标网格的路径寻找方法、初始染色体的确定方法和染色体适应度值计算方法。最终提出修正的多种群遗传算法求解优化模型,获得移动传感节点的最优移动方案。仿真结果表明:不管监测区域内是否存在障碍物,MSPS算法都能提高数据传输率,降低数据传输时延和节点丢弃的总数据量。在一定的条件下,MSPS算法比SGA、TCM_M、RAND_D和RAND算法更优。     

Coverage and Exposure Paths in Wireless Sensor Networks

Wireless sensor networks have posed a number of challenging problems such as localization, deployment and tracking, etc. One of the interesting problems is the calculation of the coverage and exposure paths for the sensor networks. This paper presents a fully localized algorithm to solve the worst coverage problem first introduced by Meguerdichian et al. The nodes of the sensor network cooperate to construct the worst coverage path only by the one-hop neighbor＇s information, thus avoiding the massive communication and conserving the energy. The correctness of the proposed algorithm is proved formally under the sensing diminishing model. Moreover, this algorithm can be easily extended to solve the minimal exposure problem with local information as well.     

Double Barrier Coverage in Dense Sensor Networks

When a sensor network is deployed to detect objects penetrating a protected region, it is not necessary to have every point in the deployment region covered by a sensor. It is enough if the penetrating objects are detected at some point in their trajectory. If a sensor network guarantees that every penetrating object will be detected by two distinct sensors at the same time somewhere in this area, we say that the network provides double barrier coverage （DBC）. In this paper, we propose a new planar structure of Sparse Delaunay Triangulation （SparseDT）, and prove some elaborate attributes of it. We develop theoretical foundations for double barrier coverage, and propose efficient algorithms with NS2 simulator using which one can activate the necessary sensors to guarantee double barrier coverage while the other sensors go to sleep. The upper and lower bounds of number of active nodes are determined, and we show that high-speed target will be detected efficiently with this configuration.     

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。     

基于目标覆盖的无线传感器网络的连通性优化部署方法

覆盖控制技术研究无线传感器网络空间资源的优化分配,以满足用户的感知需求.覆盖节点的连通性是覆盖研究的关键问题,决定了感知数据能否最终传递给用户.已知的研究并未涉及目标覆盖确定部署应用的连通性问题.因此,分析了目标覆盖中的连通性问题,首次提出针对目标全覆盖与维护节点集连通性关系的连通临界条件;针对连通性条件无法满足的情况,提出了一个维护连通性的优化部署方案.该方案首先建立连通子集间的最小生成树,构造连通候选集;然后,基于连通候选集,利用遗传算法得到优化候选位集.仿真实验表明,提出的优化部署方案既实现了对目标集的全覆盖,又维护了连通性,并使候选位集的元素个数更少.