无线传感器网络中一种延长寿命的覆盖算法

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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。

无线传感器网络LEACH算法的改进

无线传感器网络LEACH算法的改进无线传感器网络（WSN）是由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络，用于监测、收集和传输环境信息或事件。

它被广泛应用于环境监测、军事监测、医疗保健、工业自动化等领域。

由于传感器节点的能量有限，传感器节点之间的通信受限，需要能耗较低的网络协议来延长网络的寿命。

LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）算法是一种用于节能的无线传感器网络协议，通过聚类和轮换角色的方式降低传感器节点的能量消耗，延长整个网络的寿命。

LEACH算法仍然存在一些问题，需要进行改进。

本文将介绍LEACH算法的基本原理，以及一些对LEACH算法的改进方法，以提高其在无线传感器网络中的性能和效率。

一、LEACH算法介绍1. LEACH算法基本原理LEACH算法是一种典型的分簇式无线传感器网络协议，它通过聚类和轮换簇头的方式降低传感器节点的能量消耗。

LEACH算法的基本原理如下：（1）初始化阶段：初始化每个节点的能量，并设置阈值T，根据T决定哪些节点将成为簇头节点。

（2）簇头选择阶段：每个节点以概率的方式成为簇头节点，概率与其剩余能量成正比。

（3）簇形成阶段：非簇头节点将根据其距离最近的簇头节点进行加入。

（4）数据传输阶段：簇头节点收集数据并传输给基站。

（5）簇头轮换阶段：为了均衡网络中各个节点的能量消耗，每个簇头节点在每一轮中都会轮换。

2. LEACH算法存在的问题尽管LEACH算法在节能方面有一定的优势，但是它也存在一些问题：（1）簇头选择过程没有考虑传感器节点的位置及其与基站之间的距离。

（2）没有考虑网络中节点的能量消耗不均匀问题。

（3）没有充分考虑网络中的数据传输量，可能导致某些簇头节点负载过重。

1. 基于节点位置的改进通过引入节点位置信息，可以更合理地选择簇头节点，避免一些节点成为簇头节点后，由于其位置过远而导致能量消耗过大。

可以根据节点与基站之间的距离进行簇头节点的选择，以减少能量消耗。

无线传感器网络中的最大生命期基因路由算法

无线传感器网络中的最大生命期基因路由算法唐伟;郭伟【摘要】无线传感器网络(wireless sensor networks,简称WSNs)由一组低功率且能量受限的传感器节点构成,设计此类网络的一个基本挑战便是最大化网络生命期的问题.在WSNs中,由于邻近传感器节点所收集的数据之间往往具有时空相关性,多采用数据聚合技术作为去除数据冗余、压缩数据大小的有效手段.合理地应用数据聚合技术,可以有效地减少数据传递量,降低网络能耗,从而延长网络生命期.研究了WSNs中结合数据聚合与节点功率控制的优化数据传递技术,提出了一种新的最大化网络生命期的路由算法.该算法采用遗传算法(genetic algorithm,简称GA)最优化数据聚合点的选择,并采用梯度算法进一步优化结果.该算法均衡节点能耗,并最大化网络生命期.仿真结果表明,该算法极大地提高了网络的生命期.【期刊名称】《软件学报》【年(卷),期】2010(021)007【总页数】11页(P1646-1656)【关键词】无线传感器网络;网络生命期;路由算法;遗传算法;梯度算法【作者】唐伟;郭伟【作者单位】电子科技大学,通信抗干扰技术国家级重点实验室,四川,成都,611731;电子科技大学,通信抗干扰技术国家级重点实验室,四川,成都,611731【正文语种】中文【中图分类】TP393由于无线传感器网络(wireless sensor networks,简称WSNs)[1]在军事、工业、医疗、运输等领域应用范围的扩大,这种网络逐渐成为近年来研究的热点.无线传感器网络通常由一组静态的传感器节点和一个固定的基站节点构成.传感器节点负责收集所探测范围内的数据,并且通过多跳方式将数据传递给基站;基站则负责接收、处理来自于传感器节点的数据.由于传感器节点往往功率较小而且能量受限,如何提高数据传递的能量效率从而提高网络的生命期,便成为网络设计中的一个关键问题.无线传感器网络的生命期通常被定义为最先因为电池能量耗尽而失效的传感器节点的生命期[2−4].无线多跳网络的节能机制主要是结合节点功率控制进行路由优化[5].节点功率控制机制[6,7]通过动态调整节点的通信功率,在保证网络连通性的情况下,以最小能耗传输数据,从而达到节点本地节能的目的.路由优化[8−13]旨在为数据传递提供一条或多条从传感器节点到基站的多跳路径,并最大限度地减小数据传递路径的整体能量消耗,以降低网络整体能耗,保证网络具有较长的生命期.除此之外,无线传感器网络还具有其自身的特殊性.由于在该类网络中,根据应用环境,邻近节点所收集的数据之间往往具有时间或空间上的关联性[14],因而节点在收到邻居节点收集到的数据后,可以根据自身收集的数据,消除邻居数据中的冗余.而这种技术通常被称为数据聚合,其中,进行数据聚合的节点被称为其邻居节点的数据聚合点.由于数据聚合可以减少节点所需要传递的数据量,合理运用该技术可以进一步减少网络能耗,提高网络生命期.但这也为无线传感器网络中节能路由算法的设计增加了相当的难度,成为了本文研究的出发点.无线传感器网络中,数据聚合可以依照数据压缩的程度分为完美聚合与部分聚合两类.完美聚合是指节点将自身收集到的数据连同所有来自邻居的数据一并压缩为一份数据报文的有损压缩数据聚合方式.部分聚合则是一种无损数据压缩方式,节点根据自己所收集到的数据,将来自邻居的报文进行压缩,除去其中相关冗余的部分后进行转发.在不同的聚合方式与功率控制机制下,路由算法的设计重点和难度也是不同的.在完美聚合方式下,如果不考虑节点功率控制,那么网络最大生命期的问题可以被归结为一个最小Steiner生成树的问题[8],这是一个NP-Hard的问题.对此,已有不少文献提出了启发式路由算法,例如GIT(greedy incremental tree)[8]在最短跳数路由的基础上,采用贪婪算法连接各数据源,并在路径汇集处对数据进行聚合;Ant-aggregation算法[10]通过蚁群算法搜索最优的数据聚合生成树;DDAP(distributed data aggregation protocol)算法[11]在网络随机选择数据聚合点,并采用地理位置路由进行数据转发.在完美聚合方式下,可以进一步考虑节点功率控制,例如 LEACH(low-energy adaptive clustering hierarchy)算法[15]等.该算法通过动态分群算法,将节点的数据集中到邻近的群首进行聚合.然而,该算法假定基站在距离网络很远的地方,群首需要通过高功率将数据传送至基站,分群控制开销和能量开销都较大,而且忽略了基站位置对路由性能的影响[16],一定程度地简化了问题.在部分型数据聚合方式下,同时结合节点功率控制的路由算法设计则更加困难,相关文献还不多见.最早的 MER(minimum energy routing)算法[12]直接采用了最小功率生成树路由,节点的数据通过其父节点进行聚合,并沿着生成树传递至基站.而MEGA(minimum energy gathering algorithm)算法[12]同样基于最小功率生成树,所不同的是,该算法通过编码树选择数据聚合点,采用了有向图中的最短生成树获得问题的解.MLR(maximum lifetime routing)算法[13]采用地理位置路由,其中,数据被分类为原始数据(节点自身收集的数据)和聚合数据(经过数据聚合后去除了冗余信息的数据),两种数据都按照一定比例被分发到邻居节点,并通过最优化方法对最优比例进行求解以最大化网络生命期.然而,该算法并不适合于具有“局部最大”问题[16]的网络拓扑,同时假设数据可以被无限细分,因而又增加了数据报头的开销.