基于概率模型的无线传感器网络优化覆盖算法

为了更好地解决无线传感器网络在覆盖过程中出现大量冗余信息及节点能量消耗不均衡等现象,提出了一种节点能量均衡的最优覆盖算法。该算法利用监测区域内传感器节点与目标节点的从属关系建立网络模型,给出传感器节点与目标节点之间的从属关系;通过从属关系和概率理论,求解传感器节点对目标节点的覆盖期望值,然后计算出覆盖监测区域所需最少传感器节点数量。实验结果表明,该算法不仅可以使用最少传感器节点完成对监测区域的有效覆盖,而且抵制了冗余信息数据的产生,提高了网络生存周期。     

无线传感器网络中的分布式Voronoi覆盖控制算法

以覆盖部分目标区域的传感器网络为研究背景,在通信半径不小于2倍传感半径的条件下,提出了一种维持网络原有覆盖范围、连通性的分布式Voronoi覆盖控制算法.首先,提出了一种基于局部Voronoi区域的冗余识别规则,其计算复杂度与节点密度无关;然后,提出了一种能量优先的Voronoi调度规则,通信相邻、局部Voronoi不相邻的节点可以同步执行冗余识别,提高分布式调度的收敛性.仿真实验表明,所提算法求解活跃节点的数量、平均覆盖度与集中式算法接近,优于一般的分布式算法,而在活跃节点的平均能量、算法性能等方面更加具有优势.     

基于智能化小区的无线传感器网络覆盖控制算法

无线智能小区中网络节点的有效能量覆盖控制是搭建智能化无线网络平台的核心问题。依托当前小区网络技术实际应用需求,对不同覆盖形式的典型算法进行分类描述。提出一种节点覆盖重叠最大有效覆盖率(OMEC)的控制覆盖算法,有效解决节点冗余、真空覆盖等问题。通过仿真实验模拟对比多种算法,结果表明该算法在提高网络覆盖质量以及延长网络服役周期等方面均有较明显的优势。     

无线传感器网络的WPCS覆盖策略

延长无线传感器网络生存时间的有效方法是让冗余节点进入休眠状态。而现有研究多是基于传感器感知模型为圆形的假设前提。该文集中讨论传感器感知模型非圆时,覆盖与连通性之间的联系,并提出适用性更广的WPCS(Well-Proportioned Coverage Strategy)覆盖策略。WPCS覆盖策略以最小化重叠面积为准则,其目的是最大化网络生存时间。仿真实验表明,WPCS性能优于CCP(Coverage Configuration Protocol),且具有一般性,并能很好地减少工作传感器数目,延长网络寿命。     

无线传感器网络中基于遗传算法的覆盖优化

覆盖控制是廷长无线传感器网络生存期一个有效的方法之一.其方法通过覆盖控制将无线传感网络节点划分成若干不相交最小覆盖连通集(CCS),然后顺序调度不同节点集.然而寻找最小覆盖连通集覆盖为NP问题,文中建立覆盖连通集优化模型,提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)目标覆盖的优化算法,并详细阐述算法实施.仿真结果显示,对于指定目标,该GA优化算法能获得比GIECC算法更好的性能.     

无线传感器网络的功率控制算法

无线传感器网络的功率控制对网络性能有很大影响。功率控制是从控制通信链路的角度来控制网络拓扑的一种途径，目前，功率控制算法的研究主要分为集中式和分布式两种。文章首先简要介绍了无线传感器网络中功率控制研究的意义，然后具体介绍了无线传感器网络一些代表性的功率控制算法，最后探讨了存在的问题和今后的发展方向。     

无线传感器网络部署及其覆盖问题研究

无线传感器网络是近几年发展起来的一种新兴技术,在条件恶劣和无人坚守的环境监测和事件跟踪中显示了很大的应用价值。节点部署是无线传感器网络工作的基础,对网络的运行情况和寿命有很大的影响。部署问题涉及覆盖、连接和节约能量消耗3个方面。该文重点讨论了网络部署中的覆盖问题,综述了现有的研究成果,总结了今后的热点研究方向,为以后的研究奠定了基础。     

