基于空间镶嵌的三维无线传感器网络k覆盖机制

针对目前大多数覆盖机制主要面向二维无线传感器网络而不能直接应用到三维无线传感器网络的问题,本文提出了基于空间镶嵌的三维无线传感器网络k覆盖机制:选用截八面体进行三维空间填充,提出满足k覆盖的节点部署策略;提出填充单元内部空洞自修复算法,解决网络覆盖空洞问题;提出相邻填充单元协作修复算法,进一步延长网络生存时间.仿真结果表明,本文提出的机制能有效实现三维无线传感器网络k覆盖.

一种改进的无线传感器网络三维K覆盖控制方法

针对三维无线传感器网络最坏情况覆盖问题,提出一种基于概率和网络最坏情况覆盖的三维传感器网络节点K覆盖方法,该方法先对三维待监测区域以网格划分,然后将前K(K为覆盖度)个传感器节点放置在网格点后,分别求取这K个节点的最大突破路径,在路径的公共点上依次放置传感器节点,直到每个网格点以预设的概率达到K覆盖为止.该方法能够减少网络资源.仿真表明,该方法与原基于概率的K覆盖方法比较,能用较少的节点满足相同的覆盖度.

无线视频传感器网络有向感知K覆盖控制算法研究

作为无线视频传感器网络的一个研究热点,有向覆盖控制理论引起了很多研究者的广泛关注,但是有向K覆盖问题还未得到深入研究。由于最大K有向覆盖问题属于NP-complete问题,所以难以在多项式时间内得到求解,因此设计了一种简单的分布式启发式算法,在一跳邻居范围内对传感器节点的感知方向进行协同调度,使得目标集合被有向K覆盖的时间最大。最后通过仿真比较了有向感知K覆盖DS-K-Coverage算法、贪婪算法Greedy-Algorithm、随机覆盖算法Random-Coverage的覆盖性能。

有向传感器网络中基于概率感知模型的最小连通k覆盖集算法

无线传感器网络的基本问题之一是,网络节点如何利用有限的能量对人们所关注的物理世界进行满意的监测,这可抽象为最小连通k覆盖集问题。传统的最小连通k覆盖集问题是基于确定型全向感知模型的,该模型过于理想化,不能适用于复杂的应用环境,也不能应用于有向传感器网络中。针对上述局限,本文提出了有向传感器网络中基于概率感知模型的最小连通k覆盖集问题(MCKS),并指出这是NP难问题;设计了基于0-1整数规划和最小生成树的集中式近似算法(IPA)和基于覆盖效益探测的分布式近似算法(CBDA),分别证明两种算法最终得到的是MCKS问题的可行解,并分析了算法的时间复杂度、性能比和通信复杂度。通过仿真实验并与ILP算法和DGA算法进行比较的结果表明:在基于概率感知模型的条件下,IPA和CBDA能够有效实现有向传感器网络中的连通k覆盖,并且激活节点数目较少,网络寿命延长。

基于网格的分布式能量有效无线传感器网络k覆盖多连通部署算法

网络的覆盖和连通性是无线传感器网络(WSN)的基本问题。为了组建一个健壮网络,并解决现有算法在传感器节点的通信半径小于两倍感知半径情况下不能实现分布式运行的问题,提出一种基于网格的分布式k覆盖多连通节点部署算法。该算法将监控区域划分为网格,各网格根据节点的剩余能量和覆盖贡献度等计算出优先级,各网格分布地使用贪婪算法迭代地选择优先级高的节点转为活跃状态直到网格达到k覆盖,整个网络达到多连通。理论分析表明,该分布式算法能够组建一个k覆盖多连通的能量有效利用的无线传感器网络。

基于事件概率的无线传感器网络K覆盖算法

无线传感器网络在对目标区域进行K覆盖过程中易产生大量冗余节点,消耗网络中大量节点能量,并受外界环境因素制约。为此,提出一种基于事件概率的K覆盖算法。根据对监测目标区域节点关注程度的大小赋予不同概率值,通过节点之间信息交换和关联属性确定最小节点集和最大目标集,从而完成对目标区域节点K覆盖,优化网络资源,减少节点能量的消耗。仿真实验表明,该算法能够以较小的代价完成对目标区域节点K覆盖,延长网络生存周期,具有较好的实效性和稳定性。

