无线传感器网络覆盖技术
无线传感器网络覆盖的基本算法
1）位置无关的覆盖算法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）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4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。
无线传感器网络技术及应用(图文 (8)
第8章 无线传感器网络拓扑控制与覆盖技术
2) 功率控制对网络连通性和拓扑结构的影响 网络的连通性和拓扑结构均与发射功率的大小有关。节点的 发射功率过低，会使部分节点无法建立通信连接，造成网络的割 裂；而发送功率过大，虽然保证了网络的连通，但会导致网络的 竞争强度增大，从而使得网络不仅在节点发射功率上消耗过多的 能量，还会因为高竞争强度导致的数据丢包或重传造成网络整体 能耗增加及性能降低。网络中的节点可通过功率控制和骨干网络 节点选择，剔除节点之间不必要的通信链路，形成一个数据转发 的优化网络结构，或者在满足网络连通度的前提下，选择节点最 优的单跳可达邻居数目。通过功率控制技术来调控网络的拓扑特 性，主要就是通过寻求最优的传送功率及相应的控制策略，在保 证网络通信连通的同时优化拓扑结构，从而达到满足网络应用相 关性能的要求。
(4) 算法的分布式程度。在无线传感器网络中，一般情 况下是不设置认证中心的，传感器节点只能依据自身从网络 中收集的信息做出决策。另外，任何一种涉及节点间同步的 通信协议都有建立通信的开销。显然，若节点能够了解全局 拓扑和传感器网络中所有节点的能量，就能做出最优的决策； 若不计同步消息的开销，得到的就是最优的性能。但是，若 所有节点都要了解全局信息，则同步消息产生的开销要多于 数据消息，这将导致网络系统开销大大增加，从而使得网络 的生存期缩短。
11
第8章 无线传感器网络拓扑控制与覆盖技术
8.1.4 功率控制技术 目前，拓扑控制主要是功率控制和睡眠调度。所谓功率控制，
就是为传感器节点选择合适的发射功率；所谓睡眠调度，就是控 制传感器节点在工作状态和睡眠状态之间的转换。
功率控制对无线自组织网络的性能影响主要表现在以下五个 方面：
1) 功率控制对网络能量有效性的影响 功率控制对网络能量有效性的影响包括降低节点发射功耗和 减少网络整体能量消耗。在节点分组传递过程中，功率控制可以 通过信道估计或反馈控制信息，在保证信道连通的条件下策略性 地降低发射功率的富余量，从而减少发射端节点的能量消耗。随 着发送端节点发射功率的降低，其所能影响到的邻居节点数量也 随之减少，节省了网络中与此次通信不相关节点的接收能量消耗， 达到了减少网络整体能量消耗的目的。
无线传感器网络覆盖技术
无线传感器网络覆盖技术谭慧婷 150400241.覆盖技术理论基础覆盖问题是无线传感器网络配置首先要面对旳基本问题, 它反应了一种无线传感器网络某区域被检测和跟踪旳状况。
既有旳研究成果, 诸多都是致力于处理传感器网络旳布署和检测以及覆盖与连接旳关系等方面旳问题。
覆盖问题可以表述成不一样旳理论模型, 甚至在平面几何里就能找到对应旳处理方案。
虽然简朴地只从数学上来考虑, 在布署传感器节点旳时候, 我们必须懂得怎样用相似旳节点数覆盖尽量大旳区域。
为了对网络旳覆盖问题先有一种初步旳认识, 这里我们提出一种几何问题-艺术馆问题来理解。
假设艺术馆旳主人想在场馆内放置监视器来防止盗窃。
假定相机可以有360度旳视角并且可以极大速度旋转, 相机可以监视任何位置, 视线不受影响。
有关实现这个想法存在两个问题需要回答：首先就是究竟需要多少台相机；另一方面, 这些相机应当放置在哪些地方才能保证馆内每个点至少被一台相机监视到。
一种简朴旳措施就是将多边形提成不重叠旳三角形, 每个三角形里面放置一种相机。
通过这个措施, 我们可以得到最佳分布应当如下图, 放置两个相机相机足以覆盖整个艺术馆。
相机1我们可以懂得无线传感器网络旳覆盖问题在本职上和上面旳几何问题是一致旳: 需要懂得与否某个区域被充足覆盖以及完全处在监视之下。
但我们也必须认识到, 几何研究旳成果为理解传感器覆盖问题提供了一种理论背景, 但这样旳求解措施是无法直接应用到无线传感器网络。
由于：1.监视器可以看到无穷远旳地方只要没有障碍物阻挡, 不过传感器节点存在最大感应范围；2.无线传感器网路没有类似监视器之间固定旳基础设施，其拓扑构造也许随时变化。
2.覆盖旳感知模型在讨论节点怎样布置之前, 需要先懂得传感器节点旳感知模型。
目前重要是两种。
a.布尔感知模型布尔感知模型是以一种节点为圆心, 以感知距离为半径旳圆形区域, 只有落在该圆形区域内旳点才能被该节点覆盖, 这种模型也被称为0-1模型。
无线传感器网络技术的应用和未来发展
无线传感器网络技术的应用和未来发展一、无线传感器网络技术概述无线传感器网络是一种基于低功率微处理器、无线通信和传感器技术的无线网络，它能够自组织、自配置和自修复，可广泛应用于环境监测、智能家居、医疗健康、安防监控、农业渔业等领域。
无线传感器网络中包含了传感器节点、基站和传输介质，传感器节点采集周围环境数据信息，通过基站发送到应用服务器或云端，实现对环境的监测和控制。
二、无线传感器网络的应用1、环境监测领域无线传感器网络可以用于各种环境的监测，如空气质量监测、水质监测、土壤监测等。
