一种基于虚拟力的移动传感器网络再部署算法

针对移动传感器网络中,数据的大规模定向传输的实际特性,提出一种基于虚拟力的移动传感器网络节点精确部署算法（VFPDA）。通过引入“中继节点簇”的概念,在源节点到目的节点之间生成多条虚拟“引力线”,这些引力线相互衔接从而构成一条虚拟的通路,然后吸引周围的移动节点向其靠拢,在“引力线”所产生的引力以及节点之间的斥力等作用力的共同作用下,构建一条从源节点到目的节点的通路。实验仿真验证了该算法的有效性。     

WSNs中基于Voronoi图的分布式覆盖协议

研究网络随机部署情况下的覆盖问题,提出基于Voronoi图的分布式覆盖协议。采用分布式节点冗余判断算法来判断传感器节点自身的冗余性,据此对节点进行相应的职能调度。当网络中节点的通信半径大于或等于其感应半径的2倍时,该协议能达到网络完全覆盖及连通的要求。通过该协议的推广,满足了覆盖度动态变化的要求,保证网络的k-度覆盖。     

基于虚拟力算法的WMSNs覆盖研究

为了提高无线多媒体传感器网络（WMSNs）区域覆盖率,在传感器节点随机部署后,通过调节传感器节点的感知方向,使节点从感知重叠区域向覆盖盲区转动,提高网络覆盖率。针对现有算法中存在覆盖效率和覆盖率不能统一的问题,提出一种改进的虚拟力覆盖算法（VFARCR）,该算法利用传感器节点感知扇形区域质心点间的斥力调节感知方向,且通过传感器节点间的覆盖冗余度的决定方向调整的大小,虚拟力和覆盖冗余度共同控制传感器的转动。仿真实验表明：该算法提高了覆盖效率和覆盖效果,提高了虚拟力覆盖算法的性能。     

一种结合粒子群和虚拟力的动态节点部署策略

无线传感器节点部署是无线传感器网络研究的关键问题,面对工作在复杂环境下的众多传感器节点,模拟了一个由随机部署的固定节点和移动节点构成的无线传感器网络环境。为了优化节点的布局,将粒子群算法与虚拟力相结合,提出了一种虚拟力扰动指数权值递减型粒子群算法,该策略通过改进粒子群算法加快了粒子进入局部搜索的速度,并异构了节点间虚拟力来影响粒子群算法中粒子的进化过程,提高算法收敛速度。仿真结果表明,和传统的粒子群算法相比,提出的算法可以得到更高的覆盖率,且收敛速度更快。     

WSN中基于虚拟力的移动覆盖算法

以往移动覆盖算法的主流思想通常为：根据特定算法移动部署好传感节点后,转为静态无线传感器网络进行工作,即网络只在节点部署阶段处于移动状态。针对稀疏无线传感器网络按此思想覆盖率极低,并且通常网络也只需对目标区域实现动态覆盖的问题,提出了基于虚拟力的移动覆盖算法。算法采用虚拟力思想部署节点,划分出节点工作区,并依据等周定理规划出移动轨道,以最小化节点移动距离,并减少重叠覆盖面积,降低感知能耗。仿真实验结果表明,该算法实现了对目标区域的高覆盖率,并有效提高了网络的能量利用率,具有较强实用性。     

基于虚拟力的自组织覆盖算法

针对随机部署的无线传感器节点,提出一种基于虚拟力的自组织覆盖算法。将排斥力、引力、边界约束力这3种虚拟力作用于网络中的每个节点,使聚集在一起的节点分散开,引入节点间距离的阈值、边界节点与边界距离的阈值实现对感兴趣区域的最大覆盖。实验结果表明,该算法在保证连通性的基础上有效扩大了覆盖区域,具有较强实用性。     

基于虚拟力的无线传感器网络地理位置路由算法*

通过引入虚拟力导向的节点移动方式改进了GAF路由算法,提出了一种新的基于虚拟力的无线传感器网络地理位置路由算法。算法通过计算节点之间以及节点与边界之间的虚拟力,引导移动节点移动到新位置;同时,利用计算得到的节点移动前后的位置信息改进了节点休眠机制,能够在节点移动后适时地唤醒其他节点。仿真实验结果表明,该算法能有效提高网络覆盖率、平衡节点能量消耗,并显著延长网络生命时间。     

一种基于虚拟力的智能目标穿越WSNs区域算法

提出一种基于虚拟力的智能目标穿越无线传感器随机布置区域的算法,算法将区域中的每只传感器看做一个场源,目标行进中受到场源产生的2个虚拟力,在虚拟力的作用下,目标能改变前进方向智能地朝终点行进.通过仿真实验看出:该算法具有可行性和高效性.     