总体看来,现有的最大化生命期路由算法还存在如下几个问题:第一,大部分的算法都只考虑路由路径的能量高效性,容易造成数据传输集中在能量最小的路径上,引起网络拥塞,也容易造成该路径上节点能量的快速消耗.因此,考虑能量负载均衡,并以网络生命期作为目标函数更加合理;第二,算法考虑的场景都是静态网络,有些算法采用了动态路由,引入了额外的分群、路由维护开销,却很少有算法讨论过维护动态性开销和网络生命期之间的折衷关系.静态路由算法往往更适合于此类网络;第三,有些算法采用了地理位置路由,既能实现动态路由又节省了路由开销.不过,这类路由协议的问题在于一方面不能适用于所有网络拓扑,具有“局部最大”的问题[16];另一方面,路由路径受到地理位置路由算法的约束限制,往往不是能耗最优的路径;再者,地理位置路由算法要求节点具有位置测算的能力,例如装配GPS(global positioning system)设备,增加了网络成本.采用基于生成树的算法既能具有地理位置路由中无路由开销的优点,又能避免其缺点,更适合于静态无线传感器网络.基于上述分析,本文通过将节点功率控制与部分型数据聚合相结合,提出了一种新的无线传感器网络最大生命期路由算法.该算法以网络生命期作为目标函数进行优化,节点选择各自的数据聚合点进行数据聚合,并采用最小能耗路径作为聚合数据的传递路径.由于数据聚合点的解空间是离散空间而且十分巨大,无法应用传统的基于连续空间的微分学的最优化方法,因而采用了遗传算法(genetic algorithm,简称GA)[17]进行全局搜索,并结合梯度算法将解收敛到全局最优,最大化网络生命期. 本文第1节提出无线传感器网络的系统模型.第2节提出网络生命期的目标函数及优化方法.第3节通过仿真实验验证所提出的路由算法.第4节总结全文.1 系统模型1.1 网络模型无线传感器网络可以用一个连通的随机无向图G( , E)来表示,其中,表示节点集合,节点s∈表示基站,E表示链接集合,节点i和j之间的链接由(i,j)表示.以|V|表示网络中节点的数量,d(i,j)表示节点i和j之间的相对距离,每个节点连续地发送数据.为方便起见,令V=/ {s}.1.2 能量模型假设节点具有相同的最大传输功率pmax,节点能够在[0,pmax]的范围内动态地调整自身的传输功率.我们采用第一阶无线电波能量模型[18],节点i向j发送1bit数据所需消耗的能量可以表示为其中,εelec表示驱动发射机或接收机所需要的功率,εamp表示发射机功率增益,而η表示无线电波传播衰减因子,取值范围通常为2≤η≤4.而节点j接收来自s的1bit 数据所需要消耗的能量可以表示为同时,记网络中节点i的初始能量为ei(单位是J),基站s的能量不受限制.1.3 数据聚合模型由于传感器网络中,通常情况下节点所收集的数据间在时间和空间上具有关联性,数据聚合技术是通过消除信息间相关联的部分,达到压缩信息并节省数据传输开销的办法.假设节点i将原始数据传递给节点j,定义数据相关系数ρ(i,j)=1−H(i|j)/H(i),其中,H(i)表示节点i发送的原始数据大小,而H(i|j)表示节点j的根据其本地信息去掉了该原始数据中与之相关联的信息后所得到的聚合数据的大小.典型的数据相关模型包括反转模型[12],该模型假设数据间的相关性与节点之间相对距离成反比,即;高斯随机场模型[19]则假设数据间的相关性与节点之间相对距离呈指数下降趋势,其数据相关系数可以表示为ρ(i,j)=exp[−αd2(i,j)],其中,α是相关性参数,α越大,相关性越小,反之,则越大.为了避免循环压缩,我们假定对于任何原始数据只发生一次数据聚合,已经被压缩过的聚合数据不再被压缩.1.4 路由模型本文提出一种新的无线传感器路由模型,该模型兼顾了节点功率控制、路径能耗的高效性以及数据聚合技术,借鉴并发展了 MEGA算法[12]中分布式数据聚合方式,将数据聚合的任务合理地分配到网络的各个节点上.该模型不同于传统的基于分群的路由算法中将数据聚合的任务集中交给少数群首节点的方式,避免了网络中少数群首节点成为能耗瓶颈的问题.同时,该算法基于生成树传递数据,不会出现基于地理位置路由中的“局部最大”问题,也不需要类似GPS的地理位置定位系统的支持.如图1所示,节点i∈V从自己的邻居集合Ni中选择一个节点作为数据聚合点,记为ai∈Ni,并记网络中节点数据聚合点决策向量为;决策空间Φ为离散笛卡尔乘积空间,即.节点i将原始数据传递给数据聚合点ai,ai负责为节点i进行数据聚合.为了降低网络的能耗,ai产生的聚合数据通过最小能耗路径传递到基站.其中,最小能耗路径是能量开销最小的数据传递路径,即将拓扑图G的各条边(i,j)的权重设为发送 1bit数据所消耗的能量εt(i,j).然后,采用Dijkstra算法或者等价路由算法获得的路径.实际上,所有最小能耗路径构成了一棵以基站为树根的最小功率生成树,记节点i在该树中的上一级节点为ui.Fig.1 Routing model in WSNs图1 无线传感器网络路由模型在实际应用中,可以通过如下步骤实现:第1步,网络中的各节点通过向邻居节点发送训练报文,估计出链路能耗εt(i,j)以及数据相关系数ρ(i,j);第2步,由基站发起分布式Dijkstra算法获得最小功率生成树,并收集网络中各链路的能耗和数据相关系数;第3步,由基站或者外网节点计算得出优化的数据聚合点决策向量;第4步,由基站沿生成树将数据聚合点决策向量公布到全网,其中,每个节点只需向其子树中的节点公布对应数据聚合点的选择情况.最后,网络中各节点开始收集数据,并依照优化的数据聚合点决策向量和生成树路径传递数据.2 无线传感器网络最大生命期路由问题2.1 问题描述假设传感器节点的初始能量为(单位是J),原始数据产生速率为(单位是 bps),那么对应于数据聚合点决策向量∈Φ,节点i的聚合数据率(单位是bps)包括两部分:其一是来自邻居节点的原始数据经过压缩得到;其二是由子节点转发来的聚合数据.γi可以表示为其中:以节点i为数据聚合点的所有节点j的原始数据rj经过数据聚合后变为rj[1−ρ(j,i)],对所有这样的节点求和后成为式中的第1项;式中的第2项表示以节点i 为父节点的所有节点j的聚合数据的求和节点i在单位时间内的能量开销比例(相对于节点的能量ei)包括3个部分:其一是节点i发送自身产生的原始数据的能耗;其二是接收并转发来自邻居节点的原始数据所消耗的能量;最后是接收并转发来自子节点的聚合数据.总体上可以用下式表示:其中,riεt(i,ai)表示节点i将原始数据发送到其数据聚合点ai的能耗,表示选择节点i 接收来自邻居节点的原始数据并转发压缩后的聚合数据所消耗的能量,而表示节点i 接收来自其子节点的聚合数据并将其转发给父节点ui的能耗.于是得到节点i的生命期的表达式:根据本文上面给出的定义[2−4],无线传感器网络的生命期是最先因为电池能量耗尽而失效的传感器节点的生命期.问题的目标函数,即网络的生命期可以表示为因而在所提出的路由模型下,无线传感器网络最大生命期路由问题可以被归纳为一个离散空间中的非线性规划问题:在离散空间Ω中求解最优决策向量,使得目标函数Tnet()在处取得最大值,最大化的网络生命期以及最优决策向量可以用下式来表示:2.2 GA-MLR算法由于Φ是一个离散空间,目标函数在该空间中不连续、不可导且非凸函数,所以不能采用传统的基于梯度或者光滑化的最优化方法来寻求的最优解.另一方面,由于WSN的拓扑图G可以视为一个连通的随机单位圆图(connected random unit dist graph),根据文献[20]中节点连接度的概率分布结果,网络中绝大部分节点的邻居数量都不少于2.由此,通过渐进分析易知,随着网络规模的扩大,离散空间Ω的增长不慢于2关于节点数量的指数增长速率,即,其中,Ω(·)表示渐进下界.因此,采用穷举搜索的办法显然也不可行.为此,本文采用现代启发式算法中相对成熟的遗传算法[18]来求解该问题,并相应地提出了 GA-MLR (genetic algorithm-based maximum lifetime routing)算法.遗传算法是由达尔文的进化论衍生而来的一种算法,本质上是通过大量备选解的变换和迭代,在解空间中进行并行、动态全局搜索的最优化方法.由于遗传算法具有比较完备的数学模型和理论,在解决很多 NP-Hard问题上具有良好的性能.2.2.1 编码方法由于所考察问题的特殊性,我们没有采用常用的二进制 0-1编码,而是直接采用决策向量作为编码.