利用无线传感器网络，可以实现对环境的监测和预警，及时发现和处理各种污染、灾害等事件。
2、智能家居领域无线传感器网络可以在家庭中实现智能化控制，如声音、光照、温度、湿度、安全等方面。
家庭环境中的传感器节点能够感知来自人们和环境的信息，并与其他设备进行通讯，实现高效智能控制。
3、医疗健康领域无线传感器网络可以实现对医疗设备的监控和远程控制，如智能床垫、心电图机、血糖监测等。
通过这些设备，可以及时监测运动情况、心率、血压等指标，为患者提供及时有效的医疗服务。
4、安防监控领域无线传感器网络可以在安防领域中实现监控、识别、控制等功能，如对于危险区域的监控、对人员流动的监控、对于危险物品的监测等。
这些功能可以帮助人们及时掌握周围的情况，减少不必要的损失与危险。
5、农业渔业领域无线传感器网络可以实现对农业生产的监测与控制，可以在农业领域中实现智能化管理，如对土壤、气象、耕作状态的监测、对作物、畜、水产品的监控等。
通过这种方式，可以对农业生产进行有效管理与控制，减少浪费和资源消耗，提高农业生产力。
三、无线传感器网络的未来发展1、无线传感器网络将向大规模、高盈利的方向发展。
随着传感器节点和网络服务的成熟，无线传感器网络将不仅仅是用于某些特定领域，还将在大规模和高盈利的领域中得到广泛的应用。
2、无线传感器网络将向ICT（信息与通信技术）的普及方向发展，成为智能光明城市的核心组成部分。
无线传感器网络技术及其应用
无线传感器网络技术及其应用无线传感器网络技术可以用于许多领域和应用，如环境监测、物流管理、智能农业、医疗健康、智能家居等。
在环境监测方面，可以通过部署多个传感器节点来实现对大气污染、水质监测、地震监测等方面的监测工作。
在物流管理方面，可以利用传感器网络实现对货物的实时定位和温湿度监测，提高物流运输的效率和安全。
在智能农业方面，可以利用传感器网络实现对土壤湿度、作物生长状况等参数的实时监测，帮助农民实现精准农业，提高农业生产的效率和质量。
在医疗健康方面，可以利用传感器网络实现对患者生命体征的实时监测和远程诊断，提高医疗服务的效率和质量。
在智能家居方面，可以利用传感器网络实现对家庭环境的实时监测和智能控制，提高家居生活的舒适性和安全性。
总的来说，无线传感器网络技术具有较高的灵活性和可扩展性，可以广泛应用于各种领域，为人们的生产生活带来便利和智能化。
随着科技的不断发展和进步，无线传感器网络技术也将在未来得到更广泛的应用和推广。
由于无线传感器网络技术的广泛应用，人们对其性能和功能要求也越来越高。
未来，随着技术的不断创新和发展，无线传感器网络技术将朝着更智能、更高效、更可靠的方向发展。
首先，随着人工智能和大数据分析技术的不断成熟和普及，无线传感器网络技术将更加注重数据处理和分析的能力。
传感器网络将能够实现对海量数据的实时采集和处理，并通过人工智能算法进行分析和挖掘，从而提供更加精确和有用的信息。
这将帮助用户更好地理解环境的变化，做出更科学的决策。
其次，随着物联网技术的发展和应用，无线传感器网络将更加注重互联互通的能力。
传感器节点之间能够更加智能地协同工作，实现信息的共享和互相协助，从而提高整个网络的效率和性能。
例如，在智能家居领域，各类智能设备如智能门锁、智能灯具、智能家电等可以通过无线传感器网络实现互联互通，通过数据交换实现智能化的控制和管理。
第三，随着能源技术的进步，无线传感器网络将更加注重节能和低功耗。
无线传感器网络中覆盖问题的解决方案比较与优化
无线传感器网络中覆盖问题的解决方案比较与优化概述无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由许多分布在广泛区域内的无线传感器节点组成的网络。
这些传感器节点能够自主地感知环境中的各种物理和环境条件，并将收集到的信息通过网络传输给基站或其他节点。
覆盖问题是WSN中一个关键的挑战，它指的是如何保证网络中的每个位置都能够被足够数量的传感器节点覆盖到。
基本概念在讨论覆盖问题之前，我们应该了解一些基本概念。
无线传感器网络通常由三个不同的要素组成：传感器节点、目标区域和覆盖范围。
传感器节点：是WSN中的基本构建单元，它负责感知和传输数据。
目标区域：是指需要覆盖的区域。
覆盖范围：是指传感器节点的感知范围，即节点能够覆盖的最大距离。
解决方案比较针对无线传感器网络中的覆盖问题，研究人员提出了许多不同的解决方案。
下面我们将比较一些常见的解决方案。
1. 基于贪心算法的解决方案贪心算法是一种常见的解决覆盖问题的方法。
该算法通过选择覆盖范围内拥有最高能量的节点来进行部署。
通过这种方法，可以减少节点之间的重叠区域，提高整个网络的能量效率。
然而，贪心算法容易产生局部最优解，导致覆盖不均匀或覆盖区域较小的问题。
2. 基于优化算法的解决方案由于贪心算法的局限性，研究人员提出了基于优化算法的解决方案。
这些算法通过设计合适的目标函数和约束条件来最小化无线传感器网络的总能量消耗，并同时保证节点的覆盖范围。
常见的优化算法有遗传算法、粒子群优化和蚁群算法等。
这些算法能够找到全局最优解，但计算复杂度较高。
3. 基于机器学习的解决方案近年来，随着机器学习技术的快速发展，研究人员将其应用于无线传感器网络中的覆盖问题。
通过收集大量的训练数据和使用适当的机器学习算法，可以建立模型来预测传感器节点的最佳位置和覆盖范围，从而优化网络的覆盖性能。
