导读:本文包含了有向传感器论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:有向传感器网络,节点异构性,节点调度,学习自动机
有向传感器论文文献综述
李明,胡江平[1]（2018）在《基于学习自动机的异构有向传感器节点调度算法》一文中研究指出现有有向传感器网络调度算法多数只面向同构传感器节点,而未考虑节点异构性对算法性能的影响。为此,提出一种基于学习自动机的异构有向节点调度算法。将节点调度问题转化为集合覆盖问题后,利用学习自动机的特性自适应地更新所选取感知方向的概率,从而构建多个满足条件的节点覆盖集合。仿真结果表明,与贪婪算法相比,该算法能有效减少能量消耗并延长网络寿命。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年08期）
高睿[2]（2018）在《有向传感器网络覆盖和节点冗余算法研究》一文中研究指出随着待监测区域感知和监测需求的多样化和复杂化,需要获取更加全面和详细的环境监测数据,从而产生了有向传感器网络(Directional Sensor Networks,DSNs)。在实际应用中,有向传感器网络中的传感器节点通常是由有向感知的视频传感器、红外线传感器或超声波传感器等组成。由于待监测区环境极端恶劣、工作人员的不可达性以及传感器节点的高度冗余性,在有向传感器网络中大规模随机部署传感器节点时,会产生传感器节点的感知重迭和网络覆盖空洞问题。为了提高有向传感器网络的资源利用率,并延长有向传感器网络的生命周期,网络中的每个有向传感器节点在完成初始部署后,都需要不断调整达到新的感知方向来增强有向传感器网络对待监测区域的网络覆盖率。现有的有向传感器网络覆盖增强策略和算法研究中,基于粒子群算法、鱼群算法、遗传模拟退火算法等仿生算法的网络覆盖增强研究比较多,但这些算法复杂度比较高且收敛速度较慢。本文针对上述网络覆盖增强策略中存在的不足,通过研究有向传感器网络中节点大规模随机部署的特点,分析网络覆盖中所遇到的感知重迭和覆盖盲区的问题,根据有向传感器网络中传感器节点方向可调的特性,提出一种有向传感器节点感知方向调整策略,基于分布式迭代加权的虚拟力覆盖增强算法,IW-RFGP算法。该算法将有向传感器网络中的每个传感器节点的感知区域进行网格离散化处理,再通过离散网格点的迭代加权引力的合力作用确定未被邻节点覆盖的感知区域的质心,确定其新的感知方向。通过依次更新每个传感器节点的感知方向,提升整个待监测区域的网络覆盖率。其次,针对有向传感器网络覆盖增强策略后仍然存在的传感器节点冗余问题,提出一种基于离散网格的有向传感器网络冗余节点调度算法,DM-RNSA算法。该算法通过计算覆盖增强策略后网络中节点感知区域与邻节点对其感知覆盖的重迭率,选定覆盖重迭率过高并且邻节点数目相对较少的传感器节点优先由工作状态进入休眠状态,降低节点与邻节点之间数据信息的通信负担,减少有向传感器网络整体能耗。仿真实验结果表明:IW-RFGP算法的收敛速度比较快,在较少的迭代次数内就可以确定网络中传感器节点新的感知方向,有向传感器网络的覆盖增强率也比较高。DM-RNSA算法则可以有效地降低有向传感器网络中冗余节点的数量,减少网络中的能量消耗。(本文来源于《太原理工大学》期刊2018-06-01）
梅佳东[3]（2018）在《基于虚拟力修正的有向传感器网络覆盖研究》一文中研究指出近年来有向传感器网络能够在工农业、环境监测、军事等重要领域得到普遍的应用,得益于视频、超声波诸类传感器对图像、视音频等多媒体信息的有效采集和处理。而有向传感器网络覆盖质量的保证,是相关工作开展的必要前提。在有向传感器网络中,合理的覆盖控制策略决定着网络服务质量的高低。网络中分布着一定数量的有向传感器节点,只有使得传感器节点对监测目标或监测区域具备有效感知,才能保证节点获取到有效且完整的信息数据。在现有有向传感器网络覆盖控制方法的研究中,虚拟力是近几年来优化效果较为突出的方法模型,因此,研究虚拟力算法并进行相应修正对提升有向传感器监测性能具有重大意义。