无线传感器网络覆盖问题的研究进展_王伟
无线传感器网络路由协议研究_王魏
无线传感器网络路由协议研究
无线传感器网络路由协议研究
王 魏 李 平 韩 波 浙江大学工业控制研究所（O3QQHR）
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F&NO 的优点是将拓扑变化本地化，克服了传统的泛洪算法 中 的“内 爆P*5Q6(-*(?R”和“重 叠P(M7’64QR”问 题 。 但 是 ，F&NO 的 缺陷是：F&NO 的数据广播机制不能保证数据的可靠传送。因此 F&NO 在诸如入侵检测等应用中不是一个好的选择。
无线传感器网络中目标覆盖问题的理论研究
无线传感器网络中目标覆盖问题的理论研究1．本文的创新点本文的创新点在于下列的两个方面：1)针对无线传感器网络中的目标覆盖问题，提出了基于松弛思想的两个生命周期的上界。
上界的意义在于，它们可以被用来对启发式算法的性能做进一步的刻画。
2)设计了一种最优的基于列生成的算法，保证了解的最优性或者近最优性。
它可以被很容易的扩展去适应其他相似的目标覆盖问题，如Maximum Set Cover问题。
2．实现方法前人研究传感器网络中的目标覆盖的文献，或者是专注于提出启发式算法，这些算法的性能不能被很好的论证, 或者是对问题本身进行了松弛(relax)以降低问题的复杂度根据调研的结果，对传感器网路中的目标覆盖问题并没有理论上的结果。
为了填补这一空白，本文提出一个普适的优化体系，这个优化体系可以用来求解一系列相似的目标覆盖问题。
这个体系包含了一下两个模块，第一个模块提供了两个生命周期的上界，它们可以用来验证前人文献中提出的启发式算法的性能表现。
第一个上界是基于对MINLP 模型的松弛与再建模(relaxation and reformulation)，第二个上界是基于对覆盖需求的松弛。
具体来说，原本的覆盖需求是，对任何一个目标节点来说，在任何一个时刻都至少被个活跃的传感器节点所覆盖，松弛以后的覆盖需求为，对任何一个目标节点来说，平均每个时刻都被至少个活跃的传感器节点所覆盖。
同时，还发现了这两个上界之间的联系，由此给予了它们以物理上的意义。
考虑到上述的松弛技术具有普适性，同样可以被用来应用于其他相似的目标覆盖问题，例如MSC问题。
因此，这两个上界的意义不仅仅局限于TQC问题，它们也同样可以被应用到其他相似的目标覆盖问题，并用来对这些问题上的启发式算法的性能做验证。
第二个模块包含了一个基于列生成(Column Generation, CG)理论的算法，目标是得到最优解。
算法的输入为网络拓扑以及覆盖需求，输出为一个最优的时间表，这个时间表具体规定了从哪一时刻到哪一时刻，哪个传感器节点覆盖哪些目标节点。
无线传感器网络中的覆盖和定位问题研究
无线传感器网络中的覆盖和定位问题研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是由大量的分布式传感器节点组成的自组织网络。
这些节点能够自主地感知环境中的各种信息，并将这些信息传输给基站或其他节点。
由于无线传感器网络的节点分布广泛且资源有限，因此在设计和实现无线传感器网络时，需要考虑覆盖和定位问题。
覆盖问题是指如何选择和部署传感器节点，以保证网络中的每个区域都能够被覆盖。
覆盖问题的研究目标是通过最小化节点数量或最大化覆盖范围来提高网络的能量效率。
在覆盖问题中，一个常见的目标是最小化节点数量来实现全覆盖。
为了有效地解决这个问题，可以采用贪心算法或优化算法。
贪心算法通过选择最优的节点进行部署，以覆盖尽量多的区域。
然而，这种方法可能会导致覆盖不均匀或存在死区的问题。
为了解决这个问题，优化算法可以通过建立数学模型来优化节点的选择和位置，以获得更好的覆盖效果。
另一个覆盖问题的目标是最大化覆盖范围来提高网络的覆盖质量。
覆盖范围通常通过节点的通信范围来衡量，因此可以通过增加节点的通信范围或调整节点的部署位置来实现。
然而，增加节点的通信范围会导致能量消耗的增加，从而降低网络寿命。
因此，在考虑覆盖范围时，需要权衡网络性能和能量效率之间的关系。
除了覆盖问题，定位问题也是无线传感器网络中的一个重要研究方向。
定位问题是指如何确定节点在空间中的位置信息。
准确的节点定位对于许多应用场景至关重要，如环境监测、目标跟踪等。
在无线传感器网络中，定位问题可以通过节点自身的位置信息或节点之间的相对位置关系来解决。
节点自身的位置信息可以通过GPS等全球定位系统获取，但是在室内或复杂的环境下，GPS可能无法正常工作。
因此，研究者提出了许多基于节点之间的相对位置关系来实现定位的方法，如距离测量、角度测量、信号强度测量等。
距离测量方法通过测量节点之间的距离来进行定位。
常见的距离测量方法包括时间差测量（Time Difference of Arrival, TDoA）和接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）。
无线传感器网络安全技术的研究进展
无线传感器网络安全技术的研究进展无线传感器网络是指由大量分布在某一区域内的独立节点组成的网络，其节点间通过无线通信进行信息交互。
这种网络技术被广泛应用于环境监测、智能家居、智慧城市等方面。
但是，由于网络节点数量众多，节点部署较为分散，同时节点设备具有较低的计算能力和能源限制，导致无线传感器网络面临着许多安全挑战，例如信息泄露、节点伪造和网络攻击等。
因此，对于无线传感器网络的安全问题进行研究和解决，对于网络的可靠性和稳定性具有重要意义。
目前，针对无线传感器网络安全问题的研究主要集中在以下几个方面：一、加密技术加密技术是保护无线传感器网络的基本手段之一。
基于对称密钥的加密算法，如AES算法和DES算法，仍是当前无线传感器网络中常用的加密技术。
同时，基于非对称密钥的加密算法，如RSA算法和Elgamal算法，也在无线传感器网络中得到广泛应用。
不过，由于无线传感器网络节点计算能力和能源限制的特殊性，传统的加密算法需要较高的处理能力和较大的存储空间，同时需要较多的通信开销，因此需要对其做出优化和改进。
