三维无线传感器网络节点部署与覆盖优化方法研究

发布时间：2021-06-10 01:37

　　无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）是一种由大量传感器节点通过单跳或者多跳的方式进行协同感知而构成的自组织网络,目前已被成功应用于军事、农业、医疗、环境监测等众多领域。近年来,更加贴近实际应用环境的三维覆盖成为了当下的一个研究热点。然而,传统二维平面中所研究的覆盖方法在现实三维物理世界中应用时漏洞百出,并且大部分算法仅仅考虑网络覆盖率而忽略了网络能耗的问题,或者仅仅考虑网络生命周期而不能对整个监测区域进行覆盖。为此,本文对三维环境下无线传感器网络中的节点部署以及覆盖优化问题先后展开了以下研究:（1）针对无线链路感知中的节点部署问题提出了一种链路模型下无源感知系统中节点的三维覆盖部署方法。首先构建了3D-WSN中的链路覆盖模型,将传统的平面覆盖拓展到空间覆盖,以及将传统的圆盘感知模型拓展为更加切合实际的链路模型。其次,依据该模型的感知范围设计了基于立方体的三维网络覆盖率计算方法。在此基础上结合并改进了传统的遗传算法以及粒子群算法,较快的得到节点的部署位置,以此来解决无线链路感知中节点的三维覆盖部署问题。仿真结果表明,所提方法可以提高网络覆盖率并且可... 

【文章来源】：西北师范大学甘肃省

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

三维布尔模型

西北师范大学硕士学位论文8图2-1三维布尔模型(2)概率模型布尔感知模型虽然为我们的覆盖问题研究提供了一些思路，但由于没有考虑到信号实际传播过程中的衰减以及误差等因素，因而该模型显得过于简单并且不切合实际。因此我们选择了在感知能力、信号传输等方面更加贴近情况的概率模型，同样对概率模型同样在三维空间中进行了扩展后如图2-2所示，节点s感知到入侵者a的概率表示为：1,,(,),,0,,ssssdsaRrpsaeRrdsaRrdsaRr（2-3）式中：sR表示的是节点的最大感知半径，r用于衡量节点监测的波动范围。参数,sdsaRr，和表示监测目标位于图中蓝色以及黄色区域时节点的感知概率。图2-2三维概率模型(3)链路模型

第2章三维无线传感器网络覆盖技术理论研究9链路覆盖模型源自无源定位的研究，定位系统通过人的存在对无线传输信道的影响来实现对目标的定位。这就给我们研究覆盖问题提供了一种新的覆盖模型，通过检查无线链路上信号的RSSI值来感知人的存在，我们称之为链路覆盖模型。早期的研究表明一条无线链路的感知区域可由一个焦点位置在接收节点和发送节点位置的椭圆来近似，本文中在三维空间扩展后的三维链路模型如图2-3所示。图2-3三维链路模型人出现在椭球体感知区域内可以被感知到，出现在椭球体外不能被监测到。在由发送节点s和接收节点r组成的无线链路感知区域内，监测目标t被覆盖监测时满足:d(s,t)d(r,t)2（2-4）其中d()表示欧式距离，2为椭球体的长轴，并且通常情况下2要小于无线传感器节点的通信半径。另外，一个接收节点可以与周围多个发送节点形成链路监测单元。2.2无线传感器网络覆盖方法分类节点部署和覆盖优化作为WSNs中的基本问题，由于人们对WSNs覆盖这一基本问题的极大兴趣，许多覆盖协议相继被国内外相关研究者提出。然而，在不同的场景中通常会有不同的应用需求，这也就导致了节点部署方式、网络能耗以及网络生命周期等方面的不同，进而产生了不同的覆盖方法分类标准。在本节中，我们根据国内外最新相关研究成果对不同分类标准下的覆盖方法进行了介绍。2.2.1基于系统模型的分类基于网络中所采用的系统模型对覆盖策略进行分类，系统模型可以分为以下四类：位置感知、能否移动、部署模式和感知类型。其中，位置感知指的是节点能否定位自身的位置，根据该类标准可分为传感器位置感知和传感器位置不感知。根据传感器节点是否能在网络中进行移动也可


本文编号：3221749