Voronoi 优化的蜂群算法在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,本文提出一种与Voronoi多边形相结合的改进蜂群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。     

基于Delaunay三角划分策略的WSN区域覆盖优化研究

针对无线传感器网络在对初次抛洒节点形成的覆盖漏洞进行二次部署的过程中,传统几何学方法难以运用于概率感知模型的问题,提出一种基于Delaunay三角划分策略的无线传感器网络区域覆盖优化算法——DPSO算法。首先对监测区域内随机抛洒的静态节点和监测区域边缘顶点进行Delaunay三角划分,以得到静态节点三角网,结合无线传感器网络节点的概率感知模型证明三角形内部存在完全未覆盖区域即覆盖漏洞;其次将通过筛选得到的三角形形心集合作为粒子群优化算法的初始解集,利用改进的粒子群优化算法完成对移动节点的二次部署,以达到修复覆盖漏洞的目的。实验表明,所提出的基于Delaunay三角划分策略的优化算法能够有效修复覆盖漏洞,使区域覆盖率得到显著提高。     

一种分布式移动传感器负载均衡部署算法

对于资源受限的移动传感器网络,为提高网络寿命或减少网络拥塞,往往可通过基于负载均衡的部署优化来实现.针对传感半径受限的移动传感器网络中的负载均衡部署问题,在确保无覆盖漏洞的前提下,基于Voronoi剖分和梯度法,提出一种分布式传感器控制算法.该算法只需单跳邻居的位置信息,因此可极大地降低通信负载和延时,且在特定网络中可直接由传感器自身观测得到而无需依赖通信,故可扩展性和鲁棒性较好,算法适用面广.相比传统的Voronoi质心算法,能得到负载更均衡的部署结果.     

异构WSNs中节点稳定匹配的覆盖空洞修复优化算法

针对异构无线传感器网络中初始节点随机部署或节点失效产生覆盖盲区的问题,提出一种节点稳定匹配的覆盖空洞修复优化算法(ROA-NSM)。首先,对静态节点进行Voronoi多边形划分确定节点覆盖盲区,通过Delaunay三角形计算虚拟修复节点位置;其次,基于距离和能量阈值函数计算节点优先级,建立虚拟修复节点与移动节点的稳定匹配关系;最后,通过移动节点位置的移动,实现覆盖空洞修复的优化。仿真实验表明,优化算法使每个虚拟修复节点有最优的移动节点匹配,通过与已有相关覆盖空洞修复算法比较,ROA-NSM优化算法收敛速度加快,匹配次数和节点移动距离减少,覆盖率提高。     

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。     

基于Voronoi的无线传感器网络栅栏覆盖策略

在栅栏覆盖研究中,针对节点部署区域存在无法被监测到的穿越路径的问题,将[Voronoi]图引入栅栏覆盖,划分整个部署区域,提出了基于[Voronoi]图的无线传感器网络栅栏覆盖策略,并监测部署区域是否存在栅栏覆盖空洞,以决定节点是否通过有限移动重新部署空洞区域,实现了对栅栏部署区域的有效覆盖。仿真实验结果表明,该算法提高了对监测区域的覆盖质量,以较低能耗和较少节点构建栅栏,达到预期覆盖要求。     

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。     

基于虚拟力的异构无线传感器网络覆盖优化策略

针对异构无线传感器网络覆盖优化过程中,固定Sink节点的虚拟作用力限制移动节点的位置移动,导致覆盖盲区得不到全局修复的问题,本文结合计算几何理论,提出基于Voronoi多边形形心引力的虚拟力覆盖优化算法（CAVFA）。虚拟力算法能有效指导移动节点的散布过程,形心引力能更好地实现全局的覆盖优化。通过合理设置虚拟力的距离阈值参数和优先级,调整固定节点对移动节点的约束。仿真表明,相比传统VFA算法和CBA算法,本文提出的CAVFA算法能够更有效地提高异构网络的覆盖率,且算法收敛速度更快。     

混合传感器网络节点布设优化算法

针对无线传感器网络中节点在随机部署环境下执行“休眠”策略出现的区域覆盖“收缩”现象,结合网络中的边界效应问题,对覆盖边界区域进行针对性几何划分,提出一种边界区域部署调整的混合传感网节点布设优化算法。通过对划分的边界区域进行少量移动节点补充,达到节点调度过程中的能耗均衡,实现延长网络生存时间的目的。算法与随机部署、随机补充两种方法进行了优化效果对比,仿真结果表明,该方法对提高网络整体生存时长具有明显的改善作用,适用于随机部署状态下的无线传感器网络环境。     

基于布谷鸟搜索的混合传感器网络覆盖优化策略

静态传感器网络与移动传感器网络分别存在网络覆盖率较低和部署成本高的问题。为此,在混合传感器网络基础上,提出一种基于布谷鸟搜索(CS)的覆盖优化策略。将混合传感器节点随机部署在目标区域,利用CS算法初步确定移动传感器节点的候选目标位置,通过位置优化方案得到移动传感器节点的最佳目标位置以完成覆盖优化。仿真结果表明,与遗传算法和粒子群优化算法相比,该优化策略能够有效缩短平均移动距离,减少移动节点数量,提高目标区域覆盖率。     

Coverage area enhancement in wireless sensor network

In the wireless sensor network, coverage area may be enhanced after an initial deployment of sensors. Though, some research works propose how to decrease the coverage hole by increasing sensing range or movement assisted sensor deployment, these are not suitable for energy constraint wireless sensor network, as longer mobility distance or higher power level consume more energy. In this paper, we address the increasing coverage area through smaller mobility of nodes. We find out the coverage hole in the monitoring region, which is not covering by any sensing disk of sensor. Then, we address the new position of mobility nodes to increase the coverage area. The simulation result shows the mobile nodes can recover the coverage hole perfectly. The coverage holes is recovered by mobility on the existing recovery area, which cannot be lost. Moreover, hole detection time in our proposed protocol is better than existing algorithm.

