无线传感器网络覆盖算法研究_李小龙

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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。

无线传感器网络中基于网格信任度的可靠覆盖算法研究

无线传感器网络中基于网格信任度的可靠覆盖算法研究

p a p e r d i s c u s s e d r e l i a b l e c o v e r a g e t e c h n o l o g y o n t h e b a s i s o f t h e t r u s t ma n a g e me n t s y s t e m f r a me wo r k, a n d p r o p o s e d a r e l i a b l e C O V - e r a g e a l g o it r h m b a s e d o n g r i d t r u s t v a l u e . T h e lg a o r i t h m p e f r o r me d t h e r e l i a b i l i t y s c r e e n i n g a n d r o t a t i o n s c h e d u l i n g o n n o d e s , a n d
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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

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。

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

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区域覆盖算法研究

无线传感器网络中的区域覆盖算法研究

无线传感器网络中的区域覆盖算法研究无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是指由大量分布在特定区域内的微小传感器节点组成的网络。

这些传感器具有自主感知、信息处理和通信能力,能够实时采集和传输环境中的各类信息,如温度、湿度、压力等。

无线传感器网络的发展,为环境监测、灾害预警、智能交通等领域提供了可靠的数据支持。

在无线传感器网络中,区域覆盖是一项重要的任务。

区域覆盖指的是传感器网络节点对区域内目标物体或事件的监测能力。

具体而言,区域覆盖算法就是要在给定的有限资源条件下,使得网络中的传感器节点分布在区域内,实现对感兴趣目标的全面监测覆盖。

区域覆盖算法的研究与应用是提高无线传感器网络工作效率和延长网络寿命的必经之路。

目前,关于无线传感器网络中的区域覆盖算法研究主要集中在以下几个方面:首先,基于均匀分布的区域覆盖算法。

这类算法假设传感器节点均匀分布在区域内,并通过合理的选择节点位置和通信协议,以实现对整个区域的全面覆盖。

然而,实际情况下,传感器节点往往存在聚集分布的情况,而且节点部署的不规则性也会导致区域内某些地方存在盲区。

因此,基于均匀分布的区域覆盖算法在解决具体问题时需要进行适当的改进和优化。

其次,基于优化模型的区域覆盖算法。

利用数学模型和优化理论,可以建立节点的覆盖模型,通过求解最优化问题来实现对区域的最优覆盖。

这种方法需要对目标函数进行合理的选择和构建,对网络中的约束条件进行明确的描述,并且需要在算法设计中考虑到各个因素之间的平衡。

这类算法一般具有较高的计算复杂度,但能够获得较好的覆盖效果。

再次,基于分簇的区域覆盖算法。

分簇是一种有效的网络组织方式,在无线传感器网络中被广泛应用。

分簇算法将节点划分为若干个簇,每个簇中包含一个簇头节点和一些普通节点。

簇头节点负责收集和处理普通节点的数据,将结果传送给基站。

在区域覆盖问题中,可以通过选择不同规模和位置的簇来实现对区域的全面覆盖。

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

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。

无线传感器网络的覆盖技术与算法研究

无线传感器网络的覆盖技术与算法研究

无线传感器网络的覆盖技术与算法研究无线传感器网络是由大量互相配合工作的无线传感器节点组成的一种分布式网络系统。

传感器节点通过感知周围环境,采集数据,将数据通过无线通信传输给汇聚节点,而实现对环境的监测和控制。

在实际应用中,覆盖技术是无线传感器网络中的基础性问题,具有重要的研究意义和应用价值。

本文将从覆盖技术的基本概念入手,探讨无线传感器网络的覆盖技术与算法研究的现状和未来发展趋势。

一、覆盖技术的基本概念在无线传感器网络中,节点的工作状态分为两种:活动状态和休眠状态。

休眠状态的节点并不参与传感器网络的数据采集与通信,只有在需要的时候才被激活,从而减少节点对电量的消耗。

一个无线传感器网络中,若存在某种覆盖方式使得网络中每个节点被至少一个节点所覆盖,那么我们称此网络是覆盖的。

一般的,覆盖问题是指寻找一组满足某些特定限制条件的节点集合,使其能够覆盖给定区域或目标点集,具体条件可能是某个节点的覆盖半径、节点密度等等。

二、覆盖技术与算法研究现状在无线传感器网络的研究中,覆盖问题一直是一个重要的研究方向。

近年来,针对节点部署和功耗控制不同的应用场景,已经涌现出了一系列的覆盖算法。

1. 基础覆盖算法基础覆盖算法是指在无任何附加目标的约束下,最小化节点数量以满足覆盖全区域或目标点集的需求。

常见的基础覆盖算法包括贪心算法、随机部署算法、比较排序算法、遗传算法等。

2. 节点密度控制算法节点密度控制算法是指在保证全局或局部覆盖率不变的情况下,尽量减少网络中的节点数量,从而延长网络寿命。

常见的密度控制算法包括节点睡眠算法、节点分组算法、密度控制算法等。

3. 能量效率算法能量效率算法是一种力图最大程度地减少节点总功耗的算法,这类算法通常不以覆盖率作为最终目标,而是更关注于网络的能量效率,如最小覆盖节点密度算法、能量最小路线算法等。

