无线传感器网络栅栏覆盖的研究

无线传感器网络栅栏覆盖的研究

论文摘要

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,被认为是21世纪的一项挑战性科研课题。论文针对无线传感器网络的基本问题——“覆盖问题”,从感知目标的角度研究:如何在已有的传感器网络中,为目标建立一条合理的移动轨迹,以此寻找网络的覆盖薄弱环节,为提高和扩展网络的覆盖性能做出指导。论文选题源于课题组承担的国家科技部“863”研究计划项目,具有重要的理论和应用价值,主要完成了以下具有创新性的工作:论文提出了一种面向认知过程的感应模型(DSM)。该模型以距离平方差的形式,客观地反映出传感器感应能力随距离增大而下降的趋势。并通过对两种典型覆盖节点数目的计算方法(SNS和SNE)的分析,论文发现:理论上完全覆盖区域所需节点数目极其庞大,不易实现,从而证明了利用目标移动轨迹,进行覆盖漏洞研究的必要性。基于Voronoi图和轨迹暴露量的定义,论文分析了Voronoi图的划分与最小暴露轨迹的关联关系。进一步,论文根据参与感应的传感器节点数目的差异,将最小暴露轨迹分为FIT和SIT两类,分别对两类轨迹误差分布情况、拓扑敏感性进行分析,严格地刻划出该算法的应用场景。论文创新性地提出一种对同构和异构传感器网络均具有适用性的本地化覆盖势力分析算法——CFA,首次实现了对异构传感器网络覆盖性能的分析研究。该算法根据感应能力的差异,能有效对网络中异构节点的覆盖势力范围进行剖分,构建基于感应异构性的“通用Voronoi”图(GV)。该图解决了异构网络覆盖性能分析和移动轨迹搜寻的问题,和传统的Voronoi图相比,具有广普性和本地化的特点。论文提出一种兼顾安全和时效两种性能的启发式轨迹算法——SS算法。该算法不依赖于整个网络的拓扑信息,根据安全/时效比(α/β),利用传感器与感应目标的距离值,计算出当前目标在网络中安全与时效性能的折衷值,从而实现轨迹的自发地调整与建立,是一种有效的本地化轨迹算法。同时,SS算法对网络的拓扑分布、节点密度具有良好的透明性,通过引入时间参数,克服了轨迹在“回避”传感器节点探测过程中的蔓延现象。与理想算法(Grid-based策略)相比,SS算法的计算复杂度更低,具有较高的实用价值。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 专用语列表
  • 第一章 绪论
  • 1.1 论文研究背景
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 研究内容
  • 1.4 论文结构
  • 第二章 无线传感器网络的基本覆盖问题
  • 2.1 引言
  • 2.2 覆盖中的基本问题
  • 2.3 节点数量确定
  • 2.4 K-栅栏覆盖
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 基于Voronoi图的轨迹算法及性能分析
  • 3.1 引言
  • 3.2 基本概念的描述
  • 3.3 少量传感器节点作用下的最小暴露轨迹分析
  • 3.4 多传感器作用下的最小暴露轨迹在Voronoi图中的分析
  • 3.5 仿真实验
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 异构无线传感器网络覆盖势力剖分算法
  • 4.1 引言
  • 4.2 问题的描述和分析
  • 4.3 小规模异构传感器网络覆盖性能
  • 4.4 大规模异构传感器网络覆盖势力分布
  • 4.5 仿真实验
  • 4.6 本章小结
  • 第五章 多参数协同指导下目标轨迹算法及性能分析
  • 5.1 引言
  • 5.2 相关模型定义
  • 5.3 SS算法
  • 5.4 两种已有算法
  • 5.5 仿真实验
  • 5.6 本章小结
  • 第六章 结束语
  • 6.1 工作总结
  • 6.2 创新点
  • 6.3 未来工作展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 在学期间发表的论文和取得的学术成果清单
  • 相关论文文献

    • [1].几种典型无线传感器网络中的自身定位算法[J]. 巴音郭楞职业技术学院学报 2012(02)
    • [2].浅析无线传感器网络技术的特点与应用[J]. 广东职业技术教育与研究 2019(06)
    • [3].基于剩余能量的认知无线传感器网络频谱分配[J]. 传感技术学报 2019(12)
    • [4].山区地形无线传感器网络覆盖机制研究[J]. 计算机产品与流通 2020(01)
    • [5].无线传感器网络技术在物联网中的应用及其发展趋势[J]. 信息记录材料 2019(11)
    • [6].无线传感器网络的异常检测[J]. 电子技术与软件工程 2019(24)
    • [7].以实践能力为培养目标的“无线传感器网络”教学改革与实践[J]. 科技资讯 2020(01)
    • [8].无线传感器网络技术在物联网中的应用及其发展趋势[J]. 海峡科技与产业 2019(07)
    • [9].基于遗传算法的茶园无线传感器网络的优化方法[J]. 科学技术创新 2020(02)
    • [10].可充电传感器网络能量管理策略研究[J]. 电子测试 2020(04)
    • [11].通信类课程创新能力培养研究与改革——以“无线传感器网络”课程为例[J]. 教育教学论坛 2020(08)
    • [12].无线传感器网络研究现状与应用[J]. 通信电源技术 2020(03)
    • [13].基于无线传感器网络的桥梁结构健康监测设计研究[J]. 工程技术研究 2020(03)
    • [14].基于ZigBee技术的矿用无线传感器网络的分析与设计[J]. 内蒙古煤炭经济 2019(19)
    • [15].无线传感器网络在矿山环境监测中的应用研究[J]. 中国新通信 2020(06)
    • [16].无线传感器网络中移动充电和数据收集策略[J]. 电子元器件与信息技术 2020(02)
    • [17].无线传感器网络定位精度的优化研究[J]. 浙江水利水电学院学报 2020(02)
    • [18].无线传感器网络在智能电网中若干关键问题的研究[J]. 中国新通信 2020(07)
    • [19].无线传感器网络中基于邻域的恶意节点检测[J]. 湖北农业科学 2020(05)
    • [20].无线传感器网络在煤矿安全智能监控系统中的运用[J]. 电子技术与软件工程 2020(08)
    • [21].无线传感器网络发展应用[J]. 电脑知识与技术 2020(14)
    • [22].异构分级式认知传感器网络分簇优化[J]. 产业与科技论坛 2020(09)
    • [23].一种无线传感器网络感知覆盖空洞搜寻与修复方法[J]. 传感技术学报 2020(05)
    • [24].无线传感器网络定位精度的优化研究[J]. 信息记录材料 2020(06)
    • [25].无线传感器网络中能量问题研究进展[J]. 无线通信技术 2020(02)
    • [26].无线传感器网络在工业网络中的应用研究[J]. 现代工业经济和信息化 2020(08)
    • [27].新一代箭载无线传感器网络系统架构综述[J]. 宇航计测技术 2020(04)
    • [28].无线传感器网络的特点和应用[J]. 电子技术与软件工程 2019(04)
    • [29].无线传感器网络应用若干关键问题研究[J]. 电子测试 2019(09)
    • [30].关于无线传感器网络在桥梁监测中的应用研究[J]. 南方农机 2019(19)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    无线传感器网络栅栏覆盖的研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