基于微粒群模型的移动传感器网络部署研究

传感器节点的部署是无线传感器网络中的很重要的问题,因为它反映了传感器网络的成本和监视能力.为了减少传感器节点部署时产生的覆盖盲区,提高网络的覆盖率,提出了一种新的基于微粒群模型的移动传感器节点位置优化配置算法.该算法根据节点的位置信息建立节点部署优化模型.利用微粒群算法求解该优化模型,优化过程中的最优解作为节点的最终配置位置.仿真结果表明该算法最大可能地减少了网络中的覆盖盲区,有效改善了网络的覆盖率.     

基于信息覆盖理论的传感器节点部署方法

传感器网络中,覆盖控制是一个基本的问题.传感器节点既可以随机部署也可以在特定的环境中指定部署.传感器部署在传感区域网格的顶点处,如果信息能够覆盖网格中所有的顶点,此传感器网络为完全信息覆盖.通过研究基于完全信息覆盖理论的传感器节点指定部署,把传感器部署问题转化为受限的优化问题,并提出了一种贪婪算法,目的是在保证覆盖要求的条件下总代价的最小化.计算结果显示该算法不仅能有效的求得高质量的解决方案,而且还能在满足信息覆盖的要求的同时,极大地减少所需传感器的数量.     

一种目标监测的移动传感器网络覆盖分布式优化算法

针对移动传感器网络中目标监测的节点部署问题,为保证在无覆盖漏洞的同时减少覆盖冗余,以六边形棋盘结构(HTL)为网络的目标部署结构,提出一种基于群集控制的分布式部署算法.该方法只需目标的相对方向和邻居节点的相对位置、速度信息,可不依赖于通信.仿真结果表明,所提出的算法对静止和运动目标均有效,与基于虚拟力的算法相比所需信息更少,部署更均匀,对HTL的逼近效果更好,覆盖更优.     

传感器网络中陷阱空洞的分布式检测及修复

针对传感器网络难以实现完全覆盖的情况,研究陷阱覆盖方式下陷阱空洞的检测和修复,提出了分布式的检测和修复方法.陷阱空洞检测方法可以让节点分布式自主地确定空洞边界曲线,从而得到精确的空洞信息,判断出该空洞是否是陷阱空洞.陷阱空洞修复方法基于边权图的概念,通过多轮计算确定新增节点的位置.所提出算法充分考虑了监测区域的边界效应,并且比现有算法在需要新增的节点数目和节能方面更有优势,仿真结果表明了它的有效性.     

基于虚拟力的传感器网络三维覆盖算法

针对三维无线传感器网络中节点非均匀覆盖需求的问题,提出一种基于虚拟力的三维覆盖算法(3D-CAVF).该算法是将虚拟力应用在无线传感器网络中实现节点布置, 通过虚拟力和拥挤度控制, 使节点能够自动覆盖事件, 并且使节点和事件的密度呈现一种平衡的效果.在Matlab平台上进行仿真实验,将所提算法与基于人工势场的三维部署算法(APFA3D)、基于未知目标精确覆盖的三维部署算法(ECA3D)进行比较,在事件呈T型不均匀部署和线型不均匀部署两种情况下进行实验,所提算法的事件集覆盖效能比APFA3D、ECA3D 算法有3.6%、3.1%的提高.仿真实验结果表明所提算法能够有效处理三维无线传感器网络中节点的布置问题.     

一种基于移动节点的无线传感器网络修复方法

传感器节点的随机部署不均匀或者由于负载不均导致有的节点能量提前耗尽,导致无线传感器网络出现覆盖空洞.针对已检测到的覆盖空洞,提出一种基于相切圆的修复算法,并从理论上证明该算法的可行性.算法的基本原理是以相邻2个边界传感器节点求它们相切圆的圆心位置,即新增加的移动节点的位置,通过反复求解相切圆的圆心位置来达到修复的目的.通过仿真实验证明:算法不仅能达到90％的修复覆盖率,而且修复后的冗余度相比其他算法也较低.     

