改进的有向传感器网络多中心部署算法*

针对单个节点非均匀有向传感器网络部署的局限,提出了多中心的节点部署算法PFMCA(Potential Field based Multi-Center Algorithm)。在部署中心概念及移动策略的基础上,能够保证多个监测中心的覆盖质量,同时实现对其余区域的均衡且尽可能高效的覆盖。仿真实验表明,本文提出的算法实现了对多个重点监测区域的高覆盖质量,且在多中心点间的区域具有更好的覆盖均衡性。     

线型无线传感器网络的节点部署策略

尽可能延长无线传感器网络的生命周期是设计和部署网络所面临的最大挑战之一。由于节点配备的能量有限,节点通常采用多跳方式向基站传输数据。分析了节点在多跳通信时的能耗,提出一种非均匀的节点部署策略,得出一个部署传感器节点的密度函数,在靠近基站的区域部署较多的节点。仿真实验表明,非均匀的节点部署策略能有效延长网络的生命周期。     

铁路沿线线型无线传感器网络节点部署策略

针对铁路沿线线型无线传感器网络的"能量空洞"现象,提出一种能耗均衡的非均匀部署优化策略.采用等腰三角形分区覆盖部署方式,根据网络规模和能量消耗模型求出分簇距离和簇内节点密度,对网络均匀分区并部署不同密度的传感器节点,同时对节点设置休眠/唤醒机制;通过与均匀部署策略和非均匀部署策略性能的分析对比,仿真结果表明,能耗均衡的非均匀部署优化策略有更高的网络能量利用率,可以有效延长网络生命周期并具有良好扩展性.     

基于改进蝙蝠算法的无线传感器网络的移动节点部署

针对传统的无线传感器网络(WSNs)中存在的移动节点部署的分布不均匀、网络覆盖度太低等各种问题,提出了一种基于改进蝙蝠算法(BA)的移动节点部署策略,通过蝙蝠算法的收敛特性,不断迭代寻求问题的最优解,从而不断优化传感器节点的部署.Matlab仿真表明:提出的算法可以显著改善传感器节点的覆盖密度,并且节点分布也相对比较均匀.     

随机分布下有向传感器网络强部署策略

针对网络部署要求,指出当前存在的有向传感器网络部署方案存在覆盖过高估计问题,提出有向传感器网络强部署方案,并在此基础上进行理论分析,计算出达到部署质量所需要的节点个数.仿真结果表明,在随机部署条件下,实验所得到的实际部署质量与所要求的部署质量单重覆盖的最大误差为0.0087.这说明采用强部署方案分析推导出的部署节点个数与部署质量之间的关系与实验结果相吻合.该结果可以广泛应用于有向传感器网络规划、节点调度等领域中.     

一种线型无线传感器网络部署策略

根据矿井线型环境下传感器节点的定位需求,提出一种K(K=3)重覆盖无线传感器网络部署策略,该策略通过使用等腰三角形分区覆盖和传感器节点分组的方法,解决了矿井线型环境下的K重覆盖和网络能耗均衡问题。仿真实验表明,该策略使用较少的分组实现了预定的覆盖度要求,并通过组内节点数的不均匀部署保证了网络能耗的均衡性,与组内节点数均匀部署相比,其网络生命周期提高了53.64%。     

能量和移动距离有效传感器网络部署

作为新兴的无线传感器网络具有十分广阔的应用场景,包括军事、环境监测、目标追踪、科学观察和预报等领域.然丽在实现各种网络协议和应用系统时,存在着一些现实约束.比如传感器节点体积微小,通常有能量十分有限的电池;但同时传感器节点个数多、分布区域广、部署区域环境复杂,通过充电或更换电池的方式来补充能源是不现实的,因此节能是无线传感器网络研究的重要目标.无线传感器网络的能量消耗直接决定了网络的使用寿命,通过有效配置传感器网络节点可以合理覆盖感知数据区域,延长网络的生命周期.采用已有传感器感知模型和虚拟力法(Virtual Force Algorithm),假设节点为势力场中的粒子,根据节点间力的作用部署节点,通过改进的虚拟力算法获得均匀的网络部署效果,达到能量有效的目的,使得网络均匀覆盖、延长网络的使用寿命.     

