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三维有向传感器网络栅栏覆盖算法研究

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专用术语注释表

第一章 绪论

1.1课题背景

1.2课题来源及本文工作

1.3本文组织

第二章 有向传感器网络概述

2.1有向传感器网络的特点

2.2有向传感器网络的体系结构

2.3有向传感器网络的应用

2.4有向传感器网络的关键技术

2.5本章小结

第三章 栅栏覆盖控制机制研究

3.1覆盖控制描述

3.2节点的感知模型

3.3栅栏覆盖控制描述

3.4本章小结

第四章 基于相交区域边界线的有向传感网穿越轨迹算法

4.1引言

4.2模型和相关定义

4.3基于相交区域边界线的穿越轨迹算法

4.4仿真实验及性能分析

4.5本章小结

第五章 基于网格划分的有向传感网栅栏覆盖增强算法

5.1引言

5.2穿越路径曝光度的计算

5.3基于网格划分的栅栏覆盖增强算法

5.4仿真实验及性能分析

5.5本章小结

第六章 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文

附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目

致谢

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摘要

有向传感器网络作为无线传感器网络的高级形式,配备了可以采集多媒体信息的感知单元如摄像头、麦克风等,不仅可以感知和采集环境中诸如温度、气压等标量数据,还具备获取监控环境中诸如视频、音频、图像等多媒体信息的能力。覆盖控制机制作为有向传感器网络服务质量的基本保障,能够提高网络资源利用效率,延长网络的生命时间。栅栏覆盖作为覆盖控制研究的一种,主要研究的是移动目标穿越监控区域时被节点监测的概率问题。当前栅栏覆盖的研究工作主要是针对二维平面下有向感知模型展开的,而现实中传感器节点部署在三维空间中,传统二维平面的栅栏覆盖算法很难直接应用到三维环境中。因此,迫切需要设计出可以应用在三维有向传感器网络中的栅栏覆盖算法。
  本文针对栅栏覆盖算法的研究主要分为两点。首先针对移动目标穿越监控区域的路径问题,提出了一种三维有向传感器网络中基于相交区域边界线的穿越轨迹算法(Boundaries based Traversal Path Algorithm,BTP)。BTP算法在综合考虑穿越路径覆盖度和穿越路径长度的前提下,在覆盖度最小路径集合中选择曝光度最小的路径作为移动目标的穿越路径。本文又针对三维环境下传感器节点的最优部署问题,提出了一种基于网格划分的栅栏覆盖增强算法(Grid based Barrier Coverage Enhance Algorithm,GBCE)。GBCE算法通过将监控区域进行网格划分找出曝光度最小路径,并在曝光度最小路径上具有最小曝光度的路径线段上方部署传感器节点,使得穿越路径的最小曝光度数值变大,从而加强网络对移动目标的监控。最后,仿真实验结果验证了本文提出算法的有效性,且算法可为三维有向传感器网络栅栏覆盖的进一步研究提供理论基础。

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