無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能覆蓋.pdf

1、無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大量無(wú)處不在的、具有無(wú)線(xiàn)通信與計(jì)算能力的微小傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的自組織分布式網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，是能根據(jù)環(huán)境自主完成指定任務(wù)的智能系統(tǒng)；是隨著無(wú)線(xiàn)通信和嵌入式計(jì)算技術(shù)、傳感器技術(shù)、微機(jī)電技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展起來(lái)的一種新興信息獲取技術(shù)，改變了人類(lèi)與自然界的交互方式；在軍事、環(huán)境監(jiān)測(cè)、空間探索、反恐防暴、災(zāi)難援救、醫(yī)療衛(wèi)生、智能家居等方面顯示了潛在的巨大應(yīng)用價(jià)值。 網(wǎng)絡(luò)覆蓋是無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)研究和應(yīng)用的關(guān)鍵性基礎(chǔ)問(wèn)題，是其他網(wǎng)絡(luò)研究的

2、基礎(chǔ)，直接影響著網(wǎng)絡(luò)的使用性能。無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)超大規(guī)模，節(jié)點(diǎn)自由密集分布、能量受限、通信能力受限、計(jì)算和存儲(chǔ)能力受限的特點(diǎn)和無(wú)人職守、惡劣的應(yīng)用環(huán)境給網(wǎng)絡(luò)覆蓋帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。本文從自由分布節(jié)點(diǎn)覆蓋效率最大化、節(jié)點(diǎn)協(xié)同覆蓋、多目標(biāo)關(guān)聯(lián)覆蓋和適應(yīng)被監(jiān)測(cè)區(qū)域物理量分布特性的網(wǎng)絡(luò)覆蓋四個(gè)方面研究了無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的覆蓋問(wèn)題。論文主要的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)包括以下幾個(gè)方面。 (1)綜述了無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋現(xiàn)有的研究成果。分析了無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆

3、蓋面臨的問(wèn)題，系統(tǒng)的提出了網(wǎng)絡(luò)覆蓋的評(píng)價(jià)體系，歸納了網(wǎng)絡(luò)覆蓋設(shè)計(jì)中需要注意的問(wèn)題，為后面的研究做了準(zhǔn)備。 (2)針對(duì)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)自由分布網(wǎng)絡(luò)覆蓋中，覆蓋效率低下的問(wèn)題，研究了理想狀態(tài)下的覆蓋效率最優(yōu)節(jié)點(diǎn)分布問(wèn)題，推導(dǎo)出同構(gòu)節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)分布；以理論研究結(jié)果為指導(dǎo)，考慮無(wú)效移動(dòng)、邊界效應(yīng)和最佳移動(dòng)距離等因素，改進(jìn)了虛擬力算法VFA，提出了高能效的虛擬力算法CEVFA。 (3)為滿(mǎn)足被監(jiān)測(cè)區(qū)域多個(gè)目標(biāo)不同覆蓋質(zhì)量的需求，在CEVFA

4、的基礎(chǔ)上，提出了特殊區(qū)域優(yōu)先覆蓋的目標(biāo)多重覆蓋算法WMCA；該算法在保證區(qū)域完整監(jiān)測(cè)的情況下能夠滿(mǎn)足對(duì)特殊關(guān)注點(diǎn)的覆蓋重?cái)?shù)要求，而且能量消耗量少；算法計(jì)算量小，適合資源有限的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)；是目前為解決區(qū)域中特殊目標(biāo)點(diǎn)多重覆蓋而提出的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋算法。 (4)考慮到某些應(yīng)用中，單個(gè)節(jié)點(diǎn)難以獨(dú)立完成對(duì)目標(biāo)對(duì)象的覆蓋，我們提出了節(jié)點(diǎn)協(xié)同覆蓋的思想；詳細(xì)推導(dǎo)并分析了協(xié)同覆蓋概率、節(jié)點(diǎn)數(shù)目、節(jié)點(diǎn)參與協(xié)同覆蓋的最低覆蓋概率之間的關(guān)系；分