这是因为决策空间Φ是一个笛卡尔乘积空间,决策向量的各分量相互独立,在决策向量间进行交叉和变异运算之后,所得到的仍然是决策空间Φ中的决策向量,既不会丧失其物理意义,又简化了变换之后的维护操作.2.2.2 初始群体的选择通过将决策向量的每一个分量在对应节点的邻居中进行随机均匀的选择,产生一组在决策空间中均匀随机分布的决策向量.群体的规模不宜太小,不然会导致算法搜索范围狭窄,容易陷入局部最优,降低算法性能.反之,群体的规模也不宜过大,否则将增加算法复杂度,导致算法收敛缓慢.经过实验发现,当群体规模和节点数量|V|在一个数量级上时,算法居于较好的性能,能够很快地逼近最优解.2.2.3 适应度函数和选择方法定义决策向量的适应度函数,即直接采用决策向量所对应的网络生命期作为适应度,网络生命期越大,对应的决策向量越适合于继续生存到下一代.在遗传算法中,选择方式决定了算法收敛的速率.选择方式通常有两种:一种是按比例选择;另一种是基于序数的选择.我们采用基于序数的选择方式,因为该种方式常常具有更好的性能[17].对适应度函数采取幂定标的方法,其定标可用下式表达:决策向量被选择的概率与其定标成正比,可以采用蒙特卡罗(Monte Carlo)的方法进行选取.参数p与遗传算法的收敛性有着密切的关系,p越大,选择适应性度高的决策向量的可能性越大,算法收敛越快,但也越难以跳出局部最优.反之,算法收敛越慢,但却相对容易跳出局部最优.实验结果表明,p取 1.05时,算法能够取得比较好的效果.在选择过程中,为了更好地保证遗传算法的收敛性,我们还采用了精英模型(elitist model),即如果新一代群体中适应度最高的个体小于上一代中适应度最高的个体,那么将上一代群体中适应度最高的个体保存到新一代群体中.2.2.4 交叉操作在遗传算法中,交叉操作与算法的全局覆盖率以及跳出局部最优的能力密切相关,因为交叉操作有利于增加新老两代个体之间的差异性以及同一代群体中个体之间的多样性.当然,差异性和多样性也不是越大越好,否则也容易导致算法不稳定,收敛缓慢.我们采用均匀随机交叉(uniform crossover)的方法,采用该方法能够有效地跳出决策向量的邻域,最大程度地扩大搜索范围,避免算法收敛于局部最优解.同时,经过实验发现,交叉概率pc∈[0.5,1.0]时,效果比较好.2.2.5 变异操作在遗传算法中,变异操作能够在个体的邻域中进行搜索,使得算法具有梯度算法的一些特征,与算法收敛的准确性有密切的关系.我们采用单点变异的方法,即随机选择决策向量的一个分量,从对应节点的邻居中均匀、随机地选择一个节点作为新的数据聚合点.于是,算法能够在决策向量的邻域内搜寻,提高算法收敛的准确性.实验结果表明,变异概率pm∈[0.01,0.05]时效果较好.2.2.6 算法收敛性文献[21]使用马式链模型对采用精英模型的遗传算法的收敛性进行了研究,证明了在精英模型下遗传算法能够收敛到全局最优解.于是得到如下定理:定理1. 本文采用的遗传算法能够收敛到全局最优解.从仿真实验中可以发现,算法在所选择参数下能够在不多于网络规模两倍的迭代次数内收敛,并由此可以分析所用遗传算法的时间复杂度.2.2.7 算法时间复杂度分析定理2. 本文采用的遗传算法的时间复杂度为O(|V|2).证明:注意到,遗传算法中的种群数量为O(|V|),交叉概率为pc,变异概率为pm.因此,算法每次迭代需要O(pc|V|)次交叉操作、O(pm|V|)次变异操作以及O(|V|)次选择操作.所以,算法每次迭代需要O(|V|)次操作.又注意到,算法的迭代次数为2|V|,因而所用遗传算法总的时间复杂度为O(|V|2).2.3 梯度算法由于遗传算法主要适合于在全局搜索最优解,它在单个点的领域内进行搜索的能力是比较有限的,因而在实际工程应用中往往还要配合贪婪算法进一步优化.为此,在执行遗传算法后又加入了离散空间中的梯度算法以保证决策向量收敛到全局最优解.我们针对目标函数的特殊性,提出了一种离散空间中的梯度定义和相应的梯度算法. 在离散空间Φ中,定义决策向量和之间的距离为两向量之间的汉明距离(Hamming distance),也就是说,如果在两个决策向量中,有k个节点对于数据聚合点的选择不同,那么这两个决策向量之间的距离就是k.定义决策向量的邻域:邻域中的决策向量即是让中的任意一个节点选择不同邻居节点后所得到的新的决策向量,由此定义梯度:从梯度的定义中不难发现,对于决策向量邻域中的决策向量.于是,梯度的值等于对应网络生命期的差值.为了使算法最快收敛,我们在决策向量邻域中选择这样的决策向量,该向量使得梯度的值达到最大.于是得到下面的最速梯度上升算法:设初始决策向量为(该决策向量由遗传算法得到),如果在的邻域 ()N中存在决策向量,满足,则记决策向量.重复以上步骤.假设当算法进行到第K步时,对于任何决策向量,都有,则算法终止,所得到的决策向量便是所求的最大化网络生命期的决策向量.定理3. 本文提出的梯度算法在有限步骤内收敛.证明:假设定理不成立.令,序列{Tnet(k)}随着k的增加而单调递增,对任意自然数K 存在k＞K满足Tnet(k)＞Tnet(K).但是Φ是一个有限空间,只需令K=|Φ|,即得出矛盾.因此,算法必然在有限步骤内收敛.由于之前经过了遗传算法的优化,梯度算法实际上只需要很少的步骤就可以达到收敛.由于目标函数的非线性特性,算法的时间复杂度难以通过理论分析得出.不过,从下面的仿真结果分析中不难看出,算法的时间复杂度也近似为O(|V|2).3 仿真验证由于目前同时考虑节点功率控制和部分数据聚合的路由算法还不多见,本文针对现有的 3种算法进行仿真对比,将GA-MLR算法的性能与MER,MEGA以及MLR算法作了比较.3.1 场景设置本文采用了与文献[13]中类似的场景.在100m×100m的矩形区域内随机放置20～100个传感器节点,所有节点的最大通信距离为 20m,第一阶无线电波功耗模型参数εelec=50nJ/bit,εamp=100pJ/bit/m2,无线传播路径衰减指数η=2.采用高斯随机场模型作为数据互相关模型,其中,参数α的取值范围为 0.001/m2和0.01/m2(α越小,数据互相关程度越低).所有节点的初始能量均为 1kJ,且原始数据产生速率均为1kb/s.所有仿真结果均为20个随机场景结果的平均值,而且所有场景都不出现“局部最大”问题[16],以保证MLR算法能够正确运行.3.2 仿真结果图 2显示了一个典型网络场景中数据聚合的情况,其中,实线代表最小功耗路径上的链路,而带箭头的虚线代表节点对数据聚点的选择情况.从图中可以看出,本文所提出的算法具有如下特点:第一,聚合数据通过最小能量路径传递,以保证数据传递的能量高效性,避免网络整体能量的快速消耗;第二,通过让各节点选择数据聚合点,将数据分配到各条最小能量路径中,均衡路径能耗;第三,由于数据聚合点选择的分散性,网络中不存在类似分群算法的集中式结构,避免出现能耗负载集中在少数节点的情况,有利于能耗负载的均衡;第四,能够适应于各种网络拓扑,不存在基于地理位置路由中对网络拓扑的限制约束,例如相对稀疏的网络等.图3显示了在不同传感器节点数量下网络生命期的对比情况.α的取值分别为0.001/m2和0.01/m2,以显示不同相关系数对协议的影响.从图中可以看出,随着网络规模的增大,网络生命期呈现逐渐下降的趋势.这是因为,网络的数据负载与节点数量成正比,而节点能量是一定的,造成了网络整体能耗增加,网络生命期下降.GA-MLR 算法的性能明显优于MLR算法的性能,而MEGA和MER算法的性能最差.MEGA 算法由于引入了数据聚合技术,考虑了相关性影响,性能略优于MER算法;而 MLR 算法通过数据的分流策略,均衡节点能耗,能够在一定程度上提高网络的生命期.但是,由于MLR算法受到地理位置路由以及算法中自由参数c对结果精度的影响,数据传递路径难以达到最小能耗路径对网络整体能耗的优化效果,因此优化并不充分.由于GA-MLR算法同时考虑了数据的相关性和数据传递路径的节能性,对网络生命期具有很大的提升,因而明显优于其他 3种算法.GA-MLR算法中的网络生命期在α=0.001/m2时,相对于MER和MEGA算法具有56%～251%的提升,相对于DA-。

