无线传感器网络中覆盖盲区发现算法

传感器节点的随机部署不均匀或者能量耗尽,可能导致无线传感器网络(WSNs)出现覆盖盲区。针对WSNs中覆盖盲区的问题,提出一种基于几何图形的分布式覆盖盲区发现算法,从理论上证明算法的有效性。算法的基本思想是以传感器节点和它的2个邻居节点构成三角形,计算三角形的外接圆半径和外接圆圆心,根据几何图形学的相关理论判断节点附近是否存在覆盖盲区。仿真实验结果表明:算法不仅能有效地检测覆盖盲区和边界节点,而且对于降低节点能量消耗也有显著成效。     

无线传感器网络潜在盲区检测算法

随着无线传感器在军事区域、人迹罕至区的监控和安全资源保护等方面的广泛应用,无线传感器网络也给整个监控区域带来了诸如传感器能源、区域覆盖等问题.针对传感器区域覆盖方面,从另一个侧面分析和揭示了由于播撒随机性和个体传感器监控的局限性所导致整个区域无线传感器网络可能存在的潜在盲区的出现,并提出了相应的潜在盲区检测算法和解决方案.通过大量的实验验证了无线传感器网络潜在盲区检验算法的可行性和有效性,并通过相应的解决方案有效弥补了潜在的漏洞.     

可存盲区的井下无线传感器网络节点部署研究

在分析现有无线传感器网络节点部署方案和覆盖模型的基础上,针对完全覆盖存在难度大、成本高、节点存在冗余等缺点,提出了一种可存盲区的井下无线传感器网络覆盖模型和节点部署方案,并给出了该方案在井下的具体应用。可存盲区的井下无线传感器网络节点部署方案可根据监测对象的具体情况调节盲区度,从而实现盲区大小的设置。分析结果表明,对于相同的节点数量,该方案比完全覆盖时的覆盖面积大;对于同等面积的监测区域,该方案比完全覆盖时所需的传感器节点数量少,不仅节约了系统成本,还在一定程度上改善了节点冗余度问题。     

无线视频传感器网络有向感知K覆盖控制算法研究

作为无线视频传感器网络的一个研究热点,有向覆盖控制理论引起了很多研究者的广泛关注,但是有向K覆盖问题还未得到深入研究.由于最大K有向覆盖问题属于NP-complete问题,所以难以在多项式时间内得到求解,因此设计了一种简单的分布式启发式算法,在一跳邻居范围内对传感器节点的感知方向进行协同调度,使得目标集合被有向K覆盖的时间最大.最后通过仿真比较了有向感知K覆盖DS-K-Coverage算法、贪婪算法Greedy-Algorithm、随机覆盖算法Random-Coverage的覆盖性能.     

无线传感器网络中视频传输系统的研究

介绍了一种基于S3C2440硬件平台和嵌八式Linux操作系统的远程视频传输系统的总体设计方案,阐述了系统的总体结构和各部分的实现并给出关键功能的软件买现方法。在系统中的视频处理采用MPEG-4压缩算法。该系统实现了802．11无线局域网的视频传输,与传统的视频监控系统比较,该方案具有体积小、成本低、稳定可靠等优点。     

一种移动无线视频传感器节点的覆盖算法

在现有的无线传感器网络覆盖算法的研究中,缺乏对移动节点路径规划的研究,而针对具有视频传感器节点的网络仍使用普通传感器圆形覆盖区域的测量方法来计算覆盖面积,并不完全符合实际情况.基于这两方面的原因,本文提出了一种适用于无线视频传感器节点的最大覆盖算法,并提出一种对于视频传感器节点覆盖面积的计量方法.该算法能够使节点在保证网络连通性的前提下,达到最大的有效监测范围.此外,本文建立了相应的仿真实验模型,对该算法的有效性和覆盖面积进行了实验与分析.结果表明,本算法的节点监测面积大约为使用随机运动算法的节点监测面积的1.5倍左右,并可以保证网络的连通性.     

面向无线视频传感器网络的低复杂度视频编码算法

针对无线视频传感器网络(Wireless video sensor networks,WVSN)时视频编码算法的具体需求,提出一种基于运动检测的低复杂度视频编码算法.该算法只对当前编码帧中的运动对象进行编码,并且以面向对象的结构输出码流.实验结果表明,与H.264全I帧编码相比,本文提出的算法编码速度提高了约3倍,编码性能提高了约2 dB.与H.264基本档次相比,虽然编码性能略有下降,但是编码速度平均提高了8倍左右.本文提出的算法可以在编码效率和编码速度之间获得很好的折衷,在一定程度上可以满足WVSN的需求.     

无线传感器网络中视频质量评估方法

视频在无线传感器网络传输,由于网络的不稳定,可能使视频质量受到一定的影响。在人类视觉模型的基础上,提出一个改进的无参考质量评估算法,直接通过收到的图像,判断视频质量的好坏。较之当前广泛使用的视频评估算法一媒体延迟指标而言,大大提高在网络丢包时,对于视频质量评估的准确性。评估结果接近人眼观察的效果,并且可以大规模投入使用,具有较强现实意义和商业使用价值。     

UWSNs中基于AUV移动的覆盖盲区修复算法

提出了一种水下无线传感器网络(UWSNs)中基于自主水下航行器(AUV)移动的覆盖算法。首先将要覆盖的区域网格化,然后以适当的策略遍历各个小格,从而实现盲区的覆盖修复。该算法克服了水下环境复杂未知、覆盖场景多样化而难以可靠覆盖的问题,同时使得AUV路径移动消耗最小化。文中还对3D场景和多AUVs协同等情况进行了分析和探讨。仿真实验表明,该算法在覆盖盲区规则、不规则或不连续等场景下均有较好的表现。     