二、密钥管理密钥管理是无线传感器网络中的一个关键问题，是保证网络安全的重要手段。
传感器网络中的节点数量通常很大，因此需要一种可扩展的密钥管理方式，以保证网络的安全性和效率。
当前，无线传感器网络中常用的密钥管理方式包括基于分层结构的密钥管理方案、基于主密钥加密的密钥管理方案和基于节点协商的密钥管理方案等。
同时，一些新型的密钥管理策略如“节点级联”、“密钥种植”、“区域密钥管理”等也被提出，以提高密钥管理的效率和安全性。
三、攻击检测与预防为了保护无线传感器网络免受各种形式的攻击，需要建立有效的攻击检测和预防机制。
在无线传感器网络中，由于传播距离短、数据量小的特点，传统的网络安全机制难以应用到无线传感器网络中。
目前，研究人员提出了许多针对无线传感器网络的攻击检测和预防技术，如基于统计和机器学习的检测算法、基于信任的攻击预防算法和基于协同的安全管理算法等。
无线传感器网络中的覆盖问题及算法研究
无线传感器网络中的覆盖问题及算法研究无线传感器网络是由大量分布在特定区域内的无线传感器节点组成的网络，每个节点可以感知环境信息并将其传输给其他节点。
覆盖问题是无线传感器网络中的一个重要问题，指的是如何高效地利用有限数量的传感器节点，使得整个区域被充分覆盖，以便实时监测和获取目标区域的相关信息。
无线传感器网络中的覆盖问题不仅仅是简单的节点布置问题，而是考虑到各种约束条件和问题，如节点有限的能量和计算能力、网络传输的延迟和带宽等。
在设计覆盖算法时，需要综合考虑这些因素，以实现最优的覆盖效果和网络性能。
为了解决无线传感器网络中的覆盖问题，研究者们提出了许多不同的算法和方法。
以下是其中几种常见的算法：1. 贪心算法：贪心算法是最简单和常用的覆盖算法。
它通过每次选择一个最优节点来覆盖未被覆盖的区域，直到所有区域都被覆盖。
贪心算法的优点是简单、易于实现和计算效率高。
然而，贪心算法可能无法找到全局最优解，在节点有限的情况下可能导致覆盖率不高。
2. 排列算法：排列算法是一种基于全排列的覆盖算法。
它将所有节点进行排列组合，然后通过计算每种排列对应的覆盖度来选择最佳排列方式。
排列算法可以得到较高的覆盖率，但其计算复杂度随着节点数量的增加而急剧增加，对于大规模网络不适用。
3. 基于生命周期的覆盖算法：基于生命周期的覆盖算法是为了解决传感器节点能量有限的问题而提出的。
该算法考虑节点的能量消耗，通过动态调整节点的工作状态，延长整个网络的生命周期。
具体方法包括轮流休眠和节点聚合等。
该算法能够有效延长网络寿命，但可能会导致覆盖率降低。
4. 分簇算法：分簇算法将节点分为多个簇，每个簇由一个簇头负责，其他节点则作为簇成员。
簇头负责收集簇内成员节点的数据，并将其传输给其他簇头，最终传输到基站。
通过对节点进行合理的分簇，可以有效减少能量消耗和传输延迟，提高整个网络的覆盖效率。
除了上述的算法外，还有许多其他的覆盖算法被提出和研究，如基于传感器选择的算法、拓扑控制的算法等。
无线传感器网络覆盖问题的研究进展
ｌ ，ａ ｄ ｔｅ ｅ ｉｗｅ ｈ ｒｐ ｓ ｄ ｃ ｖ ｒ ｇ ｃ ｅ ｓｉ ｅ ｅ ｔ ｅ ｒ． Ｆ ｎ ｌ 。ｃ ｎ ｌｄ ｄ ｔ ｅｅ ｉｔ ｇ ａ ｄ ｅ ｒ ｉ ｇ ｐ ｏ ｌｍｓ ｙ ｎ ｈ ｎ ｒ ｖｅ ｄ ｔｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｅ ａ ｅ ｓ ｈ ｍｅ ｎ ｒ ｃ ｎ ａ ｓ ｉ ａｌ ｙ ｙ ｏ ｃｕ ｅ ｈ ｘ ｓ ｎ ｎ ｍｅ ｇ ｎ ｒｂ ｅ ｉ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｐ ｏ ｒ ｓ ｎ ｃ ｖ ｒ ｇ ｒ ｂ ｅ ｉ ｒ ｌ ｓ ｅ ｓ ｒ ｎ ｔ ｒ ｓ ｓ ａ ｃ ｒ ｇ ｅ ｓ ｏ ｏ ｅ ａ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｎ ｗｉｅ ｅ ｓ ｓ ｎ ｏ ｅｗｏ ｋ
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王 伟， 林 锋 周 激 流 ，
（ 四川 大学 计 算机 学院 ， 都 ６０ ６ ） 成 １０４
摘 要 ：分析 了无线传 感 器网络的 网络特征 以及影 响 网络覆 盖 的重要 因素 ， 总结和 评估 了近年 来提 出的覆盖机
制 ， 时对 该 领 域 尚 存 问题 以 及 发 展 趋 势 进 行 了 讨 论 同
制 。本 文 根 据 节 点 的 移 动 性 ， 覆 盖 问题 分 为 静 止 覆 盖 和 移 动 将 覆 盖 。表 １中对 本 文 涉 及 的 覆 盖 机 制 进行 了 总结 。
表 １ 无线 传 感 器 网 络 覆 盖 署力式 算法特征
存 时 间 。ｄ 算 法 特 征 。 覆 盖 控 制 算 法 分 为 集 中 式 算 法 和 分 布 ） 式 算 法 。集 中式 算 法 是 指 由 拥 有 『络 全 局 信 息 的 管 理 者 对 网 救 Ｊ 络 中所 有 节点 统 一 地 进 行 控 制 ． 要 求 管 理 者 有 较 强 的 计 算 、 这
无线传感器网络路由安全研究
线 传 感 器 网 络 路 由 安 全
研 究
摘
要：主要研 究了无线传感器 网络 的路 由安全 ，对 无线传感器 的 自身特 点进行 了分析 ，并 对传感器 网络的攻击方式 。 文章编号 ：１ ７ －４ ９ 一 ２ ０ ）— ０ ３ ０ ６ １ ７ ２ （０ ８３ ０ ０ — ２
