无线传感器网络中的栅栏覆盖研究

发布时间：2017-04-11 03:10

  本文关键词：无线传感器网络中的栅栏覆盖研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是由大量计算、通信及存储能力有限的传感器节点组成的特殊Ad hoc网络，可感知、采集和实时传递监测对象的各种参数，在军事、工业及民用等领域应用广泛，是目前一个非常活跃的研究领域。覆盖问题是无线传感器网络研究中的关键问题之一，它反映了传感器网络所提供的“感知”服务质量，可以使无线传感器网络的空间资源得到优化分配。论文针对无线传感器网络的栅栏覆盖问题，从监控方(传感器网络)和反监控方(移动目标)两个角度展开了深入研究。前者是解决无线传感器网络如何探测到目标的问题，而后者则关注如何在已有覆盖的基础上提高网络覆盖性能。本文主要工作包括以下几个方面： (1)首先，本文从被监测的移动目标即反监控方的角度出发，研究了受时间约束的目标如何安全穿越传感器网络的问题。当智能目标穿越敌方无线传感器网络的穿行时间受限时，现有基于广度优先搜索的穿越算法不能保证路径满足约束条件。为此，论文建立了一种穿越模型，并提出一种启发式的近似数值优化算法(kSP-LAHTP)。算法利用Voronoi图将连续路径问题域离散化，计算Voronoi边的两个衡量指标：暴露度和穿行时间，，结合线性聚合的启发式路由机制，使目标实现满足时间约束值的最佳穿越。分析和试验结果表明算法解决了目标穿越时间受限情况下的穿越问题，且随系数k的增加，算法搜索路径更接近实际最佳。 (2)研究了轨迹长度受约束的目标穿越问题。在实际应用中，可能由于一些不可抗拒因素的原因(如：能耗)，目标必须兼顾穿行轨迹的长度，过长的轨迹无疑要消耗更多的能源。尽管当目标以匀速运动前进时，路程的消耗可转换成对时间的消耗，但若目标以变速前进时，路程和目标穿行时间难以进行有效转换。为此，本文采用网格技术，并结合标签设定路由机制，提出一种轨迹长度受约束的目标穿越轨迹算法。该算法可使智能目标在起点至终点的轨迹长度不大于约束阈值的前提下实现近似最优穿越。分析和试验结果表明，算法能有效搜索到满足约束条件的近似最佳轨迹，同时可以通过增加网格阶数来提高轨迹精确度。 (3)研究了基于有向感知模型的弱栅栏覆盖问题。目前，关于弱栅栏覆盖控制方面的研究一般是针对满足全向性感知模型的传感器网络展开。然而，传感器网络构造栅栏时，仅需用到传感器节点的部分感知区域即扇形区域，显然采用全向感知模型将导致节点能源的浪费。为此，本文采用有向感知模型来展开弱栅栏覆盖问题的研究，分析了传感器网络构造弱栅栏覆盖的概率以及间隙长度(即覆盖缺口)小于目标大小的概率，并提出一种弱栅栏覆盖启发式构造算法。该算法通过计算节点覆盖区域在区域边界的投影，将弱栅栏覆盖问题转化为一维线覆盖问题，且算法可依据目标的大小来调控间隙距离，从而使网络探测到目标的同时最小化节点数。实验结果表明，采用有向感知模型的方案为构造栅栏所需激活节点数少于基于全向感知模型的方案，且构建弱栅栏覆盖所需节点数随着目标大小的增加而减少。 (4)研究了基于数据融合的强栅栏覆盖问题。对于沿任意路径穿越带状区域的移动目标，分布于区域的无线传感器网络通常构造强栅栏覆盖以检测穿越目标，并利用节点睡眠调度策略有效缓解节点能量受限问题。然而，现有研究一般基于圆盘感知模型且未考虑节点间的协作，容易导致传感器节点的浪费。针对此问题,本文采用概率性感知模型，并利用数据融合技术构造虚拟节点来增加节点覆盖区域。在此基础上，提出一种栅栏覆盖控制算法。算法借助分治法构造栅栏，以减少节点间通信开销；并调度传感器使冗余节点睡眠，达到减少网络能耗和延长网络寿命的目的。实验结果表明，算法在栅栏数、网络寿命等性能上均优于基于节点监测数据未融合的栅栏覆盖控制算法。 (5)最后，研究了基于概率性模型的k-连通栅栏覆盖问题。覆盖和连通是传感器网络的两个重要属性，在网络设计中扮演着重要角色。然而，目前大部分相关工作仅考虑其中一类问题，而未将覆盖和连通结合研究分析。而且，研究成果大部分是基于圆盘模型，该模型并不能有效利用节点的感知和通信能力。为此，本章基于概率性模型分析了栅栏覆盖与s-t连通之间的关系，并提出一种分布式k-连通栅栏覆盖维持协议。该协议可同时实现栅栏覆盖和s-t连通，且比其它基于圆盘模型的协议更适合真实环境。实验结果表明，协议可通过对探测率阈值，误警率阈值以及包传递率阈值的设置来提供质量可控的连通栅栏覆盖和调节激活节点数。 综上所述，本文以改善覆盖能力和提高覆盖质量为目标，分别从反监控方和监控方两个角度研究了栅栏覆盖问题，对于推进无线传感器网络栅栏覆盖控制的研究和实用化具有广泛的理论意义和应用价值。
【关键词】：无线传感器网络 覆盖控制 栅栏覆盖 穿越路径 感知模型 概率性感知模型