5、析了協(xié)同覆蓋算法在不同節(jié)點(diǎn)分布情況下的性能；該方法可以有效利用網(wǎng)絡(luò)資源提高感知質(zhì)量；在協(xié)同覆蓋模型的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了能量自適應(yīng)的協(xié)同覆蓋優(yōu)化算法CTCO；仿真結(jié)果表明，該算法在改善網(wǎng)絡(luò)覆蓋概率的同時(shí)，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的使用壽命。 (5)通過(guò)分析能量受限節(jié)點(diǎn)和障礙造成的節(jié)點(diǎn)協(xié)同工作瓶頸問(wèn)題，研究建立了節(jié)點(diǎn)能耗與網(wǎng)絡(luò)覆蓋質(zhì)量之間的關(guān)系，節(jié)點(diǎn)協(xié)同覆蓋質(zhì)量和移動(dòng)、監(jiān)測(cè)能量消耗的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型，并且進(jìn)行了求解和仿真分析，提出了移動(dòng)節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)中的協(xié)同目

6、標(biāo)覆蓋優(yōu)化算法CTCOMSN；對(duì)靜止節(jié)點(diǎn)難以完成覆蓋任務(wù)和被監(jiān)測(cè)區(qū)域存在障礙的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了算法仿真，結(jié)果顯示移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的協(xié)同覆蓋優(yōu)化算法不僅可以提高覆蓋效率，而且對(duì)于延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)使用壽命也是很有效的；該算法也可以應(yīng)用在一般的網(wǎng)絡(luò)覆蓋中。 (6)在多目標(biāo)監(jiān)測(cè)的網(wǎng)絡(luò)覆蓋中，一個(gè)目標(biāo)處于多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的感知范圍內(nèi)，而一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)有時(shí)也會(huì)同時(shí)覆蓋多個(gè)目標(biāo)，這樣目標(biāo)與目標(biāo)之間，節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間，存在著一定的關(guān)聯(lián)。從這些關(guān)聯(lián)入手，設(shè)計(jì)了多目標(biāo)關(guān)

7、聯(lián)覆蓋算法MTACA，利用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法確定目標(biāo)集合和傳感器節(jié)點(diǎn)集合，通過(guò)節(jié)點(diǎn)集合的工作狀態(tài)轉(zhuǎn)換完成目標(biāo)的完全覆蓋，并且達(dá)到延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)使用壽命的目的；對(duì)算法進(jìn)行了仿真，并與改進(jìn)的目標(biāo)覆蓋PEAS算法進(jìn)行了比較；結(jié)果表明MTACA算法在目標(biāo)完全覆蓋能力和網(wǎng)絡(luò)使用壽命上明顯優(yōu)于改進(jìn)PEAS算法。本章的另外一個(gè)重大貢獻(xiàn)是首次從目標(biāo)和節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系入手研究網(wǎng)絡(luò)覆蓋問(wèn)題，對(duì)以后網(wǎng)絡(luò)覆蓋及其它研究是一個(gè)很大的啟示。 (7)在大規(guī)

8、模的環(huán)境監(jiān)測(cè)應(yīng)用中，考慮被監(jiān)測(cè)區(qū)域物理量場(chǎng)分布特性和傳感器節(jié)點(diǎn)的位置關(guān)系，將計(jì)算流體力學(xué)中的嵌套網(wǎng)格技術(shù)引入無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋的算法設(shè)計(jì)中，提出適應(yīng)物理量分布的嵌套網(wǎng)格覆蓋方法NGECA：這也是在首次從被監(jiān)測(cè)物理量分布的角度設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)覆蓋方法，對(duì)于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)其他方面的研究有很大的指導(dǎo)意義；通過(guò)仿真研究了空間步長(zhǎng)、物理梯度等參數(shù)對(duì)算法性能的影響；同時(shí)設(shè)計(jì)了二維應(yīng)用環(huán)境中嵌套網(wǎng)格覆蓋算法，仿真結(jié)果顯示NGECA算法可以利用較少的傳感器節(jié)點(diǎn)