无线多媒体传感器网络部署控制算法

已有的无线多媒体传感器网络（WMSNs）研究针对传感器放置在目标区域内的情况进行,且没有考虑节点通过云台的转动获得的整个可能感知区域对覆盖率的影响。本文首先针对节点放置点高于目标区域的应用进行研究,综合考虑节点感知区域和可能感知区域,建立了延时和无延时感知模型,并针对不同的感知模型提出了传感器网络部署控制算法（IVPDCA）,算法中改进了虚拟势场算法,定义了节点质量的概念来表示节点间覆盖重叠的大小,建立受力模型,使得节点在合力作用下进行重新部署,同时关闭冗余节点,既延长了网络寿命,又提高了区域覆盖率。仿真结果验证了算法的有效性。     

无线传感器网络中覆盖问题的研究

简要介绍了无线传感器网络体系结构、特点和应用领域.针对无线传感器网络节点覆盖问题进行了研究,提出了基于最短路径的覆盖算法,并给出了仿真结果.     

无线传感器网络分布式概率覆盖保持协议

覆盖配置能有效缓解无线传感器网络中节点能量受限的问题,但现有的研究多是基于物理覆盖,这与实际的信号传播特点不符.针对这一问题,提出了分布式传感器网络概率覆盖保持协议(DPCCP),该协议基于概率探测模型,利用Voronoi划分在节点本地执行概率覆盖判断算法.仿真实验中,将DPCCP嵌入LEACH路由协议,形成LEACHE协议,验证算法效率.仿真结果表明,DPCCP在保持网络覆盖度的同时,可关闭大量冗余节点,有效地延长了网络寿命.     

A Learning Automata Based Area Coverage Algorithm for Wireless Sensor Networks

One way to reduce energy consumption in wireless sensor networks is to reduce the number of active nodes in the network. When sensors are redundantly deployed, a subset of sensors should be selected to actively monitor the field （referred to as a ＂cover＂）, whereas the rest of the sensors should be put to sleep to conserve their batteries. In this paper, a learning automata based algorithm for energy-efficient monitoring in wireless sensor networks （EEMLA） is proposed. Each node in EEMLA algorithm is equipped with a learning automaton which decides for the node to be active or not at any time during the operation of the network. Using feedback received from neighboring nodes, each node gradually learns its proper state during the operation of the network. Experimental results have shown that the proposed monitoring algorithm in comparison to other existing methods such as Tian and LUC can better prolong the network lifetime.     

能量感知的无线传感器网络覆盖控制协议

提出了一种与节点位置无关的、能量感知的无线传感器网络覆盖控制协议EACCP(an Energy-Aware Coverage Control Protocol for wireless sensor networks),EACCP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EACCP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.     

基于准格型策略的无线传感网协作覆盖算法

该文提出了一种基于准格型策略的无线传感网协作覆盖QGCC(Quasi-Grid based Cooperative Coverage)算法,通过在随机分布节点中构造准格型结构并结合协作感测模型,减少活动节点数量,延长覆盖周期。QGCC设计了低复杂度的分布式虚拟网格确定方法及能量高效的节点调度策略,定义了不规则度指标以分析网络的不规则程度对覆盖性能的影响。仿真实验表明,相比于参照算法,QGCC能够较大程度地减少活动节点的数量,大幅延长网络的覆盖周期;此外,该算法的覆盖周期和节点密度具有近似线性的关系,且比参考算法具有更大的斜率,说明其对冗余节点具有更高的利用效率。     

