基于数据融合的有向传感器网络全覆盖部署

针对有向传感器网络全覆盖问题,基于有向传感器节点概率感知模型提出一种新的有向传感器节点部署结构,通过理论推导,证明了该结构的最优性,引入标准工作方向的概念,使用奈曼-皮尔森准则数据融合方式,以最少的传感器节点实现目标区域全覆盖。仿真结果表明,在随机部署情况下,使用这种新型有向传感器节点调度方式,可以有效提高网络覆盖率,减少网络冗余度,减少网络工作节点个数,延长网络生存期。

基于模糊粒子群算法的有向传感器网络路径覆盖策略

建立有向传感器节点模糊感知模型,利用模糊数据融合规则减少网络不确定区域.对于有向传感器网络路径覆盖问题,提出基于模糊粒子群算法的有向传感器网络路径覆盖增强算法,将n维求解问题转化为一维求解问题,以提高单个传感器节点净覆盖域为目的,提高网络覆盖率.仿真结果表明,对于感知方向可连续调节的有向传感器网络节点,在随机部署情况下与现有算法对比,文中算法能有效提高有向传感器网络路径覆盖率,并且具有较快的收敛速度,延长网络生存期.

基于模糊数据融合的水下传感器网络节点部署策略

针对水下传感器网络节点的部署,根据被动声呐的概率感知模型,结合水下环境影响因素,建立模糊感知模型和模糊数据融合模型.研究模糊数据融合算法在水下传感器网络部署中的应用,提出基于模糊数据融合的水下传感器网络节点部署策略.实验证明,文中策略能有效减少部署节点,提高网络覆盖度和单个节点的检测效率,从而提高网络的检测性能.