基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化

为了解决粒子群算法的无线传感器网络覆盖方法存在的容易出现局部收敛的问题,提出基于改进粒子群的无线传感器网络覆盖优化方法。分析基本粒子群算法进行无线传感器网络覆盖优化的过程,找出其存在的局部收敛问题,通过采用拟万有引力和库仑力两种拟物方案,在粒子速度进化过程中融入拟物力,对基本粒子群算法的速度修正过程实施优化,避免粒子群算法出现局部收敛问题,降低重复覆盖率,完成无线传感器网络覆盖优化。实验结果表明,改进粒子群算法具有更快的收敛效率,对无线传感网络的覆盖优化效果更好。     

多蜜源蜂群算法在无线传感器网络覆盖的优化

基于人工蜂群算法以及无线传感器网络相关技术,提出了一种基于互动策略的多蜜源蜂群算法。该算法采用灵敏度与信息素结合的选择策略代替轮盘赌选择方式以实现跟随蜂的开采过程并引入互动策略实现跟随蜂的邻域搜索。此外,在每次迭代结束时,根据OBL策略产生新蜜源以更新最差蜜源。仿真结果表明,该算法能够使检测区域内传感器节点的分布更加均匀,且通过较少次数的迭代,实现更优的网络覆盖率,这对于延长整个无线传感器网络的生命周期,降低网络的能耗,有着重要的影响。     

异构传感器网络覆盖势力剖分算法

对于普遍存在的异构传感器网络,目前尚缺乏有力的方法解决其覆盖势力的剖分问题。对此,该文提出一种本地化的覆盖势力剖分算法CFA(Coverage Force Algorithm)。该算法根据节点感应能力的差异,构建基于感应异构性的通用Voronoi图,能有效对网络中异构节点的覆盖势力范围进行剖分。实验证明,CFA算法解决了异构网络覆盖性能分析问题,和传统的Voronoi图方法相比,具有广普性和本地化的特点。     

基于粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化

传统无线传感器网络覆盖优化方法所选算法的结构不合理,使其覆盖能力、迭代能力和有效性无法维系网络基本功能,为此提出粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化方法。通过构建无线传感器网络认知模型,将网络覆盖优化工作转化成求取目标物体最大覆盖几率问题,使用粒子群算法对模型进行编码,利用模型适应度函数给出的约束值对网络节点位置进行更新,实现对无线传感器网络覆盖率的优化。通过分析仿真实验结论可知,与传统方法相比,该方法具有更强的覆盖能力、迭代能力和有效性。     

基于抽样估计的能量异构无线传感器网络分簇算法

提出一种基于抽样估计的能量异构无线传感器网络分簇算法.采取对网络中节点抽样的办法估计出网络中的平均剩余能量,节点根据剩余能量与网络平均能量的比例来进行簇首竞争,使簇首选择更加合理.仿真实验表明:该算法可以更好地实现负载均衡,延长的网络生存时间.     

无线传感器网络覆盖优化控制技术分析

覆盖控制问题是无线传感器组网的一个基本问题，本文对传感节点的组成、定位方法，网络的拓扑结构等进行了简要的介绍。分析了无线传感器网络覆盖问题的背景，并针对覆盖冗余检测的主要方法和数学模型，讨论了无线传感器网络能量高效覆盖优化与网络连通性的关系。重点阐述了覆盖控制的技术手段，最后对无线传感器网络的覆盖控制关键技术进行了展望。     

通信工程无线传感器网络覆盖模型的研究

覆盖控制属于通信工程无线传感器网络中的基本内容,它真实的反映了网络能够给人们带来的服务,实现了无线传感器网络空间资源的优化分配.本文从无线传感器网络覆盖的现状着手进行论述,分析了无线传感器网络覆盖控制中的问题和无线传感器网络覆盖控制的模型,进而指出了无线传感器网络覆盖控制的发展前景,希望对推动无线传感器网络的应用有所帮助.     

