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《大规模WSN协同检测的节点临界密度》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2007年12月北京邮电大学学报Dec.2007第30卷第6期JournalofBeijingUniversityofPostsandTelecommunicationsVol.30No.6文章编号:100725321(2007)0620027205大规模WSN协同检测的节点临界密度11,2邹学玉,曹阳(11武汉大学电子信息学院,武汉430072;21武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉430072)摘要:以移动目标的协同检测概率为网络覆盖的评价指标,提出了一种面向移动目标协同检测的大规模无线传感器网络(WSN)在二维平面上随机撒播
2、节点归一化密度和检测概率三角形分析模型(TAM).采用归一化和二项式随机分布分析方法,得到了协同节点数为3、目标归一化路径长度小于1时最坏情况的节点归一化临界密度(NNCDT)上限;分析了节点归一化密度对网络协同检测性能的影响.根据仿真结果分析了目标移动速度与传感器的检测时间和判决门限对NNCDT影响规律,结果表明,TAM的NNCDT可以较准确地被协同检测概率和归一化路径长度确定,可为节点实际部署提供参考.关键词:无线传感器网络;检测概率;节点归一化临界密度;覆盖;协同检测中图分类号:TP393文献标识码:ACriticalNode
3、DensityThresholdsforCollaborativeDetectioninLargeScaleWSN11,2ZOUXue2yu,CAOYang(1.SchoolofElectronicInformation,WuhanUniversity,Wuhan430072,China;2.StateKeyLaboratoryofSoftwareEngineering,WuhanUniversity,Wuhan430072,China)Abstract:Takingcollaborativedetectionprobability
4、ofmobiletargetsascoverageevaluatingindexinlarge2scalewirelesssensornetworks(WSN),atriangularanalyticalmodel(TAM)isproposedtoanalyzethenormalizationdensityofrandomlydeployednodesina22dimensionalregion.Binomialdistributionandnormalizationmethodsareusedtocalculatetheworst
5、2caseupperboundsonthenodesnormalizedcriticaldensitythreshold(NNCDT)with3collaborativesensorsandnormalizedpathlength(NPL)lessthan1.Theeffectsofsensornodesnormalizeddensityonthecollaborativedetectionperformancearediscussed.Theinfluencesofmobiletargetsspeed,sensor’smeasur
6、ementtimeanddecisionthresh2oldonNNCDTareanalyzed.SimulationsshowthatNNCDTcanbeexactlydeterminedbythecollabo2rativedetectionprobabilityandNPL,andcanprovideareferencefordeterminationofsensorsdensityneededforcertainperformanceinrandomdeployment.Keywords:wirelesssensornetw
7、orks;detectionprobability;nodenormalizedcriticaldensitythresh2old;coverage;collaborativedetection目标的检测与跟踪是大规模WSN的主要应用究课题,其中覆盖性能可用面积覆盖或节点覆盖度目的之一,主要表现为网络的覆盖与连通等相关研量,或以对目标的检测性能等效描述.文献[1]表收稿日期:2007202204基金项目:国家自然科学基金项目(60132030);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20040486049)作者简介:邹学玉(1965—
8、),男,副教授,博士生,E2mail:xyz28@163.com.28北京邮电大学学报第30卷明,协同检测有利于对抗单个检测模式差错;文献同rs和通信半径rc,且rc≥2rs以满足凸区域全覆[2]采用动态分簇方式由活动节点(簇首)请求
