斯坦纳树和凸多边形的WSN分区双连通恢复

针对无线传感器网络分区在恢复连通后仍然容错不足的问题,提出斯坦纳树和凸多边形的分区双连通恢复方法.首先,以距离为依据选取现有叶子节点来促使少数未连通的离散节点统一成区;然后,将分区抽象成点后枚举出所有的非退化型四边形,进而将计算得到的四边形中的两个斯坦纳点与4个顶点连接构造斯坦纳边部署中继节点,使分区实现单连通;最后,利用格雷厄姆凸壳算法选取抽象点中的凸壳顶点连接,形成凸多边形实现分区的双连通,并对第2轮连通路径上的中继节点实施休眠唤醒机制.在保证关键节点二次失效不会使网络再次瘫痪的基础上,简化网络结构并降低数据通信延迟.通过仿真,将所提出方案与利用最小斯坦纳树优化中继节点布局的分布式算法(DORMS)和1C-SpriderWeb算法进行对比,对比结果表明所提出方案可减少中继节点的部署数量,延长网络寿命.     

基于四边形斯坦纳树的无线传感器网络连通恢复

在恶劣环境下无线传感器网络的节点和通信链路常常会失效,致使网络被分割为很多分离的分区,因此通过布置尽量少的中继节点实现高健壮性的连通恢复对于维持网络的正常运作必不可少.对于一个被分割的无线传感器网络,找到相应的位置布置最少中继节点恢复连通是一个NP难题,在实际应用中只能采用启发式算法.文中提出了一种新的基于四边形斯坦纳树的算法来恢复网络连通.此算法首先探测出各分区并确定各分区的代表节点及其位置,然后寻找合适的四边形连接分割的网络分区,确定这些四边形的斯坦纳点;对无法用四边形连接的各连接部分用三角形斯坦纳树或最小生成树的方法连接;最后沿着斯坦纳树的边在相应位置布置中继节点,实现网络连通的恢复.大量的仿真实验表明文中提出的方法能够减少所需中继节点的数量,恢复后的拓扑结构中节点的连通度更高,容错性更好.     

基于三角形斯坦纳树的分区连通性恢复算法

无线传感器网络中的节点由于自身能量的消耗,及外部因素影响会导致节点出现大规模的失效,从而把无线传感器网络分割成几个独立的不能相互通信的分区。为恢复网络,重建分区之间的通信链路,提出基于三角形斯坦纳树连通恢复算法。该算法首先利用传统算法实现分区连通,然后通过构建三角形斯坦纳树以减少部署的中继节点数量。与现有的一些算法相比,该方法形成的网络拓扑不仅减少了部署中继节点的数量,能够使分区重新连通,而且能够减少网络通信的能量消耗。实验结果表明,所提方法相对于传统算法在构建网络拓扑时更加有效。     

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.     

移动无线传感器网络连通性自主恢复算法

无线传感器网络(WSNs)中关键节点故障会将网络分割成多个不连通的分区,给网络性能带来严重影响.而无线传感器网络往往布置在人工难以干预的偏僻恶劣环境中,网络连通性的自主恢复尤其重要.提出一种自主网络分区检测和连通性恢复(APDCR)策略,容忍无线传感器网络中关键节点的故障.APDCR首先基于1跳邻居和部分2跳邻居信息提出一种新的关键节点识别算法,然后给出关键节点的备用节点的选取算法和网络连通性恢复算法,最后扩展算法处理两个节点同时故障时网络不连通问题(2-APDCR).模拟实验结果表明了算法APDCR的有效性.     

基于Delaunay三角划分策略的WSN区域覆盖优化研究

针对无线传感器网络在对初次抛洒节点形成的覆盖漏洞进行二次部署的过程中,传统几何学方法难以运用于概率感知模型的问题,提出一种基于Delaunay三角划分策略的无线传感器网络区域覆盖优化算法——DPSO算法。首先对监测区域内随机抛洒的静态节点和监测区域边缘顶点进行Delaunay三角划分,以得到静态节点三角网,结合无线传感器网络节点的概率感知模型证明三角形内部存在完全未覆盖区域即覆盖漏洞;其次将通过筛选得到的三角形形心集合作为粒子群优化算法的初始解集,利用改进的粒子群优化算法完成对移动节点的二次部署,以达到修复覆盖漏洞的目的。实验表明,所提出的基于Delaunay三角划分策略的优化算法能够有效修复覆盖漏洞,使区域覆盖率得到显著提高。     

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.     

