无线传感器网络第二章资料复习进程.ppt

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1、无线传感器网络第二章资料2.分级网络结构如图2-2所示，分级网络结构(也叫层次网络结构)是无线传感器网络中平面网络结构的一种扩展拓扑结构，网络分为上层和下层两个部分：上层为中心骨干节点；下层为一般传感器节点。3.混合网络结构如图2-3所示，混合网络结构是无线传感器网络中平面网络结构和分级网络结构的一种混合拓扑结构，网络骨干节点之间及一般传感器节点之间都采用平面网络结构，而网络骨干节点和一般传感器节点之间采用分级网络结构。4.Mesh网络结构Mesh网络结构是一种新型的无线传感器网络结构，从结构来看，Mesh网络是

2、规则分布的网络，不同于完全连接的网络结构，如图2-4所示。通常只允许和节点最近的邻居通信，如图2-5所示。网络内部的节点一般都是相同，因此Mesh网络也称为对等网。如图2-6所示，采用分级网络结构技术可使Mesh网络路由设计要简单得多，由于一些数据处理可以在每个分级的层次里面完成，因而比较适合于无线传感器网络的分布式信号处埋和决策。4.Mesh网络结构2.2无线传感器网络覆盖2.2.1无线传感网络覆盖问题覆盖问题是无线传感器网络配置首先面临的基本问题，因为传感器节点可能任意分布在配置区域，它反映了一个无线传感器网

3、络某区域被监测和跟踪的状况。在现有的研究成果当中，很多都是致力于解决传感器网络的部署和监测及覆盖与连接的关系等方面问题。另外，也有一些研究致力于特定的应用需求，但其核心思想都是与覆盖问题有关的。无线传感器网络覆盖相关的两个计算几何问题。第一个就是艺术馆问题(ArtGalleryProblem)。设想艺术馆的业主想在馆内放置照相机，以便能够预防小偷盗窃。关于实现这个想法存在两个问题需要回答：首先就是到底需要多少台相机；其次，这些相机应当放置在哪些地方才能保证馆内每个点至少被一台相机监视到。假定相机可以有3600的视

4、角而且可以极大速度旋转，相机可以监视任何位置，视线不受影响。1.无线传感器网络覆盖理论基础问题优化要实现的目标就是所需相机的数目应该最小化，在这个问题当中，艺术馆通常建模成一个二维平面的简单多边形。如图2-7所示是将一个简单多边形用三角测量法拆分的例子，放置两个监视相机足以覆盖整个艺术馆。尽管这个问题在二维平面可以得到最优解，然而扩展到三维空间，这个问题就变成了NP-hard问题了。图2-7多边形的三角测量法及监视相机的位置配置1.无线传感器网络覆盖理论基础另外一个与无线传感器网络覆盖相关的几何问题是圆覆盖问题，

5、即在一个平面上最多需要排列多少个相同大小的圆，才使其能够完全覆盖整个平面。换个角度说，也就是给定了圆的数目，如何使得圆的半径最小。A．Heppes和J．B．M．Melissen实现了矩形平面的圆最优覆盖问题，分为最多用5个圆和7个圆来完成覆盖两种情况。如图2-8所示给出了一个7个圆最优覆盖的一个例子。图2-8用7个圆实现最优覆盖的样例1.无线传感器网络覆盖理论基础2．无线传感器网络覆盖的计算AndrewHoward等专门针对移动无线传感器网络提出了一种增量自我配置的贪婪算法(CreedyandIncrementa

6、lSelf-deploymentAlgolithm)。算法的基本思想就是每次配置一个节点到未知区域，每个加入的节点都充分利用先前配置的节点收集到的信息来确定其最佳目标位置。算法设计的目的就是使网络的覆盖最大化，而同时又确保节点彼此保持视距通信，即本地化。该算法的核心就是贪婪和增量，该算法的复杂度为，其中n为配置的传感器节点数目。A．Howard等提出了基于电势场技术的未知环境移动传感器网络的部署配置方法，网络内的节点可以随意扩展，使得网络覆盖最大化。算法的基本思想就是将传感器节点当做假想的物粒子，且受到势力场的势

7、力。势力压迫节点彼此之间和障碍物之间发生作用力。通过节点的初始简易配置快速地在整个网络扩散，从而最大化网络的覆盖。该算法的核心就是利用了电势场技术，该算法具有较高的鲁棒性和扩展性。2．无线传感器网络覆盖的计算Huang和Tseng提出了一种基于传感器数目的多项式时间算法，将覆盖问题抽象表述为一个决策问题，并验证了一个传感器配置是否提供了k阶覆盖。该算法的目标就是确定无线传感器网络服务区域中的每个点是否至少被k个传感器节点监视覆盖。2．无线传感器网络覆盖的计算Gupta提出的算法是通过选择连接的传感器节点路径来得到

8、最大化的网络覆盖效果。该算法同时属于连接性覆盖中的连接路径覆盖及确定性区域，点覆盖类型。当基站或汇聚中心向无线传感器网络发送一个感应区域查询消息时，连接传感器覆盖的目标是选择最小的连接传感器节点集合并充分覆盖无线传感器网络区域。Gupta分别给出了集中与分布式两种贪婪算法。2．无线传感器网络覆盖的计算如图2-9所示为该贪婪算法执行的方式，在如图2-9(a)所示中，贪婪算法