     

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。     

基于Voronoi图的无线传感器网络覆盖空洞检测算法

针对无线传感器网络(WSN)中节点随机部署或部分节点能量耗尽带来的覆盖空洞(CH)问题,提出了一种基于Voronoi图的覆盖空洞检测算法。该算法利用节点的位置信息在覆盖区域范围内构建Voronoi图,通过计算每个Voronoi区域内的节点到该区域的顶点和边的距离来判断是否存在覆盖空洞,标识覆盖空洞的边界节点。仿真实验评估了不同节点分布密度、不同感知半径对空洞平均检测时间、平均能耗的影响,并与路径密度(PD)算法进行比较。实验结果表明所提算法在空洞平均检测时间和节点平均能耗两个方面均有10%左右的提升,对进一步延长网络生存期具有重要价值。     

基于Voronoi图的三维移动传感器网络自主部署算法

针对给定目标区域的节点自主部署问题,传统的虚拟力方法容易产生覆盖重叠和覆盖空洞,并且计算所需要的参数具有不确定性.文中提出了两种基于 Voronoi 图的三维移动传感器网络的自主部署算法 TDADA-Ⅰ和 TDADA-Ⅱ(Autonomous Deployment Algorithm of Three-dimensional Mobile Sensor Network Based on Voronoi Diagram).Voronoi图具有良好的邻近性、邻接性和快速划分区域的特性.该算法计算每个Voronoi区域的重心,使节点向Voronoi区域的重心移动,经过多次迭代构造Voronoi图使得节点移动到最佳位置,从而提高被监测区域的网络覆盖率.仿真实验结果表明,TDADA-Ⅰ和TDADA-Ⅱ有效的提高了被监测区域的网络覆盖率,TDADA-Ⅰ从85.27%提高到了96.04%,TDADA-Ⅱ从85.27%提高到了92.07%.实验结果证明了算法的有效性和正确性.     

完全覆盖热点区域的多重覆盖算法

针对传感器网络中节点的部署和覆盖问题,提出了一种完全覆盖热点区域的多重覆盖算法。该算法根据网络覆盖质量计算出覆盖某一指定区域所需要的移动节点和静止节点数目。移动节点在虚拟力的作用下到达合适的位置,使得该区域中的热点区域能被完全覆盖,整个区域的节点分布相对比较均匀。仿真实验表明,该算法具有良好的性能,达到了预期的目标。     

Efficient terrain coverage for deploying wireless sensor nodes on multi-robot system

Coverage and connectivity are the two main functionalities of wireless sensor network. Stochastic node deployment or random deployment almost always cause hole in sensing coverage and cause redundant nodes in area. In the other hand precise deployment of nodes in large area is very time consuming and even impossible in hazardous environment. One of solution for this problem is using mobile robots with concern on exploration algorithm for mobile robot. In this work an autonomous deployment method for wireless sensor nodes is proposed via multi-robot system which robots are considered as node carrier. Developing an exploration algorithm based on spanning tree is the main contribution and this exploration algorithm is performing fast localization of sensor nodes in energy efficient manner. Employing multi-robot system and path planning with spanning tree algorithm is a strategy for speeding up sensor nodes deployment. A novel improvement of this technique in deployment of nodes is having obstacle avoidance mechanism without concern on shape and size of obstacle. The results show using spanning tree exploration along with multi-robot system helps to have fast deployment behind efficiency in energy.     

无线传感器网络的虚拟力蛙跳优化布局策略

无线传感器网络(WSNs)的优化部署能够提高网络的生存时间、增强系统的可靠性。主要针对传感器网络节点的覆盖问题,提出一种新型的虚拟力蛙跳策略,利用虚拟力算法中的引、斥力因子对蛙跳算法中群体和模因组的最优解进行优化,使蛙跳算法能够迅速跳出局部极值,进行全局搜索。分析和仿真同时表明:该策略能够快速优化传感器网络布局,具有良好的收敛性,更好的网络覆盖率,更加接近于理论覆盖值。     

移动传感器网络基于安全连接的节点位置优化

传感器节点的合理分布并保障节点间安全通信是无线传感器网络设计中的关键问题.传统的节点分布优化算法仅以提高网络有效覆盖率为目标,极易导致网络安全连接度的降低.针对该问题,从理论上对传感器网络拓扑模型进行了建模分析.结合具有快速多目标优化能力的精锐非支配遗传算法,提出一种基于安全连接的节点位置优化算法,从而保证网络实现目标跟踪和安全通信的质量效果.分析了随机部署模型与基于预知分配坐标的高斯部署模型下算法的求解性能,仿真结果表明,所提出的算法能够快速收敛于网络覆盖率和安全连通度两者的折衷点,满足无线传感器网络的实际需求.