一种新的异构无线传感网覆盖优化算法

针对异构传感器节点在网络初期部署中产生大量覆盖面积冗余的问题，结合相关几何图形知识，以提高网络覆盖率、改善节点分布均匀度为优化目标，提出一种基于节点定向移动来减少节点两两之间覆盖冗余面积的网络覆盖优化算法。算法预先设立判定门限，通过判定两两节点之间覆盖冗余面积与设定门限的大小关系，对节点实施有向性偏移，逐一减少节点之间的覆盖冗余面积。理论分析与实验仿真证明，该算法能够有效提高异构传感器网络部署中的覆盖率，优化节点分布均匀度将近8.7，尤其在大型传感器网络的节点部署中具有极强实用性。     

基于聚类模型预测的无线传感网自适应采样技术研究

该文利用无线传感网(WSNs)的数据空间相关性,提出一种基于数据梯度的聚类机制,聚类内簇头节点维护簇成员节点的数据时间域自回归(AR)预测模型,在聚类内范围实施基于预测模型的采样频率自适应算法。通过自适应优化调整采样频率,在保证数据采样精度的前提下减少了冗余数据传输,提高无线传感网的能效水平。该文提出的时间域采样频率调整算法综合考虑了感知数据的时空联合相关性特点,仿真结果验证了该文算法的性能优势。     

改进的自适应物联网技术节能优化控制仿真

研究异构传感网节能优化拓扑控制优化问题.在异构传感器网络中,每个传感器节点普遍存在初始能量异构,节点在无线通信过程中通信链路异构等异构现象.为了延长网络的生存期,提出一种自适应优化异构无线传感器网络拓扑结构控制算法.算法主要难点技术问题在于对参数E的选择控制问题.该算法基于传输数据跳数和相邻传感器之间通信距离,依据相似三角形几何原理,结合具体应用场景对传感器节点的分簇、成簇等操作进行自适应优化控制.仿真实验表明,改进的算法可以高效控制给定数据采集监测区域所有节点的网络拓扑同时极大地延长了异构传感网的生命周期.     

无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略

无线传感网络通常由固定传感节点和少量移动传感节点构成,动态无线传感网络布局优化有利于提高无线传感网络覆盖率和目标检测概率,是无线传感网络研究的关键问题之一.传统的虚拟力算法在优化过程中容易受固定传感节点的影响,无法实现全局优化.本文结合虚拟力算法和微粒群算法,提出一种面向无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略.该策略通过无线传感节点间的虚拟力影响微粒群算法的速度更新过程,指导微粒进化,加快算法收敛.实验表明,虚拟力导向微粒群优化策略能快速有效地实现无线传感节点布局优化.与微粒群算法和虚拟力算法相比,虚拟力导向微粒群优化策略不仅网络覆盖率高,且收敛速度快,耗时少.     

分布式无线感知网络节点部署算法研究

在无线感知网络节点部署中,目标区域的覆盖率大小对信号检测的效果具有重要的意义,通过智能优化算法来提高区域覆盖率已成为当前无线感知网络节点部署领域的研究热点之一。为了提高分布式无线感知网络对目标区域内的重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点的投放,论文提出了一种分布式无线感知网络节点部署算法。该算法首先通过随机部署满足连通性的少量感知节点后初次工作来定位和估计出重点区域,然后将估计出的重点区域融入到粒子群算法的目标函数和粒子更新方程中实现对感知节点的重新部署,从而更好的优化了重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点数量。仿真结果表明,与标准粒子群算法及其他优化算法相比,论文所研究的算法有更高的覆盖率和更低的迭代次数。      

基于拨备满足模型的无线传感网节点覆盖算法

针对无线传感网预覆盖过程中存在覆盖盲区以及数据频繁重传而导致的节点覆盖抑制现象,提出了一种基于拨备满足模型的无线传感网网络覆盖算法。设计一种新的无线传感网节点覆盖模型,并构建覆盖指数、覆盖强度、覆盖均衡评估系数等评估维度,快速评估节点覆盖质量。再计算覆盖均衡评估系数,并采用拨备模型优化覆盖质量,确定覆盖性能优越的备用工作节点。随后,基于覆盖相似性原则评估工作节点覆盖性能,设计了节点首次覆盖评估方法,按节点移动路径依次评估覆盖指数统计均值,并根据目标节点进入覆盖区域的先后,逐次激活性能最佳的工作节点进行监测。仿真实验表明：与当前无线传感网常数节点覆盖方案相比,所提方案具有更高的网络覆盖率、更短的覆盖启动时间和更少的工作节点数目。     

一种异构配置的无线传感网成本分析

根据对无线传感节点组成与无线传感网应用环境中各物理特征量非均匀分布,且在分布密度上具有较大差异的情况分析,提出一种异构分布配置模型,在网络配置时采用与感知物理特征量空间分布特征相适应的异构节点配置方法。由此减少节点配置冗余和信息冗余,降低无线传感网的配置成本。仿真实验证明,该模型可节省成本,是更适合于未来无线传感网实际应用要求的通用结构配置模型。     

基于PSO的无线多媒体传感器网络覆盖增强算法

在无线多媒体传感器网络(Wireless Multimedia Sensor Networks,WMSNs)中,由于节点部署的不合理,往往存在较多的监控盲区,影响了网络的服务质量。为了提高网络的覆盖率,在有向感知模型基础的基础上,提出了一种基于粒子群算法的WMSNs覆盖增强算法PSOCE。PSOCE算法以网络覆盖率为优化目标,以粒子群算法为计算工具,同时对节点的位置与主感知方向进行调整。仿真试验表明,PSOCE算法能够有效地改进WMSNs的覆盖质量,网络的覆盖率能提高6%～12%。     