三、未来发展趋势随着科技的不断进步和人工智能技术的不断完善,传感器网络具备了更加强大的感知和控制能力。

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

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。

无线传感器网络论文

无线传感器网络论文

无线传感器网络论文 Revised at 2 pm on December 25, 2020.编号:无线传感器网络题目:位置辅助按需距离矢量路由协议院(系):电子工程与自动化学院专业:控制理论与控制工程学生姓名:郝涛学号:同作者:郝涛指导教师:李小龙职称:副教授题目类型:2010 年 12 月 6 日一种位置信息辅助的Ad Hoc 网络按需距离矢量路由协议摘要: 针对Ad Hoc 网络中按需距离矢量路由协议路由开销大, 以及位置路由中位置信息在获取方式上存在的缺点, 提出一种位置信息辅助的按需距离矢量路由协议( LAODV) , 协议结合AODV 以按需的方式获取网络节点的位置信息, 并以泛洪、位置信息修正的贪婪转发和局部受限泛洪相结合方式进行路由发现, 同时提出了路由维护策略和局部多径备份路由策略.关键词: ad hoc 网络; 路由; 贪婪转发; 多径Abstract: To decrease o verhead of ondemand vector routing protocol and overcome shortcomings of locationaided routing s about getting location information, a novel locationaided ad hoc on demand vector routing protoco l ( LAODV) is proposed. In LAODV, location information is got on demand. During ro ute discovery , flooding , location correctbased greedy forward strategy ( LCGF) and limited flooding in expected zone are combined to improve the performance. In addition, a no vel method for routing maintenance and a strategy of local multi path backup routing are illustrated.Key words: ad hoc networks; ro uting; greedy forward; multi path1引言近年来Ad Hoc 网络的路由协议研究取得了很大进展, 大部分路由协议主要采取主动维护路由表或按需利用泛洪方式发现路由, 由于Ad Hoc 网络信道资源受限和动态拓扑, 使得降低路由发现和维护开销成为重要研究内容. 相比之下, 按需路由比主动式路由更适合动态拓扑环境下的应用. GPS、GLONASS、北斗等定位系统的普及, 使得网络中各个节点获得自己的位置信息变得可行, 基于位置信息的路由协议由于具有很强的鲁棒性近来引起了关注, 但当前的位置路由大多假设节点已知目的节点的位置信息, 且位置信息获取通过位置服务器分发各节点位置信息或周期性广播节点位置信息, 消耗了较多的网络资源, 且网络的动态拓扑也降低了位置信息的时效性.以按需方式获取节点位置信息既能够保证位置信息的时效性, 又能有效节省网络资源开销. AODV 路由算法是性能最好的按需路由算法之一, 但由于其路由发现过程只能形成一条从源至目的节点的单径路由, 在分组转发过程中, 一旦路径断裂, 便需重新进行路由发现. 由于Ad Hoc 网络的高动态拓扑, 必然导致要进行频繁的路由发现, 从而增加路由开销, 消耗过多网络资源. 因此, 如何降低AODV 的路由开销显得非常必要.