基于改进免疫遗传算法的K覆盖异构传感器节点调度

为了实现无线传感器网络监测区域目标点的多重覆盖,设计了一种基于改进免疫遗传算法的异构传感器节点调度算法实现目标点的K重覆盖;首先,在传统的概率感知模型中加入剩余能量和感知能力因素,得到改进的概率感知模型,并设计了以最小化节点数并满足覆盖度约束的目标函数;然后,采用改进的免疫遗传算法对节点进行调度,最后,给出了具体的采用改进免疫遗传算法实现WSN异构节点调度的具体算法;仿真实验表明:文中方法能在满足K覆盖约束前提下实现监测区域的节点调度,与其他方法相比,活动节点数平均多7%,具有较长的网络生命周期和较少的网络能耗。

视频传感器网络中移动目标k覆盖优化算法

k覆盖问题作为视频传感器网络中的一个研究热点,引起了许多研究者的关注.针对视频传感器网络中的移动目标k级覆盖问题,结合概率预测思想,充分考虑非匀速移动目标的运动特性和下一时刻目标有可能达到的位置,建立了一种移动目标覆盖概率评估模型,提高了k覆盖的概率.同时,提出了新的基于预测的分布式k覆盖优化算法,传感器节点在通信范围内交换覆盖信息并进行决策.最后通过一系列仿真实验,实验结果验证了该算法和模型的有效性和可行性.

K覆盖保证的异构传感器网络节点调度设计

为了提高某些关键区域的监测质量,往往需要对这些区域进行多重覆盖,为此,设计了一种适用于异构型传感器网络的节点调度方法;首先,建立了网络的系统模型并以最大化分组数为优化目标,然后描述了节点调度的具体过程,即首先节点通过邻居信息交换获得邻居信息,然后对自身的冗余性进行判断,从而确定工作节点分组,最后对工作节点分组集合中的分组进行调度,在调度过程中,为了均衡节点能耗,考虑了平均剩余能量因素;仿真实验表明:文中方法能正确地实现异构传感器网络监测区域的节点调度,保证网络区域的完全覆盖,且在运行到40轮时,还有18个节点存活,具有较长的网络生命周期。

基于WSN的二维入侵监测区域可变k覆盖优化算法及仿真

实现不同区域、不同时间的可变覆盖需求,在区域入侵监测问题中具有重要价值。提出基于无线传感器网络WSN的二维入侵监测区域的可变k覆盖问题,提出基于划分聚类规则对传感器节点进行重新部署的CP-var(k)算法。该算法首先对区域进行网格划分,根据其覆盖度进行聚类,而后根据当前覆盖度和需求覆盖度的比较得出每个区域是有冗余节点或是覆盖度不足,最后通过对节点的重新部署实现区域内的可变覆盖。仿真实验表明,在节点数目有限的前提下,该算法可以较少的能量消耗实现区域内快速可变k覆盖效果,且以一定的满意度实现对入侵对象的监测,验证了算法的有效性。

无线传感器网络连通k覆盖问题及其解决方案综述

覆盖控制是无线传感器网络的一个基本问题,通过对网络空间资源的优化分配,来更好地完成环境感知和有效传输等任务。作为覆盖控制理论的研究热点之一,连通k覆盖问题研究如何从随机部署的大量传感器节点中选择一部分节点激活,使得任意监测目标都被至少k个不同的活跃节点同时覆盖,而且所有活跃节点都是通信连通的。本文分析了无线传感器网络中连通k覆盖问题的系统模型和算法评价指标,介绍了一些典型的近似算法并对其进行了分析和比较,最后进行了总结和展望。

无线传感器网络三维表面k覆盖多连通部署方法

无线传感器网络中覆盖连通问题是基本且重要的问题,三维表面作为无线传感器网络中的一种特殊情形,对应于现实世界中的山体,为了解决这类与实际应用密切相关的问题,提出了三维表面k覆盖多连通部署方法。该方法结合三维表面的地形特征,在目标区域自由选择网格大小进行划分,在各网格之间建立多连通关系,再通过方向梯度概率感知模型在网格内先构造k覆盖集,然后利用最小生成树算法构造连通图,最后找出关节点构造双连通图。大量仿真实验表明,该方法能够对目标区域进行完全覆盖和连通,并且能保证网络的健壮性。

一种基于人工鱼群算法的K覆盖WiFi热点安置方案

针对室内定位导航、多路由选择等热门应用中对多次无线信号覆盖的需求,提出了一种基于改进的人工鱼群优化算法的K覆盖安置策略.其中特别设计出一种简单的障碍物干扰描述模型,以期更真实地刻画应用场景.仿真结果表明,我们的方法可在保证覆盖的前提下,明显节省AP数量同时改善节点的聚集.