巾。 传统 网络的加密和认证应该包括一个 产生和分配密钥 的 密钏管理巾心 （Ｍ ） ＫＣ ，一个确认密钥的认证机构 （Ａ ，以 ｃ） 及 分发这些经过认证的公用密钥的 目录服务 。 而无线传感器 网络没有控 制巾心，所 以无法使用基于公共密钥的鉴权认证 机 制。而且无线传感器网络节点 的计算能力很低，这些都 使 得 传统的加密和认证 机制在无线传感器 网络 巾难 以实现 ， 并且节点之 间难 以建立起 信任关系 。 如果 移动节点没有足够 的安全 保护机 制便会被轻易的捕获 。 攻击 者可 以通过伪装成 移动节 点来窃听 并且修改 无线信道 巾的业务 。 ②静态配置 ｌ 的安 全方 案无法适 用在 无线传感器 网络 ４ 巾，这 是由无线传感器 网络拓 扑结构的高度可变性造成的。 在无线 传感器 网络的路 由协议 巾，移动节点之问相互交换 网 络 的拓 扑结构信 息，从而可以在源节点和 目的节点问建立 通 信 。由于这些 信息在空中传播，所 以恶意 的入侵者便可以利 用虚假 信息 米修 改并发送错误 的更新信息 。比如恶意的移动 节点可 以通过虚 假的路 由信息进入网络， 随后便可以轻易 的 发送拒 绝业务信息 。
ｔ ｒｉ ｅ ｓｔｉ ｓ ｓ ｃ ｉ ａｎ ｙ ｄ； ＷＪ ａ１ ｚｅ ｒｅｌ ｅｓｓ Ｓｅｎ ｒ ｓｏ ｎｅｔ ｏｒ ｓ ｗ ｋ’ ｍｏ ｏｆ ｄｅ ａｔｔ ａｃｋ ａｎ ａｌｙ ｄ ｚｅ ａｎｄ ｃｌ ｓｉ ｅ ｅｓｔ ｂｌｉ ｈ ｎｄ ｘ ｆ ａｓ ｆｉ ｄ ａ ｓ ｉ ｅ ｏ
无线传感器网络覆盖问题研究
无线传感器网络覆盖问题研究随着物联网技术的飞速发展，无线传感器网络得以迅速普及和应用。
无线传感器网络是由大量节点组成的分布式系统，每个节点都具有感知环境的能力并能够与相邻节点通信，通过组网形成一个覆盖范围广泛的网络。
无线传感器网络的研究领域主要涉及拓扑布置、能量管理、协议设计和覆盖问题等多方面内容。
无线传感器网络覆盖问题是该领域中的一个重要研究方向，其目的是通过合理的布置和管理节点，使得整个网络在特定环境下得以提供最佳覆盖效果。
具体而言，覆盖问题包括以下几个方面：1. 节点位置选择在无线传感器网络中，节点的位置直接决定了网络的覆盖范围和覆盖质量。
因此，节点的位置选择是解决无线传感器网络覆盖问题的首要任务。
在节点位置选择方面，常用的方法包括贪心算法、最大化覆盖算法、基于启发式的算法等。
其中，基于启发式的算法通常可以得到较为优秀的节点位置解决方案。
2. 能量管理无线传感器网络中节点的能量十分有限，因此能源管理也是解决覆盖问题的重要因素。
常用的能源管理技术包括能量均衡、簇头选择和能量感知等。
其中，能量均衡对于延长节点寿命和提高网络覆盖时间具有重要作用。
3. 覆盖范围覆盖问题的核心目标之一是最大化覆盖范围，即尽可能多地覆盖目标区域。
一些覆盖算法可以有效地提高覆盖率和覆盖范围，网络设计者可以根据具体应用场景选择最佳的算法实现。
4. 覆盖质量无线传感器网络中的节点通常会受到噪声干扰、信号衰减等多种因素的影响，从而导致覆盖质量不佳。
解决覆盖质量问题可以采用信号强度自适应算法、传感器阈值控制算法等。
这些算法可以根据节点回馈的信息对节点进行调整，从而提高覆盖质量。
总之，无线传感器网络覆盖问题是网络设计中不可或缺的重要问题。
在实际应用中，通过选择合适的算法和节点位置等优化措施，可以有效地提高网络的覆盖效果和性能。
随着大数据、云计算等技术的不断发展和完善，相信这些问题将能够得到更进一步的解决。
无线传感器网络中的覆盖问题优化研究
无线传感器网络中的覆盖问题优化研究随着无线技术的快速发展，无线传感器网络在各个领域得到了广泛应用。
无线传感器网络由大量分布在监测区域内的传感器节点组成，这些传感器节点可以感知、采集和传输环境信息。
然而，无线传感器网络的覆盖问题一直是一个关键的研究课题，如何优化网络的覆盖性能成为了研究的热点之一。
覆盖问题是无线传感器网络中的一个重要问题，它关注的是如何通过最少的节点实现对监测区域的全面覆盖。
传感器节点的部署位置，节点的能量消耗，网络的稳定性等因素都会影响网络的覆盖性能。
因此，研究如何优化无线传感器网络的覆盖问题具有一定的挑战性。
在研究无线传感器网络的覆盖问题时，一个重要的考虑因素是能量消耗。
由于传感器节点的能量有限，如何合理利用节点的能量成为了一个关键的问题。
传统的覆盖控制算法通常是通过选择一部分传感器节点进行工作，使得这些节点覆盖整个监测区域。
然而，这种方式可能导致一些节点的能量消耗过快，从而缩短网络的寿命。
因此，研究者们提出了一系列的能量均衡算法来减少节点能量的消耗，延长网络的寿命。
这些算法通常根据节点的能量消耗来选择合适的节点进行工作，使得节点的能量分布更加均衡。
除了能量消耗外，无线传感器网络中的覆盖问题还涉及到网络的稳定性。
网络中的传感器节点可能由于节点失效或者通信中断等原因导致覆盖的中断。
为了提高网络的稳定性，研究者们提出了一系列的覆盖恢复算法。
这些算法通常是通过选择其他的传感器节点来覆盖原本由无效节点覆盖的区域，恢复网络的覆盖性能。
覆盖恢复算法可以通过监测网络中节点的状态来实时调整覆盖节点的选择，从而提高网络的覆盖性能。
此外，无线传感器网络中的覆盖问题还涉及到网络的扩展性。
通常情况下，传感器节点数量会随着应用需求的增加而增加。
如何通过更少的资源实现对更大区域的全面覆盖成为了一个挑战。
为了解决这个问题，研究者们提出了一系列的自适应覆盖控制算法。
这些算法根据监测区域的大小和需要覆盖区域的重要性来调整节点的部署位置，从而实现对大区域的全面覆盖。
无线传感器网络中的覆盖问题研究
无线传感器网络中的覆盖问题研究随着科技的不断进步和无线通信技术的快速发展，无线传感器网络成为了现代社会中不可或缺的一部分。
无线传感器网络是一种由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络，这些节点可以感知环境中的各种信息，并通过无线通信互相传递。
然而，在实际的应用中，为了保证网络的正常运行，必须解决覆盖问题。
覆盖问题是指如何保证网络中的每个区域都被足够多的传感器节点所覆盖，从而能够准确、及时地感知到环境中的变化。
在无线传感器网络中，由于传感器的布局和位置是随机的，覆盖问题变得非常复杂。
为了解决这个问题，研究者们提出了许多不同的方法和算法。
首先，一种常见的解决办法是采用随机部署。
在这种方法中，传感器节点被随机分布在网络区域中。
这种方法的优点是简单、易于实施，但是由于节点位置的随机性，可能导致一些区域没有被覆盖到，或者存在覆盖重叠的情况。
因此，这种方法需要进一步改进才能满足实际应用的需求。
其次，还有一种叫做确定性节点部署的方法。