本章正是基于以上考虑, 结合按需路由和位置路由的特点, 提出了一种位置信息辅助的按需距离矢量路由协议LAODV.2 LAODV协议描述LAODV 协议是在传统AODV 中有效地引入位置信息进行混合路由发现、维护等操作, 降低路由发现开销, 提高协议可扩展性.位置信息获取与传播LAODV 的位置信息获取是反应式、按需的, 主要通过各种控制分组和数据分组学习获得, 以这种方式获取的位置信息比通过节点或位置服务器周期性广播获取的位置信息具有更强的时效性. 因为后者获取的位置信息时效性与广播间隔周期相关, 周期越长, 时效性越差, 且存储的位置信息随着节点移动性加快, 时效性越差. 而按需的位置信息获取以及通过学习方式获得的其它节点位置信息, 其时效性较强, 这对于AODV 路由断裂后, 采用基于位置信息的路由发现是非常有利的.2. 2 路由发现策略1 路由发现基本过程根据目的节点位置信息是否可用, 路由发现过程主要有两种方式: 一是目的节点位置信息不可用时以传统AODV 方式的路由发现; 二是目的节点位置信息可用时以贪婪转发和受限泛洪相结合的混合路由发现.具体过程为: 当源节点需要发现一条到达目的节点的路由时, 首先检查其本地路由表, 如果有可用路由, 则直接使用; 如果路由表中没有可用路由, 则在本地位置信息列表中查询目的节点的位置信息, 如果位置信息列表中有目的节点的位置信息, 则采用2. 2. 2 节提出的LCGF 转发策略进行路由发现; 如果没有目的节点的位置信息, 则采用AODV 的泛洪方式广播其路由请求分组RREQ 来查找路由.路由响应过程与传统AODV 的路由响应机制相同..2 位置信息修正的贪婪转发策略LCGF贪婪转发策略是指在分组转发时, 中间节点将分组转发到位于目的方向上的一个邻节点, 通常情况下,分组能够被有效地转发至目的节点. 但有时贪婪转发在源和目的节点间存在路由的情况下也找不到路由.当源节点利用目的节点位置信息进行基于位置的路由发现时, 采用这里提出的LCGF 策略.LCGF 策略遵循如下几个原则:1 目的节点位置信息修正在传统基于位置的贪婪转发中, 源节点将t0 时刻更新的目的节点d 的位置信息包含于RREQ 分组中, 中间参与转发的节点都以该时刻目的节点位置信息作为选择下一跳转发节点的参考方向. 而在本文的位置信息获取可以通过不断从其它分组中学习得到, 具有更强的时效性. 如图2 所示, 假设源节点S 位置信息列表中存在t 0 时刻更新的目的节点有效位置信息, 如果在t 1> t0 时刻节点S需要与节点D 通信, 则节点B 会从节点D 发至S的RREP 分组中获得节点D 在t 2> t 1 时刻的更新位置信息. 所以当节点S 在t3 时刻需要与节点D 通信, 且路由表中无可用路由和t3- UT ( D) < T ,UT ( D) 表示节点存贮的关于节点D 的位置信息更新时间, T 表示位置信息有效生存时间. 则S 将节点D 在t 0时刻更新的位置信息插入RREQ 分组中. 当S 发送的RREQ 分组以贪婪方式转发至节点B 时, 显然, 节点B存储的节点D 的位置信息比RREQ 中的时效性强, 则利用更新的位置信息替换RREQ 中的相应选项.在以贪婪方式转发分组的过程中, 如果中间转发节点存储的关于目的节点的位置信息比来自源节点的RREQ 分组中包含的目的节点位置信息时效性更强时,则在转发该RREQ 分组前, 利用本地关于目的节点的位置信息将RREQ 中的目的节点位置信息替代, 这一过程称为目的节点位置信息修正.2 采用最大前程的贪婪转发策略当源节点具有目的节点的位置信息时, 则利用贪婪转发策略进行路由请求. 在一个带宽受限的网络中,路径越长, 则端到端时延越大, 消耗的网络带宽也相应较多. 因此, 最小跳数的路由发现成为大多数路由协议进行路由发现时的度量准则. 本文的贪婪转发策略也以最短路径为目标, 在贪婪转发过程中, 选择具有最大前程的邻节点作为下一跳转发节点.3 局部受限泛洪的贪婪转发失败恢复策略所谓局部受限泛洪就是在贪婪转发失败时, 由转发失败的节点确定的局部区域进行泛洪. 局部受限泛洪区域是一个矩形区域, 如图3 所示, 其中R= ( t1-t 0) , 其中、t0 和t 1 分别为目的节点平均移动速度、获知目的节点位置信息时的时刻以及发起路由请求时的时刻. 