机器学习方法在一定程度上解决了问题的复杂性和计算效率的问题，但对于大规模网络仍面临一定的挑战。
无线传感器网络中的区域覆盖控制技术教程
无线传感器网络中的区域覆盖控制技术教程无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）是一种由许多节点组成、能够通过无线通信相互连接的网络系统。
它们广泛应用于农业、环境监测、房屋安防等领域，以实时获取和传输环境数据。
然而，在实际应用中，如何保证传感器节点的区域覆盖效果成为了一个重要的问题。
区域覆盖控制技术就是针对这个问题而提出的一种解决方案。
区域覆盖控制技术旨在通过合理部署和优化无线传感器节点，使得整个监测区域能够受到全面和均匀的覆盖。
具体来说，该技术包含以下几个方面：1. 无线传感器节点的部署：节点的部署方案直接影响到区域的覆盖效果。
在部署过程中，需要考虑监测区域的形状和大小、节点之间的通信范围、能量消耗等因素。
常见的部署方式包括随机部署、规则网格部署、基于最优布设算法的部署等。
通过合理的部署方式，可以最大程度地提高区域的覆盖率和能量利用率。
2. 节点的传感器选择和布局：传感器的选择和布局也是区域覆盖控制技术的重要组成部分。
不同的应用场景需要选择不同类型的传感器，并将它们布局在合适的位置。
例如，在环境监测中，温度、湿度、气压等传感器应该分布在不同区域，以获取全面的环境信息。
传感器的布局方式可以使用贪心算法、遗传算法等优化方法进行优化。
3. 节点的传输范围控制：节点之间的通信范围直接影响到网络的连通性和能源利用效率。
如果传输范围过大，节点之间的重叠区域增多，导致能量的浪费。
如果传输范围过小，节点之间的连接可能会中断，导致监测区域的覆盖率下降。
因此，通过合理控制节点的传输范围，可以实现节点之间的空间均匀分布，提高网络的连通性和能源效率。
4. 节点的能量平衡与管理：由于无线传感器网络中的节点通常使用电池作为能源，能量平衡和管理是节点运行稳定的关键。
一种常见的方法是根据节点的能量水平来调整节点的工作状态，例如调整传输功率、调整节点的工作时刻等。
此外，还可以通过引入能量收集和传输策略，如能量收集、路由选择和任务调度等，来延长网络寿命。
无线传感器网络技术
无线传感器网络技术无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是近年来快速发展起来的一种先进的感知与通信技术。
它由大量分布在监测区域内的无线传感器节点组成，通过无线通信和信息处理技术，可以实现对环境、物体或事件的实时、动态、全面的检测、监测和定位，具有广阔的应用前景。
1. 无线传感器网络的概述无线传感器网络是一种分布式的网络结构，由大量部署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、处理和传输环境中的信息，并通过无线通信与其他节点进行交互和协作。
这种分布式的感知与通信方式使得无线传感器网络具备了广泛的应用场景和巨大的潜力。
2. 无线传感器网络的组成与特点无线传感器网络主要包括传感器节点、数据中心和通信网络三个部分。
传感器节点是无线传感器网络的核心，它们通过感知、采集和处理环境中的信息，并通过通信网络将数据传输到数据中心进行进一步的处理和分析。
无线传感器网络具有自组织、自适应、动态调整、灵活部署等特点，可以实现对环境的全面、实时、动态的监测和控制。
3. 无线传感器网络的应用领域无线传感器网络在农业、环境监测、智能交通、智能家居、工业控制等领域都有广泛的应用。
在农业领域，无线传感器网络可以实现对土壤湿度、温度、光照等环境参数的实时检测和控制，提高农作物的产量和质量。
在环境监测领域，无线传感器网络可以对大气污染、水质污染、噪音等环境因素进行实时监测和预警。
在智能交通领域，无线传感器网络可以实现对交通流量、道路状况等信息的实时采集和传输，提高交通管理的效率和安全性。
在智能家居领域，无线传感器网络可以实现对家庭设备、安全系统等的实时监测和控制，提高家庭生活的便捷性和舒适度。
在工业控制领域，无线传感器网络可以实现对工业设备、生产过程等的实时监测和控制，提高生产效率和质量。
4. 无线传感器网络的挑战与发展方向虽然无线传感器网络在应用领域有广泛的前景，但也面临着一些挑战。
无线传感器网络的拓扑优化研究
无线传感器网络的拓扑优化研究在当今科技飞速发展的时代，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）已经成为了一个备受关注的研究领域。
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，这些节点通过无线通信方式相互连接，协同工作，实现对目标区域的监测和数据采集。
然而，要确保无线传感器网络的高效运行，拓扑优化是一个至关重要的问题。
无线传感器网络的拓扑结构直接影响着网络的性能，包括能耗、通信效率、覆盖范围、可靠性等。
一个良好的拓扑结构能够有效地降低网络能耗，延长网络的生命周期，提高数据传输的可靠性和效率。
首先，我们来了解一下无线传感器网络的基本特点。
传感器节点通常具有体积小、能量有限、计算和存储能力较弱等特点。
由于这些限制，节点的能耗成为了一个关键问题。
