Ad Hoc网络区域最小覆盖方法研究

覆盖控制作为无线传感器网络中的一个基本问题,反映了网络所能提供的“感知”服务质量,可以使无线传感器网络的空间资源得到优化分配,进而更好地完成环境感知、信息获取和有效传输的任务.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.本文设计了一种基于目标区域Voronoi划分的改进集中式近似算法,用于计算完全覆盖目标区域所需要的近似最小节点集.     

任意感知模型的传感器网络覆盖度判定算法

覆盖问题是无线传感器中的一个基本问题,反映了网络所提供的"感知"服务质量,为解决任意感知模型的无线传感器网络覆盖度判定问题,结合区域封闭性和计算几何的相关知识,本文提出了将复杂的区域覆盖问题转化为易于解决的点覆盖问题。在此基础上,给出了基于覆盖交点集合的判断算法,即找到任意两个传感器感知区域边界线之间以及每个传感器与覆盖区域边界线之间的所有交点,其中位于覆盖区域内或者边界上交点的最小覆盖度即为传感器网络的覆盖度。     

基于正态分布的一维无线传感器网络覆盖问题研究

实验表明一维区域上传感器网络节点随机覆盖模型是服从正态分布的。给出了基于正态分布的一维区域上的无线传感器网络的节点覆盖概率和覆盖数计算方法。仿真实验证明,基于随机正态分布的一维区域覆盖,节点感知半径是影响节点覆盖数的主要因素。     

无线传感器网络一维区域的覆盖研究*

无线传感器网络覆盖问题的研究应综合考虑感知覆盖、通信覆盖和连通覆盖三个方面,建立适合不同监测空间的节点覆盖模型。讨论了无线传感器网络一维区域的覆盖问题,对无线传感器网络中一维直线区域出现的问题进行分析,讨论了均匀分布情况下的节点覆盖概率和覆盖数的计算方法,仿真实验表明节点感知半径是影响节点覆盖率和覆盖数的主要因素。     

面向5G网络的WSN网络节点安全部署算法

在部署无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）网络节点的过程中,由于缺乏对节点位置的寻优分析,导致节点的覆盖效果和分布效果不理想,为此提出面向5G网络的WSN网络节点安全部署算法。首先,结合目标覆盖区域的三维空间特征,以集合的形式对无线传感器节点进行表征,并采用概率感知的方式计算节点感知状态,构建WSN节点覆盖模型;其次,引入花朵授粉算法,采用局部授粉的方式设置初始无线传感器节点的位置,以WSN节点覆盖模型输出结果最大化为目标函数开展全局授粉,实现对无线传感器节点位置的更新寻优;最后,通过设置缩放步长因子与迭代次数之间的线性关系,实现对寻优精度的控制。测试结果表明,设计算法的节点覆盖率稳定在91.02%以上,均匀度稳定在16.15以上,均处于较高水平。     

无线传感网中三维覆盖控制和节点调度的研究

无线传感器网络中采用二元感知模型方法计算休眠冗余节点具有局限性和不精确性.本文考虑到实际应用环境对节点感知能力的影响以及传输过程中的路径损耗问题,对监测区域采用三维网格建模,并在概率感知模型的基础上提出一种概率感知衰减模型,同时对当前二维覆盖控制算法存在的各种局限性,提出了一种基于概率的分阶段冗余唤醒策略.仿真结果表明,该算法均衡了网络节点能量,实现了网络能耗的有效性,延长了网络的生存期.     

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。     

RGA-D：一种无线传感器网络覆盖优化方法

研究了无线传感器网络覆盖优化问题,针对传感器节点随机部署、分布不均,传统覆盖优化算法一般只考虑网络部署后单次优化的问题,提出基于节点冗余和覆盖集冗余的计算方法,用网络的局部特征表征全局特征,改进了网络覆盖模型。并在此基础上提出RGA-D算法,利用遗传算法计算覆盖集,同时考虑节点和覆盖集冗余度,对网络整个生存期进行全局优化。仿真实验表明,RGA-D算法能在活跃节点数和网络覆盖率之间达到平衡,解决了网络生存期后期容易出现覆盖盲区的问题。     

面向三维的无线传感器网络覆盖增强算法

覆盖作为无线传感器网络中基本问题直接影响着网络的服务质量,在分析传统二维无线传感器网络覆盖增强算法的基础上,建立新的传感器节点三维感知模型,在此基础上提出了一种面向三维空间的无线传感器网络覆盖增强节能算法.该算法通过智能算法优化调节传感器节点位置从而使节点比较均匀分布在监测区域中,在此基础上,采用集合覆盖模型算法计算出...     