一种基于蒙特卡洛的移动传感网节点定位的优化算法

在无线传感网中,针对蒙特卡洛移动节点定位算法中通信半径无法确定这一缺陷,本文提出了一种结合跳／距转换模型的蒙特卡洛定位改进算法。该算法首先利用实际中测得节点间的跳数信息得到节点的预估计坐标,进而精化出一个环形采样区域,提高了采样效率。仿真结果表明,优化之后的算法能够显著地减少定位采样次数,能够有效提高定位的准确性,并且能改善网络中低锚节点密度时的性能。     

人工鱼群优化的方向传感器覆盖增强

为提高无线多媒体传感器网络区域覆盖率,提出了人工鱼群优化的覆盖增强算法,算法基于三维方向传感器感知模型,优化网络传感器方向角度值,减少重叠覆盖以提升网络覆盖率。仿真实验表明该方法能有效增强网络覆盖率,并就传感器参数对覆盖率影响进行分析,分析结果表明优化后的网络覆盖率更加接近理想覆盖率。     

基于改进粒子群算法的红外WSN覆盖研究北大核心CSCD

为了提高红外无线传感器网络覆盖效果,采用改进粒子群算法。首先建立红外无线传感器网络覆盖模型,包括无线传感器的覆盖率、剩余能量率、利用率;接着对粒子进行方向感知,粒子的适应度函数值与自身当前最佳值比较,获得不同的更新速度与位置,为了避免进化过程中受方向感知粒子过度引导,自适应感知因子在算法运行初期设置较大值,而在算法运行后期设置较小值;最后构建粒子群适应度函数,给出了算法流程。实验显示本文算法增加了覆盖率,减少了功耗,同时也降低了传感器节点利用率,不同场景下本文算法评价指标较优。     

Performance evaluation of sensor deployment using optimization techniques and scheduling approach for K-coverage in WSNs

In the wireless sensor networks, sensor deployment and coverage are the vital parameter that impacts the network lifetime. Network lifetime can be increased by optimal placement of sensor nodes and optimizing the coverage with the scheduling approach. For sensor deployment, heuristic algorithm is proposed which automatically adjusts the sensing range with overlapping sensing area without affecting the high degree of coverage. In order to demonstrate the network lifetime, we propose a new heuristic algorithm for scheduling which increases the network lifetime in the wireless sensor network. Further, the proposed heuristic algorithm is compared with the existing algorithms such as ant colony optimization, artificial bee colony algorithm and particle swarm optimization. The result reveals that the proposed heuristic algorithm with adjustable sensing range for sensor deployment and scheduling algorithm significantly increases the network lifetime.     

基于全局贪心的有向传感器网络覆盖算法

针对分布式贪心算法（DGreedy）以传感器节点的剩余能量为优先级,节点处理顺序没有考虑相邻节点间的关系对网络覆盖率的影响,从而影响覆盖率的不足,在此提出了一种新的有向传感器网络覆盖算法。基于全局贪心的原则,以节点一重覆盖区域面积的大小为优先级,优先确定一重覆盖区域面积最大的传感器节点方向,从而保证传感器网络的一重覆盖区域面积更大,重叠覆盖区域较少。对比实验结果表明,该算法能有效提高覆盖率。     

三维水下传感器网络覆盖优化算法

针对三维水下传感器网络模型,对水下传感器网络的覆盖优化问题进行了描述,提出利用虚拟势场算法CAT（coverage-enhancing algorithm for three-dimensional sensor networks）调整水下传感器节点与浮标节点间缆绳的距离,逐渐消除网络中的感知重叠区域和覆盖盲区,进而实现整个水下传感器网络覆盖增强.在仿真实验中,通过CAT算法与ETG算法的比较,验证了CAT算法的有效性.     

Polytype target coverage scheme for heterogeneous wireless sensor networks using linear programming

Sensing coverage is one of fundamental problems in wireless sensor networks. In this paper, we investigate the polytype target coverage problem in heterogeneous wireless sensor networks where each sensor is equipped with multiple sensing units and each type of sensing unit can sense an attribute of multiple targets. How to schedule multiple sensing units of a sensor to cover multiple targets becomes a new challenging problem. This problem is formulated as an integer linear programming problem for maximizing the network lifetime. We propose a novel energy‐efficient target coverage algorithm to solve this problem based on clustering architecture. Being aware of the coverage capability and residual energy of sensor nodes, the clusterhead node in each cluster schedules the appropriate sensing units of sensor nodes that are in the active status to cover multiple targets in an optimal way. Extensive simulations have been carried out to validate the effectiveness of the proposed scheme. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于Voronoi的无线传感器网络覆盖控制优化策略

针对无线传感器网络运行状态中存在覆盖空洞的问题,提出了一种基于Voronoi有效覆盖区域的空洞侦测修复策略。该策略以满足一定网络区域覆盖质量为前提,在空洞区域内合理增加工作节点以提高网络覆盖率为优化目标,采用几何图形向量方法对节点感知范围和Voronoi多边形的位置特性进行理论分析,力求较准确地计算出空洞面积,找寻最佳空洞修复位置,部署较少的工作节点保证整个网络的连通性。仿真结果表明,该策略能有效地减少网络总节点个数和感知重叠区域,控制网络中冗余节点的存在,同时其收敛速度较快,能够获得比现有算法更高的目标区域空洞修复率,实现网络覆盖控制优化.