在网络运行过程中，数据传输、处理和通信都需要消耗能量，因此优化拓扑结构以降低能耗是首要任务。
能耗问题是无线传感器网络拓扑优化中的核心关注点。
传感器节点的能量主要消耗在数据传输上，传输距离越远，能耗越大。
因此，通过合理的拓扑结构设计，减少节点之间的通信距离，可以有效地降低能耗。
例如，采用聚类的拓扑结构，将网络中的节点划分为不同的簇，每个簇内选举一个簇头节点负责与其他簇头或汇聚节点进行通信，从而减少了普通节点的通信能耗。
通信效率也是拓扑优化需要考虑的重要因素。
一个高效的拓扑结构能够减少数据传输的延迟和丢包率，提高网络的吞吐量。
在设计拓扑结构时，需要考虑节点的分布、通信链路的质量以及网络的负载均衡等问题。
通过优化路由算法，选择最优的通信路径，可以提高通信效率。
覆盖范围是衡量无线传感器网络性能的另一个重要指标。
要确保网络能够对监测区域进行全面、有效的覆盖，同时避免节点的冗余部署。
通过合理的拓扑控制，可以调整节点的工作状态和发射功率，实现覆盖范围的优化。
可靠性也是不容忽视的方面。
在一些关键应用场景中，如环境监测、医疗监护等，网络的可靠性至关重要。
无线传感器网络技术
无线传感器网络技术无线传感器网络技术是一种集成了无线通信、传感器技术和数据处理技术的新兴技术。
它通过无线传感器节点的部署和组网，使得传感器节点可以感知和采集所需的数据，并通过无线通信协议进行数据传输和处理。
无线传感器网络技术在农业、环境监测、智能城市、工业控制等领域有着广泛的应用。
本文将介绍无线传感器网络技术的原理、特点、应用及发展趋势。
一、无线传感器网络技术的原理无线传感器网络技术的核心原理是将多个分布式的传感器节点通过无线通信进行连接，形成一个自组织的网络。
每个传感器节点都具备感知环境的能力，可以采集和处理各种类型的数据，如温度、湿度、光照强度等。
传感器节点通过无线通信协议将采集到的数据传输到基站或其他节点进行存储和处理。
无线传感器网络技术通过布置在目标区域的传感器节点，可以实时地监测和收集环境信息，为决策提供重要的数据支持。
二、无线传感器网络技术的特点1. 自组织和自适应：传感器节点能够自主组网，自身能力会自动适应网络的变化和环境的改变。
2. 分布式处理和协同工作：传感器节点之间可以通过无线通信进行协同工作，共同完成任务。
3. 资源受限：传感器节点的能量、存储和计算能力有限，需要进行能量管理和优化设计。
4. 高度部署和灵活性：传感器节点可以大规模部署，根据需求进行灵活的布局。
5. 系统可靠性和安全性：无线传感器网络技术需要具备对数据的可靠传输和隐私的保护能力。
三、无线传感器网络技术的应用1. 农业领域：在农业生产中，无线传感器网络技术可以用于土壤湿度的监测、作物生长的监控、气象数据的采集等。
2. 环境监测：无线传感器网络技术可以用于城市环境的污染监测、水质监测、大气污染的监测等，为环境保护提供数据支持。
3. 智能交通：在交通管理中，无线传感器网络技术可以用于交通流量的监测、交通信号的优化调度等，提高交通效率和安全性。
4. 工业控制：无线传感器网络技术可以应用于工业自动化生产中，实时监测工艺参数、设备状态，提高生产效率和安全性。
无线传感器网络技术概述拓扑控制
LINT/LILT 仿真结果
仿真结果发现LINT、LILT算法，当在节点密度为每平方米2~3个节点时，会有效降低链路状态的更新。
层次型拓扑结构控制
层次型拓扑结构产生背景
传感器节点在无线通信模块在空闲状态与收发状态下的能耗相当，因此只有关闭其节点的无线通信模块才能真正有效的降低非工作能耗。层次分簇就是在这一背景下产生的。
无线传感网络 – 拓扑控制
单击此处添加副标题
拓扑控制的概念与意义
意义
减少节点的通信负载，提高通信效率； 减少网络耗能，延长网络寿命； 辅助路由协议；
概念
拓扑控制（topology control）是一种协调节点间各自传输范围的技术，用以构建具有某些期望的全局特性（如，连通性）的网络拓扑结构，同时减少节点的能耗或增加网络的传输能力。
邻近图算法仿真结果对比
基于方向的功率控制:这种方法通常需要节点配备多个有向天线，以精确的获得可靠的方向信息来解决到达角度问题。微软亚洲研究院和康奈尔大学的Li等人提出了一种能够保证网络连通性的基于圆锥的拓扑控制算法(CBTC)。 基本思想是:节点u选择最小功率P，使得在在任何以u为中心且角度为a的锥形区域内至少有一个邻居。并且理论证明了当 时，就可以保证网络的连通性。
LEACH改进
LEACH-COOP算法：相比LEACH协议，引入了协同节点，在最后数据融合后，发送数据到sink节点时，采用群内选择好的协同节点发送，以减少由于原LEACH协议中存在的由于群首节点分布不均匀造成的通信传输消耗大的问题。
单击此处可添加副标题
如何实现时间同步？ 要实现CDMA技术必须物理层支持DSSS（直接扩频序列）； 在高斯信道中当传输系统的信噪比下降时，可用增加系统传输带宽B的办法来保持信道容量C的不变。 如何进行全网的能量评估？ 簇头是否可靠与sink节点通信？ 实现睡眠与唤醒的计算 ttotal=toperation+tawaken+ttransmit; 还有很多实际问题~~~
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。
无线传感器网络的关键技术