异构无线传感器网络中簇首的优化部署策略

分簇对用于环境监测的无线传感器网络具有较好的适应性和节能性,由高能力节点担任簇首可以更好地实现节能并改善网络性能.在大规模网络中,高能力簇首部署问题是一类NP-hard问题.同时考虑了影响网络性能的簇半径和簇首的容量限制,把簇首的优化部署问题形式化为一个整数规划问题.针对该问题,提出了启发式的基于K-平均和模拟退火混合算法的KMSA算法,对簇首节点进行有策略的部署.仿真结果表明,在不同的网络规模和簇个数情况下,KMSA可以改善网络性能.     

一种新的异构无线传感网覆盖优化算法

针对异构传感器节点在网络初期部署中产生大量覆盖面积冗余的问题,结合相关几何图形知识,以提高网络覆盖率、改善节点分布均匀度为优化目标,提出一种基于节点定向移动来减少节点两两之间覆盖冗余面积的网络覆盖优化算法。算法预先设立判定门限,通过判定两两节点之间覆盖冗余面积与设定门限的大小关系,对节点实施有向性偏移,逐一减少节点之间的覆盖冗余面积。理论分析与实验仿真证明,该算法能够有效提高异构传感器网络部署中的覆盖率,优化节点分布均匀度将近8.7,尤其在大型传感器网络的节点部署中具有极强实用性。     

面向异构无线传感器网络的节点调度算法

针对传感器网络中的节点冗余问题,提出了一种冗余判别方法来关闭冗余节点,以达到延长网络生命周期的目的.首先按邻居节点的不同位置对节点进行分类,研究了每组邻居节点的网络覆盖率与工作节点数k之间的约束关系,在此基础上,按不同的冗余法则对节点进行判断,关闭冗余节点.理论分析和实验结果表明,提出的算法能关闭网络中的冗余节点从而有效地延长网络的生存时间.     

基于压缩感知的WSNs长生命周期数据收集方法

该文针对基于事件驱动的无线传感器网络(WSNs)数据收集查询的长期应用需求,基于压缩感知理论将混合压缩感知的数据收集技术与数据收集树的构建过程相结合,设计出一种长生命周期数据收集方法。该方法在数据收集查询到达时,构造一棵数据收集树。建树过程中,利用混合压缩感知思想,在分析转发节点和融合节点能耗的基础上,以收集查询后节点最小剩余能量最大化为目标,构造最大数据收集树集合。仿真实验表明,该方法能够充分利用节点能量资源,显著提高网络能量效率,达到延长网络生命周期的目标。     

基于能量因素的无线传感器网络关键节点判定算法

无线传感器网络中关键节点的判定对网络抗毁性研究具有重要作用。考虑到节点能量受限,该文综合节点剩余生命期和节点移除导致的网络能耗值增加,提出一种将能量因素作为衡量节点重要程度的关键节点判定算法(CNDBE),解决了能量受限的无线传感器网络关键节点判定问题。实验结果表明,在对基于CNDBE,最短路径树算法(SPT)和能量感知的关键节点生成树算法(ENCAST)判定得到的关键节点进行保护时,CNDBE具有更强的网络抗毁性和更长的网络生命期。     

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。     

无线传感器网络中基于有限反馈的协同MIMO策略

该文针对无线传感器网络中能量有限问题,提出了一种基于有限反馈的协同MIMO策略。该策略基于梯度算法,用1bit反馈来自动地调整簇头节点和协同簇头节点的发射功率。对无线传感器网络中基于有限反馈的Alamouti码的协同MISO系统的误码率进行了理论分析,推导了基于有限反馈Alamouti码的协同MISO策略能耗的契尔诺夫上限表达式。理论分析和仿真结果都表明,该文提出的协同MISO策略与基于标准Alamouti码的协同策略相比,无线传感器网络的总能耗更低,能效更高,且当簇头节点和协同簇头节点一直选择较好信道对应的节点来发送信息时,即最优策略,无线传感器网络的总能耗更低。     