无线传感器网络设计中的覆盖优化算法比较与实际应用效果分析

无线传感器网络设计中的覆盖优化算法比较与实际应用效果分析无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络，用于实时感知环境中的物理或运动事件。

传感器节点通过互相通信，将收集到的数据传输到网络中心节点或用户端。

覆盖优化是无线传感器网络设计中的一个关键问题，旨在确保网络中的节点能够充分覆盖感兴趣区域，实现高效的数据收集和传输。

本文将比较常用的覆盖优化算法，并分析实际应用中的效果。

覆盖优化算法是为了最大程度地保障无线传感器网络中的节点能够覆盖感兴趣区域，同时减少冗余节点的存在，以节省能源和资源。

常用的覆盖优化算法包括最大覆盖集算法、K覆盖连通集算法和基于贪心算法的覆盖优化算法。

最大覆盖集算法是一种基于整数线性规划的优化算法，旨在选择最少数量的节点来覆盖感兴趣区域的每个位置。

该算法通过将问题转化为线性规划问题，并使用整数规划技术进行求解。

其优点是能够最大程度地减小冗余节点的存在，但是计算复杂度较高，适用于节点数量较少且能源充足的情况下。

K覆盖连通集算法是一种基于图论的优化算法，利用节点之间的连通关系来选择覆盖区域。

该算法通过构建覆盖连通图，并使用最小连通集算法求解出最少数量的节点，使得该节点集同时满足覆盖和连通的要求。

该算法的优点是能够较好地平衡覆盖和连通性的要求，并且计算复杂度相对较低，适用于大规模网络。

基于贪心算法的覆盖优化算法是一种启发式算法，通过贪心地选择节点来实现覆盖优化目标。

其中，常用的算法包括GRS（Greedy Routing Selection）算法和GAS（Greedy Auxiliary Sensor selection）算法。

GRS算法通过选择覆盖范围内剩余能量最大的节点来实现覆盖优化，而GAS算法则通过选择覆盖范围内能量消耗最小的节点来实现。

这两种算法都具有较低的计算复杂度和较好的实时性能。

在实际应用中，采用不同的覆盖优化算法需要根据具体的应用需求和实际情况进行选择。

物联网中的无线传感器网络覆盖优化方法

物联网中的无线传感器网络覆盖优化方法物联网（Internet of Things，简称IoT）无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是物联网系统中的重要组成部分，它由大量的分布式无线传感器节点组成，用于收集、传输和处理环境中的各种数据。

