无线传感器网络中基于Voronoi图的覆盖和连通综合配置协议

着重研究无线传感器网络随机部署下的覆盖和连通问题的解决方案,尤其是当无线传感器节点的通信半径Rc与感应半径Rs之比小于2时的解决方案.本文提出了无线传感器网络中一个基于Voronoi图的覆盖和连通的综合配置协议(VIP).该协议采用了一种分布式节点冗余判断算法以判断无线传感器网络中节点的冗余性,并让节点据此来对自身进行相应的职能调度.该协议能够在Rc/Rs为任意值时保证网络的覆盖和连通性能.本文还将该协议进行了推广,使得该协议能够满足覆盖度和连通度动态变化的要求,保证网络的k-度覆盖和k-度连通.     

基于连通性的无线传感器网络覆盖优化算法

针对无线传感器网络(WSNs)的覆盖优化和连通性问题,提出了一种基于连通性的WSNs覆盖优化算法(CC-BCBS).在二维监测区域内,CC-BCBS以传感器节点间的通信半径作为限制条件,只对连通的传感器节点进行Voronoi图划分,根据节点对应泰森多边形的覆盖情况构造盲区图,将盲区重心作为候选优化位置,使节点尽可能最大化覆盖监测区域.节点通信半径影响着区域覆盖的冗余度,故针对划分时可能出现的3种不同连通情况,给出了相应措施.仿真结果表明:CC-BCBS在覆盖率,分布均匀性,平均连通个数与连通率方面相比BCBS等算法有明显优势.     

无线传感器网络最小连通覆盖集问题求解算法

降低能耗以延长网络生存时间是无线传感器网络设计中的一个重要挑战.在传感器节点高密度部署的环境中,在保证网络性能的前提下,仅将最少量的节点投入活跃工作状态,而将其余节点投入低功耗的睡眠状态,是一种节约系统能量的有效方法.如何计算同时满足"覆盖要求"(工作节点必须能够完全覆盖目标区域)和"连通性要求"(工作节点组成的通信网络必须是连通的)的最小节点集合,是一个NP难问题.设计了一种基于目标区域Voronoi划分的集中式近似算法(centralized Voronoi tessellation,简称CVT),用于计算完全覆盖目标区域所需要的近似最小节点集.当节点通信半径大于等于2倍感知半径时,CVT算法构造的节点集是连通的;当节点通信半径小于2倍感知半径时,设计了一种基于最小生成树(minimum spanning tree,简称MST)的连通算法来计算确保CVT算法构造的覆盖集连通所需的辅助节点.理论分析和实验数据表明,CVT(+MST)算法的性能在时间复杂性和连通覆盖集大小方面都优于已有的贪婪算法.     

机场噪声监测无线传感网络最小连通覆盖集研究

针对机场噪声监测无线传感网络中的最小连通覆盖集问题,设计了一种基于目标区域Voronoi划分的集中式近似算法,用于分析完全覆盖目标区域所需的最低要求的节点集;为了更好地调整噪声监测节点的感知半径Rs与通信半径Rc的比值关系,在通信半径小于两倍感知半径时,提出了一种基于最小生成树的连通算法用以确保CVT算法构造的覆盖集连通所需的辅助节点。理论分析与仿真实验表明,与现有常用的集中式贪婪算法和DVC算法相比,CVT(+MST)算法的性能在时间复杂性和连通覆盖集大小等两方面都较优。     

无线传感器网络的连通性问题研究

无线传感器网络的初始配置最优可以减少传感器网络的拓扑变化和降低网络重置的能量消耗.对初始均匀随机分布的无线传感器网络的连通性进行了研究.运用覆盖理论给出了传感器节点的连通度概率分布模型,并在此模型基础上推导出传感器节点的通信半径与期望连通度概率最大之间的关系.仿真结果表明了结论的正确性.     

基于功率控制的成簇优化算法

在无线传感器网络中,高效、节能的自组织成簇算法,有助于拓扑结构控制与优化,有助于提高传感器网络的服务质量,延长整个网络的生命周期.针对成簇算法中没有考虑工作节点的功率控制问题,本文从理论上对节点覆盖、连通与有效通信半径之间的关系进行分析,提出一种节点有效通信半径的计算方法,应用于传统的成簇算法进行优化,并通过仿真计算对优化算法进行了性能分析.仿真结果表明,优化算法的网络覆盖度、网络生存期及节点失效等方面都有明显提高.     

