无线传感器网络中位置不确定的节能的鲁棒覆盖

【摘要】：在无线传感器网络的实际应用中,传感器位置的不确定性是无法避免的.即使在布置传感器的过程中十分细致,传感器也可能会因为环境或者人为的因素而导致放置结果有误差.因此现有的关于无线传感器网络覆盖问题的算法或者结果需要重新修正,以满足精确性这方面的要求.本文着重考虑无线传感器网络在位置不确定下的覆盖问题,将位置不确定的节点模拟成一个圆盘.通过使用最大距离度量,保证节点无论处于圆盘的哪一个位置,都可以保证目标区域的全覆盖.主要从两方面考虑了能量效率：ⅰ)选取部分工作集;ⅱ)设定合适的感知半径,提出了局部化的算法来保证目标区域节能的全覆盖,首先,提出分布式构造最大、(?)oronoi图的方法,并基于最大Voronoi图设定感知半径；其次,使用休眠效益函数来选取部分工作的节点,并将其他节点置于休眠状态.最后证明了该算法的正确性.并通过大量的仿真,表明该算法是准确有效的. 【关键词】：无线传感器网络 覆盖 能量 位置不确定 最大Voronoi图
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目录7-11
• 第1章 绪论11-20
• 1.1 无线传感器网络介绍11-13
• 1.1.1 无线传感器网络体系结构12
• 1.1.2 无线传感器网络发展历史12-13
• 1.2 覆盖问题和覆盖控制13-16
• 1.2.1 覆盖问题14-15
• 1.2.2 覆盖控制15-16
• 1.3 传感器节点的位置不确定性16-17
• 1.4 相关工作17-18
• 1.5 本文主要内容18-20
• 第2章 理论基础和问题描述20-25
• 2.1 最大Voronoi图20-22
• 2.1.1 Voronoi图定义20-22
• 2.1.2 Voronoi图的性质22
• 2.2 网络模型22-24
• 2.3 节能的鲁棒覆盖问题24
• 2.4 本章小结24-25
• 第3章 构造最大Voronoi图25-28
• 3.1 分布式的构造最大Voronoi图25-26
• 3.2 局部的最大Vornoi图的生成26-27
• 3.3 本章小节27-28
• 第4章 基于最大Voronoi图的算法28-37
• 4.1 算法描述28-32
• 4.1.1 确定最小的感知半径28-29
• 4.1.2 确定工作的传感器29-30
• 4.1.3 算法介绍30-31
• 4.1.4 处理平凡的节点31
• 4.1.5 区域覆盖和网络连通的关系31-32
• 4.2 仿真结果32-35
• 4.2.1 邻节点的数目32-33
• 4.2.2 降低的覆盖的冗余度33-34
• 4.2.3 节省的能量34-35
• 4.3 本章小结35-37
• 第5章 总结和展望37-38
• 5.1 总结37
• 5.2 展望37-38
• 参考文献38-44
• 致谢44

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