传感器网络的关键技术无线传感器网络作为当今信息领域新的研究热点，涉及多学科交叉的研究领域，有非感常多的关键技术有待发现和研究，下面仅列出部分关键技术。
1、网络拓扑控制对于无线的自组织的传感器网络而言，网络拓扑控制具有特别重要的意义。
通过拓扑控制自动生成的良好的网络拓扑结构，能够提高路由协议和MAC协议的效率，可为数据融合、时间同步和目标定位等很多方面奠定基础，有利于节省节点的能量来延长网络的生存期。
所以，拓扑控制是无线传感器网络研究的核心技术之一。
传感器网络拓扑控制目前主要研究的问题是在满足网络覆盖度和连通度的前提下，通过功率控制和骨干网节点的选择，剔除节点之间不必要的无线通信链路，生成一个高效的数据转发的网络拓扑结构。
拓扑控制可以分为节点功率控制和层次型拓扑结构形成两个方面。
功率控制机制调节网络中每个节点的发射功率，在满足网络连通度的前提下，减少节点的发送功率，均衡节点单跳可达的邻居数目；已经提出了COM POW等统一功率分配算法，LINT／LIL T和LM N／LMA等基于节点度数的算法，CBTC、LMST、RNG、DRNG 和DL SS等基于邻近图的近似算法。
层次型的拓扑控制利用分簇机制，让一些节点作为簇头节点．由簇头节点形成一个处理并转发数据的骨干网，其他非骨干网节点可以暂时关闭通信模块，进入休眠状态以节省能量；目前提出了Top Disc成簇算法，改进的GAF虚拟地理网格分簇算法，以及LEACH和HEED等自组织成簇算法。
除了传统的功率控制和层次型拓扑控制，人们也提出了启发式的节点唤醒和休眠机制。
该机制能够使节点在没有事件发生时设置通信模块为睡眠状态，而在有事件发生时及时自动醒来并唤醒邻居节点，形成数据转发的拓扑结构。
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。
无线传感器网络的技术和应用
无线传感器网络的技术和应用随着人们对信息化技术的越来越高的关注度，无线传感器网络的技术和应用也逐渐得到了广泛的关注。
无线传感器网络指的是一种由多个微型传感器节点组成的网络，这些节点可以搭载各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、光线传感器等，通过无线通信方式进行数据的采集和传输。
这种网络可以广泛应用于环境监测、工业自动化、健康医疗等领域。
一、无线传感器网络的技术无线传感器网络的核心技术包括网络拓扑结构、数据采集和传输、能量管理等方面。
1.网络拓扑结构无线传感器网络的拓扑结构可以分为星型拓扑、树型拓扑和网格拓扑。
其中，星型拓扑结构是最简单的，节点直接连接到一个中心节点，数据传输只需要依靠中心节点转发即可。
而树型拓扑和网格拓扑更适用于大规模的节点部署，可以提高网络的可靠性和扩展性。
2.数据采集和传输无线传感器网络中的数据采集和传输是实现全局协同的基础。
传统的传感器网络使用的是区域协同方式，即每个节点只和周围节点通信，不能直接和其他地方节点通信。
而在无线传感器网络中，由于采用了全局协同的方式，节点之间可以直接进行数据的传输，从而大大提高了网络的效率和准确性。
3.能量管理无线传感器网络中的节点数量往往是非常庞大的，同时节点的电源也是一大瓶颈。
因此，如何进行有效的能量管理成为了无线传感器网络技术中的一大难点。
为了延长网络的寿命，需要对节点的能量进行合理的管理，例如采用能量平衡、低功耗通信等方式，从而实现节点能量的最大化利用。
二、无线传感器网络的应用无线传感器网路是一种用于数据采集、监测和控制的重要技术手段。
它可以应用于环境监测、交通、智能水利、智能农业等多个领域。
1.环境监测无线传感器网络可以应用于环境监测中，通过部署一定数量的传感器节点，可以实现对温度、湿度、气体等环境因素的实时监测，从而保证环境的安全和健康。
2.交通无线传感器网络可以应用于交通领域，通过部署一定数量的传感器节点，可以实现对路况、交通流量等数据的实时监测，从而为交通管理提供有力的支持。
无线传感器网络中的区域覆盖控制方法
无线传感器网络中的区域覆盖控制方法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布在特定区域内的传感器节点组成的网络系统。
传感器节点通过无线通信方式相互连接，收集环境信息并将其传输到基站或中心节点。
区域覆盖是WSN中的一个重要问题，它指的是如何保证网络中的每个区域都能被传感器节点覆盖到。
本文将介绍几种常用的区域覆盖控制方法。
一、传统覆盖控制方法1. 基于密度的覆盖控制方法基于密度的覆盖控制方法是最常见的一种方法。
它通过调整传感器节点的部署密度来实现区域的覆盖控制。
当区域需要更高的覆盖质量时，可以增加传感器节点的密度，反之则减少密度。
这种方法简单易行，但是需要事先对区域的特性有一定的了解，并且节点密度的调整需要耗费一定的时间和资源。
2. 基于能量的覆盖控制方法基于能量的覆盖控制方法是一种节能的覆盖控制方法。
在这种方法中，传感器节点根据自身的能量状况来调整覆盖范围。
当节点的能量接近耗尽时，可以减小覆盖范围以延长节点的寿命。
这种方法可以有效地延长网络的生命周期，但是在节点能量分布不均匀的情况下，可能导致某些区域无法得到覆盖。
二、优化覆盖控制方法1. 基于优化算法的覆盖控制方法基于优化算法的覆盖控制方法是一种通过数学模型和优化算法来实现区域覆盖控制的方法。
