基于概率感知模型的线性无线传感网络可靠性分析

线性无线传感网络(linear wireless sensor network,LWSN)广泛应用于监测铁路、天然气管道等线性拓扑的关键基础设施,其可靠性至关重要,其中覆盖率是衡量可靠性的重要指标.目前在评估LWSN覆盖率的方法大多采用0/1圆盘感知模型,但实际中传感器的监测可靠性随着覆盖半径增加呈概率分布.因此,提出了一种基于概率感知模型的可靠性分析方法,该模型可根据传感器的物理参数计算其有效感知范围,进而提升了评估的准确性.为减小系统状态空间的大小,采用二元决策树构造LWSN的系统状态集合.本文假设节点的故障概率符合Weibull分布并针对不同通信半径和感知范围进行仿真实验,结果表明该方法可以有效地对LWSN的可靠性进行评估,评估准确率相比0/1圆盘感知模型更精准.

改进的线性无线传感网络节点排序算法

在线性无线传感器网络(LWSN)中,传感节点部署的物理顺序不仅对应用程序有益,而且对一些网络服务也很有用,如数据聚合和路由。为了更好的获取该顺序,本文针对基于质心的分布式迭代算法(分布式迭代算法)的不足进行优化和改进,提出了一种改进的节点排序算法。该算法在分布式迭代算法的基础上重新设计通信方案,利用LWSN特殊的拓扑结构来获取节点的物理顺序。模拟实验表明,改进的节点排序算法和分布式迭代算法相比显著降低了节点之间的通信量,改进的排序算法更适合大型、大规模的LWSN。