一种分布式的1-栅栏覆盖构建算法

在构建栅栏覆盖的过程中,需要考虑网络构建成本和生存时间这两个核心问题。对于前者主要考虑节点数和信息传输量,而对于后者则应避免网络因个别节点的死亡而陷入瘫痪。该文针对上述两个问题,提出一种基于1-栅栏覆盖的分布式栅栏覆盖算法(Distributed Barrier Coverage Algorithm, DBCA),算法通过聚类分簇和簇内路径选择这两个过程来实现覆盖。理论分析和仿真结果表明,该文所提出的算法能够有效减少网络部署的节点数以及传输的信息量。在部署节点达到700时,该算法比最优节点选择算法(Optimal Node Selection Algorithm, ONSA)和本地栅栏覆盖协议(Localized Barrier Coverage Protocol, LBCP)算法传输的信息量分别减少25%和41.6%,生存时间分别多44%和30%。     

无线传感器网络路径覆盖问题研究

目标跟踪是无线传感器网络的重要应用之一。在目标跟踪过程中,用户通常更关心目标移动路径的覆盖情况,而不是整个网络部署区域的覆盖情况。学术界对路径1覆盖的问题做了详细的研究,但是并没有给出路径k(k1)覆盖的分析。针对这一问题,该文首先将节点随机布设的2维传感器网络中目标移动路径的覆盖问题转化为1维线段覆盖问题,并通过理论分析给出任意直线路径满足k(k1)覆盖的概率下限。实验表明,在k较小时,该下限可以较好的逼近仿真结果。     

一种改进的虚拟力重定位覆盖增强算法

在移动无线传感网络(MWSN)的部署问题中最关键的是如何提供最大的区域覆盖范围。针对现有的覆盖控制算法存在覆盖率不理想、部署效率低、能耗过高的问题,该文提出了一种高效部署策略。第1阶段利用Voronoi图获得整个网络的覆盖孔,检测Voronoi多边形内的未覆盖区域,并提供虚拟力驱动传感器移动,同时采用动态调整策略改变移动步长,从而减少能量损耗;第2阶段提出一种检测机制,利用Delaunay三角网检测传感器之间的局部覆盖孔并进行修复。仿真结果表明,该算法在提高网络覆盖率的同时加快了收敛速度,为部署移动无线传感网络提供了新的解决思路。     

An energy-efficient optimization deployment scheme for wireless sensor networks

Most of the current deployment schemes for Wireless Sensor Networks (WSNs) do not take the network coverage and connectivity features into account, as well as the energy consumption. This paper introduces topology control into the optimization deployment scheme, establishes the mathematical model with the minimum sum of the sensing radius of each sensors, and uses the genetic algorithm to solve the model to get the optimal coverage solution. In the optimal coverage deployment, the communication and channel allocation are further studied. Then the energy consumption model of the coverage scheme is built to analyze the performance of the scheme. Finally, the scheme is simulated through the network simulator NS-2. The results show the scheme can not only save 36% energy averagely, but also achieve 99.8% coverage rate under the condition of 45 sensors being deployed after 80 iterations. Besides, the scheme can reduce the five times interference among channels.     

无线传感器网络链路层组确认机制的研究与实现

实验测量发现WSNs的底层通信链路存在着丢失、非对称等特性;该文针对传统链路层可靠机制运用于无线传感器网络中存在着路径效率低,能量开销大的缺点,提出了一种面向效率的链路层组确认机制,并就路径效率、缓存需求、时间开销等指标进行了理论分析;最后,与传统链路层可靠传输机制在MicaZ平台上分别加以实现.测试结果表明该文提出的组确认机制的路径效率高、缓存需求固定,特别适合于高可靠,低实时要求的一类应用.