若干特别应用环境下的WSN节点部署算法研究

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无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的节点如何部署,关系到是否可以有效感测所关心的区域、部署成本高低和如何避免覆盖盲区等重要问题,它直接影响着无线传感器网络的服务质量,是建立无线传感器网络实际应用系统必须要解决的关键问题之一。已经提出的一些节点部署算法,大多假设节点的感测模型是理想正圆的、应用环境没有障碍物存在的、二维应用场景的或节点感测角度是全向的,这与WSN中传感器节点的实际感测模型和应用环境有很大差距。主要表现在:①传感器节点的感测模型并非理想正圆;②WSN应用环境中通常有障碍物遮挡;③经常会涉及三维应用环境;④传感器的感测方向是有指向性的。本研究将提出适应于上述四种特别情况下的无线传感器网络节点部署算法。本研究的主要工作和贡献如下:(1)针对WSN实际应用中传感器感测模型并非是理想正圆的情况,提出了一种感测范围不规则的节点部署算法 DAWISR(Deployment Algorithm With Irregular Sensing Range)。该算法通过将已部署的工作节点以Delaunay三角化分组,并利用三角形外心与三顶点等距的特性,将新的节点部署在外心的位置以获得较多的覆盖面积,进而根据外心周围网格被覆盖的状况、外心与顶点的距离以及外心与外心的距离做调整,同时引入边界补强机制和钝角三角形TP(Target Point)点优化策略,以弥补靠近边界处不易选到传感节点的情况,从而大幅提高感知覆盖率,避免感测盲区,降低节点部署的成本。仿真结果表明,DAWISR算法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,具有重叠感测区少、覆盖率增长快速的特点,实现用少量的节点达到较高的覆盖率。(2)针对应用环境有障碍物遮挡的节点部署问题,提出一种基于三角剖分和权值机制的节点部署算法 NDADTW(Nodes Deployment Algorithm based on Delaunay Triangulation and Weight)。该算法使部署区域在确保网络的连通性前提下,达到最大的感测覆盖率。该算法首先针对部署区域边缘以及障碍物周围的覆盖漏洞,由沿着部署区域或障碍物轮廓部署传感器节点加以消除;然后,利用Delaunay三角化方法产生节点部署的候选位置;最后,根据基于二元感测模型的权值机制计算出能获得最大覆盖率的位置作为新节点的位置,从而提高传感覆盖率。仿真结果表明,NDADTW算法考虑目标区域中存在障碍物的环境中,在部署节点数相同的情况下比基于网格的算法覆盖率平均高23%以上,比随机算法覆盖率平均高10%以上。(3)针对建筑物内火灾紧急救援等三维应用环境,提出一种有障碍物遮挡的三维空间环境下基于密度控制的移动传感器网络自我部署算法SDADC(Self-Deployment Algorithm based on Density Control in 3-Dimensional Space)。该算法将传统的最小 ID 分簇算法与三维感测模型相结合,给出三维空间下的节点分簇算法;再引入虚拟力思想来表达节点之间及节点与障碍物之间的互相作用力,提出了基于三维感测模型的虚拟力算法:最后,通过密度控制策略找到了一种节点扩散的方式,利用每一个无线传感器节点的密度控制来进行同步部署,让簇去达成不同区域间的密度平衡,使得无线传感器节点可以自发地从高密度区域向着低密度区域扩散,实现了分布式地自我部署。仿真结果表明,在有障碍物存在的三维空间中,初始随机播撒在较小区域范围内的节点可以进行迅速地扩散,并最终能够较为均匀地布满整个空间,达到82%的覆盖率。(4)针对有向传感器应用环境,例如视频监测系统、雷达监测系统等,提出一种旋转式有向传感器监测目标的时间覆盖模型,并设计了基于GDC(Geometric Disk Cover)改进的部署方法MGDCD(Modified Geometric Disk Cover Deployment)和圆形重叠优化的部署方法 DOOP(Disk Overlap Optimization Deployment)。MGDCD 算法采用改进的 GDC 方法计算圆形区域集合,并通过标记目标对象和扇区划分计算出部署节点的位置和数量,实现用最少量的传感器覆盖最大量的目标对象,适用于在被监控的目标对象基于集中或最分布情况下的应用场景。而DOOP算法通过探测圆形重叠区域的联合扇区进行部署,从而有效减少传感器的数量,适用于在被监控的目标对象随机分布情况下的应用场景。仿真结果表明,MGDCD算法和DOOP算法都能用最少量的传感器覆盖最大量的目标对象,MGDCD算法在目标对象基于簇分布的情况下表现更好,而DOOP在目标对象随机分布的情况下更为有效的减少传感器数量。本文以提高无线传感器网络的覆盖率为首要目标,针对四种不同的WSN应用环境提出了新的节点部署算法。仿真结果证明了算法的可行性和较高的覆盖率,可为无线传感器网络实际应用系统中的节点部署提供新的方法。
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