有向傳感器網(wǎng)絡覆蓋方法及感知模型研究.pdf

1、近年來，新興的物聯(lián)網(wǎng)（the Internet of Things）被世界上越來越多的國家所重視和關注，原因在于它能夠廣泛的將實物和實物之間通過新的網(wǎng)絡方式互連。以WSN（Wireless Sensor Networks，無線傳感器網(wǎng)絡）為例，它包含了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)收發(fā)和數(shù)據(jù)處理三方面的功能，是高度一體的智能網(wǎng)絡系統(tǒng)，常常被業(yè)界認為是物聯(lián)網(wǎng)的“神經(jīng)末梢”，它的發(fā)展將會給人們的日常生活帶來巨大的影響。
　　隨著科技的發(fā)展，以視頻傳感

2、器和圖像傳感器為代表的有向傳感器不僅針對單純的數(shù)據(jù)信息，更多的是針對多媒體信息進行感知，作為一個研究的熱點領域，有向傳感器網(wǎng)絡面臨著眾多的難題和考驗，這一技術要想得以發(fā)展應用，有許多問題需要解決。網(wǎng)絡覆蓋是其中最典型的問題，傳統(tǒng)的方法有其自身優(yōu)勢，也存在一些不足。本文結合有向傳感器網(wǎng)絡特點采用了虛擬力的覆蓋方法，研究了有向傳感器網(wǎng)絡三維感知模型。從整體結構分析，本文研究的主要內容如下：
　　1、闡述了與有向傳感器網(wǎng)絡理論相關的基礎

3、知識，介紹了其網(wǎng)絡的組成結構，傳感器節(jié)點的結構及特點，詳細分析了有向傳感器網(wǎng)絡中傳感器節(jié)點的部署問題、感知模型的分類、覆蓋性能指標和覆蓋控制方法存在的問題。探討有向傳感器網(wǎng)絡已有研究方法，主要包括有向傳感器網(wǎng)絡節(jié)點感知模型和它的覆蓋控制方法。在節(jié)點感知模型中，分為二維感知模型和三維感知模型。二維感知模型中一般使用扇形感知模型，隨機部署的節(jié)點覆蓋率低、運行效率不佳；三維感知模型最常見的是基于三維椎體的感知模型，基本可以對三維空間進行覆蓋，

4、但其精度及覆蓋率并不十分令人滿意，需要進行改進。
　　2、采用了基于虛擬力的有向傳感器網(wǎng)絡覆蓋方法。有向傳感器網(wǎng)絡虛擬力 d的方法的基本原理是將目標區(qū)域離散化，通過類似物理學中引力、斥力受力分析，離散化的傳感器節(jié)點之間存在虛擬力的作用，利用數(shù)學當中概率模型，確定節(jié)點受力的大小和方向，計算節(jié)點移動的距離，更新迭代后使得傳感器節(jié)點的位置得到優(yōu)化，節(jié)點在目標區(qū)域的分布更加均勻，從而提升了目標區(qū)域的覆蓋率。
　　3、研究了基于三維椎