一种无线传感器网络覆盖度确定算法

覆盖度能充分反映传感器节点对目标监视区域的覆盖情况,是无线传感器网络QOS标准之一.在实际应用中无线传感器网络节点通常是高密度随机放置的,如何确定覆盖度是提高网络性能和生存期需要解决的关键问题.通过引入节点"覆盖模板"的概念,提出一种覆盖模板扫描 (Coverage Template Scan,CTS)确定传感器节点在目标区域的覆盖度.CTS算法充分考虑可变节点感知半径以及节点覆盖圆边界效应的影响,能更好地满足实际应用需求.仿真表明,CTS算法的性能在时间复杂性上明显优于已有的传统贪婪算法.     

一种无线传感器网络目标的最优覆盖算法

无线传感器网络点状目标覆盖的算法中,集合分割算法虽简单,但效率低且仅适用于每个传感器节点能量都相等的网络模型.为此,我们对集合分割算法进行改进,提出一种启发式贪心最优覆盖算法.该算法适用于节点能量正态分布的网络模型,采用了关键目标优先覆盖策略和节点能效最大化策略,延长了网络覆盖生命期,提高了算法的效率.实验表明新算法网络生命期延长80%以上,有更好的适应性和稳定性.     

Connectivity and coverage maintenance in wireless sensor networks

One of the main design challenges for wireless sensor networks (WSNs) is to obtain long system lifetime without sacrificing system original performance such as communication connectivity and sensing coverage. A large number of sensor nodes are deployed in redundant fashion in dense sensor networks, which lead to higher energy consumption. We propose a distributed framework for energy efficient connectivity and coverage maintenance in WSNs. In our framework, each sensor makes self-scheduling to separately control the states of RF and sensing unit based on dynamic coordinated reconstruction mechanism. A novel energy-balanced distributed connected dominating set algorithm is presented to make connectivity maintenance; and also a distributed node sensing scheduling is brought forward to maintain the network coverage according to the surveillance requirements. We implemented our framework by C++ programming, and the simulation results show that our framework outperforms several related work by considerably improving the energy performance of sensor networks to effectively extend network lifetime.     

一种无线传感器网络目标的分布式最优覆盖算法

为了最大化目标覆盖的生命期,针对无线传感器网络的分布式自组织的特点,提出一种简单高效的分布式最优覆盖算法,引入关键目标的概念,设计基于目标覆盖能量的能量效用函数,在关键目标优先和能效优先的原则的基础上设置节点等待时间,建立节点等待时间自适应调整的机制.实验表明该算法网络生命期延长20%左右.算法复杂度低,效率高,可扩展性好.     

多等级通信半径的无源传感器网络中的覆盖问题

无源传感器网络是近年来兴起的一种新型的网络结构,可用于解决传统无线传感器网络能量有限、寿命受限的问题.在无源传感器网络中,每个无源传感器节点配备有能量收集模块,可以从周围环境中获取能量.由于周围环境中的能量是无限的,这样,从能量的角度来讲,无源传感器网络的网络寿命是无限的.这样就解决了传统无线传感器网络寿命受限的问题.然而,由于周围环境中的能量源具有能量低、分布不均匀等特点,导致无源传感器网络中的覆盖问题比传统的无线传感器网络中的覆盖问题更加复杂.为了解决无源传感器网络中的覆盖问题,同时也为了让无源节点更有效地利用环境中的能量,考虑了一种具有多等级通信半径的无源节点,并提出了基于多等级通信半径的无源传感器网络中的覆盖问题.证明了这个问题是NP-Hard问题.提出一种基于贪心策略的近似算法,解决了这个问题,并证明了该算法的近似比.同时,采用模拟实验的方式验证了该算法的性能.根据实验结果,该算法是有效且可靠的.     

气味标记法优化免疫算法的覆盖策略

覆盖问题一直是无线多媒体传感器网络研究的重点领域。为了能够达到对目标区域有效覆盖的同时,减少网络能耗,延长网络寿命的目的,提出了一种气味标记法优化的免疫算法SMOIA（Scent Marking Optimization Immune Algorithm）。该方法利用改进的气味标记算法,在被覆盖区域设置必要的气味标记点,在这些点设置传感器节点能够有效提高对目标区域的覆盖率,减少冗余节点数量;使用免疫算法来避免一般算法容易陷入局部最优的问题。仿真实验表明,该算法能够有效提高网络覆盖率,减少网络中传感器节点数量,延长了网络寿命,并且收敛迅速。     

A novel energy-efficient clustering protocol with area coverage awareness for wireless sensor networks