随着物联网应用的快速发展，如何优化无线传感器网络的覆盖成为了迫切需要解决的问题。

本文将介绍物联网中的无线传感器网络覆盖优化方法，并阐述其原理和实际应用。

无线传感器网络覆盖优化方法的研究目标是提高网络的覆盖率和感知质量，使得传感器节点能够更好地感知环境并准确地传输数据。

以下是几种常见的无线传感器网络覆盖优化方法：1. 节点部署优化方法节点部署是无线传感器网络覆盖优化的关键环节。

传感器节点的部署位置直接影响网络的覆盖率和感知精度。

传统的节点部署方法通常是随机部署或者通过经验设置节点位置。

然而，这种方法容易导致节点密集或者节点稀疏的情况，从而影响网络的均衡性。

因此，研究人员提出了一些改进方法，如基于均匀分布、最大覆盖半径和最佳节点位置等算法，通过优化节点的布局，提高网络的覆盖率和均衡性。

2. 路由协议优化方法路由协议是无线传感器网络中数据传输的关键。

传统的路由协议通常是基于固定的路由路径，容易导致部分节点覆盖不均衡或者出现数据拥堵等问题。

为了解决这些问题，研究人员提出了一些改进的路由协议，如动态路由、多路径路由和分层路由等。

这些协议可以优化传感器节点之间的数据传输路径，提高网络的覆盖率和传输效率。

3. 能量管理优化方法无线传感器节点通常由电池供电，并且无法定期更换电池。

因此，节点能量的管理对于延长网络寿命至关重要。

研究人员提出了一些能量管理优化方法，如分簇、动态功率调整和能量均衡等。

这些方法可以有效地管理节点能量消耗，减少能量消耗不均衡或者能量耗尽的情况，延长网络的寿命。

4. 拓扑优化方法无线传感器网络的拓扑结构对于覆盖率和感知质量具有重要影响。

无线传感器网络中的区域覆盖优化算法

无线传感器网络中的区域覆盖优化算法随着无线传感器技术的发展，越来越多的无线传感器网络（WSN）被应用于工业自动化、环境监测、智能交通等领域。

在这些应用中，区域覆盖是WSN中最基本的问题之一。

由于无线传感器节点的电池寿命有限，因此如何合理地部署各个节点，以尽可能地延长网络的寿命，是WSN研究中的重要问题之一。

在过去的几十年中，大量的研究文献已经针对WSN中的区域覆盖问题提出了不同的算法。

其中，最核心的问题在于如何实现区域覆盖的最优化。

一、覆盖率的定义覆盖率是指在WSN中节点的监测范围与网络监测区域的比值。

在实际应用中，Wi-Fi热点、摄像头、无线电塔等节点需要实现对网络监测区域的全覆盖，以便实现网络的最优运行。

在WSN中，节点的监测范围是通过其感知能力决定的。

当节点的感知范围内出现了传感器目标时，这个节点就达到了覆盖状态。

在实际应用中，节点的覆盖状态往往是以监测目标的覆盖率来衡量的。

二、覆盖率的评估方式在WSN中，节点覆盖率的评估通常采用两种方式：信号衰减法和概率模型法。

信号衰减法是指通过信号传输范围与距离的关系来计算节点的覆盖率。

该方法主要根据节点的雷达感应能力来进行计算。

概率模型法则是通过考虑传感器节点的随机部署方式来计算节点的覆盖率。

这种方法更适用于复杂环境下的应用，该方法可以通过节点覆盖概率的计算，得出节点的覆盖率。

三、覆盖优化算法为了实现无线传感器节点的最优化部署，研究人员提出了多种区域覆盖优化算法。

其中最常见的算法包括贪心算法、遗传算法、粒子群算法等。

（一）贪心算法贪心算法是目前最为流行的节点最优化部署方法。

这种算法的优点在于处理速度快、复杂度低。

贪心算法的核心思想是将固定大小的感知半径转化为感知角度，通过仅考虑覆盖范围中的一个角度来实现节点的最优化部署。

贪心算法最大的优势在于使节点数量减少到以前的一半，同时还能够保持覆盖率不降低。

（二）遗传算法遗传算法是一种首先在计算机科学和人工智能领域中应用的算法，它可以通过进化过程生成最优解。

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。

无线传感器网络中的覆盖优化算法研究

无线传感器网络中的覆盖优化算法研究陶洋;林艳芬;黄宏程【摘要】针对无线传感器网络中经典的覆盖保持节点调度算法(CPNSS)查找冗余节点效率不高的问题,考虑实际传感器网络中节点感应半径不相同的情况,提出一种推广的高效覆盖优化算法(GECPNSS).建立扩展节点网络模型,分析多种节点位置关系,对中心角计算法进行扩展改进,并从括动节点数、平均覆盖度方面比较算法的性能.仿真实验结果表明,在保持初始覆盖的前提下,GECPNSS能更有效地提高冗余节点判定效率、扩展算法适应面.%Aiming at the problems of low efficiency to find redundant nodes in classical Coverage-Preserving Node Scheduling Scbeme(CPNSS) of the Wireless Sensor Network(WSN), this paper considers the situation that nodes have different sensing ranges in actual network and proposes a Generalized Efficient Coverage-Preserving Node Scheduling Scheme(GECPNSS). The algorithm builds extended node network model, analyzes different cases that how the nodes and their neighbors are located and improves the central angle calculation. The performances of these algorithms are compared in terms of number of active nodes and average cover degree. Simulation experimental results show that this improved algorithm enhances the efficiency of redundant nodes determine more effectively and better adapts to the complexity of the network, while maintaining the initial coverage.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)001【总页数】4页(P119-121,124)【关键词】无线传感器网络;覆盖;冗余;感应半径【作者】陶洋;林艳芬;黄宏程【作者单位】重庆邮电大学软件技术中心,重庆400065;重庆邮电大学软件技术中心,重庆400065;重庆邮电大学软件技术中心,重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TP3931 概述无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的覆盖控制问题，即在保证一定服务质量(QoS)条件下，达到网络覆盖范围最大化，保证无线传感器节点有效地覆盖被监测的区域或目标。

高效的无线传感器网络覆盖优化算法研究

高效的无线传感器网络覆盖优化算法研究随着科技的进步和人们对智能化生活的需求不断增加，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）扮演着越来越重要的角色。

