基于Voronoi盲区的三维无线传感器网络覆盖优化算法
【图文】：
了在节点初始随机放置后利用虚拟力完成自动部署的算法．在Li等［7］提出的VFA-3D算法中，除传统虚拟力外，还加入了中央万有引力和平衡力以便获得更好的传感器分布．魏宁等［8］提出的TD-VFA盲区的无线传感器网络覆盖控制部署策略，提高了传感器初始随机部署后的覆盖率．笔者基于前期研究的Voronoi图法［9］，在二维平面中寻找覆盖盲区的优势以及三维球覆盖模型与多胞形四面体的剖分方式，提出了基于Voronoi盲区的三维无线传感器网络覆盖优化算法(BCBS-3D)．1三维空间WSN覆盖优化模型1．1问题描述如图1所示，在大小为L×W×H(长宽高)的三维平面监测区域T内，随机部署N个传感器节点S={s1，s2，…，si，…，sN}(i∈［1，n］)，si的感知范围是以该节点为圆心，感知半径为Ｒs、通信半径Ｒc=2Ｒs的球形区域，用位置坐标si(xi，yi，图1三维传感器部署Fig．1WSNdeploymentin3Darea
74郑州大学学报(工学版)2017年zi){si={p∈L×W×H|ds(p，si)≤Ｒs}表示，ds(p，si)为点p与si的欧氏距离，传感器节点为同构节点(感知半径相同)．当前节点si与邻居节点［9］zi组成的节点集表示为Di={si，z1，z2，…，ze}．网格点位置记为tj=(xj，yj，zj)j，j∈［1，t］，网格密度影响覆盖率CＲ的精确度．1．2基本概念空间离散化［10］:求解覆盖率问题时，首先在监测区域内构造离散网格单元，如图2(a)将三维感知模型映射到二维平面，可看到离散的网格单元边界和实际边界．若离散的网格单元边界上某点与实际给定的边界点重合，则实际边界条件为离散的网格单元边界条件，但实际情况下大部分边界点不是实际边给定的边界，需要计算当前传感器节点si与网格点tj距离d(si，，tj)，若dsi≤Ｒs，则网格点tj被覆盖，记为gtj=1，否则gtj=0．网格密度deta:网格密度为单位面积的网格点数，反映了网格节点的疏密程度．如图2(a)，将以S为球心Ｒ为半径的传感器投影到平面中，球体体积为4πＲ3/3，监测区域是边长为L的正方体，体积为L3，传感器在监测区域内的覆盖率为4πＲ3/3L3，现将对体积的求解转化为计算在球体内的网格点数．当空间离散化的网格点数t越多，网格密度越大，则覆盖率精度越高．公式t=(Ll+1)·(Wl+1)·(Hl+1)，表示网格点数与监测区域以及相邻格点间距的关系;公式deta=tL·W·H，表示网格密度随单位面积网格点数的变化关系式，单位面积下网格点(实线交叉点)上的实心圆个数越多，则网格密度越大．图2(b)所示的网络点中，圆弧包围的区域外的×表示不可被传感器感知
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61105128,61170119,61373055) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20131106,BK20130161) 江南大学自主科研计划重点项目资助项目(JUSRP51410B) 中国博士后基金资助项目(2014M560390)
【分类号】：TN929.5;TP212.9
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