基于锚定传感器的水面WSN强栅栏覆盖算法仿真

针对水面无线传感器位置不稳导致构建WSN强栅栏困难的问题,本文提出了一种锚定传感器水面WSN强栅栏覆盖算法。首先在无线传感器节点上用缆绳捆绑一个锚点,锚点能限制无线节点在水面的漂移范围;其次,采用随机漂移和非随机漂移两种方法来模拟水面节点的有限漂移现象;然后建立水面WSN节点间的邻接矩阵,利用Floyd算法求出网络中的强栅栏覆盖。最后为该算法设置一个时钟,循环监测水面的强栅栏覆盖,一旦栅栏失效即刻修复。仿真实验显示,该算法能够有效克服水面无线节点受风浪等外力作用随机漂移的困难,实现了水面的WSN强栅栏覆盖,但该算法没有考虑水下陆地不平坦对水面强栅栏构建的影响,这将是下一步研究的问题。

基于维诺图和二分图的水面移动基站路径规划方法

水面传感器网络(Surface sensor networks,SSNs)具有节点稀疏布置的特点(节点间距离通常大于节点通信半径),因此难以通过节点间的多跳路由汇聚数据,目前主要采用移动基站(Mobile sink,MS)收集网络中的数据,其中移动基站的路径规划是一个关键问题.该文提出一种基于维诺图和二分图的水面移动基站路径规划方法,首先利用维诺图理论生成数据收集"候选点";然后以二分图描述候选点对网络中传感器节点的支配关系,并基于支配集理论求解出"最小有效支配集",即可以收集网络中所有节点数据的最小的候选点集合;最后针对最小有效支配集形成最优路径.大量实验结果表明该方法可以有效地规划出水面传感器网络中移动基站的路径,不仅可以完成全网数据收集任务,而且具有路径长度短、能量效率高和节点能耗均衡的优点.

Voronoi-BFO水面移动基站路径规划算法

在水面无线传感器网络(surface wireless sensor networks,SWSNs)中,传感器节点布置稀疏,节点间距离大于节点通信距离,移动基站需有效收集节点数据信息。完整收集节点数据,使基站移动路径最短或近似最短是一个关键问题。文章在节点间距离大于节点通信距离的前提下,利用Voronoi图理论生成基站移动候选子路径,并使用细菌觅食优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法求解,以使规划路径最短或近似最短,网络通信能耗降低。结果表明,该方法在不同网络规模情况下均具有最短或近似最短的路径长度,且网络通信能耗低。