Coverage is a key metric in evaluating the monitoring capacity and quality of services in wireless sensor networks. The energy consumption of self-contained sensors is also a challenging problem for energy-efficient use while still achieving better coverage performance. Although techniques have been developed to mitigate the problem of area coverage, particularly together with efficient clustering methods, none focuses intensively on the sensor activation stage, which is used to maintain coverage while optimizing energy usage. In this research, we thus propose a cover set to find the minimum set of sensors that completely cover the sensing ranges within an interest area as a criterion for sensor activation. Our main goal is to select an optimal number of active sensors considering residual energy and the cover set and to keep alive the important sensors for the sensing coverage task as long as possible. Additionally, this research proposes an area coverage-aware clustering protocol (ACACP) with energy consumption optimization with respect to the activation sensor, network clustering, and multi-hop communication to improve overall network lifetime while preserving coverage. Throughout the intensive simulation, given a diversity of deployments with scalability concern, the results demonstrate the effectiveness of ACACP when compared with other competitive approaches such as ECDC and DECAR, including state-of-the-art clustering protocols such as LEACH, in terms of coverage ratio and overall network lifetime.     

On the use of limited autonomous mobility for dynamic coverage maintenance in sensor networks

Sensor networks consist of small wireless sensor nodes deployed randomly over an area to monitor the environment or detect intrusion. The coverage provided by sensor networks is very crucial to their effectiveness. Many of the important applications of sensor networks demand autonomous mobility for the sensor nodes. Early failure of sensor nodes can lead to coverage loss that requires coverage maintenance schemes. In this paper, we propose Dynamic Coverage Maintenance (DCM) schemes that exploit the limited mobility of the sensor nodes. The main objective of coverage maintenance is to compensate the loss of coverage with minimum expenditure of energy. Existing autonomous sensor deployment schemes such as the “potential field approach” are not useful for DCM because the nodes initially distribute themselves such that there is no redundancy in coverage. We propose a set of DCM schemes which can be executed on individual sensor nodes having a knowledge of only their local neighborhood topology. The process of moving a node to a new location for maintenance of coverage is termed “migration”. We propose four algorithms to decide which neighbors to migrate, and to what distance, such that the energy expended is minimized and the coverage obtained for a given number of live nodes is maximized. The decision and movement are completely autonomous in the network, and involves movement of one-hop neighbors of a dead sensor node. We also propose an extension to these algorithms, called Cascaded DCM, which extends the migrations to multiple hops. We have developed a graphical simulator Java Sensor Simulator (JSS) to visually inspect the working of the algorithms. We have also compared the performance of the different algorithms in terms of the improvement in coverage, average migration distance of the nodes, and the lifetime of the network. Cascaded DCM was seen to offer the maximum network lifetime and coverage.     

无线传感器网络中能量均衡和覆盖半径自适应调整的分布式目标覆盖算法

为了最大化目标覆盖的生命期,提出一种能量均衡和覆盖半径自适应调整的分布式目标覆盖算法.首先提出本地h 跳的目标覆盖问题的定义,分析目标覆盖的能量模型,发现最小生命期的目标是目标覆盖生命期的瓶颈,引入关键目标的概念;设计了基于覆盖收益和能耗代价的能量效用函数,在能量均衡原则和能效优先原则的基础上设置节点等待时间,并建立了节点的覆盖半径和等待时间自适应调整的机制.实验表明该算法网络生命期延长25%左右.算法复杂度低,效率高,可扩展性好.     

一种能量异构自适应的无线传感网络覆盖控制协议

网络感知覆盖和能量消耗是无线传感器网络的两个核心问题,两者密切相关.网络覆盖决定了无线传感器网络对物理世界的监测能力,反映了网络所能提供的"感知"服务质量,能量消耗则决定了无线传感器网络的生存时间.提出了一种节点能量异构自适应的无线传感网络覆盖控制协议HEAP(a Heterogeneous Energy Adaptive controlcoverage Protocol),HEAP采用基于节点分层成簇的思想,根据节点邻居平均能量与自身剩余能量等参数竞选活动节点.理论分析与模拟实验表明,HEAP协议不但能够提供高质量的网络覆盖率,而且可以有效地适应于节点能量异构的网络应用场景,并且减少活动节点选取过程中的控制消息开销.     

一种基于顺序博弈的UWSNs覆盖控制算法

近年来,人们对海洋资源愈加重视,水下无线传感器网络在海洋数据监测、海洋军事、辅助导航等方面的应用引起了广泛关注。一个良好的水下无线传感器网络覆盖控制,首先能够降低覆盖冗余,优化网络空间资源的配置;其次可以减少节点的能耗、降低网络的成本并延长节点的生命周期,使水下无线传感器网络可以更好地完成目标水域环境感知任务。提出了一种基于顺序博弈的水下无线传感器网络覆盖控制方法,用于优化水下无线传感器网络的覆盖控制,期望能够降低节点的能耗,均衡节点之间的能量,最终实现延长网络的生命周期的目标。仿真实验表明,该算法能够提高网络覆盖率和延长网络生命周期。