无线传感器网络正六边形节点覆盖模型研究

定义感知覆盖、通信覆盖和连通覆盖3个基本概念,并给出它们的物理模型和数学模型。提出二维区域上的正六边形节点覆盖模型,证明该模型是重复最少的无漏洞覆盖模型。分析基于正六边形节点覆盖模型的二维区域覆盖,当节点发射半径大于或等于 倍感知半径时,可保证网络的通信覆盖和连通覆盖的最少邻居节点数为6,节点感知覆盖率为82.7%。研究结果表明,正六边形节点覆盖模型更适于二维区域覆盖。     

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。     

无线自组网路由协议仿真

根据特定海上作战通信指挥想定模型进行通信网络性能仿真,以期在特定战场环境下设计和优化网络配置.首先建立了海上通信指挥想定模型,包括节点模型和指挥业务模型,根据所建模型,利用GloMoSim工具对无线自组网四种典型的路由协议进行了仿真分析.仿真结果表明在特定作战想定背景下,网络带宽对网络性能(分组成功递交率、平均吞吐量、平均端到端时延)影响明显,而节点运动速度对网络性能影响并不明显,这与小覆盖范围下的商用网络有很大不同.     

基于正三角形区域划分的传感器网络覆盖与连通

在自组织传感器网络中,覆盖和连通是评价传感器网络性能的两个重要指标,而且这两个指标本身有着内在的关系,在一个不可靠的传感器网络中,这两者和传感器的失效概率密切相关.提出了一种传感器网络模型,并在此基础上提出了一种新颖的对ROI的正三角形区域划分方法.根据这种划分,得出了传感器的覆盖和连通概率与节点感知半径、发射半径、失效概率及节点数量之间的关系,对传感器网络的构建具有指导意义.     

Coverage and connectivity issues in wireless sensor networks: A survey

Sensing coverage and network connectivity are two of the most fundamental problems in wireless sensor networks. Finding an optimal node deployment strategy that would minimize cost, reduce computation and communication overhead, be resilient to node failures, and provide a high degree of coverage with network connectivity is extremely challenging. Coverage and connectivity together can be treated as a measure of quality of service in a sensor network; it tells us how well each point in the region is covered and how accurate is the information gathered by the nodes. Therefore, maximizing coverage as well as maintaining network connectivity using the resource constrained nodes is a non-trivial problem. In this survey article, we present and compare several state-of-the-art algorithms and techniques that aim to address this coverage–connectivity issue.     

面向管道系统的无线传感器网络三维节点部署算法

管道系统是事关国民经济发展的基础设施,而节点的三维部署问题是基于无线传感器网络的管道监控系统的基础性技术问题.首先把三维管道结构映射为XY和XZ 2个二维平面结构,分别对其进行传感器节点部署优化分析.然后在此基础上,设计了面向管道系统的三维传感器节点的部署算法.最后对算法进行了覆盖性能、连通性能以及能耗性能的评价,结果表明,该算法能有效解决管道系统节点三维部署问题,为超长油气管道、城市自来水管网及污水管网监测提供理论指导和实践依据.     

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。     

移动传感器网络基于安全连接的节点位置优化

传感器节点的合理分布并保障节点间安全通信是无线传感器网络设计中的关键问题.传统的节点分布优化算法仅以提高网络有效覆盖率为目标,极易导致网络安全连接度的降低.针对该问题,从理论上对传感器网络拓扑模型进行了建模分析.结合具有快速多目标优化能力的精锐非支配遗传算法,提出一种基于安全连接的节点位置优化算法,从而保证网络实现目标跟踪和安全通信的质量效果.分析了随机部署模型与基于预知分配坐标的高斯部署模型下算法的求解性能,仿真结果表明,所提出的算法能够快速收敛于网络覆盖率和安全连通度两者的折衷点,满足无线传感器网络的实际需求.     