在这种方法中，研究者们通过对网络区域进行分析和计算，确定传感器节点的位置和数量，从而达到最优的覆盖效果。
这种方法相比于随机部署来说，能够更好地控制覆盖范围和节点之间的距离，但是计算量较大，实施起来较为复杂。
除了上述方法之外，还有一种称为优化模型的方法。
在这种方法中，研究者们根据网络中节点相互之间的关系和约束条件，构建数学模型，并通过一些优化算法来求解得到最优的覆盖方案。
这种方法具有一定的灵活性和可扩展性，适用于各种不同的网络环境和约束条件。
然而，由于涉及到复杂的数学计算和优化算法，实施起来较为困难。
此外，还有一种被广泛应用的方法是分层覆盖。
在这种方法中，网络区域被划分为多个层次，每个层次由一组传感器节点组成。
通过精确地控制每个层次中节点之间的距离和位置，可以实现对覆盖范围的精确控制。
这种方法能够有效地解决节点之间的干扰和重叠问题，并且具有较好的可扩展性。
总的来说，在无线传感器网络中，覆盖问题是一个非常重要的研究领域。
无线传感器网络覆盖问题的优化研究
无线传感器网络覆盖问题的优化研究无线传感器网络（WSN）是由大量分布式的无线传感器节点组成的网络，这些节点能够感知和收集环境中的各种信息，并通过无线通信传输到基站或其他节点。
WSN广泛应用于环境监测、智能交通、农业、健康监测等领域。
在这些应用中，传感器的部署和网络覆盖问题显得尤为重要。
本文将对无线传感器网络的覆盖问题进行详细探讨，并研究其优化方法。
覆盖问题是指如何在给定的区域中，合理地部署传感器节点以实现对目标区域的完全覆盖。
覆盖问题的优化可以分为两个方面：节点部署和覆盖持续时间。
节点部署主要包括传感器节点的位置选择和部署密度的确定，而覆盖持续时间则是指传感器节点的能量消耗问题。
下面将详细介绍这两个方面的优化研究。
在节点部署方面，传感器节点的位置选择和密度决定了网络的覆盖质量。
合理的节点位置选择可以避免重叠覆盖和覆盖不足的问题，同时提高网络的灵活性和可靠性。
研究表明，传感器节点的部署模式对覆盖问题和网络性能有着重要影响。
常见的部署模式包括：规则网格部署、随机部署、定向部署等。
规则网格部署是指将节点均匀地分布在目标区域内，这种部署模式简单直观，但具有传感器节点之间冗余程度高的缺点。
而随机部署则是将传感器节点随机地分布在目标区域内，可以减少传感器节点之间的冗余程度，但引入了新的问题，如覆盖不充分、覆盖死角等。
定向部署是根据目标区域的特性和要求，有针对性地确定传感器节点的位置，以实现特定的覆盖需求。
传感器节点的部署密度也是一个重要的调节参数，过低的密度会导致覆盖不充分，而过高的密度则会造成能量浪费和网络拥挤。
因此，通过对部署模式和密度的优化，可以提高传感器网络的覆盖质量和性能。
在覆盖持续时间方面，传感器节点的能量消耗是一个关键问题。
因为传感器节点一般都是通过电池供电的，能量是非常有限的。
如何合理使用能量，延长传感器网络的工作寿命，是一个亟需解决的问题。
研究表明，传感器节点的活跃时间和传输功率是影响能量消耗的两个重要因素。
无线传感器网络的覆盖与连接算法优化研究
无线传感器网络的覆盖与连接算法优化研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一个由大量分布式传感器节点组成的无线网络系统。
它以传感器节点为基础，通过无线通信技术，将分布在特定区域内的传感器节点连接起来，形成一个自组织、自配置和自修复的网络。
传感器节点具有感知环境、处理信息和通信的能力，能够实时采集监测区域内的各种信息，并将信息传输给中心节点进行处理和分析。
无线传感器网络的覆盖与连接是其中一个重要的研究方向。
覆盖是指在监测区域内的每个点都能被传感器节点所覆盖，保证监测区域内的每个点的感知信息能够被有效采集。
连接是指传感器节点之间通过无线通信建立起连接，实现信息的传输和共享。
因此，优化覆盖与连接算法是WSN研究中的关键问题。
为了提高传感器网络的覆盖性能，研究人员提出了许多覆盖优化算法。
其中一种常用的算法是基于最优覆盖的节点选取方法。
这种方法通过选取最优的传感器节点来实现监测区域的最大覆盖效果。
具体而言，可以采用贪心算法来选择覆盖传感器节点，使得每个点都能够被离其最近的传感器节点所覆盖。
此外，还可以使用遗传算法、模拟退火算法等优化算法来求解最优的覆盖节点集合。
这些优化算法在不同的场景和需求下，能够有效提高传感器网络的覆盖效果。
与覆盖算法类似，连接算法也是提高无线传感器网络性能的关键。
常见的连接算法有两种：直接连接算法和多跳连接算法。
直接连接算法主要是通过测量节点之间的距离来建立通信链路，使得传感器节点能够直接通信。
多跳连接算法则是通过中间节点的转发来实现节点之间的连接，特别适用于传感器节点分布较稀疏的情况。
为了提高连接性能，在选择通信链路时可以考虑信号传输强度、功耗、拓扑结构等因素。
除了覆盖和连接算法，还有许多其他优化技术可以提高无线传感器网络的性能。
例如，充电技术可以延长传感器节点的使用寿命，通过合理的能量管理策略，实现节点的自动充电和能量均衡。
路由算法可以确定节点之间的传输路径，实现信息的高效传递。
物联网环境中的无线传感器网络覆盖问题研究
物联网环境中的无线传感器网络覆盖问题研究一、引言随着物联网技术的快速发展和广泛应用，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）作为其重要组成部分，逐渐成为了物联网环境中的重要技术支撑。
WSN通过将大量分布在物理空间中的无线传感器节点相互连接，实现环境信息的采集、处理和传输，从而为物联网环境提供了大规模数据获取的能力。
然而，在实际应用中，WSN的覆盖问题成为了亟待解决的核心问题之一。
本文将重点研究物联网环境中的无线传感器网络覆盖问题，并提出一些解决方案和优化策略。
二、无线传感器网络组网及覆盖问题分析1. 无线传感器网络组网方式无线传感器网络的组网方式可以分为扁平型、层次型和混合型等多种。
扁平型网络采用相同的通信功率和网络拓扑结构，节点之间直接进行通信；层次型网络将所有节点分为多个层次，实现节点的聚合和管理；而混合型网络则是扁平型和层次型的综合应用。