WSN由大量分散布置的传感器节点组成，能够自组织地进行数据采集、处理、通信和协调工作。

传感器节点通过无线通信方式相互交流和传输数据，形成一个网络，可以应用于监控、环境检测、物体跟踪等众多领域。

在无线传感器网络中，节点的能量是非常有限的，因此如何设计合理的算法来延长无线传感器网络的生命周期，保证网络覆盖效果成为了研究的重点。

无线传感器网络覆盖优化算法研究的目标是通过优化节点的部署和调整策略，提高网络覆盖率，并延长网络的寿命。

首先，针对无线传感器网络的覆盖问题，需要定义合适的覆盖度度量指标。

覆盖度是指被节点所覆盖的区域或目标的质量程度，可以通过研究节点之间的距离、信号强度、覆盖半径等因素进行量化。

根据不同的应用场景和需求，可以选择适合的覆盖度量指标，如覆盖范围、覆盖密度等。

其次，需要设计一种高效的节点部署算法，以最小的成本和能量消耗完成网络节点的布置。

传统的节点布置问题通常是根据预设的节点数量和区域大小，通过数学模型和优化算法得出最佳的节点部署方案。

常用的节点布置算法有贪心算法、遗传算法、模拟退火算法等。

在实际应用中，节点布置问题还需考虑网络拓扑结构、传感器特性和场景约束等因素。

另外，为了进一步提高无线传感器网络的覆盖效果，还需考虑节点的自适应调整策略。

无线传感器节点的能量消耗不平衡和节点失效是影响网络寿命的关键因素。

因此，需要研究一种高效的节点自组织策略，使得节点能够根据实时环境信息自动进行布局调整和能量均衡。

在传感器节点布置和能量调整方面，可以利用集群和分簇技术来优化无线传感器网络的性能。

集群技术将网络节点划分为若干个集群，每个集群内有一个簇首节点负责数据收集和传输，其他节点则向簇首节点汇报数据。

分簇技术可以有效降低节点之间的通信负担，减少能量消耗，提高网络的稳定性和寿命。

无线传感器网络覆盖算法研究

无线传感器网络覆盖算法研究立足于无线传感器网络中的覆盖问题，分类总结近年来提出的覆盖算法，详细讨论了一些典型的无线传感器网络覆盖算法。

标签：无线传感器网络覆盖中图法分类：TP3930引言节点调度和密度控制是节约网络能量、延长网络生存时间的一种有效办法。

本文立足于无线传感器网络中的覆盖问题，分类总结了近年来提出的覆盖算法，并详细讨论了一些典型的无线传感器网络覆盖算法。

1覆盖算法的分类1.1确保完全覆盖的覆盖算法和不能确保完全覆盖的覆盖算法。

假设部署在目标区域的传感节点组成的传感器网络能够完全覆盖目标区域。

根据执行了算法之后处于活动状态的节点能否完全覆盖目标区域，把节点调度覆盖算法分为：确保完全覆盖的覆盖算法和不能确保完全覆盖的覆盖算法。

前者适用于灾难救助、军事监测等对安全程度要求较高的应用领域，后者适用于环境感知、森林火灾监测等对安全程度要求较低的应用领域。

前者又可分为1－覆盖和K－覆盖(K≥2)，属于K－覆盖的覆盖算法确保所有的监测目标或监测点同时都被K个不同的传感器节点所覆盖。

1.2集中式的覆盖算法和分布式的覆盖算法。

根据算法实施策略来分，把覆盖算法分为：集中式的覆盖算法和分布式的覆盖算法。

前者需要将整个网络的全局信息发送给一个处理节点，由处理节点单独执行完算法之后，将控制信息发送给网络中的每一个节点，因此仅适用于小型的传感器网络，不具备良好的扩展性。

而后者通过利用局部信息，由邻近区域内节点之间的协作共同完成，可适用于大型的传感器网络。

1.3确保网络连通性的覆盖算法和不考虑网络连通性的覆盖算法。

根据网络连通性来分，把覆盖算法分为：确保网络连通性的覆盖算法和不考虑网络连通性的覆盖算。

文献已经证明，如果网络中的所有节点同构，且节点的感知模型为圆形区域感知模型，当通信半径大于或者等于2倍的传感半径时，完全覆盖目标区域的节点集构成的传感器网络一定是连通网络。

然而，当通信半径小于2倍的传感半径时，不能保证网络的连通性。

连通和覆盖性优化无线传感器网络寿命的方法

ｔｉａｐｏｃ，ａｍｅｈｎｓｔａｙａｃｌｃｉａｅｎｏｔｌｃｖｔｇａｄｃｎｅｔｄａｓｂｅｆｓｎｏｓｗｓｈｓｐｒａｈｃａｉｍｈｔｄｎｍｉａｌａｔｔｄａｐｉｏｅｎｎｏｎｃｅｕｓｔｏｅｓｒａｙｖｍａｉ
络寿命的新方法（ＣＯ．ＣＬ）该方法设计了一种根据节点剩余能量动态激活一组满足连通覆盖条件的工作节点．当某个节
点因能量耗尽而失效时，其邻近的休眠节点将代替失效节点继续维持网络的正常工作．理论分析和仿真研究表明：ＣＯＣＬ
能够快速有效地判别冗余节点，将判别过程的复杂度从ＮｏＮ降低到，ｌｇ保证无线传感器网络的覆盖性和连通性的同时降低能耗，延长网络寿命．关键词：无线传感器网络；网络寿命；连通性；覆盖性；眠调度休
ＡｂｔａｔＡｓｅｉｇｓｈｄｌｃｅａｏｓｒｃｅａｅｎｔｅ：ｌｐｎｃｅｕｅｓｈｍｅｗｓｃｎｔｔｄｂｓｄｏｈｏｎｃｉｔａｄｃｖｒｇｆｔｏｏｙｓｅｕｖｙｏｕｒｔｒ
ｃｎｅｔｉｎｏｅａｅｏｅｗｉｌｓｅｓｒｎｔｏｋｎｅｕｅｔｅｅｇｏｔ，ｔｕｒｌｎｉｇｔｅｎｔｏｋｏｎｃｉｔａｄｃｖｒｇｆｈｒｅｓｓｎｏｅｗｒｓａｄｒｄｃｓｉｎｒｙｃｓｓｈｓｐｏｏｇｎｈｅｗｒｖｙｔｅｓ

无线传感器网络中的节点分配算法研究

无线传感器网络中的节点分配算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量分布式、自组织的节点组成的网络系统，节点通过无线通信协作工作。

在WSN中，节点的位置分配是一项关键任务，对整个网络的性能和效率具有重要影响。

因此，研究无线传感器网络中的节点分配算法是一项具有重要意义的工作。

节点分配算法是指将有限数量的传感器节点合理分配到网络拓扑结构中的方法。

一个合理的节点分配算法应该能够最大化网络覆盖范围，同时最小化能源消耗和网络负载，以提高网络的性能和寿命。

首先，节点分配算法需要考虑网络覆盖范围。

在无线传感器网络中，节点的主要任务是感知环境并收集数据。

因此，节点的分布对网络的覆盖范围具有重要影响。

合理的节点分配算法应该能够保持节点之间的均匀分布，避免出现覆盖重叠或覆盖盲区。

常用的节点分配算法包括最大覆盖算法、贪心算法和遗传算法等。

其次，节点分配算法需要考虑能源消耗。

在无线传感器网络中，节点通常由电池供电，能源是一个重要的限制因素。

因此，节点的分配应该能够在能源有限的情况下最大限度地延长网络的寿命。

一种常见的能源节约方法是通过调整节点的活动模式来减少能源消耗，例如通过周期性地进入休眠状态来减少能量消耗。

优化节点分配算法应该能够合理地调整节点的活动模式，以最大限度地降低能源消耗。

此外，节点分配算法还需要考虑网络负载均衡。

在无线传感器网络中，节点之间的通信是通过互相转发数据包来实现的。

当网络中的某些节点负载过重时，容易导致网络拥塞和性能下降。

因此，节点分配算法应该能够合理地分配节点任务，使得网络负载能够平衡。

一种常见的负载均衡策略是基于节点的距离和处理性能来调整节点的工作负载。

值得一提的是，节点分配算法还应该能够考虑网络拓扑的动态变化。

在实际应用中，无线传感器网络往往面临着节点故障、节点随机移动等问题。

因此，节点分配算法需要具备适应网络拓扑动态变化的能力。

一种常见的解决方法是通过网络中的节点自组织机制来调整节点分配，使得网络的扩展和缩减能够自动适应网络拓扑变化。

简述leach算法的工作流程。

LEACH算法是一种用于无线传感器网络（WSN）中的分簇协议。

该算法旨在减少能量消耗，延长传感器节点的寿命，增加网络的可靠性和稳定性。

其流程如下：
1. 初始化：每个传感器节点都会随机生成一个浮点数，并用该数与传感器网络的阈值进行比较。

若节点浮点数小于阈值，则节点作为簇头参与到簇头选举中；否则，节点成为普通节点。

2. 簇头选举：各个节点会发送概率性的选举请求给簇头，簇头选择了之后，该节点将组成一个簇并成为簇头，并广播自己是簇头的信息给所有普通节点。

3. 簇头分配：在确定每个簇头之后，簇头将其覆盖范围内的普通节点加入到该簇，并将簇员节点分配到不同时间片进行通信，以减少能量的消耗。

簇成员向簇头发送数据，簇头检查数据并压缩以便传输。

4. 时隙轮换：为了避免节点能量分布不均匀，簇头在各自簇内定期轮换时隙，以保证每个节点都有机会参与到数据传输中。

5. 路由：簇头定期将本簇采集的数据通过路由协议传输到其他位置的基站。

6. 能量检测：当某个节点的能量已经耗尽时，节点不再参与到数据传输中，因此簇内节点需要定期检测其它节点的能量状况，以便取代能量耗尽的节点并保持网络的稳定性。

总的来说，LEACH算法采用了分簇的策略，通过将传感器节点分配到不同时间片实现对其能量的有效管理，并引入时隙轮换的机制，以令能
量在各个节点间平衡分配，从而延长网络寿命，增强网络的可靠性和稳定性。