受限泛洪基本过程为:源节点S 进行贪婪转发, 设贪婪转发过程中依次选择的下一跳节点为B, , E, F, G;当转发至G 时, G 在其与目的节点方向没有邻节点, 则发送一个贪婪转发失败分组G- FAIL 至上一跳节点F, G- FAIL 分组中包括修正后的目的节点D 的位置信息;节点F 收到G- FAIL 分组后, 对目的节点位置信息进行修正, 然后判决区域Fbcd 与F 的传输范围重叠区域内是否有除G 以外的节点, 如果有其它邻节点, 则节点在Fbcd 区域内以泛洪方式向目的节点发起路由请求, 路由请求的源节点S 替换为本节点F;如果重叠区域内没有邻节点, 则F 向E 发送一个错误分组G- FAIL; 节点E 收到G- FAIL 分组后, 与F的处理相同;如果源节点S 收到G- FAIL 分组, 则本次贪婪转发失败, S 在全网泛洪路由请求;至此, 路径B, , E, F 中的某个节点能够确定一个受限的泛洪区域, 并等待节点D 的路由响应分组RREP, 目的节点只对最先到达的RREQ 进行响应; 收到目的节点RREP 后, 向源节点S 发送路由响应RREP.根据以上三个准则, 利用位置信息进行路由发现的LCGF 策略的完整过程为:当源节点S 需要利用目的节点位置信息进行路由发现时, 将目的节点D 的位置信息插入RREQ 分组,采用最大前程的贪婪转发策略在其邻居节点集中选择一个距离目的节点最近的邻节点X 作为下一跳转发节点, 发送RREQ 分组至节点X ;一个中间节点收到来自上一跳节点的RREQ 分组且需要转发时, 如果本节点是目的节点, 或者本节点路由表中存在一条到达目的节点的有效路由, 且目的节点序列号满足AODV 要求, 则向上一跳节点发送RREP 分组, 路由请求结束; 如果无有效路由存在, 则转入第三步;利用目的节点位置信息修正机制进行位置信息修正, 并检查其邻居节点列表, 如果目的节点在其邻居节点集中, 则发送RREQ 至目的节点, 路由请求结束; 否则, 如果在到目的节点的方向上有邻节点, 则转入第四步;如果在到目的节点的方向上没有邻节点, 则转入第五步;选择距离目的节点最近的邻节点Y 作为下一跳转发节点, 发送RREQ 分组至Y, 转入第二步重复;采用局部受限泛洪的贪婪转发失败恢复策略转发RREQ 分组.对于路由请求的响应过程, 与传统的AODV 响应机制相同, 沿着路由请求的逆向路径发送RREP 分组至源节点.2. 3 路由维护策略在进行路由协议设计时考虑路由维护策略是必要的, 可以有效提高数据分组的转发效率. 路由修复有两种情况: 当节点路由表中存贮的路由当前正在使用, 这类路由的断裂对网络的影响较大, 需要及时修复; 另一些路由当前可能未被使用, 当其断裂时, 在一定时间内不对网络产生影响, 不需要实时修复. 在LAODV 中, 我们将路由表中的路由分为两类: 活动路由( active, 正在被使用的路由) ; 后活动路由( postactive, 一个路由被使用过, 但现在没有被使用) , 对这两种路由分别进行不同策略的维护, 从而降低路由开销. 路由维护策略分为两部分:(1) 活动路由维护当一个活动路由的下一跳发生方向性链路中断时, 则节点发送一个Hello 消息至该邻节点, 并设置定时器T 1;在T 1 内如果收到该邻节点的响应分组, 则修复该链路;如果在T1 超时后, 没有收到响应分组, 且其至目的节点的距离小于MAX- REPAIR- TTL[ 1] 时, 则转入第四步, 如果距离大于MAX- REPAIR- TTL, 则转入第五步;如果本节点存有目的节点位置信息, 则利用LCGF 算法向目的节点发送RREQ, 如果本地没有目的节点可用位置信息, 则本节点向目的节点广播RREQ;向所有前趋节点(precursor)广播一个路由错误分组RRER.(2) 后活动路由维护由于在路由表中的后活动路由长时间不被使用,对其进行实时修复没有必要, 而且消耗网络资源, 所以采用被动的修复方式. 