论文摘要
节点部署方法是无线传感网络的重要基本理论问题,也是无线传感网络走向实际应用必须面对的首要问题。为了使无线传感网络具有满意的感测范围,很多研究者高度关注节点部署算法的研究,使其成为研究热点之一。传统上,研究者针对节点部署问题的研究,都有一个重要的基础假设,那就是传感网络节点的感测范围呈现为一个标准的圆形,并以此为基础设计相应的节点部署算法。然而,理论和实际测量已证明,节点的感测范围往往是不规则圆形,那些以规则圆形为基础所给出的算法,实际应用中常常产生很多需要感测的区域并未被覆盖现象,即产生很多感测盲区。本文研究了传感器节点的不规则感测模型,并以此为基础提出了基于Delaunay三角化与网格的无线传感网络节点随机部署算法。该算法将已启动的传感器节点进行Delaunay三角化分组,通过TPM(Target Point Method)算法计算出各个Delaunay三角形的目标点TP(Target Point),并把TP作为参考点来选择新启动节点,并且根据TP点周围网格覆盖情况、节点与节点之间的距离进行调整,同时提出了边界补强机制及钝角三角形TP点优化策略,从而有效提高覆盖范围。本研究通过实验验证本文提出算法的有效性。实验表明,本文所提出的部署算法可有效利用随机播撒的传感器节点,可快速提升覆盖率至90%以上,具有重复覆盖区域少、覆盖率成长快速的特点,少量的节点达到较高的覆盖率。
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