移动感知节点的k-覆盖部署优化模型与算法

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1、移动感知节点的K-覆盖部署优化模型与算法OptimizationModelandAlgorithmforK-coverageDeploymentUsingMobileSensorNodes学科专业：管理科学与工程研究生：练惠东指导教师：南国芳副教授天津大学管理与经济学部二零一二年十一月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同

2、志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要无线传感器网络凭借其组网方式灵活、成本低廉以及信息获取能力的优势，已

3、经成为未来最具影响力的新兴技术之一。传感器网络对目标区域感知和监测的能力将直接决定了网络整体的使用性能。如何设计有效的节点移动策略，使得整个目标区域的网络覆盖率最大化，是目前研究的重点。首先，研究了在同构无线传感器网络下的K-覆盖部署优化问题，针对随机部署的无线传感器网络初始覆盖率低的问题，提出了一种移动传感器节点分布式自部署的策略。该策略分为两阶段，首先设计了基于K阶voronoi图的网络覆盖监测算法，该算法利用传感器节点初始位置构建的K阶voronoi图将目标区域划分为若干个多边形区域，从而确定目标区域内未实现K-覆盖的

4、目标点。在此基础上利用局部网络拓扑结构信息，分别设计了基于最小覆盖圆和基于几何中心两种分布式重部署算法指导传感器节点最大化的朝着未覆盖区域移动，提高网络整体的覆盖率。并设计了一系列的仿真实验对算法性能进行评估，结果分析表明，算法能有效地改善随机部署传感器网络的覆盖质量。其次，还针对异构无线传感器网络下的目标区域K-覆盖部署优化进行深入研究。考虑了无线传感器网络中传感器节点感知半径不同的情况，提出了一种基于浮点数遗传算法的感知节点移动策略。该算法采用浮点数编码的方式，建立了合适的适应度函数用来评价个体的优劣，还设计了相应的选择

5、、交叉和变异算子使得个体间能充分进行信息交换，避免过早的陷入局部最优解。仿真结果验证了算法的可行性与有效性。关键词：覆盖控制自部署浮点数编码遗传算法K-voronoiABSTRACTOwingtoflexibilityofconstructingthenetwork,lowcostandtheadvantageofgatheringthedata,wirelesssensornetworkshavebecomeoneofthemostinfluentialemergingtechnologies.Theabilityinse

6、nsingandmonitoringthetargetregionofsensornetworkhasaninfluenceonitsperformance.Howtodesigneffectivemobilestrategytomaximizenetworkcoverageisthefocusofthisstudy.Firstly,optimizationofk-coveragedeploymentinhomogeneouswirelesssensornetworkisinvestigated.Inordertoimpro

7、vethelowcoverageinwirelesssensornetworksbyinitiallyrandomdeploymentapproaches,adistributedself-deploymentstrategyformobilesensornodesisproposed.Thestrategyisdividedintotwophases.Inthefirstphase,ak-coveragedetectionalgorithmisproposedbasedonthekthorderVoronoidiagram

8、,andthekthorderVoronoidiagramconstructedbytheinitialnodes’locationsdividestheentireregionintoseveralsub-regionstodetectcoverageholes.Inthesecondp