基于概率阈值通信感知的WSNs目标跟踪算法

针对移动Sink节点目标跟踪定位时间长,能耗大等问题,提出基于概率阈值通信感知的WSNs目标跟踪算法。采用离散数据传输方式,并定义目标信息传输概率阈值来确定是否将节点当前位置信息由传感器节点传输到Sink节点。若当前位置信息不传输到Sink节点中,则使用最近一次通报的目标位置信息进行目标定位。然后开启目标周围相关传感器节点来有效降低算法数据传输量,并保持足够的定位精度。仿真结果显示：该方法比预测跟踪算法降低数据传输量87%左右,比动态目标跟踪算法降低跟踪时间33.7%左右。     

基于布尔感知模型的区域多重覆盖算法研究

覆盖问题是无线传感器网络设计和规划面临的基本问题之一。为了更直观地描述区域覆盖问题,简化区域覆盖算法,将对被监测区域的覆盖问题转化为对可数个点目标的覆盖问题,然后利用点覆盖算法对整个监测区域进行了多重覆盖算法研究。最终通过仿真实验,比较了集中式算法和分布式算法在保证一定监测概率前提下的各自的特点。     

基于网格划分的节点调度覆盖算法

利用密集型传感器网络中的冗余节点轮流调度工作能够有效的延长网络生存时间.该文章首先研究了无线传感器网络覆盖率与工作节点数之间的约束关系,在此基础上,确定满足覆盖率要求的最大分组数,并提出了一种简单的基于网格划分的分类节点调度算法,实验结果和理论分析表明,本文提出的算法计算量小,运行时间短,并有效地延长了网络的生存时间.     

基于协同感知的传感器网络调度算法

在保证网络覆盖质量的前提下,节约网络能量是构建无线传感器网络的技术保证。为解决上述问题,提出在随机部署方式下,采用联合感知模型且无需地理位置信息的冗余节点判断模型,设计了一个选取较少工作节点保证网络覆盖质量的分布式协同调度算法(DCSA),力求选取出的工作节点位置分布均匀并且网络整体能耗分布均衡。仿真结果表明:DCSA能够提供应用期望的覆盖质量,并且显著减少了工作节点的数目,降低了网络能量消耗,延长了网络寿命。     

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.     

一种连通性覆盖的无线传感器网络节点调度算法

研究传感器节点随机部署于监测区域内,无节点地理位置信息情况下,如何能量有效地保证网络的通信连通与感知覆盖;节点采用基于概率的联合感知模型。提出CDS-based SSCA算法,其为一种基于连通支配集构造树的节点调度机制,每个节点根据剩余能量和与父节点的距离来设置等待时间及成为候选节点优先级。模拟实验结果显示,本算法能够能量有效地满足感知覆盖和连通覆盖要求;与ASW算法相比较,工作节点个数较少,网络生命周期明显延长,降低了网络整体耗能。     

矿井巷道WSNs等腰三角形节点覆盖模型

根据矿井巷道空间为线性空间,而已有的正多边形节点覆盖模型会受到巷道宽度的限制,导致节点部署冗余度过高和成本昂贵的缺点,提出了矿井巷道无线传感器网络(WSNs)等腰三角形节点覆盖模型。在一次、二次以及三次覆盖下,得到了相邻节点之间距离与覆盖度的关系。实验表明:正方形与正六边形覆盖模型的节点冗余度分别为77.78%,89.7%,而等腰三角形三次覆盖模型则为40.03%。等腰三角形节点覆盖模型降低了节点的覆盖冗余,且更加适用于矿井巷道。     

基于压缩感知和WSNs的井下应急语音通信系统设计

考虑到井下应急救灾的需要,设计了一种基于压缩感知和无线传感器网络(WSNs)的矿井应急语音通信系统.根据语音信号的稀疏性,采用压缩感知的方法,对语音信号进行随机采样并传输,在Sink接收端,分别利用OMP算法和CoSaMP算法进行信号重构,对比仿真实验表明:CoSaMP重构效果较好.考虑到井下无线信号传输受限,进行了井下无线通信实验,表明在通信距离为20m情况下,可实时可靠地实现井下应急语音通信.     

