复杂环境下一种多移动节点的WSN三维覆盖算法

依据现实环境中对于复杂的山丘、沟壑等空间立体目标进行监测的需要,提出一种多移动节点的无线传感器网络三维覆盖算法。通过在三维空间中选取目标监测点,采用基于误警率的节点感知模型感知目标监测点,计算目标监测点的三维联合探测概率进行覆盖空洞分析,找出移动节点最优移动路径,调整移动节点移动位置实现对目标监测点的全覆盖,解决三维环境中恶劣复杂情况下的监测问题。仿真结果表明,该算法可有效探测覆盖空洞,并能够利用移动节点对其进行修复,在满足目标监测节点全覆盖的同时使移动节点的移动距离最优,降低网络能耗。     

三维曲面多移动节点的传感器网络部署算法

目前大多数传感器网络部署研究主要集中在二维平面和三维全空间区域,然而,许多现实世界的应用领域是一个复杂的三维空间曲面,现有的覆盖方法不能取得较好的结果。本文研究三维空间曲面传感器网络部署方法,提出一种三维曲面多移动节点的传感器网络部署算法,采用静态节点和动态节点组成的混合传感器网络,由静态节点估算覆盖空洞的位置和面积,再通过移动节点对覆盖空洞进行依次修复。仿真结果表明,该算法的最终网络覆盖率达到了99%,比3DGA算法提高了6个百分点,比Delaunay算法提高了8.5个百分点,同时降低了网络整体能耗。     

三维传感器网络部署、覆盖和连接问题研究

针对三维传感器网络中节点最优部署问题进行研究.通过分析常用规则多面体（如立方体和截顶八面体等）在三维空间的填充特点,提出了网络节点按规则多面体部署时,单位节点最大有效体积的计算方法;同时利用该方法得到了网络区域保持充分覆盖且邻节点相连接时所需的最少节点数;最后通过仿真比较了不同规则多面体的部署性能,进而给出了在各种rc/rs（rc为通信范围,rs为感测范围）情况下的最优部署模式,提高了网络节点的部署效率.     

半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法

针对三维无线传感器网络区域中节点覆盖的问题,提出一种半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法（3D-CAAR）。该算法利用虚拟力作用实现无线传感器网络的节点均匀部署,同时结合传感器节点的半径可调覆盖机制,判断节点与被覆盖区域中目标点之间的距离。引入能耗阈值,使得节点根据自身情况调节节点感知半径,从而降低无线传感器网络的整体能耗,提高了节点利用率。最后,通过与传统基于人工势场的三维部署算法（APFA3D）、基于与未知目标精确覆盖的三维算法（ECA3D）仿真实验对比,3D-CAAR的事件集覆盖效能明显较高,能有效解决三维无线传感器网络中对目标节点的覆盖问题。     

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...     

基于三维地形修正的无线传感器网络覆盖盲区检测

三维地形下传感器节点经随机部署后,由于地形起伏的特点,会导致覆盖盲区的产生.为了能够有效检测覆盖盲区,本文提出了一种基于三维地形修正的无线传感器网络覆盖盲区检测方法,通过建立单位球感知模型,随机部署传感器节点,对节点进行Delaunay三角剖分.计算出三角形的外接圆,根据边界检测算法求出覆盖盲区边界,并且剔除假边界节点,得出改善后的边界.计算传感器节点的坡度和坡向信息,根据地形修正原理计算出传感器节点的实际探测半径,最终得出覆盖盲区的最小边界.仿真实验结果验证了该检测方法可有效检测三维地形下的覆盖盲区,对于起伏较大的地形也有一定的适应性.     

面向三维的有向异构传感器网络覆盖优化算法

针对面向三维的有向异构传感器网络随机部署节点产生的覆盖重叠区和盲区的问题,提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法面向三维的有向异构传感器网络覆盖优化算法（PSOTDH）。该算法在建立新的三维有向感知模型的基础上,在模型中引入三维重叠质心、三维有效质心和三维边界质心的概念,通过PSO算法对面向三维的有向异构传感器网络进行三维覆盖重叠区域优化和三维边界节点优化处理,使节点的主传感方向发生改变,从而使三维重叠质心、三维有效质心和三维边界质心分布更加均匀,进而达到提高覆盖率的目的。仿真结果表明,该算法经过25次优化以后可以提高网络覆盖率约27.82%。由此可见,该算法能够快速、有效地提高网络的覆盖率。     

与区域划分及虚拟力相关的三维覆盖算法

针对三维空间中无线传感器网络的节点覆盖问题,提出了与区域划分及虚拟力相关的三维覆盖算法,该算法依据节点间虚拟力及划分区域的算法思想,在每个子区域中心引入吸引源,各节点受到吸引源的引力及节点间作用力,并在合力的作用下重新调整节点的部署范围。通过实验仿真,证明了算法能有效提高目标区域覆盖率,降低节点部署能耗。     

基于投影栅格扫描的无线传感器网络三维定位算法

针对现有无线传感器网络(WSN)三维定位算法在精度和复杂度方面的不足,提出了一种改进的三维空间定位算法。利用栅格扫描分别求解邻居锚节点在两个坐标平面的投影交域,得出未知节点在两坐标平面的对应位置,最终实现三维位置估计。仿真结果表明：在100m×100m×100m的空间里,随机投放200个传感器节点,锚节点数为45时,其覆盖率达到了99.1%,相对定位误差仅为0.5533。且平面投影的引入,有效地降低了算法复杂度。     