无线传感器网络在智能家居中的应用

无线传感器网络在智能家居中的应用智能家居是指通过各种智能设备和传感器，将家庭内部的各种设备和系统连接起来，实现智能化管理和控制的一种家居生活方式。

而无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）作为智能家居的重要组成部分，发挥着不可或缺的作用。

本文将探讨无线传感器网络在智能家居中的应用，并分析其优势和挑战。

一、无线传感器网络在智能家居中的应用1. 环境监测：通过在家中布置各类传感器，如温度、湿度、气体等传感器，可以实时监测家庭环境的各项指标。

通过与智能家居中枢系统相连，可以及时调节空调、加湿器等设备，提供舒适的居住环境。

2. 安全监控：无线传感器网络可以用于家庭安全监控系统。

通过布置在家中各个角落的传感器，可以实时监测家庭的安全状况，如门窗是否被撬动、有无烟雾、有无异常动作等。

一旦发现异常情况，系统会立即发出警报，并通过手机等设备提醒家庭成员。

3. 能源管理：无线传感器网络可以用于家庭能源管理系统。

通过监测家庭中各项能源的使用情况，如电力、水、燃气等，可以实时了解能源的消耗情况，并通过智能算法进行优化管理，实现节能减排的目标。

4. 健康监护：无线传感器网络可以用于家庭健康监护系统。

通过佩戴在身体上的传感器，可以实时监测人体的生理参数，如心率、血压、体温等。

通过与智能家居系统相连，可以及时提醒家庭成员进行健康管理，并在发生紧急情况时自动呼叫医疗救援。

二、无线传感器网络在智能家居中的优势1. 灵活布局：无线传感器网络不受布线限制，可以根据家庭的实际需求和布局灵活安装传感器，不仅节省了布线成本，也提高了系统的可扩展性和灵活性。

2. 实时监测：无线传感器网络可以实时监测各项指标，如温度、湿度等，将数据传输到中央控制系统，用户可以随时了解家庭环境的情况，并进行相应的调节和管理。

3. 自动化控制：无线传感器网络可以与智能家居系统相连，实现自动化控制。

例如，当温度过高时，系统可以自动调节空调的温度；当检测到烟雾时，系统可以自动打开排烟设备等。

一种延长无线传感器网络生存时间的机会路由

明：相比于ＥｘＯＲ，ＰＬＯＲ进一步提高了吞吐量，降低了能耗，尤其网络的生存时间有了明显的提高。
关键词：无线传感器网络；机会路由；能量均衡；生存时间
中图分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ａ文章编号：１０００－４９：７８７（２０１３）０８－－００５６－－０４
ｒｅｓｉｄｕａｌｅｎｅｒｇｙ（ＲＥ），ｐｒｏｐｏｓｅａｒｏｕｔｉｎｇｍｅｔｒｉｃＥＣａｎｄａｓｅｌｅｃｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｏｆｃａｎｄｉｄａｔｅｆｏｒｗａｒｄｎｏｄｅｓｅｔｂａｓｅｄｏｎｉｔ．Ｉｎｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎｆｏｒｗａｒｄｉｎｇｏｆｃａｎｄｉｄａｔｅｆｏｒｗａｒｄｎｏｄｅ，ｕｓｅｍｅｔｈｏｄｏｆｄａｔａｐａｃｋｅｔｓｅｑｕｅｎｃｅｌｉｓｔ（ＰＳＬ）ｔｏｉｎｃｒｅａｓｅ
ｄｅｐｌｅｔｉｏｎｏｆｓｏｍｅｎｏｄｅｓ，ａｎｅｔｗｏｒｋｌｉｆｅｔｉｍｅｐｒｏｌｏｎｇｉｎｇｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｙｒｏｕｔｉｎｇ（ＰＬＯＲ）ｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ａｉｍｉｎｇａｔ
ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｆｏｏｐｐｏｒｔｕｎｉｓｔｉｃｒｏｕｔｉｎｇ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｅｎｅｒｙｇｍｏｄｅｌｆｏｎｏｄｅ，ｃｏｎｓｉｄｅｒｎｏｄｅＥＴＸａｎｄ

延长传感器网络寿命的动态休眠调度算法

方法将监控区域划分成网格，依次激活覆盖有效网格数量最多的节点，直至覆盖全网．Ｘｎ等提出ｉｇ
覆盖配置协议（ｏｅａｅｏｆｕａｉｒｔｏ，ｃｖｒｇｃｎｇｒｔｎｐｏｏｌｉｏｃ
１网络模型及问题描述
盖和连通的条件下，降低节点能耗，延长网络寿命．关键词：通信技术；无线传感器网络；网络寿命；休眠调度；Ｖｒｎｉ分；线性规划ｏｏｏ划
中图分类号：Ｔ９；Ｔ１．Ｐ３３Ｎ９１６文献标识码：Ａ
无线传感器网络是由微小的传感器节点，借助
设无线传感器网络Ｇ＝（，，ＶＥ）Ｖ是节点集，Ｅ
ＣＰ，通过求解感知圆与监控区域边界的交点给Ｃ）出ｋ覆盖监控区域的充分条件。算法复杂度为度
Ｄ（３．Ｃｒｕａ等提出一种基于ＶｒｎｉＮ）ａｂｎｒｏｏｏ划分的
长网络寿命的方法．但两者都未考虑网络的覆盖冗余情况，网络中的全部节点同时工作将增加感知信
节点的剩余能量动态激活其周围的休眠节点继续执行信息采集和转发过程．
息的冗余程度，增加网络能量不必要的损耗，导致网络寿命降低．Ｃａａ等提出的ｍｄｆｄＥＳｈｍｍｏｉｅ —ＥＨｉ
倍，通过节点对监控区域的完全覆盖来保证网络连通，势必增加不必要的网络能量损耗．本研究提出一种将节点的休眠调度机制与高效