常用的优化算法包括遗传算法、粒子群算法等。
这种方法可以根据不同的目标函数，如最小化覆盖重叠、最大化覆盖质量等，来优化传感器节点的部署方式。
优化算法可以在考虑多个因素的情况下找到最优解，但是算法的复杂度较高，计算开销较大。
2. 基于机器学习的覆盖控制方法基于机器学习的覆盖控制方法是一种通过机器学习算法来实现区域覆盖控制的方法。
传感器节点可以通过学习环境信息和历史数据来自适应地调整覆盖范围和部署方式。
这种方法可以根据实时的环境变化来动态地调整节点的部署策略，适应不同的场景需求。
机器学习算法可以通过大量的数据训练模型，提高覆盖控制的准确性和效率。
无线传感器网络技术
无线传感器网络技术无线传感器网络技术（Wireless Sensor Network, WSN）是一种具有众多传感器节点的分布式网络系统，通过无线通信实现节点之间的信息传递和数据共享。
该技术在物联网、环境监测、农业、智能交通等领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍无线传感器网络技术的基本原理、应用场景以及发展趋势。
一、无线传感器网络技术的基本原理无线传感器网络技术是将传感器节点分布在一定的区域内，通过无线通信实现节点之间的数据传输和协同工作。
该技术包括传感器节点和基站两个主要组成部分。
1. 传感器节点传感器节点是无线传感器网络的基本单位，它包括多个传感器、处理器、存储器和通信设备等组件。
传感器负责采集环境参数，如温度、湿度、光照等，并将采集到的数据进行处理和存储。
传感器节点之间通过无线通信实现数据的传递和共享。
2. 基站基站是无线传感器网络中的中心节点，负责与传感器节点进行通信，并接收、处理和存储传感器节点采集到的数据。
基站通常由一台计算机或单片机实现，通过无线通信进行数据传输。
基站可配备有相应的软件和硬件设备，用于数据处理、存储和分析。
二、无线传感器网络技术的应用场景无线传感器网络技术具有广泛的应用场景，以下列举了几个典型的应用领域。
1. 环境监测无线传感器网络技术在环境监测领域得到广泛应用。
通过部署大量的传感器节点，可以实时监测空气质量、水质、土壤湿度等环境参数，帮助环境监测部门及时掌握环境状况，采取相应措施。
2. 农业在农业领域，无线传感器网络技术可用于智能农业监测。
通过监测土壤湿度、温度、光照以及农作物生长情况等参数，农民可以根据数据分析调整灌溉、施肥等措施，提高农作物产量和质量。
3. 智能交通无线传感器网络技术在智能交通领域也有重要应用。
通过在道路上部署传感器节点，可以实时监测交通流量、道路状况和车辆速度等信息，并将这些数据传输到交通管理中心，帮助决策者制定合理的交通管理策略。
4. 物联网无线传感器网络是物联网的重要组成部分。
无线传感器网络中覆盖控制理论与算法
应用领域
无线传感器网络中覆盖控制理论与算法在多个领域都有广泛的应用，以下是 几个典型的例子：
1、智能家居：通过部署无线传感器网络，实现对家庭环境的全面监测，如 温度、湿度、光照、空气质量等。
2、环境监测：用于监测和评估环境状况，如森林火灾、环境污染、气候变 化等。
3、医疗领域：无线传感器网络可用于实现患者的生命体征监测、药物投放 等。例如，可将药物存储在传感器节点中，通过无线方式传输到患者体内。
3、跨层优化：未来研究将需要跨层优化问题，包括物理层、数据链路层、 网络层等的优化，以实现更高效的能源利用和更好的网络性能。
4、人工智能与机器学习：通过引入人工智能和机器学习技术，自动学习和 优化无线传感器网络的覆盖控制策略，以更好地适应各种复杂多变的场景。
谢谢观看
无线传感器网络中覆盖控制理论与 算法
目录
01 引言
03 覆盖控制理论与算法
02 背景 04 覆盖控制的目标
目录
05 无线传感器网络中的 覆盖控制
07 应用领域
06 路由技术与覆盖控制 08 未来展望
引言
无线传感器网络（WSN）是一种由大量低功耗、微型、低成本的传感器节点 组成的网络，通过无线通信技术实现对环境和物体的感知、监测和控制。覆盖控 制理论与算法是无线传感器网络中的重要研究方向之一，旨在保证网络对监测区 域的完整覆盖，同时优化能源消耗、提高网络性能和生存时间。本次演示将介绍 无线传感器网络的基本概念、覆盖控制理论与算法以及应用领域，并展望未来的 发展趋势。
1、确定性覆盖：通过精确的节点布局和配置，确保所有目标区域都被完全 覆盖。
2、随机覆盖：节点以随机的方式分布在监测区域中，通过概率保证目标区 域的覆盖。
3、基于密度的覆盖：通过控制节点密度，保证监测区域的覆盖质量。
无线传感器网络-3-3 网络覆盖算法分类
无线传感器网络覆盖算法设
1
计思路及性能评价标准
2 无线传感器网络覆盖感知模型
3 无线传感器网络覆盖算法分类 4 典型的无线传感器网络覆盖算法与协议
无线传感器网络覆盖算法分类
栅栏覆按盖照考察无了线目传标感穿 越网面络覆器时盖网被算检络法测节的或目点是标不没
有了络视连位径能被给所能接置，够是点同证集长及面点的的算点一覆定能力检出的使在中 样 网 的 能 覆 覆 目 都 个在合目 法 盖的 提 。测发一得不同寻 区 络 网 量 盖 盖 标 要 传大 。标 中. 目无 供的位条这同找 域 连 络 高 算 算 是 能 感量 同点,配每确随线 的情标冗 时置或样模能 大 通 生 效 法 法 一 够 器.覆置一在传 传况是定机够 小 的 存 性 在 要 些 被 节余 获和多的型个点方感 感,盖找反覆 并 节 周 也 设 覆 离 至 点的 取离条路定目覆性性器 、式映出盖 保 点 期 是 计 盖 散 少 所节最开路径义盖标网 监 下提时供需对要目兼顾标覆的的盖目不标同。