所谓被动修复是指当本地路由表中一条后活动路由的下一跳链路断裂时, 以链路层Hello 消息的周期TMAC作为超时间隔, 如果在TMAC内收到任何来自于该连链路的对端节点的分组(Hello, RTS,CTS,DATA 等) , 则自动修复该方向性链路, 如果在TMAC超时后没有收到来自该节点的任何分组, 则向所有前驱节点发送RERR.2. 4 局部多径备份路由策略为提高在高动态网络环境下, 路由频繁断裂时的路由性能, 提出了局部多径备份路由策略.定义: 节点A 至节点B 之间的一条主路径P, 主路径节点集合N( P ) , N( P) 中各节点邻居集的并集为N( all ) = v N( P )N( v ) , 其中N( v ) 为节点v 不包括P 中节点的邻居节点集. 如果在A 和B 之间除了路径P 以外,还存在由N( P) N( all ) 中节点形成的路径, 则称A 和B 之间存在局部备份路由.局部多径备份路由策略设计目标是在尽量降低路由发现开销的情况下, 尽可能满足主路径上任何两个节点间存在局部备份路由, 使得在分组转发过程中, 当转发节点发现与下一跳节点链路断裂时, 能够选择备份路径进行转发. 该策略仅仅在路由响应过程中形成,对路由开销的影响很小. 主要过程如下:每个节点维护一个备份路由表( BRTBackupRoute Table) , BRT 中到达同一目的节点的路由记录可能有多个, 主路径中节点的邻节点发送备份路由响应的分组为B- REPP;源节点S 和目的节点D 的主路径P 中某一个节点u 向上一跳节点发送RREP, w N ( u) 的节点监听到该RREP 时: 如果BRT 中有到D 的路由, 则节点w 向节点u 发送备份路由响应分组B- REPP, 其中指示该路由为备份路由; 如果BRT 中没有到D 的路由, 则在BRT中记录REPP 中到达D 的路由; ( v P, x N( all ) , 节点v 收到节点x 发送的B- REPP 分组时, 节点v 在其BRT 中记录该备份路由; ( x, y N ( all ) , 节点y 收到节点x 的B- REPP 分组时: 如果节点y 的BRT 中有到目的节点D 的备份路由, 且到目的节点的跳数小于该分组中包含的路由跳数, 则y 向x 发送B- REPP 分组; 如果节点y 的BRT 中没有到目的节点D 的路由, 则丢弃该R- REPP 分组.为了使得局部备份路由能够有效地满足主路径链路断裂时的应用, 局部备份路由应满足如下约束条件:约束1: BRT 中备份路由不用于路由请求RREQ 的响应;由于BRT 中可能存在到达同一目的节点的多个跳数不同的备份路由, 且通常不是最短路径, 如果利用局部备份路由进行路由响应会导致LAODV 非最短路径经常发生.约束2: 对局部备份路由不进行本地修复;为了降低多径路由修复开销, 当局部备份路由发生断裂时, 不进行本地修复.约束3: 当主路径中的一个转发节点利用局部备份路由进行数据分组转发时, 该转发节点要将数据分组头部的剩余路由跳数选项改为剩余跳数的两倍, 以保证在该转发节点至目的节点之间存在任意一条备份路径情况下数据分组都能够成功转发.因为主路径上某个节点的局部备份路由的最长跳数是从该节点至目的节点跳数的两倍, 如图4 所示, 主路径P= { S, A , B, C, E, D} , 节点A 至目的节点D 的距离是4 跳, 节点A 在转发数据分组时, 最坏情况下, A至D 之间的主路径全断裂, 此时的备份路径是{ A , G,B,H , C, I , E, J, D} , 距离为8 跳. 所以, 当采用局部备份路径进行分组转发时, 数据分组的跳数应该设为原跳数的两倍, 以保证在最坏情况下分组的成功递交.3总结本文结合位置信息与按需距离矢量机制进行路由设计, 提出了一种位置信息辅助的按需距离矢量路由协议( LAODV) , 协议以按需的方式获取网络节点的位置信息, 并结合泛洪、贪婪转发和局部受限泛洪方式进行路由发现, 对路由进行区分维护, 同时提出了LAODV 协议的多径备份路由策略, 以提高路由协议性能. 仿真结果表明, LAODV 能够有效适应Ad Hoc 网络的动态拓扑, 具有较好的路由性能.谢辞这次论文我是在李小龙老师的精心指导下完成的,从他那里学习到了许多宝贵的知识和经验。

