一种基于数据融合的传感器网络部署策略.pdf

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1、第24卷第2期传感技术学报Vo1．24No．22011年2月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSFeb．2011ADeploymentStrategyBasedonDataFusioninWirelessSensorNetworksMAChao，SHIHaoshan，LIYanxiao，YANGuoqiang，1．SchoolofElectronicsandInformation，No~hwestPolytechnicalUniversity，Xi’an710072，Chi

2、na；、＼2．TelecommunicationEngineeringInstitute，AirForceEngineeringUniversity，Xi’an710077，China]Abstract：Aimingatdeterministicdeploymentproblemofwirelesssensornetworks，thispaperpresentsadeploymentstrategybasedondatafusion．AdoptingNeyman·Pearsonvaluefusionsens

3、ingmodel，thispaperdeterminesthelocationofleast—coveredpointofgadinequilateraltriangularandsquaredeploymentpatternbytheoreticalanalysis．Thenthemaximumgridedgelengthofrespectivedeploymentpatternisobtainedaccordingtodifferentrequirementofcoveragequalityandenv

4、ironmentalparameters．AGridFusionAlgorithmbasedonback—ofprincipleispresentedtoimplementfusionandrestrictthefusioningridrange，whichreducescooperativeenergyconsumption．Simulationresultsshowthatthecoverageefficiencyofequilateraltriangulardeploymentisbetterthan

5、squaredeploymentandcooperativeenergyconsumptionofbothdeploymentpatternshaslittleeffectonenergyconsumptionoftheentirenetwork．Keywords：wirelesssensornetworks；deployment；datafusion；gadEEACC：6150Pdoi：10．3969／j．issn．1004—1699．2011．02．024一种基于数据融合的传感器网络部署策略木马超，史浩

6、山，李延晓，严国强，1．西北工业大学电子信息学院，西安710072；、＼2．空军工程大学电讯工程学院，西安710077／摘要：针对确定性部署问题，提出了一种基于数据融合的部署策略，采用Neyman．Pearson值融合感知模型，通过理论推导确定等边三角形部署和正方形部署网格的最小检测概率点位置，进而得出不同覆盖质量要求和环境参数时两种部署模式下的最大网格边长。基于退避机制的GFA(GridFusionAlgorithm)融合算法将数据融合的范围控制在部署网格内，减少了协作能耗。仿真结果表明，新策略下等边三角

7、形部署的覆盖效率略优于正方形部署，协作能耗对整网能耗的影响很小。关键词：传感器网络；部署；数据融合；网格中图分类号：TN915．04文献标识码：A文章编号：1004-1699(2011)02-0283-05节点部署是通过一定的算法布置节点，优化现用的二元圆盘感知模型，并不能真实刻画节点感知有的网络资源，以期网络在未来的应用中获得的最能力随距离衰减的特性，忽略了存在背景噪声时感大利用率或单个任务的最少消耗量。节点部署知能力的统计本质。文献[6]提出了一种新的部署是传感器网络进行工作的基础，反映了传感器网络策略

8、，采用基于目标信号强度的概率感知模型，研究的成本和监测性能J，好的节点部署策略必须同时了节点等边三角形部署时目标点至少被一个节点所考虑覆盖和连通。文献[3]证明了当节点通信半径感知的检测概率问题，作者设置矩形框限定等边三与感知半径之比不小于2时，覆盖重叠最小的部署角形部署内部未被三个感知圆盘覆盖的阴影区域，模式为等边j角形部署。文献[4]研究了当节点通通过基于网格的搜索算法寻找最小检测概率点，但信和感知半径比不同