n元集合的k+1组k覆盖的计数公式

给出n元集合的k＋1组k覆盖数S（n，k＋1，k）的递推公式以及计数公式的结构．

基于瑞利信道的无线传感网随机k覆盖问题

针对描述密集传感器网络k覆盖问题感知模型的不足,结合传感器节点空间分布的泊松点特征及信道传输特性,采用积分几何集合相交的方法,提出了一种基于瑞利信道的传感器网络节点覆盖测度模型,并推导了网络k覆盖概率及达到k覆盖所需的节点密度..通过仿真实验分析了信道参数对k覆盖概率的影响,验证了测度模型的正确性.

视频传感器网络中多路径K级覆盖动态优化算法

在深入分析和研究视频传感器网络中现有的目标覆盖算法和K重覆盖算法的基础上,提出了视频传感器网络中多移动目标K级覆盖问题。针对移动目标方向随机性变化的难点,设计了一种近似评估节点覆盖概率的数学模型,改进了线性预测目标位置的局限性,充分考虑每个移动目标下一时刻所有可能的位置,提高了多目标达到K级覆盖的概率。在该模型的基础上,以传感器节点旋转角度和最小为目标提出了一种多路径K级覆盖动态优化算法。一系列仿真实验的结果显示该算法有效。

无线传感器网络k度覆盖控制算法

针对网络覆盖问题提出一种利用勒洛三角形几何特征进行目标区域覆盖度的判断方法,并在此基础上设计k度覆盖算法(Reuleaux triangle-based k-coverage algorithm,RTC)。该算法首先把每个传感器节点的感知圆划分成6个相等的勒洛三角形区域,依定理判断该区域是否达到用户对网络覆盖度的要求,然后调度相应节点进入活跃状态实现对目标区域的k度覆盖。实验结果表明:RTC算法在保证网络覆盖质量条件下能够有效地降低活跃节点的数量,提高网络能量利用效率,从而延长网络生存期。

视频传感器网络中基于移动目标轨迹预测的K级覆盖增强算法

从视频传感器节点的有向感知模型出发,深入研究了移动目标K级覆盖问题。首先扩展了可旋转的视频传感器节点有向感知模型,分析了监控区域内移动目标可能的行为,定义了最小旋转角度的移动目标K级覆盖问题并给出了对应的数学描述。然后设计了一种目标轨迹点预测方法,提出了基于预测的分布式贪心K级覆盖算法。最后引入了优化的覆盖质量评价指标,通过一系列仿真实验验证了算法的有效性。

无线传感器网络中一种能量有效k度覆盖算法

覆盖率是衡量无线传感器网络性能的重要指标之一。在对目标节点进行k覆盖的过程中,会出现大量数据冗余迫使网络出现拥塞的现象,导致网络通信能力和覆盖能力降低、网络能量快速消耗等问题。为此,提出了一种能量有效k度覆盖算法(Energy Efficient k_degree Coverage Algorithm,EEKCA)。该算法利用节点之间的位置关系构造出覆盖网络模型,通过分析网络模型给出监测区域内节点覆盖期望值及对整个监测区域覆盖所需最少节点数量的求解过程;在能耗方面,给出了工作节点和邻居节点之间的能量转换函数比例关系,利用函数比例关系完成低能量节点的调度,进而达到全网能量平衡,优化了网络资源。最后,仿真实验结果表明,该算法不仅可以提高网络覆盖质量,还可有效抑制节点能量快速消耗,从而延长网络生存周期。

无线传感器网络中应用鲁洛三角形的k度覆盖算法

覆盖问题是无线传感器网络中的基本问题之一。着重考虑无线传感器网络在随机部署节点情况下的多重覆盖问题,提出一种应用鲁洛三角形的k度覆盖算法RTCA(Reuleaux triangle-based k-coverage algorithm)。RTCA把每个传感器节点的覆盖圆划分成6个相同的双弧形区域,根据网络覆盖度要求,调度这些区域内的节点状态来实现k度覆盖监测区域。仿真实验结果表明,RTCA在保证网络覆盖质量要求的同时能够有效地减少活跃节点的数量,延长网络的生存时间。未来还可以对该算法做进一步推广,以较容易地判断异构无线传感器网络的多重覆盖。