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

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研究

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。

无线传感器网络中的覆盖范围优化算法研究

无线传感器网络中的覆盖范围优化算法研究

无线传感器网络中的覆盖范围优化算法研究无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,简称WSN)是一种由大量分散部署的传感器节点组成的网络系统。

这些传感器节点具有自主能力,可以感知、采集环境中的信息,并通过通信协议进行相互之间的协作和数据传输。

WSN在农业、环境监测、智能交通等领域有着广泛的应用,但是由于节点之间通信范围的限制,传感器网络覆盖范围优化算法的研究成为提高网络性能的重要课题。

首先,为了更好地理解覆盖范围优化算法的研究意义,我们需要了解传感器网络的基本原理。

传感器节点通常由传感器、处理器、通信设备和电源组成。

它们之间通过通信设备进行数据传输,通过处理器进行数据处理和决策。

然而,传感器节点的通信范围是有限的,即它们之间的通信距离不能过远,否则会导致数据传输不及时、能耗过大等问题。

覆盖范围指的是传感器节点所能感知的区域范围。

覆盖范围优化算法的研究目标是通过调整传感器节点的位置和通信范围,使得网络中的每个区域都能被至少一个节点所覆盖,从而实现高效的数据采集和传输。

一种常见的覆盖范围优化算法是基于传感器节点部署的研究。

传统的节点部署方法是随机部署,但这种方法往往会导致网络中某些区域的覆盖范围过大或过小,从而导致网络资源的浪费。

因此,研究人员提出了各种节点部署算法,如基于贪心算法的最大覆盖集问题、基于模拟退火算法的节点部署等。

这些算法通过优化节点的位置和覆盖范围,使得网络中的每个区域都能被覆盖到,并尽可能减少网络中不必要的覆盖。

另一种覆盖范围优化算法是基于传感器节点调整的研究。

对于已经部署好的传感器节点网络,如何通过调整节点的位置和通信范围来优化覆盖范围,是一个困难且具有挑战性的问题。

研究人员提出了各种节点调整算法,如基于遗传算法的节点调整、基于模拟退火算法的传感器节点优化等。

通过这些算法,可以对现有的传感器节点进行位置调整,使得覆盖范围更加均匀分布,从而提高了网络的性能。

此外,还有一种覆盖范围优化算法是基于信号强度的研究。

高效的无线传感器网络覆盖优化方法研究

高效的无线传感器网络覆盖优化方法研究

高效的无线传感器网络覆盖优化方法研究1. 引言随着无线传感器网络应用范围的不断扩大,如何提高网络的覆盖率和能效成为研究的热点之一。

本文将探讨高效的无线传感器网络覆盖优化方法。

首先介绍无线传感器网络的基本原理和应用领域,然后分析传感器节点的部署策略对覆盖效果的影响,接着介绍几种常用的覆盖优化算法,并对其优缺点进行评估。

最后,给出未来的研究方向和展望。

2. 无线传感器网络基础无线传感器网络由大量的传感器节点组成,它们能够自组织形成一个无线网络,通过收集、处理和传输感知数据来监测和控制环境。

无线传感器网络具有低成本、易部署、灵活等优点,广泛应用于环境监测、智能交通、物联网等领域。

3. 传感器节点部署策略传感器节点的部署策略直接影响网络的覆盖效果。

传感器节点的密度和布局方式是影响覆盖效果的关键因素。

根据不同的应用场景和要求,可以采用不同的部署策略。

3.1 均匀部署均匀部署是指将节点均匀地部署在被监测区域内。

这种部署策略简单直观,适用于一些对覆盖质量要求不高的环境。

然而,在一些特殊情况下,均匀部署策略可能导致冗余覆盖和能源浪费。

3.2 聚集部署聚集部署是指将节点集中放置在被监测区域的某一部分。

这种部署策略适用于对某个特定区域的监测要求较高的场景,可以提高网络的覆盖率和能源利用率。

但是,聚集部署可能导致区域内的覆盖不均匀,使得某些地区无法被有效监测到。

3.3 混合部署混合部署结合了均匀部署和聚集部署的优点,将节点均匀布置在整个被监测区域内,并在某些特定区域使用聚集部署策略。

这种部署策略能够兼顾整个区域的覆盖和能源利用效率,是一种较为灵活的部署方式。

4. 覆盖优化算法传感器节点的部署决策是一个复杂的优化问题。

为了提高网络的覆盖质量和能效,研究者们提出了各种覆盖优化算法。

4.1 最大覆盖算法最大覆盖算法是一种常见的覆盖优化算法,其目标是使得网络覆盖的区域面积最大化。

该算法通过调整节点的部署位置,使得被监测区域的每个点都能被至少一个节点所覆盖。

无线传感器网络实验教学研究

无线传感器网络实验教学研究

无线传感器网络实验教学研究李小龙【期刊名称】《电脑知识与技术》【年(卷),期】2014(000)033【摘要】With the rise of the Internet of things technology, the wireless sensor network technology is more and more attention, as an important one of the Internet of things engineering courses, because involves the subject more, cross, therefore there are many difficulties in teaching. Through to the wireless sensor network experiment teaching, put forward the concrete experimen⁃tal curriculum, in order to reach the high quality of experiment teaching results, and improve the students' interest in learning and practical ability, so as to deepen the understanding of theoretical knowledge.%随着物联网技术的兴起,无线传感器网络技术越来越受到关注,作为重要物联网工程专业的本科课程之一,由于涉及学科多,交叉大,因而在教学方面有许多难点。

通过对无线传感器网络的实验教学方面的探讨,提出了具体的实验课程设置,以求到达高质量的实验教学成果,进而提高学生的学习兴趣以及实际动手能力,从而深化对理论知识的理解。

