无线传感器网络覆盖优化算法研究

"该文档是关于无线传感器网络覆盖控制优化算法的研究，主要关注如何在保证安全性的前提下，实现能源效率的提升。" 在无线传感器网络（WSN）中，覆盖控制是确保网络功能正常运行的关键因素，它涉及到信息感知、采集、处理和传输的各个环节。这种网络系统通过连接信息世界和物理世界，广泛应用于各种领域，如军事、工业、农业、医疗和应急响应。覆盖控制的目标是确保传感器节点能够有效地感知和收集目标区域或物体的信息，以保证信息的完整性和有效性。 本文的核心研究内容是设计一种节能型的网络覆盖优化算法，特别是针对随机部署的无线传感器网络。首先，提出了基于概率的网络覆盖控制模型（PCCMo），考虑了网络边界效应，通过计算内部和边界节点的覆盖面积期望值来确定总的覆盖面积，从而适应用户对覆盖率的需求。同时，PCCMo模型还结合随机图理论，分析了网络连通性的概率模型，使得用户可以控制网络的覆盖率和连通率。 其次，对于异构传感器网络中的多属性目标覆盖问题，研究使用线性规划方法构建最优值覆盖集问题，提出了分簇结构的目标覆盖算法（CTCAo）。此算法基于节点的剩余能量和感应能力，寻找局部最优覆盖集，并进一步得到全局覆盖集，显著提高了节点的能量利用率，延长了网络寿命。 再者，针对多重覆盖问题，研究引入了勒洛三角形的几何特性，提出了一个基于勒洛三角形的多重覆盖算法（RTC）。该算法利用节点的局部位置信息，通过构建勒洛三角形来判断网络覆盖度，根据节点的剩余能量进行决策，旨在提高覆盖效率并节省能源。 这篇研究论文深入探讨了无线传感器网络覆盖控制的多个关键方面，包括概率模型、多属性目标覆盖和多重覆盖，旨在优化网络性能，特别是在能源效率和安全性方面。这些算法和模型的提出，对于推进无线传感器网络从理论到实际应用具有重要的意义，有助于解决实际部署中遇到的能量消耗和覆盖质量的问题。