传感/监视质量。
基于网格的目标覆盖Байду номын сангаас指
根当地据理无环线境情传况感预先确定
点面覆覆盖盖 器随 感 不 网 盖 考 传 能 态 时 三 建 点 区 网 是 知 考 目机 络 虑 ， 维 配 情 虑 标器 感 模 考知 力 完 络任 域网盖覆 完 一 使 ） 置 况 了 或节 器 ， 虑道 的 成 路务/目络点 节 并 传盖 成 些 用 的 传 ， 如 其节 情 相 径;目动标不随 点 选 感考 对 特 二 网 感 但 何 经点 况 关/的态 目标虑 检 殊 维 格 器 这 对 过机 具 择 器位 覆,同覆网 该 标在 测 环 （ 进 节 类 穿 的分 备 在 节置 盖盖络 网 覆覆网 区 境 也 行 点 问 越 路布 一 合 点的 任；覆 络 盖络 域 中 可 网 来 题 网 径且 定 适 位情 务确盖可同预运的置中的部以络完特络上况.定则以样先动格已传覆分是的成别的各下性是动也, 点进栅行栏感应覆与追盖踪。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
无线传感器网络覆盖技术谭慧婷 150400241.覆盖技术理论基础覆盖问题是无线传感器网络配置首先要面对的基本问题，它反映了一个无线传感器网络某区域被检测和跟踪的状况。
现有的研究结果，很多都是致力于解决传感器网络的部署和检测以及覆盖与连接的关系等方面的问题。
覆盖问题可以表述成不同的理论模型，甚至在平面几何里就能找到相应的解决方案。
即使简单地只从数学上来考虑，在部署传感器节点的时候，我们必须知道怎样用相同的节点数覆盖尽可能大的区域。
为了对网络的覆盖问题先有一个初步的认识，这里我们提出一个几何问题-艺术馆问题来理解。
假设艺术馆的主人想在场馆内放置监视器来防止盗窃。
假定相机可以有360度的视角而且可以极大速度旋转，相机可以监视任何位置，视线不受影响。
关于实现这个想法存在两个问题需要回答：首先就是到底需要多少台相机；其次，这些相机应当放置在哪些地方才能保证馆内每个点至少被一台相机监视到。
一个简单的办法就是将多边形分成不重叠的三角形，每个三角形里面放置一个相机。
通过这个方法，我们可以得到最佳分布应该如下图，放置两个相机相机足以覆盖整个艺术馆。
相机1我们可以知道无线传感器网络的覆盖问题在本职上和上面的几何问题是一致的：需要知道是否某个区域被充分覆盖以及完全处于监视之下。
但我们也必须认识到，几何研究的结果为理解传感器覆盖问题提供了一个理论背景，但这样的求解办法是无法直接应用到无线传感器网络。
因为：1. 监视器可以看到无穷远的地方只要没有障碍物阻挡，但是传感器节点存在最大感应范围；2. 无线传感器网路没有类似监视器之间固定的基础设施，其拓扑结构可能随时变化。
2.覆盖的感知模型在讨论节点如何布置之前，需要先知道传感器节点的感知模型。
目前主要是两种。
a.布尔感知模型布尔感知模型是以一个节点为圆心，以感知距离为半径的圆形区域，只有落在该圆形区域内的点才能被该节点覆盖，这种模型也被称为0-1模型。
其数学表达式为b.概率感知模型概率感知模型中，目标被感知的概率不再是常数，而是由目标到节点间距、节点物理特性等诸多因素决定的变量。
在节点i不存在邻居节点的前提下，节点i对检测区域内目标j 的感知概率有以下三种定义形式：其中为节点i到目标j之间的欧式距离，α和β是和传感器物理特性有关的类型参数。
从以上的3种形式可以看出，任一点的覆盖概率是介于0和1之间的数。
如果节点i存在N个邻居节点，节点j落在和相邻节点交叠传感区域内，节点j的感知概率便会受到节点i与相邻节点共同影响。
假设节点i与相邻节点感知区域的重叠区域为M，而且每个节点对目标的感知是相互独立的，那么M中任意节点j的感知概率为3.覆盖算法分类a．节点部署方式分类按照无线传感器网络节点的不同配置方式(即节点否需要知道自身位置信息)，可以将无线传感器网络的覆盖算法分为确定性覆盖、随机覆盖两大类。
(1)确定性覆盖这是已知节点位置的无线传感器网络要完成目标区域或目标点的覆盖。
(2)随机覆盖随机覆盖考虑在网络中传感器节点随机分布且位置未知的条件下，完成对监测区域的覆盖任务。
b．覆盖目标分类根据无线传感器网络不同的应用，覆盖需求通常不同。
根据覆盖目标不同，目前覆盖算法可以分为面覆盖、点覆盖及栅栏覆盖。
(1)面覆盖目标是在大量冗余节点中寻找能覆盖同样区域大小并保证网络连通的最小节点集合。
(2)点覆盖覆盖一些离散的目标点，并使每一个目标点至少能被一个节点覆盖。
(3)栅栏覆盖目标是找出连接出发位置和离开位置的路径，使这样的路径能在不同模型定义下提供对目标的不同传感质量。
根据目标穿越网络时所用的不同模型，栅栏覆盖可以分为‘最坏与最佳情况覆盖’以及‘暴露覆盖’。
最坏情况是指考察所有路径中不被传感器节点检测的概率最小情况；最佳情况是指考察所有路径中被传感器节点检测的概率最大情况；暴露穿越同时考虑了目标暴露的时间因素和传感器节点对于目标的感应强度的因素，反映了运动目标穿越网路区域的时间增加而感应强度累加值增大的情况。