不同的组网方式会直接影响无线传感器网络覆盖效果和性能。
2. 无线传感器网络覆盖问题无线传感器网络的覆盖问题主要包括区域覆盖、目标覆盖和覆盖率等方面。
区域覆盖是指无线传感器网络中的所有目标区域都能够被感知到，目标覆盖是指网络中的所有目标能够被至少一个节点感知到，而覆盖率则是指网络中被覆盖的目标数量与总体目标数量之比。
在物联网环境中，无线传感器网络必须保证高效的覆盖能力，以有效地监测和获取环境中的信息。
三、无线传感器网络覆盖优化策略1. 良好的节点部署节点部署是影响无线传感器网络覆盖效果的关键因素之一。
合理地部署节点可以提高整个网络的覆盖率和监测效果。
可以采用等距离、随机化或者优化算法等方式进行节点的部署。
例如，通过遗传算法、蚁群算法等优化算法可以优化节点部署方案，提高传感器节点的覆盖效果。
2. 多通道的利用无线传感器网络可以利用多通道技术来提高网络的覆盖能力。
多通道技术可以避免信道冲突和干扰，提高网络的通信质量和传输效率。
通过合理分配通道资源，可以避免频频发生的信号冲突，从而提高整个网络的覆盖效果。
无线传感器网络中感知器覆盖问题研究
无线传感器网络中感知器覆盖问题研究无线传感器网络是一种具有分布式感知、自组织和自适应等特点的网络。
由于无线传感器节点的电池寿命和计算资源都非常受限，因此其设计与应用必须考虑到不同的限制条件。
感知器覆盖问题是无线传感器网络中的一种关键问题，主要是研究如何使感知器网络的覆盖率达到最优，以实现目标覆盖区域内目标的可靠检测、跟踪和识别等任务。
感知器覆盖问题包括传感器部署、定位以及激励策略等方面内容。
其中，传感器部署是关键，因为影响最大，而其余两个问题在传感器部署之后才能够解决。
传感器部署传感器部署是指如何在目标区域部署最少的传感器，使得目标区域达到最优的覆盖率。
目前，有许多方法可以用于传感器部署，例如，基于分布式算法、贪心算法、进化算法、随机部署算法等。
其中，基于进化算法的传感器部署方法，被视为一种具有更好的覆盖率和能耗利用率的算法。
定位传感器的部署位置是不确定的，因此需要对传感器位置进行定位。
传感器节点的定位方法包括GPS、相对定位、图像定位等技术。
GPS定位虽然精度高，但耗能也很大。
相对定位需要有参考节点协作，而图像定位则需要昂贵的视觉设备支持。
因此，研究一种低功耗、高精度的无线传感器节点定位技术是必要的。
激励策略由于网络中的传感器节点的能耗有限，为了保证网络的覆盖率，需要对传感器节点进行激励。
激励策略包括动态和静态两种策略。
静态激励策略是指不改变节点状态，将节点保持静止，而动态激励策略则是指使节点在目标区域内动态移动以保证网络的全面覆盖。
总结传感器覆盖问题是无线传感器网络的一个基础性问题，对于网络的质量、效率、可靠性和稳定性等方面都具有重要的影响。
传感器网络中的定位技术、部署算法以及激励策略等方面都是感知器覆盖问题的重要研究内容，也是提高传感器网络质量和效率的关键。
未来，这些方面的研究还需要更加深入和细致，以推动感知器覆盖问题的发展和进步。
无线传感器网络中的时空覆盖问题研究
无线传感器网络中的时空覆盖问题研究无线传感器网络是由大量的无线传感器节点组成的分布式系统，这些节点能够自主感知环境，并将感知到的数据通过网络传输到基站进行处理和分析。
在无线传感器网络中，时空覆盖问题是一个重要的研究方向，它涉及到如何合理地部署传感器节点来实现对感兴趣区域的全面覆盖。
要解决时空覆盖问题，首先需要考虑空间覆盖。
传感器节点应该被部署在感兴趣区域内的适当位置，以确保覆盖区域内的所有点都能被感知到。
为了达到最佳的空间覆盖效果，研究人员提出了许多优化算法。
一种常用的方法是通过数学模型建立传感器节点和被监测环境之间的关系，然后利用这一模型进行优化算法的设计。
例如，可以使用概率模型来描述传感器节点监测到某一点的概率，然后通过优化算法来选择最佳的部署位置。
这种方法可以有效地提高空间覆盖的质量，减少盲区的出现。
除了空间覆盖，时态覆盖也是无线传感器网络中的一个重要问题。
时态覆盖是指在一定的时间范围内，感兴趣区域内的每一个点都能被传感器节点感知到。
传感器节点的工作寿命是一个重要的限制因素，因为每个节点都需要耗费能源来感知环境、处理数据和进行通信。
为了实现时态覆盖，研究人员提出了一些节能的算法和协议。
一种常见的方法是动态调整节点的工作模式，根据感兴趣区域内的数据变化情况，合理地分配节点的工作时间和空闲时间，以延长节点的寿命并保证时态覆盖的质量。
时空覆盖问题的研究还涉及到优化算法在实际部署中的应用。
在实际应用中，传感器节点的部署通常会受到各种约束条件的限制，例如节点数量、传感器之间的通信距离等。
优化算法需要考虑这些限制条件，并给出最佳部署方案。
这也是时空覆盖问题的一个重要方面。
目前，无线传感器网络中的时空覆盖问题仍然是一个活跃的研究领域。
随着技术的不断进步和应用的不断扩大，研究人员对于时空覆盖问题的研究也越来越深入。
未来，随着物联网技术的发展，无线传感器网络将在更多领域得到应用，时空覆盖问题的研究也将变得更加重要。
无线传感器网络中的数据覆盖优化研究
无线传感器网络中的数据覆盖优化研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由许多无线传感器节点组成的网络系统，每个节点都能够感知环境中的物理或化学变化，并将收集到的数据传输到基站进行处理。
数据覆盖优化是WSN中一个重要的研究领域，旨在提高整个网络的数据覆盖质量和效率。
本文将就无线传感器网络中的数据覆盖优化进行研究和分析。
第一部分：无线传感器网络的数据覆盖问题在无线传感器网络中，数据覆盖问题是指如何保证网络中的每个位置都能够被足够多的传感器节点监测到。
数据覆盖不足会导致数据采集不全面、监测结果不准确等问题。
因此，数据覆盖优化的研究至关重要。
第二部分：数据覆盖优化的常用方法1. 传感器节点部署优化：通过合理规划和布置传感器节点的位置来提高数据覆盖效果。
优化策略可以包括选择合适的传感器节点数量、位置和分布方式，以及对传感器节点间距离的调整等。
