一种基于选择框的有向κ-栅栏构建算法

κ-栅栏覆盖是有向传感器网络的研究热点之一.该文提出了一种含有最少节点的有向强栅栏覆盖模型（MDNSB）.在这个强栅栏模型中,感知角度不管是小于60°还是大于等于60°,有向节点的最大感知距离都在栅栏方向.在此基础上,提出一种基于有向节点选择框的有向强κ-栅栏覆盖构建算法（DSBCSB）,以节点目标位置为基准构建有向节点选择框,选择框内运动能耗最少的有向移动节点运动到有向强K-栅栏的目标位置,形成有向强1-栅栏覆盖.其中的节点运动能耗由移动能耗和转动能耗两部分组成.水平相邻子区域的1-栅栏通过竖直栅栏联合起来构成强1-栅栏覆盖,多个强1-栅栏构成有向强κ-栅栏覆盖.仿真结果证明了在形成G-栅栏的过程中,该方法比其他算法节省了40%～50%的节点,能耗降低了30%～40%.该文的研究对提升有向无线传感器网络的性能具有重要的理论与实际意义.

一种概率栅栏覆盖模型及其构建算法

K-栅栏覆盖是有向传感器网络的研究热点之一.概率感知模型要比0-1模型更贴近实际.而基于概率感知模型的栅栏覆盖还鲜有研究.根据感知概率阈值和感知距离要求,确定节点的虚拟半径.提出一种二元概率栅栏覆盖模型.在这个模型中,相邻2个节点的虚拟感知圆两两相切.在此基础上提出了最少节点的概率栅栏构建算法(construction of probabilistic barrier of minimum node,CPBMN).首先根据二元概率栅栏模型确定节点的目标位置,再通过匈牙利算法选用移动距离之和最少的移动节点移动到目标位置形成栅栏覆盖,缺少移动节点的子区域,选择附近区域的剩余移动节点修补形成1-栅栏覆盖.水平相邻的2个子区域之间构建竖直栅栏,这些子区域的概率1-栅栏合起来构成整个区域的概率K-栅栏覆盖.仿真结果证明:该方法能够有效形成概率栅栏,最多比其他栅栏构建算法节省70%能耗.

一种基于目标圆的有向强栅栏构建算法

K-栅栏覆盖是有向传感器网络覆盖控制的研究热点之一。提出一种基于目标圆的分布式有向强栅栏构建方法(DBCTC)。首次构建了节点目标圆和能耗比2个模型。以节点感知区域内横坐标最大的点为圆心,以感知半径为半径的圆就是目标圆。节点的运动能耗和栅栏增益的比值就是能耗比。前一个节点根据目标圆模型选择后一个节点的最佳目标位置。从附近移动节点中选择能耗比最少的移动节点构建有向强栅栏。仿真结果证明,该栅栏构建方法比其他算法降低60%左右的能耗。

一种基于邻居节点运动的分布式有向栅栏构建算法

K-栅栏覆盖是有向传感器网络的研究热点之一.目前为止,很少从移动和转动能耗相结合考虑有向栅栏构建.提出一种基于邻居节点运动的分布式有向强栅栏构建方法(distributed directional strong barrier construction based on neighbor actuation,DBCNA).在形成栅栏的节点集合中,若在前一个感知区域内部存在节点,横坐标最大的节点就是节点的目标位置.如果感知区域内部没有节点,则令前一个节点正右方向一个半径距离处作为下一节点的目标位置.有向节点的目标感知方向由移动到该位置的移动节点的初始感知方向决定.若初始感知方向0≤β≤α/2或2π-α/2≤β≤2π,目标感知方向就是节点的初始感知方向;若α/2≤β≤π,目标感知方向为β=α/2;若π<β<2π-α/2,目标感知方向为β=2π-α/2.仿真结果证明了该栅栏构建方法比其他方法节省40%的节点,平均能耗降低了40%~50%,具有重要的理论与实际意义.

一种有向传感器网络栅栏覆盖增强算法

K-栅栏覆盖是有向传感器网络覆盖控制的研究热点之一。提出一种基于邻居节点运动的有向强栅栏构建算法(NSDBC)。在形成栅栏的节点集合中,按照从左到右的节点顺序,依次确定每一个节点的目标位置,前一个节点确定后一个邻居节点的目标位置,后一个节点的选取仅与前一个节点有关。后一个节点从前一个节点附近节点中选择能耗最少的节点运动到目标位置,从而构建有向强栅栏。仿真结果证明了该栅栏构建方法能够用较低能耗和较少节点构建有向栅栏。本文的研究对提升无线传感器网络的性能具有重要的理论与实际意义。