4.经典覆盖算法a.基于网格的覆盖定位传感器配置算法考虑传感器节点及目标点都采用网格形式配置，节点采用布尔覆盖模型，并使用能量矢量来表示格点的覆盖。
如右图，各格点都可至少被一个传感器节点覆盖，此时区域达到了完全覆盖，例如格点位置8的能量矢量为（0,0,1,1,0,0）。
当网络资源受限无法达到格点完全覆盖时，需要根据配置代价上限进行相关的节点布置。
基于网格的覆盖定位传感器配置算法设计了一种模拟退火算法来最小化距离错误。
首先假设每个格点都配置有传感器，然后循环执行以下过程，试图删除一个传感器节点，然后进行配置代价评价，如果评价不通过，就将该节点移到另外一个随机选择的位置，然后再进行配置代价评价。
循环得到优化值同时保存新的配置节点情况。
最后，改进算法停止执行的准则。
在达到模拟退火算法的冷却温度时，优化覆盖识别的网络配置方案也同时达到。
b.分布式贪婪的连通传感器覆盖方法该算法属于连通性覆盖中的连通路径覆盖及确定性面点覆盖类型。
假设已选择的传感器节点集合为M,选择与M有相交的传感区域的节点称为候选节点。
集中式算法初始节点随机选择构成M之后，在所有从初始节点集合出发到候选节点的路径中选择一条可以覆盖更多未覆盖子区域的路径。
将该路径经过的节点加入M，算法继续执行到网络查询区域可以完全被更新后的M覆盖。
如图所示为该贪婪算法执行的方式。
在图A中，贪婪算法会选择路径得到b，这是因为在所有备选路径中，和组成的路经可以覆盖更多子区域。
c.轮换活跃/休眠节点的覆盖方法采用轮换活跃和休眠节点的覆盖协议可以有效延长网络生存时间，该协议属于确定性和节能覆盖协议采用节点轮换工作机制，每个周期由一个Self-Scheduling阶段和一个Working阶段组成。
在第一个阶段，各节点首先向传感半径内邻居节点广播通告消息，其中包括节点ID和位置。
节点检查自身传感任务是否可以可由邻居节点完成，可替代的节点返回一条状态通告消息，之后进入休眠状态，需要继续工作的节点执行传感任务。
但是这种机制存在一个问题,如果邻居节点同时检查到自身的传感任务可由对方完成，并同进入休眠状态，就会出现下图所示的盲点。
节点e和f的整个传感区域都可以被相邻的邻居节点代替覆盖，但如果e和f进入休眠状态，就出现了不能检测的阴影区域，即盲点。
为了避免这种情况的发生，节点在第一个阶段检查之前执行一个退避机制。
每一个节点在随机产生的时间之后再检查工作。
为了进一步避免盲点的出现，每个节点在进入休眠状态之前还将等待一定的时间来监听邻居节点的状态更新。
d.最坏情况覆盖方法最坏情况覆盖属于确定性网络路径/目标覆盖和栅栏覆盖类型，算法考虑如何对穿越网络的目标或其所在路径上的各店进行感应与追踪，体现了一种网络覆盖性质。
这里我们定义最大突破路径，分别使得路径上的点到周围传感器的最小距离最大化。
显然，这条路径代表了无线传感器网络最坏（不被检测的概率最小）。
文中分别采用计算几何中的Vornoi图与Delaunay三角形来完成最大突破路径的构造和查找。
其中， Vornoi图是由所有Delaunay三角形边上的垂直平分线形成的，Delaunay三角形各顶点为网络的传感器节点，并满足子三角形外接圆不包括其他节点，由于Vornoi图中的线段具有到最近的传感器节点距离最大的性质，因此最大突破路径一定是由Vornoi图中的线段组成。
5.覆盖性能评价指标假设无线传感器网络布置在二维平面空间内，由移动、固定两种无线传感器节点构成，各节点具有相同的测量范围、测量可信度和通信半径。
固定节点采用随机布置方式，通过全球定位系统获取自身位置信息，并在网络中发布共享。
a.无线传感器网络的覆盖指标由于节点布置的固有冗余性，网络覆盖评价采用了可靠度的概念，对一定区域，若在t时刻处于n个节点测量范围内，该区域综合可靠度表示为待测区域中所有综合可靠度大于测量可靠性要求的区域成为有效测量区域。
将有效测量区域面积占待测总面积的比例定义为覆盖指标C。
b.无线传感器网络的能耗指标无线信号在传播过程中随着传播距离增加而发生衰减，采用自由空间模型计算传播损耗如下：式中，为路径损耗，D为传播距离。
假设无线传感器网络通信能耗模型为：运行发送器或者接收器的无线花费为，发送放大器容许放大倍率的无线花费为。
二维空间内，坐标分别为（,,的无线传感器节点i,j,通信时信号传播距离计算如下：若节点i向节点j发送长度为kb的数据包，则节点i能耗为：节点j接收此数据包传输所消耗的能耗是所消耗的总能量是无线传感器网络的覆盖能效优化可以扩大无线传感器网络的有效测量区域面积，从而提高网络整体测量性能。
节点通信范围通常远大于其感知范围，且储存能量有限，因此提高能效性成为无线传感器网络测量的关键。
无线传感器节点的通信能耗与测量和数据处理能耗相比高许多，通信能耗的优化对提高无线传感器网络能效十分重要。
6.总结覆盖问题是无线传感器网络配置首先面临的基本问题，它反映了一个无线传感器网络某区域被检测和跟踪的状态。
这篇报告先后对覆盖理论基础，覆盖感知模型，覆盖算法分类，经典覆盖算法，覆盖评价指标等五个方面对无线传感器网络的覆盖技术进行了较为全面的阐释，在报告的撰写过程中，我翻阅了相关书籍并阅读了一些文献和论文，对无线传感器网络的理解进一步加深，收获很大。
但本文中，我对一些具体问题例如暴露穿越的理解仍然有待加深，以后需要继续知识积累，争取更高更深的理解。