基于骨架提取的水下传感器网络刚性定位判别研究

水下传感器网络可用于海洋资源勘测、污染监测和战术监视等领域,已成为无线传感器网络方向的研究热点.在水下三维空间中如何对位置未知的节点进行可定位性判别,并实施有效定位,从而为水下监测应用提供位置信息是一个基础的关键问题.该文引入刚性图理论,提出了一种基于骨架提取的水下传感器网络刚性定位判别方法.该方法首先将水下传感器网络构建为无向图,然后通过“伪节点剔除”和“割边剔除”等策略提取具有全局刚性的子图,即网络的骨架,从而完成网络及节点可定位性的判别,最后利用层次分析法对可定位节点进行“定位可信度”综合排序,为定位计算提供指导和依据.大量仿真实验结果表明该方法在不同网络规模、节点密度和网络连通性情况下均具有较高的判别成功率和有效性.     

基于水平集的围猎式水下传感器节点布置研究

水下传感器网络作为一种探索和开发海洋的新方法,在人类不易接触的水下区域的探测和监测中发挥着重要作用,是无线传感器网络领域研究的热点.在水下空间中传感器节点如何自主调整位置实现对“兴趣域”的覆盖和监视是一个重要课题.该文引入水平集理论LSM,提出了一种基于水平集的围猎式水下传感器节点布置方法.在该方法中网关节点根据传感器节点的位置信息和可能感知到的兴趣域信息,以能量泛函计算兴趣域边缘参数,传感器节点以此参数为根据,完成趋向兴趣域边缘的迁移;大量节点的迁移可逐步演化成对兴趣域的围猎式布置.同时,该文建立了结构相似度SSIM和网络能耗均衡度两个性能评价指标,以评估该文方法在实现兴趣域驱动的水下节点布置的综合性能.大量仿真实验结果表明,该方法在不同节点规模、节点密度和兴趣域形状情况下均可实现对兴趣域边缘的动态地、围猎式地覆盖,从而达到对兴趣域的有效跟踪和监视.     

基于自组织图算法的水下传感器网络优化部署研究

水下传感器网络部署是开展水下传感器网络相关应用的基础,良好的传感器节点部署方案可以有效提高目标的监测质量;针对水环境中随机事件的突发性和不确定的特点,提出了基于自组织图算法的水下传感器网络优化部署方案;首先,随机部署传感器节点,预设随机事件呈L型不均匀分布,当随机事件发生在传感器覆盖漏洞处时,采用自组织图算法确定传感器节点需要移动到的目标位置;仿真结果表明,基于自组织图算法的水下传感器网络优化部署方案可以显著提高对随机事件的覆盖率,实现对水环境的有效监测。     

大规模无线传感器网络节点部署研究

无线传感器网络多跳的组网方式导致不同住置的节点能耗分布不均.为避免特定住置节点耗能过多形成能量空洞,以致网络不能有效连通,从而影响网络生存周期,需要对无线传感器网络的节点部署进行规划.本文采用环状能耗模型,根据传感器节点的探测半径,提出了覆盖度优先和连通性优先两种策略进行节点部署.理论计算和仿真实验表明,该分布在有效保证覆盖度和连通性的前提下,使得能耗负载均匀分配在各个节点上,相比于同等情况下的均匀分布策略,该策略能有效的延长节点的生存周期约2.17倍.     

基于链接预测的水下WSN消息转发算法

随着移动自组织网络的发展以及为了更加便捷地监测和探索水下环境,水下无线传感器网络开始出现并逐渐受到研究人员的重视.水下无线传感器网络可广泛应用于海洋环境监测、资源开采、水下生物研究、海难搜救等诸多水下场景.与传统的无线传感器网络不同,通常,水下无线传感器网络中存在锚定节点和移动节点两种类型的节点,并且由于水声通信的不规...     

鱼群启发的水下传感器节点布置

水下传感器网络(Underwater sensor networks, UWSNs)可用于海洋资源勘测、污染监控和辅助导航等领域, 已成为无线传感器网络方向的研究热点. 在开放式复杂的水下环境中监测目标具有高动态和不确定的特点, 节点如何根据环境和目标的变化自主调整位置, 以达到对监测目标的优化覆盖是一个关键问题. 本文描述了水下传感器节点布置问题, 定义了性能评价指标"事件集覆盖效能", 并提出了一种鱼群启发的水下传感器节点布置算法, 通过模拟鱼群行为, 并结合拥挤度控制, 使节点自主趋向并覆盖事件, 同时实现节点分布密度与事件分布密度相匹配. 大量对比仿真实验结果表明该算 法可以有效解决水下传感器节点布置问题, 并具有复杂度低、计算量小、收敛速度快和分布式可实现的优点.     

基于机器人群的主动传感器网络自组织的运动规划

主动传感器网络的自组织通常要求移动节点群(机器人群)通过障碍物环境移动到指定地点后, 重新调整并按预定布局组网. 在网络的自组织过程中要保证每个移动节点(机器人)与整个网络之间的连通性. 在对移动机器人的保持连通性进行优化的基础上, 提出了单步位置预测与群体势场相结合的分布式运动规划方法进行主动传感器网络的部署和重置, 证明了机器人运动控制的稳定性和网络的连通性保持, 进行了有和无障碍物环境下超过40个机器人的仿真, 结果表明该方法适用于大规模的主动传感器网络重置, 并对不同规模的网络具有可扩展性.     

基于概率的三维无线传感器网络K-覆盖控制方法

针对无线传感器网络在三维空间监测中存在的固有的不确定性与系统应具有较强的容错能力、鲁棒性之间的矛盾,提出了一种基于概率的三维无线传感器网络K-覆盖控制方法.对三维待监测区域以网格建模,用迭代的贪婪启发式方法确定传感器节点在网格中的位置,每一步迭代完成一个节点的放置,直到节点总数达到预设的上界或每个网格点以概率T达到K-覆盖为止.仿真结果表明,相对于传统的随机和均匀配置方法,本方法能使用较少的节点满足相同的覆盖度和监测精度的要求,或使用相同的节点达到更高的覆盖度.并对整个待监测区域中有优先覆盖要求(覆盖度优先和监测精度优先)的局部区域的情况进行了分析.     

基于多AUV协作的稀疏水下传感网定位技术研究

如何在稀疏部署的水下传感器网络中实现传感器节点的高效定位是一个研究热点.提出了一种基于多个移动AUV协作的水下传感器网络内节点定位机制,利用AUV的精确自导航功能实现对网内未知位置节点的定位协助.提出的协作定位算法扩展了水下传感器网络的网内节点位置迭代估计方法,将信标节点和多AUV联合作为定位参考点,然后推导了基于最小二乘法的定位估计方程.仿真结果验证了该方法可以在定位节点比例、归一化定位误差和平均置信度等几个方面提高定位性能.     

水下传感器网络自组织连通恢复仿真

针对水下恶劣环境与恶意攻击造成水下传感器连通损坏的问题,提出了一种水下传感器网络自组织连通恢复方法,首先分析水下传感器网络,获得中继节点,并使用该节点确定网络节点的分区和代替节点,然后通过MACRA算法中的模糊连通恢复机制与精准连通恢复机制,将水下传感器网络分割成多种具有一定规则的区域,并对局部区域节点密度计算,凭借计算结果完成传感器网络节点连通恢复,同时为了预防二次损坏情况,拟定阈值进而选取出备用节点,使传感器网络即使遭受二次损坏也能够及时的恢复.仿真结果证明,MACRA算法能够有效实现水下传感器网络自组织连通恢复,并且效率较高,不会浪费过多的资源.