【总页数】2页(P7964-7965)【作者】李小龙【作者单位】桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.无线传感器网络实验教学研究 [J], 顾荣荣;孙克雷;任萍2.“无线传感器网络”本科课程实验教学研究与探索 [J], 李明3.《无线传感器网络技术》课程实验教学研究 [J], 孙玉昕4.无线传感器网络实验教学研究 [J], 顾荣荣;孙克雷;任萍;5.《无线传感器网络技术》课程实验教学研究 [J], 孙玉昕因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

传感器网络中与节点位置无关的覆盖算法

传感器网络中与节点位置无关的覆盖算法

传感器网络中与节点位置无关的覆盖算法
李小龙;李平;丁勇;徐增敏;段雪峰
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2009()21
【摘要】在不能获取节点精确位置信息的条件下,现有的基于分组的节点调度算法不能保证各个组内的传感器节点均匀分布在目标区域,导致传感器网络难以获得较好的覆盖性能。

提出了两种调度算法:与节点位置无关的集中式覆盖算法和分布式覆盖算法,在定位设施缺失的条件下,使得各个组内的传感器节点较为均匀地分布在目标区域。

算法分析和仿真实验证明了算法的有效性。

【总页数】5页(P6837-6841)
【作者】李小龙;李平;丁勇;徐增敏;段雪峰
【作者单位】桂林电子科技大学数学与计算科学学院;长沙理工大学计算机与通信工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.无线传感器网络中基于区域通信覆盖的节点定位投放算法
2.无线传感器网络中锚节点无关定位算法研究
3.DELIC:一种高效节能的与节点位置无关的传感器网络覆盖协议
4.节点位置无关的无线传感器网络连通性部分覆盖协议
5.传感器网络中基于节点位置的功率控制算法
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

无线传感器网络覆盖算法研究与设计的开题报告

无线传感器网络覆盖算法研究与设计的开题报告

无线传感器网络覆盖算法研究与设计的开题报告一、选题背景随着物联网的发展,传感器网络被广泛应用于环境监测、智能交通、医疗卫生、工业控制等领域。

由于传感器节点通常难以更换电池,因此大部分网络中的节点都是靠它们自己的电池供电工作。

如何在保证网络覆盖范围的前提下,尽量延长传感器节点的寿命,是当前无线传感器网络的重要研究内容之一。

二、研究目的和意义本课题旨在研究和设计无线传感器网络覆盖算法,旨在优化网络的覆盖范围和节点寿命,并提高网络的可靠性和可扩展性,使其适应更广泛的应用场景。

具体研究目的和意义如下:1. 研究和探索无线传感器网络的覆盖问题,深入了解无线传感器网络的相关理论和算法。

2. 设计一种高效的无线传感器网络覆盖算法,以优化网络的覆盖范围和节点寿命。

3. 改进已有的无线传感器网络覆盖算法,以提高网络的可靠性和可扩展性。

4. 验证所提出的无线传感器网络覆盖算法的有效性和实用性,为后续无线传感器网络应用提供理论和实践支持。

三、主要研究内容1. 研究无线传感器网络的相关理论和算法,包括覆盖问题的定义、分类、优化方法等。

2. 设计以能量效率为优化目标的无线传感器网络覆盖算法,具体包括节点部署方案、节点功率控制策略、节点活动周期等。

3. 评估所设计的算法在网络覆盖范围、节点寿命、网络可靠性和可扩展性等方面的表现,进行实验验证和比较分析。

四、预期达到的研究目标通过本次课题的研究和设计,预期达到以下目标:1. 研究和掌握无线传感器网络的相关理论和算法。

2. 提出一种能够有效优化无线传感器网络覆盖范围和节点寿命的算法。

3. 在实验中验证所设计的算法在网络覆盖范围、节点寿命、网络可靠性和可扩展性等方面的表现。

4. 为无线传感器网络在各种应用场景中优化性能提供理论和实践支持。

五、研究方法和步骤1. 研究无线传感器网络覆盖问题的理论和算法。

2. 针对无线传感器网络覆盖问题,提出一种以能量效率为优化目标的覆盖算法,包括节点部署方案、节点功率控制策略、节点活动周期等。

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摘要: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,详细讨论了一些典型的无线传感器网络覆盖算法。

关键词:无线传感器网络覆盖
中图法分类号:TP393文献标识码:A
0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[1]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。

在不考虑通信半径与传感半径之间的关系时,确保网络连通性的覆盖算法能够保证在任意时刻,处于活动状态下的节点构成的网络是连通网络,因此收集到的传感数据能够发送到汇聚节点。

