无线传感器网络目标覆盖算法研究

论文摘要

随着传感器技术、计算机网络技术、微电子机械系统和信号处理技术的发展,无线传感器网络逐渐成为研究热点。无线传感器网络由许多带有有限能量的节点组成,被随机部署在监测区域内。节点一般具有数据采集、处理、无线通信和自动组网的能力,节点之间互相协作完成复杂的监测任务。探测到的数据通过多跳中继方式发送到汇聚节点,汇聚节点具有更大的处理能力,能够进一步处理信息或有更大的发送范围,可以将信息送往远程中心进行集中处理,使远程用户能够获得信息。无线传感器网络这些特点使它特别适合部署在恶劣环境和人不宜到达场所。覆盖是无线传感器网络研究的关键问题,直接影响传感器网络的服务质量和使用性能。按照监测对象的不同,覆盖分为区域覆盖、目标覆盖和障碍覆盖。本文主要针对无线传感器网络能量高效的目标覆盖问题进入了深入的讨论研究。首先,介绍了传感器0-1感知模型和概率感知模型,提出了一种在高密度的传感器网络中达到要求的网络覆盖率的情况下,通过实时改变每个传感器节点的感知阈值去节省传感器节点的能量消耗的方法。论文基于概率感知模型分别提出了贪婪、改进模拟退火和弹性网络算法的传感器网络概率覆盖算法,根据要求的覆盖概率,经过运算得到每个传感器节点的感知阈值调整调度表。通过仿真试验,对比了三种算法的性能和效率。仿真结果表明,贪婪算法求得的解最差,改进模拟退火的解最好,弹性网络的解略逊于改进模拟退火,但其执行速度最快,适合在处理能力不高的传感器节点中执行。其次,介绍了和连通覆盖相关的基本概念,定义了连接的最大生存时间的目标覆盖问题（CMLSC）和连接的最大生存时间的单目标覆盖问题（CMLSTSC）。针对这两个问题首先提出了一个基于贪婪的启发集中式算法—GCH算法,算法通过在当前传感器集合中搜寻关键传感器节点建立一个目标覆盖集合,并且使用DFS或者BFS建立和汇聚节点的连通。然后又提出分布式启发算法—DCH,算法分两步实现了网络的连通覆盖:首先通过和邻居节点交换覆盖信息去决定自身的工作状态,然后通过包含目标和汇聚节点的最小生成树去激活转发节点,从而形成和汇聚节点连通的覆盖集合。最后,通过仿真实验表明,这两种算法都能完成目标的连通覆盖,且DCH算法比GCH算法更有效的延长了网络的生存时间。考虑到一般的定位方案不适用于低成本、低功耗要求的传感器网络的定位,但是解决覆盖问题的很多算法都基于一个所有的传感器节点都精确的知道自身的位置的假设。提出了一个汇聚节点辅助的定位算法。吸取了DV-Hop和RSSI算法的优点,能量高效并且有一定精度的完成节点位置信息的获取。通过使用得到的位置信息,实现了一个对移动目标的覆盖监测协议。仿真的结果表明,此覆盖协议能可靠的覆盖移动的目标,获取目标的位置,并且有效的延长网络的生存时间,对于没有定位手段而又需要监测移动目标的网络具有一定的实际意义。最后,针对当前覆盖算法都需要精确的目标位置信息这一在现实网络应用中很难实现的问题,提出了一个分布式、位置无关的传感器网络节点覆盖调度算法。论文证明了采用随机部署的传感器网络是一个泊松点过程,分析了网络覆盖强度和节点部署密度之间的关系。得出了结论:随着传感器节点部署密度的增加,传感器节点休眠率可随之增加,即网络的生存时间增加了;同时,如果增大传感器节点的感知半径,也能增加传感器节点的休眠率,延长网络生存时间。该算法不依赖节点的位置信息,每个节点使用很少的通信开销和邻居节点交换信息去决定是否进入休眠模式。通过仿真试验表明,算法能在保持一定的网络覆盖强度的情况下最大限度的减少工作节点的数量,从而延长网络的生存时间。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 无线传感器网络概述
• 1.2 无线传感器网络覆盖问题
• 1.3 论文研究的内容和意义
• 1.4 论文结构
• 2 无线传感器网络的概率覆盖
• 2.1 概率覆盖问题
• 2.2 基于改进模拟退火的概率覆盖算法
• 2.3 基于弹性网络的概率覆盖算法
• 2.4 算法性能评估
• 2.5 本章小结
• 3 最大生存时间的目标连通覆盖
• 3.1 连通覆盖问题
• 3.2 GCH算法
• 3.3 分布式DCH算法
• 3.4 算法性能评估
• 3.5 本章小结
• 4 汇聚节点辅助定位的移动目标覆盖
• 4.1 汇聚节点辅助的定位
• 4.2 移动目标覆盖算法
• 4.3 算法性能评估
• 4.4 本章小结
• 5 位置无关的覆盖调度
• 5.1 传感器节点部署模型
• 5.2 位置无关的覆盖调度算法
• 5.3 算法性能评估
• 5.4 本章小结
• 6 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录1 攻读博士学位期间发表的学术论文
• 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目