本文基于以往虚拟力的算法研究思想,针对其一些不合理,不完善的算法模型,提出了改进虚拟力的优化算法。本文重点围绕传感器区域覆盖、节点能耗均衡策略、目标移动路径覆盖等一系列问题展开了深入研究,本文主要的研究工作和成果如下:1.研究了可旋转的有向传感器模型感知特性,依托虚拟势场的覆盖优化方法,根据虚拟力思想易陷入局部次优解以及存在不合理斥力的情况,设计出一种改进虚拟力的区域覆盖优化算法,通过对虚拟力合理添加修正指标,提高监测区域的覆盖率。一系列仿真实验验证了算法的可行性和有效性。2.分析传感器节点能耗问题,定义节点的能耗指标模型,让节点依据自身剩余能量对所受虚拟力进行判断修改,权衡转动角度和能耗的关系,在保证网络覆盖质量的前提下,最大化均衡节点能量和降低网络能耗,延长网络覆盖控制的时间。3.针对移动目标路径覆盖问题进行研究,分析目标移动路径的特性,以路径轨迹点为导向,设计出一种引力势场增强的目标路径覆盖策略,优先覆盖重要轨迹点并以共同轨迹点覆盖率修正节点间斥力,全面提高目标路径的整体覆盖率。4.将虚拟力修正的有向传感器网络覆盖算法运用到小水电厂区远程监控系统,利用C/S架构实现厂区监控、入侵预警、节能管理和决策管理等一系列功能。本文着力研究基于虚拟力的有向传感器覆盖控制算法,并依据其不合理不完善之处,改进虚拟力,扩展区域覆盖的研究,加入节点能耗均衡的考虑,优化目标路径的高效覆盖策略。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2018-04-19）
蒋一波,梅佳东,汪念华,盛尚浩[4]（2018）在《改进虚拟力的有向传感器网络覆盖优化算法》一文中研究指出针对基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖优化问题,以及对简单虚拟斥力造成不理想覆盖情况的考虑,提出了一种改进虚拟力的有向传感器区域覆盖优化算法MVPFCEA.该算法采用只分解虚拟力的方向,不分解其大小,并根据节点与各邻居节点所成双节点覆盖图形引入质心计算,再以此来加入虚拟斥力修正指标,使节点扇形面受改进虚拟力而更准确的改变感知方向,以此来消除区域中的盲区和重迭区,此外同样在边界增加虚拟节点,提升边界区域的覆盖率;节点亦采用自调整角速度机制,提高算法执行效率,优化覆盖效果,仿真实验结果表明该算法对网络覆盖率的提升显着,且收敛速度快.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2018年03期）
贾静兰[5]（2018）在《有向传感器网络中若干目标覆盖问题研究》一文中研究指出无线传感器网络是微机电系统、无线通信和低功耗嵌入式技术不断发展的产物,在国际上被认为是继互联网之后的第二大网络。它是一种由大量传感器以自组织和多跳的方式构成的分布式无线网络,能够感知、采集和处理网络感应区域内被感知对象的信息,并将这些信息通过网络传输给终端。目前无线传感器网络广泛应用于入侵检测、环境监测、智能交通、工业控制和灾难管理等各个领域。在无线传感器网络中,覆盖问题反映了传感器对目标的监控能力和信息获取能力,是判断传感器网络服务质量的一项重要指标。有向传感器网络是更一般的传感器网络,本文将研究有向传感器网络中的目标覆盖问题,通过对传感器进行调度实现覆盖性能的最大化。本文的主要工作如下:1.有向传感器网络中基于公平的目标覆盖最大化问题:在有向传感器网络中,采用具有P个工作方向的有向传感器对目标进行覆盖时,因为传感器的自身特征,每个传感器在同一个时间槽最多只能激活一个工作方向,这会导致相同传感器不同工作方向覆盖的目标之间存在覆盖冲突。在此背景下,我们研究有向传感器网络中基于公平的目标覆盖最大化问题,目的是激活最少的传感器,通过对传感器的工作方向进行调度,使目标被覆盖的最小累积时间最大。首先我们选择数目最少的传感器保证所有目标位于所选传感器的传感圆内,该问题是NP-困难问题,我们提出了一个多项式时间的(1+lnγ)-近似算法,其中γ为传感器传感圆内目标数目的最大值。