传感器网络中一种非均匀的节点部署算法

传感器节点将收集到的数据传输到簇头,簇头将数据包聚合后再发送到基站。远离基站的簇头,因发送数据的能耗太高而提早死亡。为此,在研究了传感器网络中节点的能耗后,提出一种非均匀的节点部署算法,得出了一个部署传感器节点的密度函数,在远离基站的区域部署较多的节点。仿真实验表明,非均匀的节点部署算法能有效延长网络的生命周期。     

一种改进的无线传感器网络节点部署方案

现有的无线传感器网络节点部署方案需要额外探测和修复边界上的覆盖空洞,增加了网络部署的成本,且节点分布不均匀.为此,提出一种改进的节点部署方案.通过边界部署保证边界上的完全覆盖和连通,在感应区域内生成一个新的凸多边形区域,在新区域上递归调用边界部署算法,直到整个感应区域被完全覆盖.理论分析和仿真实验结果表明,该方案能够保证网络的1-连通性和完全覆盖,消除任务区域存在的边界效应,在部署节点个数和可扩展性方面均优于已有的部署方案.     

分层分簇无线传感器网络汇聚层的多目标优化部署

分层分簇的无线传感器网络中,汇聚层节点的部署对于整个网络的性能是至关重要的。本文针对非均匀环境下,分层分簇无线传感器网络中汇聚层节点的优化部署进行研究,目标是以最少的节点和最低的总功率实现对感知层节点的全覆盖,这是一个典型的多目标优化问题。 为,提出了一种基于第二代快速非支配遗传算法(Non-dominated sorting genetic algo-rithm, NSGA-II)的优化方案,以感知层节点全覆盖为前提,对汇聚层节点的数量和总功率进行联合优化。仿真结果表明,与常规均匀分布无线传感器的模型对比,本文所提出的部署方案能够在保证感知层节点全覆盖的前提下,显著减少汇聚层节点的数量,并降低了汇聚层节点的总功率,从而降低了部署成本,提高能量利用效率。     

无线传感器网络的设计与部署

首先分析了无线传感器网络与传统无线自组织网络的区别,从侧面阐述了无线传感器网络的特点。接着,讨论了对无线传感器网络设计与部署具有指导意义的无线传感器网络的评价指标。最后,从无线传感器节点到无线传感器网络、从个体到整体、从微观到宏观,较为全面地讨论了无线传感器网络的设计与部署问题,为无线传感器网络的实际应用提供了有价值的参考。     

基于概率探测模型的传感器结点配置研究

无线传感器网络结点配置是传感器网络研究的核心问题之一,它反映出无线传感器网络的代价和探测能力.主要研究了基于一种更为实用化概率检测模型(引入x%-RS 的概念)的无线传感器网络覆盖优化配置问题.在严格确保无线传感器网络连通性的条件下,优化了传感器结点配置数目并达到要求的覆盖度,获得具体的传感器结点配置方案.为提高算法的效率,在分步优化算法的基础上尝试一次循环配置多个传感器结点.最后,通过模拟计算给出配置算法的性能.     

无线传感器网络的覆盖和连通研究

节点配置是无线传感器网络研究的核心问题之一。为实现传感器节点的配置,随机散布方式被广泛地采用。主要研究了无线传感器网络节点随机配置的完全覆盖和连通问题。通过对网络完全覆盖和连通的分析,给出完全覆盖概率、检测半径和节点数目之间的定量关系;分析了参数对配置的影响,对比高斯分布和均匀分布的配置特性,以指导传感器网络的节点放置。提出了完全覆盖径向连通的配置方案来优化传感器节点数目,从而降低网络的配置代价。最后,利用模拟仿真试验来评定结论。     

无线传感器网络中节点的动态部署

作为无线传感器网络中节点部署的新兴技术,动态部署得到了越来越多的重视并在近年来取得了理论和应用上的一系列进展。首先介绍了动态部署的基本概念和设计难点,并根据移动主体的不同,将动态部署分为节点自主部署和机器人辅助部署两种方式。然后,依据静态和动态两种部署场景,分类论述了节点自主部署的代表性成果。接着从网络构建和网络维护两个阶段介绍机器人辅助部署的主要方案。最后总结了节点动态部署亚待解决的问题,并探讨了进一步研究的方向。     