无线传感器网络中基于异构节点的覆盖控制算法

研究了无线传感器网络中基于异构节点的优化覆盖控制问题.异构无线传感器网络由两类能力不同的节点组成,包括普通节点和超级节点.对普通节点采用基于状态轮转的覆盖控制算法,对超级节点采用基于路由表的转发策略.通过两类节点的协作使得网络达到覆盖与连通的目的.模拟结果表明,在具有相同初始能量的情况下,该算法与SHHN-HS算法相比能够延长网络生命期.     

无线mesh网中网关部署的优化设计

无线mesh网中的流量经路由器聚集后主要是通过少量网关至因特网的,容易在网关处形成导致网络性能的瓶颈。针对此问题,首先对网关和路由器作等效节点化处理,利用无线通信阴影效应的对数-正态分布模型,设计加权目标函数保证节点的连通性和覆盖率,得到候选网关节点的位置部署;在此基础上根据网关部署的约束条件和网络生成连通图,设计启发性基于度/权值的树集分割（TSP）算法,选择出满足吞吐需求、有较好连通性的候选节点担任网关设置。NS2仿真结果验证了该设计方法对改善网关节点的吞吐容量和信号覆盖连通率的有效性。     

Geographical Cluster-Based Routing in Sensing-Covered Networks

The relationship between coverage and connectivity in sensor networks has been investigated in recent research treating both network parameters in a unified framework. It is known that networks covering a convex area are connected if the communication range of each node is at least twice a unique sensing range used by each node. Furthermore, geographic greedy routing is a viable and effective approach providing guaranteed delivery for this special network class. In this work, we will show that the result about network connectivity does not suffer from generalizing the concept of sensing coverage to arbitrary network deployment regions. However, dropping the assumption that the monitored area is convex requires the application of greedy recovery strategies like traversing a locally extracted planar subgraph. This work investigates a recently proposed planar graph routing variant and introduces a slight but effective simplification. Both methods perform message forwarding along the edges of a virtual overlay graph instead of using wireless links for planar graph construction directly. In general, there exist connected network configurations where both routing variants may fail. However, we will prove three theoretical bounds which are a sufficient condition for guaranteed delivery of these routing strategies applied in specific classes of sensing covered networks. By simulation results, we show that geographical cluster-based routing outperforms existing related geographical routing variants based on one-hop neighbor information. Furthermore, simulations performed show that geographical cluster-based routing achieves a comparable performance compared to variants based on two-hop neighbor information, while maintaining the routing topology consumes a significantly reduced amount of communication resources.     

基于权重的目标覆盖控制算法

针对无线传感器网络中随机部署无法实现对重要性不同的目标的优化覆盖控制问题,利用目标重叠域和贪婪算法设计一种基于目标权重的最优部署算法。以概率感知模型的传感器节点作为研究对象,通过标定目标权重确定目标重叠域,采用贪婪算法选取节点的最优部署范围,根据指标函数的最小值确定节点的部署位置。实验结果表明,所提出的算法能够实现对离散目标的最优覆盖监测,而且能保证监测节点网络的连通性。     

无线传感器网络的任意覆盖率节点配置

研究了任意覆盖率下的无线传感器网络分布式节点自动配置问题. 首先, 针对正六边形拓扑架构下的网络覆盖, 给出了节点密集分布条件下的覆盖率与相邻工作节点间距的解析关系, 从而得到了理想条件下部分覆盖的最优节点配置. 考虑到实际系统中有限的节点密度和节点的随机分布, 进一步提出了一种可以在此条件下实现任意覆盖率的部分覆盖协同优化算法(Optimized collaborative partial coverage, OCPC). OCPC通过节点间的动态协同唤醒最接近于理想配置的工作节点并使其他节点睡眠以节省能量. 以尽可能少的工作节点达到网络的覆盖和连通需求并降低网络的能耗, 进而达到网络的感知任务和能量消耗的有效折衷. 仿真表明, OCPC可以有效地实现任意期望覆盖率下的网络配置并保持网络连通, 同时, 与经典覆盖算法PEAS (Probing environment and adaptive sleeping)和OGDC (Optimal geographic density control)相比, 在网络的节能方面也具有明显的优越性.