传感器网络中基于数据融合的栅栏覆盖控制研究

该文采用概率性感知模型,并利用数据融合技术构造虚拟节点来增加节点覆盖区域。在此基础上,提出一种栅栏覆盖控制算法。算法借助分治法构造栅栏,以减少节点间通信开销;并调度传感器使冗余节点睡眠,达到减少能耗和延长网络寿命的目的。分析和实验结果表明,针对所提问题设计的模型和算法可有效增加节点覆盖范围及节点间最大间隔距离,且在栅栏数、网络寿命等性能上均优于基于节点监测数据未融合的栅栏覆盖控制算法。     

基于BWAS的无线传感器网络静态分簇路由算法

为提高路径搜索效率,避免动态分簇较多的能量消耗,提出了基于最优-最差蚂蚁系统(BWAS)的无线传感器网络静态分簇路由算法.BWAS是对蚁群算法的改进,在路径搜寻过程中评价出最优最差蚂蚁,引入奖惩机制,加快了路径搜索速度.通过无线传感器网络静态分簇、簇内动态选举簇头,在簇头节点间运用BWAS算法搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,能减少路径寻优能量消耗,实现均衡能量管理,延长网络寿命,且具有较强的鲁棒性.通过与基于BWAS的动态分簇和基于蚁群算法的动态分簇路由的仿真实验相比较,证实了本算法的有效性.     

一种无线传感器网络中DV-Hop定位的改进算法

针对DV-Hop算法中存在的误差问题,提出了一种基于平均每跳距离的改进方案.该算法利用误差修正值δ对估算的平均每跳距离值进行修正,以便减少估算的平均每跳距离与实际平均每跳距离之间的偏差.实验结果表明,改进算法有效的降低了节点的平均定位误差,提高了节点的定位精度,并且不需要增加额外的硬件.     

基于改进PSO的WMSNs覆盖增强算法

对无线多媒体传感器网络(WMSNs)的覆盖增强问题进行了研究.在WMSNs网络中,视频、图像节点的视角范围有限,只能监控周围的部分区域.由于节点数量众多、部署方式受限等原因,网络中往往存在大量的监测重叠与监控盲区,需要对各节点的感知方向进行优化,以提高网络的监控质量.文中基于有向感知模型,提出了一种覆盖增强算法MCE.MCE对各节点的感知方向进行调整,并使用了改进的PSO算法来计算求解.仿真实验表明,MCE算法能够有效地提高网络的覆盖率.     

无线传感器网络的建模分析

无线传感器网络由大量具有传感、计算和通讯能力的节点组成。针对不同的应用目的、工作环境和要求,提出了进行传感器网络建模需要考虑的几个要素。通过对网络基本要素的描述,能够很方便地对传感器网络进行建模。利用这些要素的特征对网络性能进行深入细致地分析以便选择或设计合适的路由协议和数据融合的方法。研究的重点是网络路由协议及其数据融合技术,也适用于其他协议的设计和建模。     

一种基于多目标遗传优化的无线多媒体传感器网络节能覆盖方法

提出一种基于多目标遗传优化的节能覆盖方法.以节点不同开启顺序建立个体基因组,采用双交叉保留优秀个体,在保证覆盖度的同时,开启尽可能少的节点.本方法延长了网络生命期,均衡了网络中各节点能耗,同D-Greedy及DCS-dist等方法相比,也表现出了较好的性能.     

无线传感器网络的覆盖优化机制研究

如何实现最优覆盖是无线传感器组网的一个基本问题.文章分析了传感器覆盖问题的背景,给出了节点调度方案的主要方法和技术原理,探讨了基于网络能量高效的覆盖优化与网络连通性之间的关系,重点阐述了实现区域覆盖和点覆盖的机制.对于覆盖薄弱地区,文章提出了采用分簇方式将覆盖地区划分成许多子区域或簇,用动态移动修复机制提供细粒度的网络监测与覆盖控制.文章认为调度传感器节点在休眠和活动模式之间进行切换,是一种重要节能方法;对于资源受限且拓扑动态变化的无线传感器网络,宜采用分布式和局部化的覆盖控制协议和算法.