2. 数据传输调度优化：在数据传输过程中，合理规划传感器节点之间的通信路径和传输时间，以减少数据传输延迟和能量消耗，从而提高数据覆盖质量。
其中，最短路径算法和节能算法是常用的优化方法。
3. 能量管理优化：传感器节点的能量是限制其工作寿命和性能的重要因素。
因此，通过优化能量管理策略，如传感器的睡眠调度、能量分配等方式，可以使网络中的传感器节点能够更加高效地工作。
第三部分：数据覆盖优化的关键挑战1. 功耗平衡问题：在保证数据覆盖质量的同时，需要平衡传感器节点的能量消耗。
不合理的布局和通信策略可能导致部分节点频繁工作，从而加速能量消耗，缩短整个网络的寿命。
2. 数据冗余问题：某些情况下，多个传感器节点可能同时监测到同一位置的数据，导致数据冗余和浪费。
因此，需要采取合适的方法减少数据冗余，提高数据利用率。
3. 多目标优化问题：数据覆盖优化需要考虑多个指标，如网络能量消耗、数据延迟和通信质量等。
如何在这些指标之间进行权衡，找到最优的解决方案，是一个具有挑战性的问题。
无线传感器网络覆盖控制问题的研究的开题报告
无线传感器网络覆盖控制问题的研究的开题报告一、选题背景随着无线传感器网络的发展，它已经成为物联网的重要组成部分，广泛应用于环境监测、智能交通、智能家居等领域。
然而，由于无线传感器节点数量众多，且工作环境复杂，节点之间的通信覆盖问题成为无线传感器网络的关键问题之一。
因此，如何实现无线传感器网络的覆盖控制，即如何保证网络中所有区域都能被至少一个节点覆盖，是目前无线传感器网络研究的热点问题之一。
二、选题意义无线传感器网络的覆盖控制问题关系到网络的安全性、可靠性和稳定性，直接影响到网络的性能和应用效果。
无线传感器网络的节点数量庞大，节点之间的通信覆盖问题十分复杂，如何实现有效的覆盖控制将有助于提高网络的性能和应用效果，促进网络在各应用领域的广泛应用。
三、研究内容和方法（一）研究内容1. 分析无线传感器网络的节点部署情况和通信覆盖问题，探索实现无线传感器网络覆盖控制的方法和途径。
2. 基于无线传感器节点的能量限制和通信距离限制，设计有效的覆盖控制算法，保证网络中所有区域都能被至少一个节点覆盖。
3. 建立无线传感器网络覆盖控制的数学模型，进行理论分析和实验仿真，验证算法的有效性和可行性。
（二）研究方法1. 文献综述法：通过查阅相关文献，了解目前无线传感器网络覆盖控制问题的研究现状和研究进展。
2. 理论分析法：结合无线传感器网络的实际应用场景，分析网络的节点部署情况和通信覆盖问题，设计有效的覆盖控制算法。
3. 实验仿真法：建立无线传感器网络的覆盖控制数学模型，通过实验仿真验证算法的有效性和可行性。
四、预期成果通过本研究，预计可以达到以下成果：1. 设计出一种高效、可靠的无线传感器网络覆盖控制算法，能够在限制能量和通信距离的情况下，保证网络中所有区域都能被至少一个节点覆盖。
2. 建立无线传感器网络覆盖控制的数学模型，进行理论分析和实验仿真，并对算法效率和可行性进行评估。
3. 通过实验仿真与实际应用验证，证明该算法在无线传感器网络中的有效性和可行性。
无线传感器网络覆盖问题研究的开题报告
无线传感器网络覆盖问题研究的开题报告一、研究背景无线传感器网络是由许多无线传感器节点组成的自组织网络，可用于广泛的应用领域，如环境监测、农业生产、交通管理等。
覆盖问题是无线传感器网络设计中的重要问题之一，它涉及节点部署、信号传输和接收等多个方面。
如何最大限度地覆盖目标区域，并且保证网络资源的充分利用，是研究无线传感器网络覆盖问题的关键。
二、研究目的本研究旨在探究无线传感器网络覆盖问题的算法及其应用，提出一种有效的算法，实现网络的高效覆盖，并在实际应用中得到验证。
三、研究内容1.综述无线传感器网络的相关内容，包括无线传感器节点的特点、网络结构和应用领域等；2.分析无线传感器网络覆盖问题的研究现状和存在的问题，包括节点部署、信号传输和接收等方面；3.提出一种基于多目标优化的无线传感器网络覆盖算法，通过对节点的分布和信号传输进行优化，实现网络的高效覆盖；4.采用实验数据验证算法的有效性，并分析算法的优点和不足；5.探讨无线传感器网络覆盖算法在实际应用中的应用前景。
四、研究方法1.文献调研法：通过阅读相关文献，了解无线传感器网络的理论知识和应用现状，为研究提供基础资料；2.案例研究法：选取具有代表性的无线传感器网络应用案例，分析其覆盖问题并设计相应的算法；3.实验研究法：通过实验数据和现场测试，验证算法的有效性和性能。
五、研究意义本研究可为无线传感器网络研究和应用提供参考，提高网络的效率和覆盖范围，促进无线传感器网络技术的发展。
六、预期成果1.提出一种可行的无线传感器网络覆盖算法；2.通过实验数据验证算法的有效性和性能；3.撰写一篇关于无线传感器网络覆盖问题研究的论文。
七、参考文献1.吴金华, 高福发. 无线传感器网络覆盖问题的研究综述[J]. 通信学报, 2011,32(7):1-10.2.Akyildiz I F, Su W, Sankarasubramaniam Y, et al. A survey on sensor networks[J]. IEEE Communications Magazine, 2002, 40(8): 102-114.3.Yick J, Mukherjee B, Ghosal D. Wireless sensor network survey[J]. Computer Networks, 2008, 52(12):2292-2330.。
面向目标追踪的无线传感器网络覆盖问题研究的开题报告
面向目标追踪的无线传感器网络覆盖问题研究的开题报告一、选题背景近年来，随着无线传感器网络技术的不断发展，其在目标追踪、环境监测、物联网等方面应用越来越广泛。
其中，面向目标追踪的无线传感器网络需要对特定目标进行位置追踪，为目标追踪提供良好的覆盖是至关重要的。
目前，面向目标追踪的无线传感器网络覆盖问题已成为研究热点。
在这个问题中，如何选择合适的传感器节点，使得网络中所有节点都能够探测到目标，并保证网络能够长期稳定地运行，是需要深入探究的问题。
