无线传感器网络覆盖优化算法研究

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在无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称为WSN)中,我们经常用覆盖率来评价一个网络服务的质量,它可以直观体现出网络对所监控区域的监测能力。覆盖增强技术,是指在尽量不降低网络的其它性能和指标的情况下,通过相应的算法或者技术手段,可以使得无线传感器网络能用更少代价实现更高覆盖率。而现在的覆盖增强算法还普遍存在着复杂度高、性能不稳定等缺点,针对这些问题,本文针对有向传感器网络中的二维覆盖问题和全向传感器网络中的三维覆盖问题进行了研究。研究的主要内容有:(1)有向传感器网络中基于数值分析和贪婪迭代的二维覆盖优化算法的研究针对现有的覆盖优化算法复杂度高、性能不稳定等问题,论文研究了一种基于数值分析和贪婪迭代的覆盖增强(Coverage Enhancing based on Numerical Analysis and Greedy Iteration,简称 CENAGI)算法。CENAGI 算法以贪婪迭代的方式不停地调整改变传感器的感知方向,直到有向WSN中所有传感器的感知方向都处在局部最优,同时,在贪婪迭代的过程中,通过数字分析简化区域计算,从而减少了 CENAGI的复杂度,缩短了 CENAGI算法的计算时间。仿真结果表明,CENAGI算法的收敛性好,覆盖率高,执行速度适中。(2)全向传感器网络中基于虚拟力的三维覆盖优化算法的研究针对全向传感器网络中的三维覆盖增强问题,简单的把二维覆盖增强算法扩展到三维空间,会存在着覆盖性能不稳定、能量损耗大等缺陷,因此,本文研究了一种基于虚拟力的三维覆盖增强(Three-dimensional Coverage Enhancing based on Virtual Force,简称TCEVF)算法。TCEVF算法通过传感器之间的虚拟的节点斥力和节点引力以及传感器与目标区域边界之间的边界斥力来确保传感器在空间内的均匀分布,并使用了覆盖因子来消除传感器的无效移动。仿真结果表明,TCEVF算法具有较好的收敛性,而且还能够显著地提高WSN的覆盖率。
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