无线传感器网络中基于遗传算法的优化覆盖机制

覆盖作为无线传感器网络应用的一个基本问题．反映了网络监测和实现目标跟踪的质量效果．针对传感器节点的高密度部署情况,研究了工作节点集选取问题．提出两种基于加权遗传算法和基于约束遗传算法的优化覆盖机制．根据生成的适值函数进行遗传算法操作．并计算传感器网络充分覆盖区域所需的近似最优工作节点集．仿真结果表明该算法能快速收敛于最优解．完成工作节点集的优化选取,从而降低网络冗余,延长网络生存时间．     

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。     

有向传感器网络覆盖控制算法

覆盖控制是传感器网络的基本问题之一,基于全向感知模型的覆盖控制的研究已经积累了丰富的成果.近年来,得益于图像/视频、红外、超声波等传感器的引入,有向传感器网络覆盖控制问题得到广泛关注并发展成为研究热点.从有向感知模型及其特点入手,综述了该领域国内外的研究进展,着重分类讨论有向传感器网络覆盖控制的基本理论和算法.最后提出当前亟待解决的问题,并对其未来的发展趋势进行展望.     

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.     

与节点位置无关的无线传感器网络覆盖控制算法

提出一个分布的、与节点位置无关的无线传感器网络覆盖控制算法(a Location Independent Coverage Control Algo-rithm for Wireless Sensor Networks,LICA).LICA采用基于节点分层成簇的思想,节点与邻居交换信息,并通过节点距离与覆盖模型找出覆盖节点.在保证覆盖性能的前提下,关闭覆盖节点的通信设备.仿真实验结果表明,LICA算法不仅可以提供高质量的覆盖性能,而且具有良好的节能性能.特别适合低成本、资源缺乏、工作在恶劣环境中的分布式无线传感器网络.     

基于虚拟力的异构无线传感器网络覆盖优化策略

针对异构无线传感器网络覆盖优化过程中,固定Sink节点的虚拟作用力限制移动节点的位置移动,导致覆盖盲区得不到全局修复的问题,本文结合计算几何理论,提出基于Voronoi多边形形心引力的虚拟力覆盖优化算法（CAVFA）。虚拟力算法能有效指导移动节点的散布过程,形心引力能更好地实现全局的覆盖优化。通过合理设置虚拟力的距离阈值参数和优先级,调整固定节点对移动节点的约束。仿真表明,相比传统VFA算法和CBA算法,本文提出的CAVFA算法能够更有效地提高异构网络的覆盖率,且算法收敛速度更快。     

无线传感器网络中能耗均衡的覆盖控制算法

覆盖控制作为无线传感器网络的一个基本问题,对网络的生存时间、部署策略、通信协议和组网等问题的解决具有重要影响。在传感器节点随机冗余部署方式下,传统的方式 是在保证覆盖要求和通信连通的前提下仅将最少量的节点投入活跃工作状态,从而降低网络能耗。但是,若频繁地激活同一批节点,会造成这些节点由于能耗过快而较早失效效,使整个网络的冗余程度降低。然而,冗余度是传感器网络在单个节点性能有限的情况下提高整个网络的可靠性、容错性、精确性等的基础。为此,本文提出了一个能耗均衡ECB的覆盖问题,指出它是NP完全的,并给出了一个集中式近似算法。该算法根据节点的剩余能量赋于每个节点非负权,再基于Voronoi划分和贪心边方法,在保证覆盖要求的同时选择权和最小的节点激活。仿真实验结果表明,ECB算法求得的活跃节点集小,可以达到有效覆盖,并且可以保持网络的冗余度。     

一种多属性目标监测的无线感知网络覆盖算法

本文研究了一种无线感知网络应用中多属性目标的覆盖问题。这种覆盖问题与单一类型数据的目标不同,其待测区域中的每个目标同时包含多种类型的现场数据。如果布置一个无线感知网络去担任监测任务,其节点需要配置多种不同类型的传感器单元。针对这种需要采集多种类型的数据才能对目标进行监测的无线感知网络的应用,节能而有效的的覆盖目标更是一个突出的问题。本文首先用ILP模型将问题进行了形式化,然后通过设计一种分布式算法求得问题了模拟仿真。仿真结果表明,这种分布式算法比直接求解ILP求出的网络寿命很接近。由于直接求解ILP问题必须依靠中心节点完成,对于节点较多并且电量受限的无线感知网络,这种分布式算法更适合。     

Double Barrier Coverage in Dense Sensor Networks

When a sensor network is deployed to detect objects penetrating a protected region, it is not necessary to have every point in the deployment region covered by a sensor. It is enough if the penetrating objects are detected at some point in their trajectory. If a sensor network guarantees that every penetrating object will be detected by two distinct sensors at the same time somewhere in this area, we say that the network provides double barrier coverage （DBC）. In this paper, we propose a new planar structure of Sparse Delaunay Triangulation （SparseDT）, and prove some elaborate attributes of it. We develop theoretical foundations for double barrier coverage, and propose efficient algorithms with NS2 simulator using which one can activate the necessary sensors to guarantee double barrier coverage while the other sensors go to sleep. The upper and lower bounds of number of active nodes are determined, and we show that high-speed target will be detected efficiently with this configuration.