有向传感器网络中若干目标覆盖问题研究

发布时间：2020-12-03 04:10

　　无线传感器网络是微机电系统、无线通信和低功耗嵌入式技术不断发展的产物,在国际上被认为是继互联网之后的第二大网络。它是一种由大量传感器以自组织和多跳的方式构成的分布式无线网络,能够感知、采集和处理网络感应区域内被感知对象的信息,并将这些信息通过网络传输给终端。目前无线传感器网络广泛应用于入侵检测、环境监测、智能交通、工业控制和灾难管理等各个领域。在无线传感器网络中,覆盖问题反映了传感器对目标的监控能力和信息获取能力,是判断传感器网络服务质量的一项重要指标。有向传感器网络是更一般的传感器网络,本文将研究有向传感器网络中的目标覆盖问题,通过对传感器进行调度实现覆盖性能的最大化。本文的主要工作如下:1.有向传感器网络中基于公平的目标覆盖最大化问题:在有向传感器网络中,采用具有P个工作方向的有向传感器对目标进行覆盖时,因为传感器的自身特征,每个传感器在同一个时间槽最多只能激活一个工作方向,这会导致相同传感器不同工作方向覆盖的目标之间存在覆盖冲突。在此背景下,我们研究有向传感器网络中基于公平的目标覆盖最大化问题,目的是激活最少的传感器,通过对传感器的工作方向进行调度,使目标被覆盖的最小累积时间最大... 

【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：93 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图２．５：?（ａ）弱栅栏覆盖；（ｂ）强栅栏覆盖??

间和需要的传感器数目的影响。??３．４．１目标数目对算法的影响??图３．３和图３．４是目标被覆盖的最小累积时间和需要的传感器数目随网络中部??署的目标数目变化的趋势图，目标数目Ｍ从２０增加到２００，步长为２０。其中，在??图３．３中ｉＶ?＝?３０，ｉ？?＝?４０，?ａ?＝?ｆ、警；在图３．４中ｉＶ?＝?３０，ａ?＝?ｆ，ｉ？?＝?４０、８０。??从图３．３和图３．４可以看出：一方面，目标被覆盖的最小累积时间随着目标数目的增??加而缓慢减少，这表明我们的算法即使运行在大规模的传感器网络中也很有效；??另一方面，需要的传感器数目随着目标数目的增加而增加，这是因为当目标数目??增加时，需要更多的传感器才能保证所有目标位于所选传感器的传感圆内。??２７??

传感器数目随目标数目变化的趋势图??３．４．２传感半径对算法的影响??图３．５和图３．６是目标被覆盖的最小累积时间和需要的传感器数目随传感器传??感半径变化的趋势图，传感半径ｉ？从３５增加到８０，步长为５。其中，在图３．５中ｉＶ?＝??３０，Ｍ＝１００，?ａ?＝?ｆ、警；在图３＿６中＃?＝?３０，ｄ＝ｆ，Ｍ?＝?１００、２００。从图３．５??和图３．６中可以看出：一方面，传感半径从３５增加到６５时，目标被覆盖的最小累积??时间缓慢增加，但是变化不大，当传感半径大于６５时，目标被覆盖的最小累积时??间快速增加，这是因为我们总是选择最少的传感器保证所有目标位于所选传感器??的传感圆内，当传感半径从３５增加到６５时，目标几乎都是被一个传感器覆盖，而??我们部署传感器网络的区域有限，当传感半径大于６５时，不同传感器的传感圆重??叠部分增加


本文编号：2895970