有向傳感器網(wǎng)絡(luò)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(guó)家所重視和關(guān)注，原因在于它能夠廣泛的將實(shí)物和實(shí)物之間通過新的網(wǎng)絡(luò)方式互連。以WSN（Wireless Sensor Networks，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)）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(luò)系統(tǒng)，常常被業(yè)界認(rèn)為是物聯(lián)網(wǎng)的“神經(jīng)末梢”，它的發(fā)展將會(huì)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(duì)單純的數(shù)據(jù)信息，更多的是針對(duì)多媒體信息進(jìn)行感知，作為一個(gè)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域，有向傳感器網(wǎng)絡(luò)面臨著眾多的難題和考驗(yàn)，這一技術(shù)要想得以發(fā)展應(yīng)用，有許多問題需要解決。網(wǎng)絡(luò)覆蓋是其中最典型的問題，傳統(tǒng)的方法有其自身優(yōu)勢(shì)，也存在一些不足。本文結(jié)合有向傳感器網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)采用了虛擬力的覆蓋方法，研究了有向傳感器網(wǎng)絡(luò)三維感知模型。從整體結(jié)構(gòu)分析，本文研究的主要內(nèi)容如下：
　　1、闡述了與有向傳感器網(wǎng)絡(luò)理論相關(guān)的基礎(chǔ)

3、知識(shí)，介紹了其網(wǎng)絡(luò)的組成結(jié)構(gòu)，傳感器節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)及特點(diǎn)，詳細(xì)分析了有向傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)的部署問題、感知模型的分類、覆蓋性能指標(biāo)和覆蓋控制方法存在的問題。探討有向傳感器網(wǎng)絡(luò)已有研究方法，主要包括有向傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)感知模型和它的覆蓋控制方法。在節(jié)點(diǎn)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(jī)部署的節(jié)點(diǎn)覆蓋率低、運(yùn)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(duì)三維空間進(jìn)行覆蓋，

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