1.4依赖于节点位置信息的覆盖算法和不依赖于节点位置信息的覆盖算法。

根据是否利用位置信息,把覆盖算法分为:依赖于节点位置信息的节点调度覆盖算法和不依赖于节点位置信息的覆盖算法。

现有的定位技术由于硬件成本、能耗以及误差范围的限制,难以保证每个节点获得自身精确的物理位置,因此,倚赖于节点位置信息的覆盖算法可能会因为节点不能获取到准确的位置信息,导致难以达到预定的覆盖效果。

1.5基于轮次的覆盖算法和基于分组的覆盖算法。

根据算法在网络生存时间内的执行次数来分,把覆盖算法分为:基于轮次的覆盖算法和基于分组的覆盖算法。

基于轮次的覆盖算法要求传感器节点在每一轮的开始执行一次算法,按照某种竞争机制从所有节点中选择若干个节点作为活动节点,这种算法在传感器网络的生存时间内执行了多次。

而基于分组的覆盖算法在传感器节点部署后仅执行一次,通过分组将所有传感器节点划分到若干个组内,在算法完成之后,依次调度每一组的传感器节点作为活动节点。

2典型的覆盖算法分析
2.1位置无关的覆盖算法[1]算法属于不依赖于节点位置信息的分布式覆盖算法。

该算法仅适用于圆形区域感知模型,且节点的传感半径与通信半径相等的情况。

各个节点根据如下信息判断自身的传感任务是否可由邻居节点完成:1-Hop内的邻居节点,以及这些邻居节点的1-Hop邻居节点。

当节点判断自身为冗余节点,就可以关闭自身节点的传感单元进入休眠状态。

优点:①不依赖于节点的位置信息;②关闭冗余节点之后,不降低原有的覆盖率。

缺点:①只适用于圆形区域感知模型,不适用于不规则的节点感知模型;②只适用于节点的传感半径与通信半径相等的情况;③绝大部分的冗余节点都不能满足上述判断条件,因此不能进入休眠状态;
④没有考虑网络的连通性。

2.2连通的随机调度覆盖算法[2]算法属于一种不依赖于节点位置信息的基于分组的分布式覆盖算法。

算法分4步完成。

第1步,将所有的传感器节点分为K组,每个传感器节点随机取1到K中的某个值i,并将自身分配到第i组。

第2步,每个节点获取到汇聚节点的最小跳数。

汇聚节点首先向邻居节点广播包含了到汇聚节点最小跳数的消息,最小跳数的初始值为0。

所有节点将记录到汇聚节点的最小跳数,同时忽略具有较大跳数的消息。

然后将跳数值加1,并转发给邻居节点。

通过这种方法,传感器网络中的所有节点能够记录下到汇聚节点的最小跳数。

第3步,各个节点向邻居节点广播消息,其中包括自身的ID,到汇聚节点的最小跳数以及组号等信息。

第四步,通过分配一些必要节点到某些组内,使每个节点能够在所属的分组内建立一条到汇聚节点的最短路径来构造连通网络。

分组i内的各个节点(不妨假设为A,它的最小跳数为n)首先判断在自身邻近区域内的下游节点(下游节点是最小跳数为n-1的节点)是否有节点属于分组i,如果没有,则节点A从这些节点中任选一个,并将它同时划分到分组i,以确保节点A从第n跳到第n-1跳是连通的,依此类推,从而建立一条A到汇聚节点的最短路径。

在执行完第4步之后,显然分组i构成的子网络是连通的。

在算法完成之后,依次调度每一组的传感器节点作为活动节点。

优点:①不依赖于节点的位置信息;②适用于不规则感知模型;
③确保了在任意时刻网络的连通性;(4)算法在节点的生命周期内仅执行了一次,节约了能量。

缺点:①各个分组内的节点分布不均匀,覆盖效果较差;②维持分组连通时额外加入到分组内的节点较多。

3总结
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。

参考文献:
[1]Choudhury RR,Kravets R.Location-independent coverage in wireless sensor networks.2004,/~croy/pubs/.
[2]Liu C,Wu K,Yang X,et al.Random Coverage with Guaranteed Connectivity:Joint Scheduling for Wireless Sensor Networks.IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems,2006,17(6):562-575.
本文受广西自然科学基金(0991079),桂林电子科技大学自然科学研究基金(UF08026Y)资助。

作者简介:
李小龙(1981-),男,博士,主要研究方向为传感器网络等,
段雪峰(1982-),男,博士,主要研究方向为矩阵计算等;徐增敏(1981-),男,讲师,主要研究方向为传感器网络等。

无线传感器网络覆盖算法研究
李小龙段雪峰徐增敏(桂林电子科技大学数学与计算科学学院)科学实践
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