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Voronoi图的无线传感器网络栅栏覆盖算法设计

针对无线传感器网络中栅栏构建的问题,提出了一种基于监测区域Voronoi图划分的无线节点栅栏构建算法。仿真结果显示,网络中无线节点部署地越多,栅栏形成的可能性和组建栅栏的节点平均数量也会随之增加。该算法能够在无线传感器网络节点覆盖密度较低且不均,已经形成了少量栅栏空洞的情况下快速实现监测区域的栅栏覆盖,但空洞修复还需要进一步研究。     

无线传感器网络中基于虚拟力的分布式节点定位

节点定位是无线传感器网络应用中需要解决的一个基本问题。传统算法大都基于集中式方法估计节点位置,从而导致较大开销。因此,结合最小二乘法进行初步估计定位,并在此基础上,给出了基于虚拟力的传感器节点定位模型,提出了基于虚拟力的分布式定位算法,该算法通过邻居节点间信息的分布式交互,能够有效节省定位开销。进一步,在定位过程中引入未知节点升级机制,以提高收敛速度。一系列仿真实验表明,该算法能够通过分布式迭代定位,快速实现全网节点的精确定位。     

基于Voronoi覆盖的邻居信息的重建研究

对于随机部署的大规模无线传感器网络,在保证目标区域完全覆盖的情况下,可以使部分冗余节点进入休眠状态,进而降低能耗.首先介绍了一种分布式的基于2-Voronoi图的冗余节点判别方法,并根据冗余依赖图使部分节点进入休眠状态.然后着重对网络正常工作后出现新增节点和部分节点失效的两种情况分别提出了两个相应的算法,以此来完成因新增节点或部分节点失效而受影响的节点的Voronoi邻居信息重建工作,并对这两个算法的有效性就行了分析.     

无线传感器网络的多目标覆盖控制策略

针对无线传感器网络中能耗、能耗均衡和覆盖率互相矛盾的问题,提出了一种多目标优化覆盖控制策略.在构建网络模型的基础上,以覆盖率、能耗和网络能耗均衡为优化目标,设计针对自由搜索算法的适应值函数和编码方案.仿真结果表明,该覆盖控制策略在保证高覆盖率的同时,能有效地降低能耗和保持网络能量均衡.     

无线传感器网络中基于Voronoi覆盖及Delaunay三角剖分图的最小刚性拓扑控制算法

为同时满足覆盖与节能应用需求,本文提出了无线传感器网络中一种最小刚性拓扑控制算法MRTc（Minimal rigid topology control algorithm based on Voronoi coverage and Delaunay triangulation）.该算法基于Voronoi覆盖机制,准确控制节点工作状态,实现活动节点对目标区域的完全覆盖.在此基础上,MRTc利用Delaunay三角剖分图的特点,构建出适用于无线传感器网络的最小刚性拓扑结构.该结构有效约束了网络平均节点度,且同时具有容错性、覆盖性和稀疏性.此外,MRTc引入节点功率控制策略,在维持网络完全覆盖的基础上最小化节点能耗.仿真结果进一步验证了本文提出的MRTc算法的有效性.     

无线传感器网络覆盖控制问题

无线传感器网络具有广泛的应用背景,目前已经发展成为一个重要的计算平台。但是,由于无线传感器网络自身的特点,使其也面临许多问题,如何有效地进行覆盖控制,在保证网络覆盖质量的前提下,减少能量消耗,延长网络寿命是其中最重要的问题之一。本文主要讨论无线传感器网络的覆盖控制的问题。     

基于虚拟力的异构节点网络覆盖增强算法

节点覆盖是无线传感器网络关键技术之一。该文提出一种基于虚拟力的异构节点网络覆盖增强算法,该算法由计算几何和改进的虚拟力算法组成。研究如何在理想状态下使分布达到覆盖度最大化,同时采用虚拟势场方法使节点作扩散运动,以消除网络感知重叠区。仿真实验结果表明,网络覆盖度提高约20％。     

基于Voronoi图的无线传感器网络K覆盖算法

针对无线传感器网络(WSN)在随机高密度部署节点情况下的多重覆盖问题,提出一个基于Voronoi图的K覆盖算法。该算法利用邻居节点信息计算Voronoi覆盖邻居节点集,构建有向Voronoi覆盖关系图,通过调整关系图中的节点状态实现K覆盖。仿真结果表明,该算法能正确判断网络覆盖率,连通K覆盖的近似最小活动节点集数目少于CCP算法。     

基于虚拟力的混合感知网节点部署

感知网一般是由静态的或移动的节点组成,为保证感知网的感知功能,节点应该有自部署和自修复能力.然而全部由移动传感器组成的感知网的成本太高,为保证感知网的覆盖功能和低成本,提出了一种在静态传感器节点中加入移动传感器节点的混合感知网形式.为了更好地部署这些节点,最大化覆盖待感知区域,提出了一种基于节点间虚拟力的移动节点部署方法,利用静态节点和移动节点以及移动节点之间的虚拟人工势场产生的作用力来控制移动节点的运动,使移动节点能够在较短的时间内,以较少的能量消耗到达自己合适的位置.在理论上分析了算法的可行性,用仿真实验验证了此算法的有效性,并和其他3种类似算法进行了性能比较.