一种改进的WSN成簇算法

从保证无线传感器网络(WSN)感知覆盖性能角度出发,分析节点剩余能量、重叠感知覆盖率与簇头选择的关系,改进LEACH协议中簇头阈值选择前的信息采集过程,提出一种适用于高密度随机部署的WSN成簇算法。实验结果表明,该算法可有效保持网络感知覆盖率,从而延长网络寿命。     

六边形覆盖条件下的HWSN最大寿命模型

提出一种在六边形覆盖约束条件下异构无线传感器网络的“突然死亡”能量消耗模型,该模型可以保证能量均衡消耗和网络寿命最大化。在该能耗模型基础上给出一种考虑节点能耗约束和数据完整性等因素的网络寿命模型,并求得网络寿命模型的最优解。仿真结果表明,构建在六边形覆盖条件下的异构监测传感器模型可以均衡网络能耗,且使网络寿命最大化。     

基于需求关系的测试用例集优化方法

针对测试用例集存在冗余测试用例的问题,给出基于需求关系的测试用例集优化方法。从需求对应的代码分布出发,按照测试用例覆盖路径定义需求的逻辑关系,借鉴DDGRAPH方法,提出公共路径约减算法,并在此基础上,给出需求-用例调整算法,对需求及其对应的用例集进行优化。实验结果表明,该方法能降低处理的基数,提高用例设计的效率。     

Priority-based target coverage in directional sensor networks using a genetic algorithm

Sensor networks have been applied in a wide variety of situations. Recently directional sensor networks consisting of directional sensors have gained attention. As for the traditional target coverage problem, the limited sensing angle of directional sensors makes it even more challenging. Moreover, individual targets may also be associated with differentiated priorities. Considering the distance between the directional sensors and targets influences sensing quality, this paper proposes the priority-based target coverage problem and strives to choose a minimum subset of directional sensors that can monitor all targets, satisfying their prescribed priorities. Due to the NP-Complete complexity, the minimum subset of directional sensors is approximated by using a genetic algorithm. Simulation results reveal the effects of multiple factors on the size of the resulting subset.     

Coverage-guided test generation for continuous and hybrid systems

In this paper, we describe a formal framework for conformance testing of continuous and hybrid systems, using the international standard ‘Formal Methods in Conformance Testing’ FMCT. We propose a novel test coverage measure for these systems, which is defined using the star discrepancy notion. This coverage measure is used to quantify the validation ‘completeness’. It is also used to guide input stimulus generation by identifying the portions of the system behaviors that are not adequately examined. We then propose a test generation method, which is based on a robotic motion planning algorithm and is guided by the coverage measure. This method was implemented in a prototype tool that can handle high dimensional systems (up to 100 dimensions).     

无线传感器网络TBCCA树形分簇算法

针对当前无线传感器网络分簇和拓扑控制算法中存在的问题,例如能耗过大、负载不均、计算复杂性高和存在额外开销等,提出了一种新型的TBCCA(tree-based clustering construction algorithm)分簇算法.该算法基于正三角形簇树结构,并利用RSSI(received signal strength indicator)值控制簇半径,从而产生3类集合--Near集、Common集和Medium集,及其相应的选择策略.其后,根据树的度数和结构,设计了簇树的建立算法.性能分析和实验仿真表明,相对于现有的几种算法,例如TopDisc和DLMST等,TBCCA算法具有较低的计算复杂性;与Leach协议和HEED协议相比,该算法能在保证较高连通性与覆盖率的同时,有效节约能量,均衡负载,延长网络的生命周期.     

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.     

有向异构传感器网络覆盖优化算法

针对有向异构传感器网线随机部署产生覆盖重叠和盲区这一问题,受到虚拟势场算法的启发,提出了基于虚拟势场的有向异构传感器网络覆盖优化算法（PCADH）。以有向感知模型为基础,引入重叠质心、有效质心和虚拟边界质心的概念,对有向异构传感器网络进行虚拟受力优化、节点往复运动优化和边界优化处理。仿真结果表明：算法可以快速有效地提高有向异构无线传感器网络的覆盖率。     

一种基于虚拟力的分布式Voronoi控制策略

针对无线移动传感器网络在目标区域的覆盖问题,提出了一种基于移动距离的局部分布式算法,利用Voronoi多边形的特征对目标区域进行有效的分割,运用力学的矢量概念,根据Voronoi图的边和顶点确定虚拟力的方向和大小即节点的移动方向和距离,提出了基于移动距离的分布式Voronoi控制算法,以确定节点移动状态。仿真实验表明,所提算法不仅使得节点在目标区域实现了高覆盖率,同时在时间上也较早地达到了收敛,优化了网络的覆盖控制。     

基于能量均衡的最大化覆盖目标算法

目标覆盖问题是无线传感网络WSNs(Wireless sensor networks)最重要的问题之一.每个目标至少被一个传感节点覆盖,为此提出基于能量均衡的最大化覆盖目标EMNL(Energy-balance-based Maximizing Network Lifetime)算法.EMNL算法将所有传感节点划分不同的传感节点覆盖区SC(Sensor Cover),致使每个SC能够维持对所有目标监测一个固定时间.通过有选择性选择一个SC活动,而其他SC休眠,进而提高能量利用率,延长了网络寿命.EMNL算法构建了不同不相邻SC,进而最大化网络寿命.最后,建立仿真环境,并进行性能仿真.此环境下的数据表明,在EMNL算法有效地扩延生存时间,也提升了覆盖率.