半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法

针对三维无线传感器网络区域中节点覆盖的问题,提出一种半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法（3D-CAAR）。该算法利用虚拟力作用实现无线传感器网络的节点均匀部署,同时结合传感器节点的半径可调覆盖机制,判断节点与被覆盖区域中目标点之间的距离。引入能耗阈值,使得节点根据自身情况调节节点感知半径,从而降低无线传感器网络的整体能耗,提高了节点利用率。最后,通过与传统基于人工势场的三维部署算法（APFA3D）、基于与未知目标精确覆盖的三维算法（ECA3D）仿真实验对比,3D-CAAR的事件集覆盖效能明显较高,能有效解决三维无线传感器网络中对目标节点的覆盖问题。     

基于区域分割和Voronoi图的区域覆盖算法

针对无线传感器网络区域已知的区域覆盖问题,提出了一种基于区域分割和Voronoi图的覆盖算法（RSV）。算法首先分析已知区域的地理信息和兴趣点,根据传感器感知能力,构造合适大小的网格将已知区域细化分割。然后基于分割后的各个区域,根据兴趣点的数量划分其为不同权重部分,并初步设计传感器位置。根据初步部署位置和权重,对不同权重位置构造Voronoi图填补覆盖空洞,直至所有空洞被填补完毕,并为了延长运行寿命设计了合适的节点休眠策略。仿真实验显示,基于区域分割和加权Voronoi图的目标区域覆盖算法相较于现有算法,在节点数量增加较少的情况下,延长了网络的运行寿命,同时使节点能量消耗更加平均,在节点数量受限情况下,算法对有效区域的覆盖效果也更佳。     

基于改进萤火虫算法的覆盖优化方法

针对无线传感器网络中目标区域仅部署静态节点和移动节点时,分别存在覆盖率低和成本高的问题,提出一种基于改进萤火虫算法的覆盖优化方法。首先,将静态和移动传感器节点随机部署在目标区域内,改进位置公式和步长因子,提高全局搜索能力,加快搜索速度;其次,利用改进萤火虫算法初步确定移动传感器节点的候选目标位置;最后,通过目标位置优化方法得到节点的最佳目标位置,从而完成覆盖优化。仿真结果表明,与基于PSO算法和CS算法等启发式算法的覆盖优化相比,该优化方法能够缩短平均移动距离,提高网络覆盖率,节省节点能量,延长网络生命周期。     

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。     

浅谈白盒测试技术

伴随着软件和硬件的发展而逐步发展起来的软件测试。软件测试是一种检验手段,目的是为了寻找软件系统的中缺陷,在业界已经有越来越多的公司意识到了软件测试的重要性,并且在软件测试方面加大了投入。其中,白盒测试是软件测试技术中最基本的方法之一,是针对被测单元内部是如何进行工作的测试,是以覆盖测试与路径测试为基本策略。该文将重点介绍白盒测试中的常用测试方法,并通过实例介绍实际运用白盒测试的技术。     

火/气探测系统与安全仪表技术

火/气探测系统(FGS)是保护人员、环境及设备关键的安全部件,但火/气探测系统的产品、技术和设计基础与仪控系统不完全相同,因此国际上一直质疑是否应将FGS纳入安全仪表系统(SIS)及要求具有SIL2或SIL3安全完整性等级认证。本文综合TüV及ISA专家的视点从不同视角探讨如何妥善使用安全标准及技术并优化火/气探测设备布置以期获得最大的风险减轻效果。     

基于多属性决策和交叉熵优化多维测试覆盖

随着软件规模和复杂性越来越高,人们对软件质量保证意识也就逐步增强。如何展开测试、优化测试、选择测试方案及提高测试效率成为目前软件工程中面临的现实问题。利用测试覆盖的多维度量指标,提出综合测试覆盖率、测试覆盖率满意度及测试效率作为优化测试方案选择的效用属性,将综合测试覆盖方案应用于马尔可夫测试模型中进行优化,获得了较优的覆盖测试剖面,优化了测试流程。实验结果表明优化的测试覆盖剖面比随机测试能够减少测试用例数,提高缺陷检测效率。     

覆盖率均衡区域覆盖算法

为了进一步实现无线传感器网络生命周期的最大化,针对网络中能量均匀且均衡覆盖问题展开研究,提出覆盖率均衡区域覆盖算法BRACA( Balanced Rate Area Coverage Algorithm)。该算法引入覆盖率均衡思想,将各传感器节点对目标区域覆盖率的均衡性与节点剩余能量的均衡性作为筛选因子,且通过调节传感器节点的剩余能量与其平均覆盖率的比例关系,筛选出最大不相关且代价最小的网络覆盖子集,以尽可能少的节点实现对区域的覆盖。经对比实验验证,算法BRACA具有更高的计算效率,所生成的ε-覆盖子集,以更少且更均衡的能量消耗,保证了网络覆盖率≥90%,有效地延长了网络生命周期。     