基于骨干多边形的传感器网络分区双连通恢复算法

针对现有算法恢复分区连通性存在容错性差的问题,提出了分区双连通性恢复算法DCRA。该算法旨在网络中心区域构建骨干多边形,分区以两条互不相交的路径与多边形连接,从而实现分区间的双连通。仿真实验表明,与现有一些双连通算法相比,所提算法不仅减少了部署中继节点的数量,而且算法的运行时间能够减少60%左右,可以快速确定部署的中继节点位置,从而快速恢复分区连通性。     

Voronoi 优化的蜂群算法在WSN覆盖中的应用

包含移动节点的混合网络成为无线传感器网络发展的主流。为了优化混合无线传感器网络的部署质量,提高部署效率,本文提出一种与Voronoi多边形相结合的改进蜂群算法来指导移动节点的部署。通过Voronoi多边形迅速找到固定节点部署的覆盖漏洞,指导引领蜂的生成,利于迅速定位全区域覆盖漏洞;通过评价漏洞大小代替轮盘赌选择方式来实现跟随蜂的开采过程,利于局部优化。仿真结果表明,该算法简便易实现,能够迅速收敛,提高网络覆盖率,达到混合网络的最优覆盖效果。     

高效的无线传感器网络边缘检测算法

为了解决无线传感器网络中边缘与空洞的识别问题,分析了典型的周界边缘检测[1]和泰森多边形边缘检测方法(LVP)[2]的特点,针对周界检测方法和泰森多边形算法的不足,并综合考虑了网络能耗、检测精度和算法效率等方面的因素,提出一种高效的分布式无线传感器网络边缘检测方法。该算法充分利用分布式节点拓扑结构,根据邻居节点信息建立快速排序搜索的规则和边缘定位算法。仿真实例结果表明,该算法比周界边缘检测模型具有更高的求解质量和效率。     

WSN中的质心定位算法研究

节点定位是无线传感器网络（WSN）中的关键技术之一。通过对质心定位算法的分析,提出了一种改进的质心算法（CSA）——以距离未知节点最近的锚节点为基准找出差异性最大的估计点,采用三角质心和多边质心计算估计点坐标提高定位精度。通过MATLAB仿真表明算法是有效可行的。     

基于贪婪算法无线传感器网络中继节点布局的研究

为实现远距离的无线通信, 在网络中添加中继节点, 采用多跳路由传输数据。对于中继节点的布局问题, 依据线性结构使网络整体能量消耗最小的特征, 提出一种中继节点贪婪布局算法。该算法通过最近贪婪策略、中继节点通信容量、传感器节点数据转发跳数等约束方法限制中继节点的布局位置。理论分析和实验验证了该算法能够有效减少能量消耗, 延长网络寿命。     

A relay node deployment method for disconnected wireless sensor networks: Applied in indoor environments

In this paper, a 2-D geometric and adaptive relay node deployment method with polynomial-time complexity is proposed to reduce relay nodes for bridging all disconnected node pairs of a wireless sensor network (WSN). In this method, proper locations for placing relay nodes are discovered on a plane, which gives a much larger degree of freedom to compare with the traditional 1-D search algorithm. In this way, the deployed relay node can bridge as many disconnected node pairs as possible around it. Besides, the method can also adapt to radio environments because that a sophisticated propagation model including large-scale path loss, shadowing, and multipath fading effects is used to estimate link connectivity. Simulation result validates its robustness and efficiency compared with the existing relay node deployment methods. The proposed method significantly reduces the total number of relay nodes compared with the related works in all of the investigated indoor environments.     

基于能量控制的无线传感网络最优化算法研究

无线传感网络是当前无线网络研究的热点领域.控制节点能量、提高网络生存时间是实现在无线传感网络中传输高效业务的关键.本文首先使用基于泊松点过程的布尔传感模型确定了覆盖率与单位面积内传感器节点密度的函数关系,进而求得达到区域覆盖要求的节点数量;然后利用基于Prim算法的贪心策略,找到具有最大权值的生成树,构造一个最小连通支...     

无线传感器网络连通性研究

为优化无线传感器网络的配置参数,减少网络拓扑结构变化次数,需对其组网算法和连通性问题进行研究。从概率论角度出发研究了网络参数之间的关系,在分析了节点连通度概率分布模型后,推导出了节点通信半径、节点个数、监测区域、连通度之间的关系,并在此基础上给出了一种连通性好且节能的无线传感器网络组网算法。通过仿真实验对算法进行验证,实验结果表明使用该方法组建的无线传感器网络连通性好,有很好的应用前景。     

无线传感网络中部分覆盖与拟连通冗余节点的研究

随机部署的无线传感网络通常包含大量的覆盖与连通冗余节点,这些节点不仅造成大量的能源浪费,同时影响网络的性能。为此,需要对网络中的覆盖与连通冗余节点进行有效的调度配置。考虑到无线传感网络中覆盖与连通冗余节点识别算法的复杂性,提出了一个新的“部分覆盖与拟连通的冗余节点”概念,它对网络具有同覆盖与连通冗余节点类似的影响,与覆...     

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。     

WSN中基于多波束转换天线的网络拓扑控制算法

针对 WSN 中节点分布不均问题,提出采用区域划分策略基于多波束转换天线的网络拓扑控制算法SRADTC.算法通过关键邻居节点数将网络划分为若干个相互重叠的稀疏区域和稠密区域,稀疏区域按最小生成树算法进行拓扑控制,稠密区域按K邻居拓扑控制算法进行拓扑控制.用有边界的Pareto分布建模节点分布,仿真表明：SRADTC算法在保证网络连通性的同时,相比传统拓扑控制算法提高了网络的性能.