基于安全连接的 WSN 节点优化部署

针对目前无线传感器网络节点覆盖优化方案中,无线传感器网络节点位置移动会破坏节点间的共享密钥的问题,采用了一种基于泰森多边形形心引力和存在共享密钥节点间的安全连接虚拟力的无线传感器网络部署方案.该方案以提高节点覆盖率为优化目标,引入安全连接虚拟力,以保证节点的安全连接;采用改进泰森多边形形心引力的虚拟力方案,能够有效指导节点散布过程和实现全局优化.通过仿真实验表明,本文方案能够提高节点的覆盖率,并且能够的减小存在共享密钥的安全连接的破坏.     

视觉传感器网络节点方向调度算法

视觉传感器网络中节点感知模型为有向感知模型,感知范围被限定在节点的视野范围内.节点拥有多个感知方向,在一个工作时刻,节点只能工作于一个方向.针对视觉传感器网络的有向感知模型的点目标覆盖问题,提出一种贪婪算法(GreedyAlgorithm),在优化网络对于目标点覆盖的同时,解决了节点自身覆盖冲突的问题.在此基础上,引入贡献率概念反映节点在其感知方向上对于覆盖的贡献,提出了基于贡献率的贪婪算法(Contribution Rate Greedy Algorithm)以增大网络覆盖率.仿真实验表明了该算法的有效性.     

无线传感网络移动节点位置并行微粒群优化策略

网络节点位置优化是无线传感网络研究的核心问题之一.无线传感网络通常由固定节点和少量移动节点构成,传统的虚拟力导向算法无法解决固定节点对移动节点优化的约束.该文针对这一问题,提出了基于并行微粒群算法的优化策略.微粒群算法具有适于解决连续空间多维函数优化问题、能快速收敛至全局最优解的特点.并行框架提高了算法的运行效率,降低了算法的运算复杂度,使算法能够满足无线传感网络的需求.通过并行微粒群算法搜索不同状态下无线传感节点的最优位置,使无线传感网络能够利用移动节点实现网络结构的动态重组,最大化网络覆盖范围,提高网络测量可靠性.实验证明,并行微粒群优化策略能快速有效地实现无线传感网络移动节点位置优化.     

无线传感器网络中基于动态规划的节点高效部署算法

针对传感器提供的信息不可靠导致的节点部署问题,研究了4种不同的静态无线传感器网络(WSN)部署形式,并将这4个组合优化问题归纳为NP完全问题,提出了一种基于动态规划的不确定性感知节点部署算法进行求解。算法首先为感兴趣区域内的传感器节点找到其最佳的K个部署位置,然后从K个部署位置中选择最优部署方案。该算法能够在保证覆盖范围和连接性的前提下确定最小数量的传感器及其位置。仿真实验结果表明,相对于当前最新的其他传感器部署策略,所提算法在均匀覆盖、优先覆盖要求以及网络连接性下的性能都更优。     

改进型蚁群算法融合混沌优化的pSPIEL算法的无线传感器布局优化

针对无线传感器布局存在覆盖率低、通信成本高等问题,提出一种基于改进蚁群算法（IHACA）的融合混沌优化pSPIEL算法（IHACA-CpSPIEL）的传感器布局方法。首先,采用互信息量建立观测点与未观测点间相关性,并以图论形式对通信成本进行描述,建立具有子模性的数学模型;其次,引入混沌算子以提高pSPIEL算法局部性参数的整体搜索能力,进而找到最优分簇个数;然后,更改蚁群距离启发函数因子及信息素更新机制以跳出通信成本局部解;最后,将基于混沌优化的pSPIEL （CpSPIEL）与IHACA融合以确定出最短路径,从而实现低成本部署的目的。实验结果表明,该算法能够较好地跳出局部最优解,且通信成本比pSPIEL算法减少了6.5%~24.0%,具有更快的搜索速度。