一种基于能耗均衡的分区节点部署算法

鉴于能耗问题是无线传感器网络研究的重要问题, 首先建立一种非均匀部署网络拓扑模型, 该模型中越靠近sink 的区域节点部署越密集, 节点通信距离越小; 然后针对节点初始随机部署情况, 提出一种基于节点能耗均衡的分区域节点重部署算法, 该算法利用分区域的节点移动, 减少节点移动距离, 降低移动能耗, 提高算法收敛速度; 最后通过仿真表明, 所提出的算法可以用较少数量的节点覆盖监测区域, 保证网络中各节点能量均衡消耗, 提高网络生存周期.

     

概率模型下异构传感器网络部署算法的研究

目前采用虚拟力方法解决传感器节点部署问题的算法均基于同构传感器网络,面向异构传感器网络的部署需求,提出扩展的虚拟力算法.该算法采用概率感知模型,部署时根据感知半径的悬殊采用静态部署与动态部署相结合的策略,根据节点感知半径差异度决定最佳距离的取值,节点移动时采用接替移动法.仿真结果表明该算法能够根据应用需要将异构传感器节点合理地部署于目标区域内,同时能有效地均衡网络节点的能耗,延长网络的生存时间.     

基于改进蛙跳算法的WSN移动节点部署研究

针对传统无线传感移动节点部署方法存在节点分布不均匀、覆盖不完全等问题,提出一种基于改进混合蛙跳算法(SFLA)的移动节点部署方法。根据节点位置信息建立部署模型,利用改进SFLA算法求解该模型,将得到的解作为节点最终位置。仿真实验结果表明,相对于微粒群、虚拟力、基本混合蛙跳算法,改进SFLA算法可提高网络覆盖率和降低移动节点能耗。     

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。     

基于差分进化算法的移动传感器网络节点的分布优化

针对传感器节点的分布优化问题,研究了在保证网络连通性的前提下,极大化移动传感器网络的有效覆盖面积问题,提出了一种基于差分进化算法的移动传感器网络节点分布优化机制.仿真实验结果表明,该算法能以相对较小的代价快速完成移动传感器网络节点的分布优化,提高网络的有效覆盖率,实现移动传感器网络布局的全局优化.     

无线传感器网络分簇方法的优化

现有的分布式分簇算法都是针对节点分布均匀的传感器网络设计的,不适用于节点分布不均匀的传感器网络,簇负载均衡和降低能耗成了节点不均匀部署的传感器网络的一个重要挑战。针对节点分布不均匀网络提出了一种基于区域密度的分布式分簇算法（RDCA）,算法中节点测试其所在区域的节点密度,根据区域节点密度,调节其通信的覆盖范围,从而使成簇后簇负载达到平衡。仿真实验结果显示,在节点部署不均匀的传感器网络中,本算法与LEACH、HEED相比较,可以更好地实现簇的负载平衡,有效地提高成簇后网络的稳定周期。     

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.     

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.     

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。     

基于移动WSN目标追踪算法

水下移动无线传感器网络是追踪水下目标的重要手段,由于水下环境复杂,传感器节点会因为损坏或能量耗尽等问题脱离WSN网络,造成目标追踪困难。针对该问题,在拓扑熵理论基础上建立移动WSN目标追踪算法模型,利用拓扑熵对空间中点集拓扑关系描述移动WSN节点的部署情况。当有节点脱网后,通过不断计算拓扑熵值的变化合理调度节点移动,实现节点移动过程中的分布式自适应部署。仿真结果表明,在传感器节点损耗的情况下,提出算法和现有WSN目标追踪方法相比,在优化移动传感器网络的部署和目标追踪方面,具有更高的算法性能和效率。