無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)覆蓋研究.pdf

1、物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用推動(dòng)了感知技術(shù)的發(fā)展，同時(shí)也促進(jìn)了作為感知技術(shù)核心內(nèi)容之一的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究和發(fā)展。隨著需求的發(fā)展，無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless Multimedia Sensor Networks，WMSN)應(yīng)運(yùn)而生，其中覆蓋控制是研究無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)的基本問(wèn)題，它反映了WMSN對(duì)物理世界的感知能力，并直接影響著整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量(Qualityof Service，QoS)。
　　 WMSN中的多媒體傳感器

2、節(jié)點(diǎn)的感知具有方向性，適用的設(shè)計(jì)模型是有向感知模型。和全向感知模型不同的是有向感知模型的感知區(qū)域是扇形的。所以有向傳感器節(jié)點(diǎn)的重要特征就是感知的視角性和方向性。同時(shí)，由于WMSN中包含多媒體信息，其數(shù)據(jù)量大且復(fù)雜，其傳輸耗費(fèi)較多的網(wǎng)絡(luò)資源，所以合理的利用網(wǎng)絡(luò)資源是WMSN一個(gè)非常重要的問(wèn)題。本文圍繞無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)的有向感知模型，研究基于優(yōu)先級(jí)的目標(biāo)覆蓋算法和動(dòng)態(tài)平衡通信機(jī)制。
　　 貪婪算法(Greedy Algorith

3、m，GA)和改進(jìn)的貪婪算法(Enhanced GreedyAlgorithm，EGA)，是兩種簡(jiǎn)單、計(jì)算復(fù)雜度低的調(diào)整有向傳感器節(jié)點(diǎn)工作方向的方法，但是它們的結(jié)果一般具有局部最優(yōu)性且沒(méi)有考慮目標(biāo)的覆蓋度。本文基于EGA算法的思想，結(jié)合目標(biāo)的覆蓋度，盡量照顧覆蓋邊緣的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，提出了基于優(yōu)先級(jí)的方向優(yōu)化算法(Directions OptimizationAlgorithm Based on Priority，DOBP)。DOBP在進(jìn)行傳感

4、器節(jié)點(diǎn)工作方向選擇的時(shí)候?qū)⒛繕?biāo)節(jié)點(diǎn)的覆蓋度也考慮在內(nèi)，對(duì)于覆蓋度較小的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，優(yōu)先級(jí)設(shè)定相對(duì)高些，而覆蓋度比高的節(jié)點(diǎn)則相反，優(yōu)先級(jí)相對(duì)低些，節(jié)點(diǎn)根據(jù)其不同方向中所覆蓋目標(biāo)的總的優(yōu)先級(jí)高低選擇工作方向。
　　 面對(duì)無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)通信的高寬帶需求，模擬生物的動(dòng)態(tài)平衡特性，為WMSN提出了動(dòng)態(tài)平衡自主通信算法(Homeostasis-inspired Autonomous Communication，HAC)，使傳感器節(jié)點(diǎn)能自

5、動(dòng)合作、有效地進(jìn)行的事件信號(hào)通信。此算法能夠以最低能源開(kāi)支，從事件信號(hào)取得足夠數(shù)量的數(shù)據(jù)樣本，精確重建寬帶事件信號(hào)，并且不需要來(lái)自匯聚節(jié)點(diǎn)的任何反饋消息，大大減少了網(wǎng)絡(luò)中的信息通訊量。
　　 實(shí)驗(yàn)對(duì)EGA和DOBP的覆蓋性能進(jìn)行比較、分析。仿真結(jié)果顯示了各種因素包括節(jié)點(diǎn)數(shù)目、感知半徑、目標(biāo)數(shù)目等對(duì)覆蓋度和網(wǎng)絡(luò)壽命的影響。同時(shí)，實(shí)驗(yàn)分析了EGA與HAC結(jié)合后以及DOBP和HAC結(jié)合后對(duì)網(wǎng)絡(luò)壽命的影響。實(shí)驗(yàn)表明，DOBP和HAC的結(jié)