3D-CAVF：虚拟力驱动的三维传感器网络覆盖优化

本文提出了一种基于虚拟力的三维覆盖算法(3D-CAVF)，用于解决三维无线传感器网络中的非均匀覆盖需求问题。该算法利用虚拟力和拥挤度控制策略，使得传感器节点能够自动覆盖事件区域，同时保持节点与事件密度的平衡。通过在Matlab平台上的仿真实验，与APFA3D和ECA3D算法对比，在T型和线型不均匀部署的事件场景下，3D-CAVF算法的事件覆盖效能分别提升了3.6%和3.1%，证明了其在三维无线传感器网络节点布局方面的有效性。 【详细说明】 三维无线传感器网络(3D WSNs)是一种在空间三维环境中部署传感器节点的网络，用于监测各种物理或环境参数。在实际应用中，由于事件分布可能不均匀，因此需要设计有效的覆盖算法来确保整个监测区域的有效覆盖，避免覆盖空洞和过度重叠。 3D-CAVF算法引入了虚拟力的概念，这是一种模拟物理世界力的作用方式，用于调整传感器节点的位置。虚拟力使得节点之间相互作用，以达到优化覆盖的效果。节点间的吸引力和排斥力可以模拟节点间的协作与竞争，从而自动调整它们的布局。同时，拥挤度控制机制则用于防止节点过于集中，确保在高事件密度区域的适当覆盖，而不会导致资源浪费。 实验部分，作者在Matlab环境下对3D-CAVF算法进行了仿真，选择了两种不均匀部署的事件场景：T型和线型。通过与基于人工势场的三维部署算法(APFA3D)和基于未知目标精确覆盖的三维部署算法(ECA3D)进行比较，结果显示3D-CAVF在事件覆盖效能上具有显著优势。 APFA3D算法利用人工势场理论，模拟物理场力引导节点移动以达到最优部署，但可能在处理不均匀分布时不够灵活。ECA3D算法则侧重于精确覆盖未知目标，可能在应对复杂分布时效率不高。相比之下，3D-CAVF算法的虚拟力和拥挤度控制更适应于动态变化和不均匀分布的事件环境。 此外，本研究得到了国家自然科学基金和西北师范大学青年教师科研能力提升计划项目的资助，表明该研究受到了学术界的关注和支持。作者党小超、杨冬冬和郝占军在计算机网络和无线传感器网络领域有着深入的研究，他们的工作对于推动3D WSNs的覆盖优化技术发展具有重要意义。 关键词：3D-CAVF算法的核心在于虚拟力的运用和拥挤度控制，它有效地解决了三维无线传感器网络中节点覆盖的挑战，为未来无线传感器网络的优化部署提供了新的思路和方法。中图分类号和文献标志码进一步强调了本文在计算机科学和技术领域的贡献。