其次将传感器和目标之间的覆盖关系以矩阵和向量的形式表示。基于最大需求优先服务原则、有向传感器单方向工作的限制以及传感器和目标之间的覆盖关系,我们设计了算法,通过在每个时间槽计算与累积覆盖时间最小的目标无覆盖冲突的最大的目标集合,来解决该问题。最后通过仿真实验证实了该方法的有效性。2.有向传感器网络生命周期最大化问题:在有向传感器网络中,与具有确定工作方向的传感器相比,连续旋转的传感器有机会覆盖更多的目标。我们采用具有连续旋转能力的有向传感模型,以基于特定需求的目标节点为背景进行建模,研究有向传感器网络生命周期最大化问题,目的是通过对有向传感器的工作方向进行调度,使传感器网络能够满足所有目标的覆盖需求且网络的生命周期最大。连续旋转的有向传感器具有无数个工作方向,我们通过研究有向传感器和目标之间的覆盖关系,将连续的工作方向离散化,删除冗余的工作方向,从而把无限的工作方向有限化,实现了工作方向数目的有效降维。基于对有向传感器的特点和目标节点的需求分析,我们设计了解决该覆盖问题的贪婪算法,并得到该问题最优解的一个上界。最后通过仿真实验证实了算法的有效性。3.摄像头传感器网络中全视角目标覆盖最大化问题:摄像头传感器网络是有向传感器网络中的一种,它在传感器工作方向的基础上,考虑了目标的面朝方向。全视角覆盖是指对于目标的任意面朝方向,总有摄像头传感器可以捕捉到它的正面信息。与一般意义的覆盖不同,全视角覆盖能够提高目标的覆盖质量,实现对目标的识别。然而由于传感器部署的随机性,实现所有目标的全视角覆盖往往需要部署高密度的摄像头传感器,这需要很高的成本。在此背景下,我们研究摄像头传感器网络中全视角目标覆盖最大化问题,为了提高摄像头传感器的利用率,我们采用具有P个工作方向的摄像头传感器,通过对传感器的工作方向进行调度,使监控区域内摄像头传感器全视角覆盖的目标数目最大。我们证明了该问题是NP-困难问题,并提出了一个基于管输舍入的(1-1/e)-近似算法以及一个有效的贪婪算法。最后通过仿真实验证实了这两种算法的有效性。(本文来源于《华中师范大学》期刊2018-03-01）
任勇默,牛玉刚[6]（2018）在《一种感知概率模型下的有向传感器栅栏覆盖增强算法》一文中研究指出有向传感器栅栏覆盖是传感器网络覆盖控制的研究热点之一.提出一种有向传感器概率栅栏覆盖增强算法(FDSAD).该算法采用感知概率模型,调度部署时根据对整条栅栏感知概率的下限,确定概率阈值,从而进一步决定每个节点的临界感知距离,并按照从左至右的顺序依次完成节点部署,形成概率栅栏覆盖.仿真实验结果表明,该算法使用较少的节点形成概率栅栏的同时,能明显降低节点部署过程中的能耗,并兼顾了每个节点的能耗均衡,提高了栅栏有效工作时间,且形成栅栏后栅栏的实际感知概率明显大于设定的概率阈值.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2018年01期）
权恩猛,吴斌[7]（2018）在《基于Delaunay叁角剖分的有向传感器网络覆盖增强算法》一文中研究指出针对视频传感器网络的区域覆盖问题,提出一种基于Delaunay叁角剖分思想的几何算法,选取围绕传感器的具有最大面积的Delaunay叁角形重心作为决策方向。在此基础上,将Delaunay叁角剖分的几何方法与分布式贪婪算法进行了融合,引入"贡献率"概念反映节点在其候选方向上可能覆盖区域的大小,以解决冗余覆盖的问题。仿真结果证明了该算法的有效性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2018年08期）