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 插图索引13-15
• 附表索引15-16
• 第1章 绪论16-32
• 1.1 无线传感器网络概述16-19
• 1.1.1 无线传感器网络的概念16-17
• 1.1.2 无线传感器网络的特点17-18
• 1.1.3 无线传感器网络的应用领域18-19
• 1.2 无线传感器网络的研究现状19-20
• 1.3 无线传感器网络的关键技术20-22
• 1.4 研究内容及意义22-29
• 1.4.1 覆盖问题22-25
• 1.4.2 栅栏覆盖25-26
• 1.4.3 栅栏覆盖的研究现状26-29
• 1.4.4 现有工作的不足29
• 1.5 研究工作29-30
• 1.6 论文结构30-32
• 第2章 栅栏覆盖的相关研究32-41
• 2.1 覆盖相关知识32-36
• 2.1.1 相关概念32-33
• 2.1.2 感知模型33-36
• 2.2 相关研究成果36-40
• 2.2.1 穿越路径被探测概率36-38
• 2.2.2 路径覆盖概率38
• 2.2.3 强栅栏覆盖临界条件38-39
• 2.2.4 构造 k-弱栅栏覆盖的临界条件39-40
• 2.3 本章小结40-41
• 第3章 基于线性聚合的启发式穿越算法41-54
• 3.1 引言41-42
• 3.2 相关工作42-43
• 3.3 穿越模型43-44
• 3.3.1 传感器感知模型43
• 3.3.2 感应强度43-44
• 3.3.3 暴露度44
• 3.4 穿越轨迹44-50
• 3.4.1 平面分割44-45
• 3.4.2 生成网络图45-46
• 3.4.3 边的权值及开销46-47
• 3.4.4 路径搜索算法47-50
• 3.5 仿真试验50-53
• 3.6 本章小结53-54
• 第4章 基于网格的穿越轨迹算法研究54-69
• 4.1 引言54-55
• 4.2 系统模型55-56
• 4.2.1 网络模型55-56
• 4.2.2 暴露度和轨迹长度56
• 4.3 兼顾安全和长度的轨迹56-64
• 4.3.1 网格分割56-57
• 4.3.2 格边的长和暴露度57-59
• 4.3.3 路径(轨迹)搜索59-64
• 4.4 仿真试验64-67
• 4.5 本章小结67-69
• 第5章 有向传感器网络中的弱栅栏覆盖控制研究69-81
• 5.1 引言69-70
• 5.2 相关工作70-72
• 5.3 问题描述72-74
• 5.3.1 有向感知模型72-74
• 5.3.2 网络模型74
• 5.4 构造弱栅栏覆盖74-77
• 5.4.1 构造弱栅栏覆盖概率74-76
• 5.4.2 弱栅栏覆盖构造算法76-77
• 5.5 性能评估77-79
• 5.6 本章小结79-81
• 第6章 基于数据融合的栅栏覆盖控制研究81-94
• 6.1 引言81-82
• 6.2 相关工作82-83
• 6.3 系统模型83-86
• 6.3.1 能量衰减模型83
• 6.3.2 节点覆盖区域和数据融合83-86
• 6.4 栅栏覆盖控制策略86-90
• 6.4.1 相关定义86
• 6.4.2 基于 2-虚拟节点的强栅栏覆盖临界条件86-88
• 6.4.3 栅栏覆盖的构造及调度88-90
• 6.5 性能评估90-93
• 6.6 本章小结93-94
• 第7章 基于概率性模型的 k-连通栅栏覆盖研究94-111
• 7.1 引言94-95
• 7.2 相关工作95-98
• 7.2.1 连通问题96-97
• 7.2.2 连通覆盖问题97-98
• 7.3 通信模型98-99
• 7.4 构造 K-连通栅栏覆盖99-103
• 7.4.1 栅栏覆盖和 s-t 连通的关系99-100
• 7.4.2 k-连通栅栏覆盖(k-CBC)100-103
• 7.5 性能评估103-109
• 7.6 本章小结109-111
• 结论111-114
• 参考文献114-130
• 致谢130-131
• 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录131-132
• 附录 B 攻读学位期间参与的科研项目132

【引证文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 周则顺;无线传感器网络覆盖与连通优化算法的研究[D];武汉理工大学;2013年

  本文关键词：无线传感器网络中的栅栏覆盖研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：298163