形心导向虚拟力算法在无线传感器网络部署中的应用

"形心导向虚拟力的无线传感器网络部署算法，一种通过泰森多边形形心导向和虚拟力来优化无线传感器网络随机部署的算法，由宋鑫宏、方伟等人提出，旨在解决网络覆盖问题。该算法考虑了节点通信半径，使用泰森多边形对监测区域进行划分，并结合邻居节点间的作用力，引导传感器节点移动以实现高效部署。CBVFA避免了传统虚拟力算法中需要预设权重参数的问题。仿真结果显示，相对于其他部署策略，CBVFA能在使用最少的节点数量下达到100%的覆盖率。" 在无线传感器网络（WSN）中，节点的部署是网络设计的关键环节，它直接影响到网络的覆盖性能、能量效率以及服务寿命。传统的随机部署方法可能造成覆盖不均或资源浪费。形心导向虚拟力算法（CBVFA）则是为了解决这一问题而提出的创新性解决方案。 CBVFA的核心思想是利用泰森多边形（Voronoi Diagram）对监测区域进行分割。泰森多边形是一种几何构造，其中每个传感器节点对应一个多边形，且该多边形内的所有点都更接近该节点而非其他节点。这种划分方式确保了每个节点负责其多边形内的监测任务，有助于实现均匀覆盖。 在CBVFA中，每个泰森多边形的形心被视为一个虚拟力源，对与其关联的传感器节点产生作用力，促使节点向形心移动，以优化网络布局。同时，考虑到相邻节点之间的相互影响，算法还加入了邻居节点间的作用力，使得整个网络在移动过程中能保持稳定并趋向于最优分布。这种方式消除了对人工设定权重参数的依赖，使得算法更具自适应性和鲁棒性。 通过模拟实验，CBVFA展现出了显著的优势。它能够在减少节点数量的同时，保证网络覆盖率达到100%，这不仅节省了硬件成本，还延长了网络的整体生存时间，因为更少的节点意味着更少的能量消耗。此外，减少节点数量还能降低网络的复杂性，提高数据传输的效率。 形心导向虚拟力算法为无线传感器网络的部署提供了一个新的视角，它利用自然动力学原理优化网络结构，实现了覆盖与节能的双重目标。这对于环境监测、灾难预警、军事侦察等广泛应用场景具有重大意义。未来的研究可以进一步探索如何将CBVFA与其他优化技术结合，以应对更加复杂的网络部署挑战。