二、研究目的本课题旨在探讨面向目标追踪的无线传感器网络覆盖问题，在保证满足网络覆盖范围的前提下，尽可能降低传感器节点的数量，提高网络的能源利用效率。
三、研究内容1. 面向目标追踪的无线传感器网络覆盖问题的研究意义和现状分析。
2. 建立覆盖问题的数学模型，综合考虑网络节点的位置、能量等因素，确定节点的部署策略。
3. 提出一种优化算法，对节点的部署策略进行优化和调整，使得网络覆盖范围最大化，同时节点数量和能耗最小化。
4. 通过仿真实验验证算法的有效性和性能。
四、研究方法本课题主要采用以下研究方法：1. 文献资料法：搜集目前相关研究领域的国内外文献，了解目前研究状况和发展趋势。
2. 数学建模法：通过建立数学模型，分析问题，确定节点部署策略。
3. 优化算法法：提出优化算法，对节点部署策略进行优化和调整。
4. 仿真实验法：通过仿真实验验证算法的有效性和性能。
五、研究意义本课题的研究结果对于无线传感器网络的设计和实际应用具有一定的指导意义。
通过确定节点部署策略和优化算法，可以降低网络的能耗，延长传感器节点的寿命，减少网络的维护成本，提高网络的稳定性和可靠性。
同时，优化算法的研究，也对于其他无线传感器网络问题的研究具有一定的参考价值。
六、预期成果本课题预期的研究成果包括：1. 面向目标追踪的无线传感器网络覆盖问题的研究报告；2. 数学模型和优化算法的研究成果；3. 对优化算法进行性能验证的仿真实验结果。
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收稿日期:2009-04-28;修回日期:2009-06-03 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60773168)作者简介:王伟(1987-),男,硕士研究生,主要研究方向为无线传感器网络;林锋(1975-),男(通信作者),讲师,主要研究方向为无线传感器网络(li n f eng @);周激流(1963-),男,教授,主要研究方向为分布式系统、计算机智能识别.无线传感器网络覆盖问题的研究进展*王 伟,林 锋,周激流(四川大学计算机学院,成都610064)摘 要:分析了无线传感器网络的网络特征以及影响网络覆盖的重要因素,总结和评估了近年来提出的覆盖机制,同时对该领域尚存问题以及发展趋势进行了讨论。
关键词:无线传感器网络;移动传感器网络;网络覆盖;能量有效性;事件监测中图分类号:T N 92 文献标志码:A 文章编号:1001-3695(2010)01-0032-04do:i 10.3969/.j i ssn .1001-3695.2010.01.008R esearch progress on coverage prob le m i n w ireless sensor net w orksW ANG W e,i L IN F eng ,Z HOU J-i liu(School of C o mpu t er Sc i ence ,S ic huan Universit y,Chengdu 610064,China )Abstract :Th i s paper anal yzed t he characteristics of w i rel ess sensor net works and the factors affecting net work coverage firs-t ly ,and then revi ewed the proposed coverage sche m es i n recent years .Finally ,concluded the existing and e m erging prob l e m s in net work coverage .Key words :w irel ess sensor net works ;m ob ile sensor net works ;net w ork coverage ;energy efficiency ;event detecti on 无线传感器网络是由部署在监测区域内大量的微型传感器节点组成,通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络。
覆盖问题反映了传感器网络节点对指定监控区域的监控程度,是衡量无线传感器网络服务质量的一项基本指标。
例如,在用做森林防火的传感器网络中,覆盖问题关心的是如何在最短的时间内监测到火源[1]。
无线传感器网络规模大,且节点能量、通信能力以及计算能力有限,因此在研究无线传感器网络的覆盖问题时,需要考虑五个方面:a)节点的部署方式。
节点的部署方式可以分为随机部署和计划部署。
当传感器的工作环境物理不可达时,节点只能通过随机播洒的方式来部署,此种方式称为随机部署。
相反,当传感器可以被精确部署到工作区域中指定位置时,称为计划部署。
b)节点的感知范围和通信范围。
在传感器网络中,网络覆盖由节点的感知范围决定,而网络的连通性则由节点的通信范围决定,于是不同的感知范围和通信范围会对节点的部署产生较大影响。
W o ehrle 等人[2]用改进的多目标进化算法对传感器网络连通性和覆盖的关系进行了折中研究。
c)能量有效性。
无线传感器网络能量有限,这就要求可以通过控制节点的工作状态,使冗余节点休眠,以此来最大化网络的生存时间。
d)算法特征。
覆盖控制算法分为集中式算法和分布式算法。
集中式算法是指由拥有网络全局信息的管理者对网络中所有节点统一地进行控制,这要求管理者有较强的计算、存储和通信能力;分布式算法则是指网络中的节点根据自身拥有的局部信息来进行局部计算和控制。
e)传感器节点的移动性。
在一些传感器网络中,节点具有移动能力,而节点的移动将会导致网络拓扑的变化,因此势必会对网络的覆盖产生较大的影响。
针对不同的应用场景,研究者已经提出了大量的覆盖机制。
本文根据节点的移动性,将覆盖问题分为静止覆盖和移动覆盖。
表1中对本文涉及的覆盖机制进行了总结。