基于改进粒子群算法的WSN覆盖优化策略

为了实现WSN网络覆盖范围的最大化,延长网络寿命,本文在标准粒子群算法的基础上提出了一种无线传感器网络覆盖优化策略。通过粒子分簇并行搜索,采取碰撞理论使陷入局部最优的粒子迅速跳出,有效地避免了标准粒子群算法容易出现的“早熟”问题,提高了算法的稳定性。通过仿真实验分析了分簇数和碰撞阈值对覆盖性能指标的影响,仿真实验结果表明基于碰撞理论的分簇粒子群算法覆盖策略有效地优化了网络的覆盖性能。     

基于参数可变遗传算法的炮兵通信网络覆盖控制优化

针对节点高密度部署的炮兵通信网络中优化工作节点集的选取问题,提出一种基于参数可变遗传算法的覆盖控制优化方法。设计了密度检测机制优化初始种群,并设计了即考虑到进化代数对算法影响,又考虑到每代中不同个体适应度对算法作用的自适应交叉概率和变异概率。仿真实验及分析表明,该优化方法快速有效地实现了工作节点数目少、节点集覆盖率高的工作节点集的选取,可有效地降低能耗,延长网络生存时间。     

视频传感器网络覆盖问题

视频监控已经被广泛应用于各种场景,为安全防卫提供了有效信息。综述视频传感器网络中覆盖问题的相关研究。视频传感器网络具有有向传感器网络的一般特征。考虑到监测对象通常有面部朝向属性,视频传感器网络的感知模型又不同于一般的有向传感器网络的感知模型。根据感知模型是否考虑监测目标的朝向,分别介绍视频传感器网络中的点覆盖、区域覆盖和栅栏覆盖问题的典型算法。此外,讨论了目前研究存在的问题以及未来可能的研究方向。     

视觉传感器网络兼顾区域覆盖的目标多重覆盖

针对目前无线传感器网络覆盖研究中单纯进行区域覆盖或目标覆盖而将两者分立的情形,提出了一种视觉传感网络混合覆盖算法。该算法基于有向感知模型,利用虚拟势场使节点在待监测区域自组织地进行位置移动和感知方向转变,在完成对覆盖质量要求较高的热点目标多重、优先覆盖的同时最大程度地覆盖整个待监测区域。仿真实验表明,该算法自组织能力良好,能有效满足热点目标和整个待监测区域对覆盖质量的要求,有效地利用了网络资源。     

基于信息流缺陷定位方法在软件测试中的应用

随着软件产业的飞速发展,人们对软件质量的要求也越来越高.现在,软件已经直接影响到了我们项目的成功和设备的安全.而软件中的复杂缺陷难以排除,因为它们涉及到许多程序要素之间的相互作用.论文扩展了基于信息流覆盖的缺陷定位技术.扩展后的技术融合了语句覆盖和分支覆盖技术,它还能定位复杂缺陷.试验结果表明,文中方法比基于语句覆盖、分支覆盖和定义使用对覆盖的方法要更可靠、更精确.     

DeepRanger:覆盖制导的深度森林测试方法

深度学习软件的结构特征与传统软件存在明显差异,因此即使展开了大量测试,依然无法有效衡量测试数据对深度学习软件的覆盖情况和测试充分性,并造成后续使用过程中依然可能存在大量未知错误.深度森林是一种新型深度学习模型,其克服了深度神经网络存在的一些缺点,例如:需要大量训练数据、需要高算力平台、需要大量超参数.但目前还没有相关工作对深度森林的测试方法进行研究.针对深度森林的结构特点,制定了一组由随机森林结点覆盖率RFNC、随机森林叶子覆盖率RFLC、级联森林类型覆盖率CFCC和级联森林输出覆盖率CFOC组成的测试覆盖率评价指标.在此基础上,基于遗传算法设计了覆盖制导的测试数据自动生成方法DeepRanger,可自动生成能有效提高模型覆盖率的测试数据集.为对所提出覆盖指标的有效性进行验证,在深度森林开源项目gcForest和MNIST数据集上设计并进行了一组实验.实验结果表明,所提出的4种覆盖指标均能有效评价测试数据集对深度森林模型的测试充分性.此外,与基于随机选择的遗传算法相比,使用覆盖信息制导的测试数据生成方法 DeepRanger能达到更高的模型覆盖率.