基于垂直采样的水下三维传感网覆盖算法

针对水下环境的三维传感器网络节点随机部署时存在覆盖率低的问题,设计一种基于垂直采样的水下三维传感网络覆盖算法,用于提高水下三维传感器网络覆盖率和连通性.垂直采样算法首先对三维监测区域进行垂直平面采样,然后再对该平面进行直线采样,把三维空间的覆盖问题转化为多平面内的直线覆盖优化问题,达到对整个三维网络覆盖优化的目的.仿真结果表明,在100 m×100 m×100 m的三维监测水域,垂直采样算法比三维随机部署策略可提高约4%~28%的覆盖率,在节点数为40时对覆盖率的提升程度最大.     

基于均匀分簇的正三角模型节点轮换路由算法

针对节点随机分布的无线传感器网络能耗问题,提出一种在均匀分簇后采用正三角模型对簇内节点进行调度的低能耗路由算法。该算法首先计算网络内节点总能耗最小时的分簇数目,再由Sink节点选择相应数目的剩余能量最大、地理位置最优的节点为簇首,完成均匀分簇。簇内节点采用正三角模型和节点覆盖概率进行工作节点的选择。仿真结果表明,该路由算法可以均衡节点能耗,延长网络工作轮数,降低网络延迟,并体现出了更优的网络鲁棒性。     

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。     

基于极坐标的无线传感器网络覆盖盲区发现算法

覆盖问题是当前无线传感器网络研究的热点问题之一,即在一个特定区域内,以传感器位置为中心形成的探测区域能否覆盖所要检测的区域。针对上述问题,提出了基于极坐标的分布式无线传感器网络覆盖盲区发现算法,该算法运用极坐标来表示节点之间的关系,通过几何算法来检测无线传感网络中是否存在覆盖盲区。仿真实验结果表明:该算法能有效检测到覆盖盲区和所有边界节点,而且检测效率也有一定提高。     

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。     

移动传感器k栅栏覆盖研究

在随机部署的无线静态传感器网络中,为保证监控区域的栅栏覆盖而需要大量的节点,从而导致节点之间覆盖区域相互重叠,产生覆盖冗余。通过利用移动传感器节点重部署的能力,可以使用少量的节点保证监控区域的栅栏覆盖。针对1栅栏覆盖问题,提出了基于集中式再部署算法CBarrier的改进算法MCBarrier。通过将监控区域划分为若干片段区域,分别进行栅栏覆盖,并设计基于分治算法的k栅栏覆盖构建算法kMCBarrier。实验表明:MCBarrier算法与kMCBarrier算法能量高效的实现栅栏覆盖,且kMCBarrie算法具有良好的扩展性。     

A grid-based coverage approach for target tracking in hybrid sensor networks

Most existing work on the coverage problem of wireless sensor networks focuses on improving the coverage of the whole sensing field. In target tracking, the interested coverage area is the emerging region of a motorized target, not the whole sensing field. As the motorized target moves, the emerging region is also dynamically changed. In this paper, we propose a grid-based and distributed approach for providing large coverage for a motorized target in a hybrid sensor network. The large coverage is achieved by moving mobile sensor nodes in the network. To minimize total movement cost, the proposed approach needs to solve the following problems: the minimum number of mobile sensor nodes used for healing coverage holes and the best matching between mobile sensor nodes and coverage holes. In the proposed approach, the above two problems are first transformed into the modified circle covering and minimum cost flow problems, respectively. Then, two polynomial-time algorithms are presented to efficiently solve these two modified graph problems, respectively. Finally, we perform simulation experiments to show the effectiveness of proposed approach in providing the coverage for a motorized target in a hybrid sensor network.     

有向感知网络中分簇目标覆盖算法

利用最少数量的感知节点来覆盖最大数目的目标位置(MCMS)一直是有向感知网络中的重要问题.为了保证覆盖和对相关事件的及时汇报,针对该问题提出一种基于分簇的目标位置覆盖算法(TCCA).通过所有节点自组织进行分簇并且在各个簇内为成员节点分配相应的感知扇区,TCCA算法能够在保证网络生命周期的前提下有效解决该问题.与其他已有算法相比,仿真结果很好地验证了所提出TCCA算法的有效性.     

无位置信息的无线传感器网络漏洞发现算法*

无线传感器网络广泛应用的前提是能够检监测目标区域特定事件的发生。而节点能量受限、难补给的特点导致监测性能难以保证,造成监测盲区出现。针对无线传感器网络节点的地理位置信息未知的情况进行了研究,提出覆盖漏洞发现算法CHDA (Coverage Holes Discovery Algorithm),在以节点为极点建立的极坐标中计算出相邻节点的相对位置信息和该节点被其邻居节点覆盖的边缘弧的信息,并且根据节点的单纯覆盖弧序列的定义计算出节点被其邻居节点覆盖的单纯覆盖弧序列,从而得到网络中的覆盖漏洞。覆盖漏洞的发现克服的地理位置信息未知的限制,为漏洞的修补提供了必要的前提条件进而保证传感器网络的覆盖率。