盛尚浩[8]（2017）在《障碍环境中的有向传感器网络多路径目标覆盖优化研究》一文中研究指出小水电资源作为一种清洁、可再生能源在全国范围内得到推广,同时对推动农村的经济社会发展作出了重要贡献。小水电厂区属于高危区域,但由于地处于边缘,周遭范围内时有入侵事故发生,对厂区的安全生产构成了威胁。针对厂区监管不足的问题,本文通过优化有向传感器网络覆盖算法来提高目标跟踪覆盖的质量,就现有的研究成果而言,大部分目标覆盖问题未将移动目标和障碍环境进行综合考虑,难以满足小水电厂区的实际覆盖需求。因此,本文研究了障碍环境中的多路径目标覆盖问题,对于保障小水电安全具有重要意义。本文围绕传感器感知模型、非匀速移动目标路径预测、障碍环境中的目标覆盖等一系列问题展开了深入研究,并将研究成果应用于小水电厂区远程监控系统。本文主要的研究工作和成果如下:1.研究了各类有向传感器感知模型,结合可重迭感知模型和布尔模型定义了适合本文工作的感知优化模型,并通过引入旋转角速度来控制感知方向的调整。借鉴平衡覆盖的思想,综合考量了k覆盖效果和覆盖时长,优化了覆盖质量函数,为本文的研究工作奠定基础。2.针对非匀速移动目标k覆盖问题进行了研究,结合概率预测思想,充分考虑非匀速移动目标的运动特性和下一时刻目标有可能达到的位置,建立了移动目标覆盖概率评估模型,同时提出了一种基于预测的分布式k覆盖优化算法,传感器节点在通信范围内交换覆盖信息并进行决策,提升了k覆盖的效果。3.考虑到厂区周围存在各种障碍物体,在上述的工作基础上进一步研究了障碍环境中的目标覆盖问题,对于产生感知盲区的障碍节点进行感知方向的修正,提出了一种基于虚拟力的移动目标k覆盖算法。通过一系列仿真实验,验证了该算法在障碍环境中的有效性和可行性。4.在智能终端上研发了小水电厂区远程监控系统,并将研究成果应用于该系统,实现了水电监控、厂区管理、实时预警等一系列功能。本文在现有的有向传感器网络目标覆盖算法的研究基础上,结合小水电厂区监测环境,针对非匀速移动目标的运动轨迹和障碍环境中可能出现的感知盲区问题,提出优化和改进,并在远程监控系统中应用了研究成果。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2017-03-20）
赵璐[9]（2016）在《基于移动节点的有向传感器网络覆盖应用研究》一文中研究指出无线传感器网络是由一系列具有一定计算和通信能力的传感器节点组成的。通过无线通信的方式这些节点形成一个网络系统。该网络能协作地感知、采集和处理感知对象的信息,并将信息发送给观察者。为了监测穿越监控区域的入侵者,需要将一系列传感器节点部署在监控区域,以达到有效覆盖目标区域的目的。这一过程被称为栅栏覆盖。由于有向传感器节点提供的额外维度信息,相对于全向传感器节点,有向传感器节点具有更多的优势。在传感器被随机部署后,由于传感器的数量及有向传感器的感知角度有限,栅栏缺口可能会产生。随着无线传感器网络技术的进步,实用的移动传感器已被开发出来,这些移动传感器给我们提供一种改善已完成随机部署的传感器网络性能的方法。本文研究如何在混合有向传感器网络中通过移动传感器节点来填补缺口并与固定传感器形成栅栏以实现有效的强栅栏覆盖的问题。具体的,本文针对栅栏覆盖的研究主要包括两个方面的内容。第一方面:当固定传感器被随机部署后,传感器节点感知区域间栅栏缺口被识别。在该部分,本文提出了强连接簇识别算法用于识别随机部署的固定传感器所形成的强连接簇集合,该算法采用了边界相交判定感知区域重迭的方法;第二方面:本文计算出所需的最少的移动传感器数量,将相应数量的移动传感器部署在监测区域中,移动传感器移动至目标位置并填补缺口从而形成栅栏。在该部分中,本文研究了移动传感器节点用于修复缺口的最小总成本以及确保形成的栅栏寿命最大化的问题,并分别采用匈牙利算法及回溯法解决这两个问题。理论分析及仿真实验结果证实了本文中所提的算法的有效性。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2016-11-18）
吴菊英,冯秀芳[10]（2016）在《有向传感器网络中弱栅栏覆盖构建算法》一文中研究指出为解决有向传感器网络弱栅栏覆盖中,当节点随机部署时,存在能量利用率低和网络生命周期短的问题,提出能量高效的弱栅栏覆盖构建(EWBCC)算法。对有向传感器网络中的随机部署模型进行优化设计,将传感器节点的最大"有效"覆盖范围向区域边界投影,转化为一维线性覆盖问题进行分析;算法构建过程中考虑移动目标大小、节点剩余能量等因素,保证传感器网络监测到移动目标的同时允许栅栏存在小于目标大小的间隙。仿真结果验证了该算法的有效性,其达到了减少激活节点数目、延长网络生命周期的目的。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2016年10期）