表1 无线传感器网络覆盖机制总结覆盖机制移动节点覆盖对象部署方式算法特征RKC &DRKC [3]N 区域覆盖随机部署集中式/分布式Cov era g e are a m anage m ent [4]N 区域覆盖随机部署集中式D i a m ond patt ern 等[6~8]N区域覆盖计划部署集中式OGDC [9]N 区域覆盖随机部署分布式Beacon -ba sed cont ro l [11]N 区域覆盖随机部署分布式Weak barri er coverage [12]N 栅栏覆盖随机部署/计划部署集中式L BCP [13]N 栅栏覆盖随机部署分布式D i v i de -and -co nquer [14]N 栅栏覆盖随机部署分布式V i rtua l f o rce dri ven m ove m e nt [16]Y 区域覆盖随机部署分布式Dbarri er [17]Y 栅栏覆盖随机部署分布式/集中式R e a cti ve m ove m e nt [18,19]Y 事件监测随机部署分布式U tili t y -dri v e n sa m pli ng [20]Y 事件监测随机部署分布式BELP [21]Y 事件监测随机部署集中式Cs w ee p &D s weep [22]Y事件监测随机部署/计划部署分布式/集中式1 静止覆盖在较早的覆盖问题研究中,静止覆盖受到了相当广泛的关注。
在静止覆盖中,研究者通常关心的是能量有效性、网络连通性、最优部署模型等问题,并相应地提出了许多解决方案。
根据覆盖对象的不同,静止覆盖可分为区域覆盖和栅栏覆盖。
111 区域覆盖区域覆盖(图1)往往出现在气候监测、森林防火等应用场景中。
可以这样定义区域覆盖:给定一个区域,要求在任意时刻传感器网络可监控到该区域的所有子区域。
而K -区域覆盖第27卷第1期2010年1月计算机应用研究Application R esearc h of C o m putersV o.l 27N o .1Jan .2010是指要求该区域的所有子区域被至少K 个传感器监控到。
1)集中式覆盖 RKD (rando m ized K -coverage)[3]是一种集中式节点状态控制算法,它将监控区域看做点的集合X ,通过算法的多次迭代,找出与X 的一些子集都有交集的集合,这个集合就是一组可以保证区域覆盖的节点。
Coverage area managem ent :在文献[4]中,研究者将覆盖问题作为MANNA 管理框架[5]的一项服务,使管理者可以根据全局拓扑信息,对节点状态进行控制,以保证用尽可能少的节点来达到区域覆盖。
显然,文献[3,4]的优点在于集中控制可以更为有效地获知网络拓扑,方便集中统一配置管理。
但是为了管理节点的工作状态,需要将管理者的决策结果发送给节点。
而当网络中节点数量增大时,通信负载和延迟可能会急剧增长,故可能不适用于规模较大的传感器网络。
De ter m i nisti c depl oym ent pattern :考虑到传感器节点可以计划部署的情况,Ba i 等人[6~8]研究了区域覆盖,同时保证K -连通(K -连通:网络中任意两个节点有K 条以上连接路径)的最优部署模型。
设R s 为节点感知半径,R c 为通信半径。
研究者首先提出了一种基于带状的部署模型[6],使R c /R s 为任意值时,传感器网络可以达到区域覆盖和1-连通(或2-连通),并同时证明了该部署模型是渐进最优的。
为了达到区域覆盖和4-连通,研究者提出了一种/钻石0部署模型[7],证明了当R c /R s [2时,该部署模型的渐进最优性。
文献[8]中,研究者提出了保证区域覆盖和3-连通以及5-连通的部署模型,证明了当R c /R s \1时,该部署模型的最优性,并推测当R c /R s 为任意值时,该部署模型是全局最优的。
尽管研究者提出的计划部署模型可以达到最优或渐进最优,但是考虑到无线传感器网络大多数的应用场景都难以保证精确部署传感器节点,因此应用范围相对有限。
2)分布式随机覆盖 在节点随机部署的区域覆盖中,采用较多的是分布式控制算法。
其基本思想是:节点根据收集到的邻居信息,判断自身的覆盖范围是否已经被激活的邻居所覆盖,以此决定自身工作状态。
Zhang 等人[9]提出了一个区域覆盖的充分条件:区域中至少两个传感器节点的感知范围有相交,且所有交点(包括感知范围和区域边界的交点)被其他节点覆盖到时,这个区域就是全覆盖的。
而H uang 则指出:如果区域中所有传感器的感知范围圆的圆周都被K -覆盖,那么这个区域就是K -覆盖的10]。
OGDC(opti m a l geog raph ica l density con tro l)[9]算法首先随机激活网络中部分节点成为start node ,这些激活节点广播激活消息(包含自身位置信息)到其他节点,收到消息的节点则可以根据自身当前状态以及收到的邻居消息来决定下一刻的状态。
该算法一定程度上解决了随机部署的大规模传感器网络中的能量有效性问题,但是算法需要地理位置信息的支持,这对传感器节点来说是一笔较大的成本耗费。
Beacon -based con tro :l 为了解除地理位置信息的限制,Ji ang 等人11]提出了一种基于信标的分布式控制算法,即节点通信使用两种信标,传输范围分别为A 3R s 和3R s (其中A [1;R s 为传感器的感知范围),节点可以根据这两种信标的接收情况来判断邻居距离,并决定自身状态。
算法中激活节点周期性地发送信标,这样使得非激活节点可以及时接替失效节点的监测任务,因此算法具有较强的容错性。
但是信标的周期性发送,需要消耗节点相对较多的能量,因此算法可能并不能较好地保证能量有效性。
DRKC :文献[3]在RK C 的基础上,将算法中两个全局变量本地化,提出了DRK C 分布式控制算法。
较其他分布式控制算法,DRK C 不需要地理位置信息,通信量也较小,但是算法迭代过程较为复杂,且对网络同步要求较为严格,因此对节点能力要求也比较高。
112 栅栏覆盖栅栏覆盖往往出现在边境入侵监测应用场景中。
给定一个狭长区域,假如所有可能横越该狭长区域的路径都被至少一个传感器覆盖,那么这个区域就是被栅栏覆盖的(图2)。