首先从视频传感器节点方向性感知特性出发,设计了一种方向可调感知模型,并以此为基础对有向传感器网络覆盖增强问题进行分析与定义;其次,提出了一种基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法PFCEA(potential field based coverage-enha...首先从视频传感器节点方向性感知特性出发,设计了一种方向可调感知模型,并以此为基础对有向传感器网络覆盖增强问题进行分析与定义;其次,提出了一种基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法PFCEA(potential field based coverage-enhancing algorithm).通过引入"质心"概念,将有向传感器网络覆盖增强问题转化为质心均匀分布问题,以质心点作圆周运动代替传感器节点传感方向的转动.质心在虚拟力作用下作扩散运动,以消除网络中感知重叠区和盲区,进而增强整个有向传感器网络覆盖.一系列仿真实验验证了该算法的有效性.展开更多
首先设计了一种方向可调感知模型,在此基础上提出了一种基于虚拟力的有向传感器网络低冗余覆盖增强算法(Fictitious Force Based Low Redundancy Coverage-Enhancing Algorithm,FFLRCA)。传统基于虚拟力的覆盖增强算法只判断调整方向,...首先设计了一种方向可调感知模型,在此基础上提出了一种基于虚拟力的有向传感器网络低冗余覆盖增强算法(Fictitious Force Based Low Redundancy Coverage-Enhancing Algorithm,FFLRCA)。传统基于虚拟力的覆盖增强算法只判断调整方向,节点的调整量为固定值,并且没有解决整个网络进入稳定状态后的冗余覆盖问题,FFLRCA算法通过建立虚拟力与角度调整量之间的关系模型,根据虚拟力大小改变节点的角度调整量,提高网络的调整效率;在节点进入稳定状态后,通过节点的覆盖子集判断其是否为冗余节点,如果是则使其进入休眠状态,同时该节点一个覆盖子集中包含的所有节点停止调整。仿真结果表明,FFLRCA可以显著提高调整效率,并且在保证覆盖率的前提下有效解决网络中的覆盖冗余问题。展开更多
以覆盖类别为状态变量建立了窄带物联网(NB-IoT, narrow-band internet of things)覆盖类别更新机制的马尔可夫链模型,给出了平均接入失败概率和平均功耗的优化模型及求解办法,分析了前导码重复次数、系统负载、全局最大传输次数对各覆...以覆盖类别为状态变量建立了窄带物联网(NB-IoT, narrow-band internet of things)覆盖类别更新机制的马尔可夫链模型,给出了平均接入失败概率和平均功耗的优化模型及求解办法,分析了前导码重复次数、系统负载、全局最大传输次数对各覆盖类别最大传输次数最优取值的影响。数值分析表明:常规覆盖类别和扩展环境覆盖类别的最大传输次数对系统性能影响较大,最大传输次数取值范围应分别控制在[1,5]和[1,7]之间;极端环境覆盖类别的最大传输次数对系统性能影响不大,可取[1,10]之间的任意值,建议取值为1;所提的引入覆盖类别回退机制的覆盖类别更新机制的平均功耗比协议模型低约95%。展开更多
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.90612013(国家自然科学基金)the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA01Z304(国家高技术研究发展计划(863))+1 种基金the Program for New Century Excellent Talents in University of China under Grant No.NCET-04-0110(新世纪优秀人才支持计划)the Beijing Natural Science Found under Grant No.4062024(北京市自然科学基金)
文摘首先从视频传感器节点方向性感知特性出发,设计了一种方向可调感知模型,并以此为基础对有向传感器网络覆盖增强问题进行分析与定义;其次,提出了一种基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法PFCEA(potential field based coverage-enhancing algorithm).通过引入"质心"概念,将有向传感器网络覆盖增强问题转化为质心均匀分布问题,以质心点作圆周运动代替传感器节点传感方向的转动.质心在虚拟力作用下作扩散运动,以消除网络中感知重叠区和盲区,进而增强整个有向传感器网络覆盖.一系列仿真实验验证了该算法的有效性.
文摘覆盖作为无线传感器网络中的基础问题直接反映了网络感知服务质量.本文在分析现有无线多媒体传感器网络覆盖增强算法的基础上,构建节点三维感知模型,提出面向三维感知的多媒体传感器网络覆盖增强算法(Three-Dimensional Perception Based Coverage-Enhancing Algorithm,TDPCA).该算法将节点主感知方向划分为仰俯角和偏向角,并根据节点自身位置及监测区域计算并调整各节点最佳仰俯角,在此基础上基于粒子群优化调整节点偏向角,从而有效减少节点感知重叠区及感知盲区,最终实现监测场景的区域覆盖增强.仿真实验表明:对比已有的覆盖增强算法,TDPCA可有效降低除节点感知重叠区和盲区,最终实现网络的高效覆盖.
文摘首先设计了一种方向可调感知模型,在此基础上提出了一种基于虚拟力的有向传感器网络低冗余覆盖增强算法(Fictitious Force Based Low Redundancy Coverage-Enhancing Algorithm,FFLRCA)。传统基于虚拟力的覆盖增强算法只判断调整方向,节点的调整量为固定值,并且没有解决整个网络进入稳定状态后的冗余覆盖问题,FFLRCA算法通过建立虚拟力与角度调整量之间的关系模型,根据虚拟力大小改变节点的角度调整量,提高网络的调整效率;在节点进入稳定状态后,通过节点的覆盖子集判断其是否为冗余节点,如果是则使其进入休眠状态,同时该节点一个覆盖子集中包含的所有节点停止调整。仿真结果表明,FFLRCA可以显著提高调整效率,并且在保证覆盖率的前提下有效解决网络中的覆盖冗余问题。
文摘以覆盖类别为状态变量建立了窄带物联网(NB-IoT, narrow-band internet of things)覆盖类别更新机制的马尔可夫链模型,给出了平均接入失败概率和平均功耗的优化模型及求解办法,分析了前导码重复次数、系统负载、全局最大传输次数对各覆盖类别最大传输次数最优取值的影响。数值分析表明:常规覆盖类别和扩展环境覆盖类别的最大传输次数对系统性能影响较大,最大传输次数取值范围应分别控制在[1,5]和[1,7]之间;极端环境覆盖类别的最大传输次数对系统性能影响不大,可取[1,10]之间的任意值,建议取值为1;所提的引入覆盖类别回退机制的覆盖类别更新机制的平均功耗比协议模型低约95%。