基于节点抛撒轨迹的点覆盖轮换调度算法

分析传感器节点的随机部署方式,提出一种基于节点抛撒轨迹的点覆盖轮换调度算法（NCRS）。根据预置的监测目标点位置和节点抛撒轨迹,节点协商各自的工作角色（监测或中继）。各监测节点建立由未被使用的中继节点构成的路由,实现对监测目标点的多重覆盖。仿真计算结果表明,NCRS能有效提高监测目标点的覆盖度,增加工作传感器的总比例,延长传感器网络的寿命。     

基于感知概率的无线传感器网络k重覆盖算法*

基于布尔感知的无线传感器网络多重覆盖控制模型未考虑实际应用中环境因素对节点感知能力的影响,为弥补这种不足,提出了一种分布式k重覆盖算法（KCAPSM）,该算法采用了感知概率模型,依据节点感知能力的强弱,将监测区域中的任一点被相关节点监测的情况赋值为某一概率,并通过节点与邻居交换信息,根据能量大小竞选找出k组不相交工作节点集,保证监测区域中每一点被k重覆盖。实验表明,KCAPSM算法让冗余节点处于休眠状态,节省了网络能量,优化了资源。     

传感网中带有可控阈值的优化协同覆盖算法

传统型的无线传感器网络(WSNs)覆盖受限于节点能量和数据冗余,迫使WSNs异常中断.为此,提出一种带有可控阈值的优化协同覆盖算法(OCC-CT).该算法首先确定关注目标节点(FTNs)的位置信息,利用遗传算法(GA)给出了节点路径规划;其次,通过可控阈值参数和变异参数等特性对事件域节点成簇进行优化,使之节点成簇更为均...     

一种面向监测区域的链路质量和覆盖保证的节点调度算法

为了降低监测区域能耗总开销和减少网络传输时延,保证监测区域网络链路质量、实现网络的全面覆盖和延长网络生命周期,设计了一种基于扫描线和节点自适应调整苏醒时隙的节点调度方案;首先,定义了系统模型即网络假设和调度目标;然后判断网络是否实现当完全覆盖,当不能全面覆盖时,通过调整部分节点的感知半径来实现网络的全面覆盖;当链路质量过差导致传输延迟过大时,通过设计从源节点到目标节点的增加节点苏醒时隙,并根据节点的剩余能量和传输延迟阈值来减少数据传输次数以降低传输延迟;在NS2环境下进行实验,结果表明:文中方法能有效地实现传感器网络监测区域的全面覆盖,降低网络的传输延迟和提高网络的生命周期,与其他节点调度相比,具有很强的优越性和实用性.     

时空协作的WSNs节点异常检测算法

为了降低无线传感器网络中异常节点产生的错误信息对WSNs服务质量的不利影响,利用节点数据时空相关性建立了可靠邻居筛选模型及节点感知数据稳定性评估模型。针对现有的依赖数据时空相关性的异常检测技术中对邻节点数据及其本身可靠性的忽略,建立了一种基于历史数据及可靠邻居协作的两步节点异常数据检测算法NADST。实验结果表明,该算法能在实现高检测精度的同时将虚警率控制在较低水平,且算法具有较强的容错能力。     

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。     

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.     

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。     

大规模无线传感器网络覆盖优化算法

为了增强三峡库区水环境监测的大规模无线传感器网络（WSNs）覆盖效果和延长大规模WSNs生存时间,采用混沌人工鱼群算法。首先以最大化网络覆盖率作为优化目标,建立WSNs覆盖模型,将具有遍历性特点的混沌系统引入到人工鱼群算法中,能够有效避免算法长时间位于局部极值附近。仿真结果表明：改进的人工鱼群算法提高了网络的覆盖率,有效减低了网络的成本。     

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。     

基于贪婪策略的无线传感器网络覆盖优化方法

对目标监视区域实现有效的覆盖是无线传感器网络（ WSNs）最基本也是最重要的问题之一。当WSNs不能满足覆盖要求的时候,需要通过节点调度算法,新激活一批节点来恢复网络的覆盖性能。本算法摒弃了计算感知模型重叠情况,利用网络的几何特征进行覆盖质量评价与优化。仿真结果表明：所提出的算法确实能迅速提高覆盖率的同时降低节点的激活数量。     

基于CS的无线传感器网络动态分簇数据收集算法

降低能耗、实现网络的能量均衡和延长网络寿命,是设计无线传感器网络(wireless sensor networks, WSNs)数据收集算法所面临的主要挑战之一.针对现有无线传感器网络分簇数据收集算法不考虑网络中事件源的发生对数据空间相关性的影响的情况,提出了一种基于压缩感知的以事件源为中心的动态分簇(CS-based dynamic clustering centred on event source, CS-DCES)算法.该算法利用欧氏距离空间相关性模型和第一联合稀疏模型,将受同一个事件源影响的节点分在一个簇中,并以簇为单位进行数据重构,以此增加簇内节点感知数据的空间相关性,减小每簇数据观测量;利用压缩感知收集数据,计算事件源位置,根据事件源位置变化实行动态分簇.并通过实验分析了影响该算法性能的3个因素,即事件的衰减系数、事件源之间的距离和事件源个数,最后给出了算法的适用条件.仿真分析表明,相对于已有算法,CS-DCES在满足同一重构精度的前提下,有效减小了数据传输量,节省网络能耗,延长网络寿命.