有向传感器网络栅栏覆盖研究

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时间:2019-03-21

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1、声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:日期:关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定,其中包括:①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它子复制手段复制并保存学位论文;③学校可允许学位论文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文;⑤学校可以公布学位论文的全

2、部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名:日期:导师签名:日期:太原理工硕士研究生学位论文有向传感器网络栅栏覆盖研究摘要有向传感器网络作为无线传感器网络一种特殊形态,增加了具有方向性的传感器节点如视频传感器、微型麦克风、雷达等,可以采集视频、音频、图像等多媒体信息。覆盖控制作为无线传感器网络的首要问题,它可对网络的时空资源优化分配。栅栏覆盖作为覆盖控制的子问题,主要研究移动目标穿越监控区域时被传感器节点监测的问题。目前,传统无线传感器网络栅栏覆盖控制研究已经积累了一定研究成果,但有向传感器网络的栅栏覆盖只取得初步成果。因此,迫切需要对有向传感器网络中栅栏覆盖控制算法进行探讨与研

3、究。本文针对有向传感器网络中栅栏覆盖,进行了如下几方面研究:(1)研究了由可移动传感器与固定传感器组成的有向传感器网络中的强栅栏覆盖问题。当有向传感器节点随机部署于窄带区域,传感器之间存在大量重叠感知区域,产生大量冗余信息,不利于资源的有效利用。本文引入了重叠感知比OSR(overlap-senseratio)概念,基于OSR对随机部署后形成的强连通簇内节点进行调节,减少了重叠感知区域;针对如何利用可移动传感器填充栅栏间隙问题,将该问题转化为二部图赋权匹配问题。并利用改进的匈牙利算法进行解决,最后,提出OSR-SBC算法。仿真实验表明该算法较大幅度减少覆盖重叠区域,同时,所需可移动传感器节

4、点数目与移动距离较大幅度减少。(2)研究了有向传感器网络中路径覆盖问题。路径覆盖本质是著名的artgallery问题,它是NP-hard问题。本文提出以节点“邻居集”共同覆盖率为导向因子的改进粒子群覆盖增强算法。首先,将路径覆盖模型转化为I太原理工硕士研究生学位论文寻求节点最优朝向的优化问题,并将标准粒子群算法应用于该优化问题的解决。其次,针对标准粒子群算法收敛时间长、易陷入局部极值等缺点,提出节点“邻居集”共同覆盖率概念,并将其作为导向因子指导微粒的进化,进而得到最优网络覆盖。最后,通过仿真测试算法的性能。实验结果表明改进的粒子群路径覆盖增强算法能够明显地提高路径覆盖率且克服了标准粒子群

5、算法的缺点。综上所述,本文对有向传感器网络强栅栏覆盖构建和路径覆盖两方面进行研究,并通过仿真实验验证了算法的有效性,为进一步研究有向传感器网络栅栏覆盖提供了理论基础。关键词:有向传感器网络,栅栏覆盖,重叠感知比,路径覆盖,粒子群优化算法II太原理工硕士研究生学位论文BARRIERCOVERGAEFORDIRECTIONALSENSORNETWORKSABSTRACTDirectionalsensornetworksisaspecialformofwirelesssensornetworkswithdirectionalsensornodessuchasvideosensors,microm

6、icrophones,radar,etc.Video,audio,imageandothermultimediainformationcanbecollected.Astheprimaryprobleminwirelesssensornetworks,coveragecontrolcanoptimizetheallocationoftemporalandspatialresourcesofnetworks.Barriercoverageisasubproblemofcoveragecontrolwhichfocusesontheprobabilityofbeingdiscoveredwhe

7、namovingtargettraversesthroughthemonitoringregionofsensornetworks.Atpresent,someresearchresultshavebeenaccumulatedinthetraditionalwirelesssensornetworkbarriercoveragecontrolresearch.Butthepreliminaryresultshaveon

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