无线传感器网络中能量效率优化与网络覆盖控制算法研究

无线传感器网络中能量效率优化与网络覆盖控制算法研究无线传感器网络是由大量分布在有限区域内的无线传感器节点组成的网络系统。

这些节点可以感知环境的各种参数，并将这些信息通过网络传输到基站进行处理和分析。

然而，由于无线传感器节点的能源有限，如何优化能量效率以延长网络的寿命成为了研究的热点之一。

此外，为了提高网络的覆盖质量和准确性，网络覆盖控制算法也需要被研究和改进。

在无线传感器网络中，每个节点都需要使用无线通信模块来传输数据。

这些通信模块的能耗占据了节点总能耗的很大一部分。

因此，降低通信能耗成为提高能量效率的重要途径之一。

首先，节点可以采用低功耗无线通信技术，例如Zigbee、Bluetooth Low Energy（BLE）等，来降低通信模块的能耗。

另外，节点可以通过增大通信距离来减少通信次数，从而降低总能耗。

同时，采用分簇和路由技术可以有效减少节点之间的通信，进一步节省能源。

除了降低通信能耗外，节点还可以通过改进能源管理策略来提高能量效率。

例如，可以使用节能的睡眠/唤醒机制来优化能耗。

节点可以根据需要动态调整唤醒周期，使节点在非必要时刻进入睡眠状态以降低能耗。

此外，通过柔性能量调度算法，节点可以根据自身能源情况和网络负载情况，合理分配能量资源，有效均衡网络中节点能源的消耗。

在网络覆盖控制方面，传统的网络覆盖算法往往以全覆盖为目标，忽视了网络的能量消耗和节点的不均匀分布等问题。

为了提高网络的覆盖质量和准确性，需要研究改进的覆盖控制算法。

首先，可以使用基于传感器节点密度的分簇技术来组织网络中的节点分布。

节点密度高的区域可以使用较少的节点进行覆盖，而节点密度低的区域可以使用更多的节点进行覆盖，以实现均匀的覆盖和节约能源。

其次，可以引入自适应调整的网络覆盖算法，根据网络中节点的能源状况和移动情况，动态调整节点的位置和覆盖范围，以实现动态的、高效的覆盖控制。

此外，为了进一步提高能量效率和网络覆盖控制的质量，还可以借鉴机器学习和人工智能的技术。

aps算法的实际应用

aps算法的实际应用APS算法（Antenna Placement Strategy）是一种用于无线通信网络中天线部署的优化算法，它在实际应用中发挥着重要作用。

本文将从不同的应用领域，介绍APS算法的实际应用。

在移动通信领域，APS算法被广泛用于天线的部署和优化。

移动通信网络需要合理地部署天线，以提供稳定的信号覆盖和高质量的通信服务。

APS算法通过模拟蚂蚁在搜索食物时的行为，优化天线的布局。

它考虑到了信号强度、传输速率和用户密度等因素，通过不断地迭代和更新，最终找到最优的天线布局方案。

APS算法在实际应用中，能够显著提高移动通信网络的覆盖范围和通信质量，提升用户的体验。

在无线传感器网络中，APS算法也被广泛应用于节点的部署和优化。

无线传感器网络由大量的传感器节点组成，这些节点分布在特定的区域内，通过无线通信进行信息的采集和传输。

节点的部署对网络的性能和能耗有着重要影响。

APS算法通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为，优化传感器节点的布局。

它考虑到了节点之间的通信距离、能耗和网络覆盖范围等因素，通过不断地迭代和更新，找到最优的节点布局方案。

APS算法在无线传感器网络中的应用，能够提高网络的覆盖范围和传输效率，延长节点的寿命。

在物联网领域，APS算法也有着重要的应用。

物联网是指将各种物理设备与互联网连接起来，实现智能化的信息交互和控制。

在物联网中，大量的设备需要进行部署和连接，以实现信息的采集和控制。

APS算法通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为，优化设备的布局。

它考虑到了设备之间的通信距离、信号强度和网络拓扑结构等因素，通过不断地迭代和更新，找到最优的设备布局方案。

APS算法在物联网中的应用，能够提高设备之间的通信效率和数据传输的稳定性，提升物联网的整体性能。

在城市规划和交通领域，APS算法也有着广泛的应用。

在城市规划中，合理的部署和优化交通信号灯对于交通流的控制和优化至关重要。

APS算法通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为，优化交通信号灯的布局。

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无线传感器网络中一种延长寿命的覆盖算法水
崔彦新，三阳，海林刘冯
（安电子科技大学理学院，安７０７）西西１０１
，
ＳａｔｍａｉｚｅｉｔｅｆｈｅｏｋＯｓｏｘｅｔｆｉｅｔｒ．ＷｅｒｐｓｄＡＲＤＭ（ｄｕｔｌＳｎｉｇａｇ．ｉｒｕｅｉｔｅｍｉｈｌｅｍｏｔｎｗｏｏｅＳ — ＬＡｊｓｂｅｅｓｎｅＤｓｉｔＬｆｉｐａｎＲｔｂｄｅｍ
摘要：寻找有效的节能方案以提高网络寿命是无线传感器网络中的核心问题。传统的最大化网络寿命致力于对节点进行
休眠或激活的调度，ＤＭ算法的基础上提出一种ＡＲＤＭ算法。其基本思想是对传感器节点的感知半径进行调整，在ＬＳ．Ｌ提高能量的利用率，同时ＡＲＤＭ算法改进了ＤＭ算法中一旦探测到覆盖空洞即终止的缺陷，Ｓ —ＬＬ即在探测到覆盖空洞时，覆盖对空洞进行填补，Ｓ．ＬＡＲＤＭ算法不仅能够保证完全覆盖，还可以在异构网络中进行，大大延长了网络寿命，同时不需要地理位置信息，扩展性很好。
第２３卷第１２期
２１００年１２月
传感技术学报
ＣＮＥＥＪＨＩＳＯＵＲＬＯＥＳＲＳＡＣＵＡＯＲＮＡＦＳＮＯＮＤＡＴＴＳ
Ｖ０பைடு நூலகம்．３Ｎｏ１１２．２Ｄｅ．２０ｃ０１
Ａｉｅｉ－ｒｌｎｇｒｔｍｓｒｎｖｒｇｉｅｅｓＳｎｏｔｒｓＬｆｔｍｅＰｏｏｇＡｌｏｉｈＥｎｕｉｇＣｏｅａｅｉＷｒｌｓｅｒＮｅｗｏｋｎｓ
ｐｌｎｈｉｅｉ．ＡＳＲ— Ｍｇｒｔｍｏｎｌｕｒｎｅｏｌｔｌｏｅａｅ．ｂｔａｓｄｐｔｅｏｈｔｒｇｎ．ｏｒｏｇｔｅｌｔｍｅｆＤＬＡｌｏｈｎｔｏｙｇａａｔｅｃｍｐｅｅｙｃｖｒｇｉｕｌｏａａｔｉｓｌｔｅｅｅｅｆｏＯＳｎｔｒ．ｗｉｈｕｏａｉｎｉｏｍａｉｎＵｅｗｏｋｓｔｏｔｌｃｔｏｎｆｒｔ．Ｓｙｔｍｃａｉｔｅｏｍｅｌ．ｏｓｅｓａｂｌｙｐｒｒｄｗｅ１ｌｉｆＫｅｒｙｗｏｄｓ：ｗｉｅｅｓｓｎｓｒｎｔｒｒｌｓｅｏｅｗｏｋ；ｎｄｅｓｈｅｕｅ：ｓｌ－ａｉｇ：ｎｔｏｋｌｆｔｍｅｏｃｄｌｅｈｅｌｎｆｅｒｉｅｉｗ
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