有向传感器论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着待监测区域感知和监测需求的多样化和复杂化,需要获取更加全面和详细的环境监测数据,从而产生了有向传感器网络(Directional Sensor Networks,DSNs)。在实际应用中,有向传感器网络中的传感器节点通常是由有向感知的视频传感器、红外线传感器或超声波传感器等组成。由于待监测区环境极端恶劣、工作人员的不可达性以及传感器节点的高度冗余性,在有向传感器网络中大规模随机部署传感器节点时,会产生传感器节点的感知重迭和网络覆盖空洞问题。为了提高有向传感器网络的资源利用率,并延长有向传感器网络的生命周期,网络中的每个有向传感器节点在完成初始部署后,都需要不断调整达到新的感知方向来增强有向传感器网络对待监测区域的网络覆盖率。现有的有向传感器网络覆盖增强策略和算法研究中,基于粒子群算法、鱼群算法、遗传模拟退火算法等仿生算法的网络覆盖增强研究比较多,但这些算法复杂度比较高且收敛速度较慢。本文针对上述网络覆盖增强策略中存在的不足,通过研究有向传感器网络中节点大规模随机部署的特点,分析网络覆盖中所遇到的感知重迭和覆盖盲区的问题,根据有向传感器网络中传感器节点方向可调的特性,提出一种有向传感器节点感知方向调整策略,基于分布式迭代加权的虚拟力覆盖增强算法,IW-RFGP算法。该算法将有向传感器网络中的每个传感器节点的感知区域进行网格离散化处理,再通过离散网格点的迭代加权引力的合力作用确定未被邻节点覆盖的感知区域的质心,确定其新的感知方向。通过依次更新每个传感器节点的感知方向,提升整个待监测区域的网络覆盖率。其次,针对有向传感器网络覆盖增强策略后仍然存在的传感器节点冗余问题,提出一种基于离散网格的有向传感器网络冗余节点调度算法,DM-RNSA算法。该算法通过计算覆盖增强策略后网络中节点感知区域与邻节点对其感知覆盖的重迭率,选定覆盖重迭率过高并且邻节点数目相对较少的传感器节点优先由工作状态进入休眠状态,降低节点与邻节点之间数据信息的通信负担,减少有向传感器网络整体能耗。仿真实验结果表明:IW-RFGP算法的收敛速度比较快,在较少的迭代次数内就可以确定网络中传感器节点新的感知方向,有向传感器网络的覆盖增强率也比较高。DM-RNSA算法则可以有效地降低有向传感器网络中冗余节点的数量,减少网络中的能量消耗。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
有向传感器论文参考文献
[1].李明,胡江平.基于学习自动机的异构有向传感器节点调度算法[J].计算机工程.2018
[2].高睿.有向传感器网络覆盖和节点冗余算法研究[D].太原理工大学.2018
[3].梅佳东.基于虚拟力修正的有向传感器网络覆盖研究[D].浙江工业大学.2018
[4].蒋一波,梅佳东,汪念华,盛尚浩.改进虚拟力的有向传感器网络覆盖优化算法[J].小型微型计算机系统.2018
[5].贾静兰.有向传感器网络中若干目标覆盖问题研究[D].华中师范大学.2018
[6].任勇默,牛玉刚.一种感知概率模型下的有向传感器栅栏覆盖增强算法[J].小型微型计算机系统.2018
[7].权恩猛,吴斌.基于Delaunay叁角剖分的有向传感器网络覆盖增强算法[J].计算机应用研究.2018
[8].盛尚浩.障碍环境中的有向传感器网络多路径目标覆盖优化研究[D].浙江工业大学.2017
[9].赵璐.基于移动节点的有向传感器网络覆盖应用研究[D].南京邮电大学.2016
[10].吴菊英,冯秀芳.有向传感器网络中弱栅栏覆盖构建算法[J].计算机工程与设计.2016