无线传感器网络中的覆盖问题研究

无线传感器网络(WSNs)是由大量的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，它综合了传感器技术、嵌入式计算技术、无线通信技术和分布式信息处理技术等，能够利用传感器实时监测、感知和采集各种信息，并将这些信息以无线的方式通过汇聚节点发送给用户。当今社会，无线传感器网络已被广泛用于军事、环境和目标检测、灾害避免等领域。在实际应用中，传感器节点用电池供电，由于节点体积、成本和网络工作环境的限制，导致节点的能量有限且无法更换。因此，如何利用有限的电池能量实现网络的能量有效性，最大化延长网络寿命是无线传感器网络研究的一个重要目标。覆盖问题是能量有效性研究中的一个关键问题。网络必须满足特定的覆盖要求才能保证有效地采集到所需的信息，满足覆盖要求是保证网络的可用性的前提。在满足覆盖要求的前提下，将冗余节点调整到低能耗的休眠模式以节省能耗，通过节点调度，实现网络寿命的延长。本文对覆盖问题已有的研究成果进行了细致的研究，分析并总结了这些成果的优缺点，针对不同的网络模型提出了一个能量有效的局部式覆盖算法和一个随机k-覆盖节点调度算法。并采用数学、图论等理论分析与仿真实验数据相结合的研究方法，确保并证明了算法的正确性与优越性。本文的具体研究内容如下：本文的第三章提出了一个局部式覆盖算法，用覆盖集来解决覆盖问题。该算法在生成覆盖集时，充分考虑影响覆盖效果的节点的关键因子，用代价函数来衡量节点对覆盖贡献的大小，优先选择对代价函数值大的节点加入到覆盖集中，利用较少节点覆盖尽可能多的目标。本算法能够生成相交覆盖集，理论证明，相交覆盖集能够有效地延长网络的寿命。算法生成覆盖集后，以覆盖集为单位进行节点调度，实现了延长网络寿命的目的。为了提高网络的容错性，提出了一个随机k-覆盖节点调度算法。该算法同时考虑确定和随机传感模型下的k-覆盖问题，首先在确定传感模型下分析随机k-覆盖问题，得到了确定传感模型下实现k-覆盖所需要的最小的节点数目，然后将结果扩展到随机传感模型下，通过调度算法得到了随机传感模型下的实现k-覆盖的覆盖集。本算法用正五边形取代鲁洛三角形来划分传感圆盘，以正五边形中心区域内是否包含至少k个节点，来判断传感器节点的冗余性。将节点划分到不同的覆盖集中，通过覆盖集调度有效地延长了网络的寿命。理论分析和仿真实验表明，能够节省k-覆盖所需的节点数目，延长网络寿命。同时，k-覆盖有效地提高了网络的容错性。