发现地区探索重组算法非齐次传感器节点覆盖率最大化

Manisha j . Nene¹Rajendra s . Deodhar²拉蒂•m . Patnaik³

国防先进技术研究所印度浦那- 411025。
ARDE,印度浦那。
电子产品设计和技术中心、印度班加罗尔- 560012,印度

文摘

传感器的定位在WSN影响无线传感器网络覆盖,沟通成本和资源管理。在不确定的部署中,移动自组网的流动特性可以最好的利用重新定位传感器,实现最好的网络覆盖。发现地区探索算法(尿素)就是这样的一个算法[1]后均匀的重新部署节点初始随机部署。在本文中,我们提出的泛化尿素andput,两个重要的应用场景。首先,网络最终部署之后,他们重新分配任务。一些过度利用节点的力量在感兴趣的领域信息自由可能会耗尽。节点被排干,减少传感器的传感半径,导致网络覆盖的减少,因此减少QoC报道的质量。重新部署的传感器导致改善覆盖重要的使用在实际现实生活的应用程序。第二,传感器节点在不同传感特性通常是可取的,尤其是当只有一个子集的部署传感器可能会移动。这是表明,这里提出的广义版本尿素导致显著的改善覆盖。 In each case, we present findings from a study of large scale deployment involving ten sets of random deployments over 40to 100 nodes. To the best of our knowledge, this work is the first to study, model simulate the intermediate non-deterministic post deployment scenario and non-deterministic nonhomogeneous sensor node deployments to improve the network coverage.

关键字

传感器网络、部署算法,随机部署,覆盖率、监测、报道的质量

介绍

覆盖是无线传感器网络(WSN)的重要特征。近几年在文献中报道的各个方面进行了研究。部署主要获得的算法提出了优化覆盖在给定的领域感兴趣的(合作)。,这取决于应用程序的性质的报道可能会有所不同。总覆盖或区域范围,屏障覆盖和路径覆盖很少类型的覆盖问题研究的文献。覆盖网络的内在联系的部署。

有几种方法可以分类相关的现有研究传感器网络部署。我们分类的研究基于以下几方面:一是所有信息自由。信息自由,2 d或3 d,与有限或无限边界,影响相关研究部署方面的技术发展水平[2][3][4][5][6]。第二个分类现有的工作方式是通过使用传感器的类型。静态和移动和同类和异类传感器一直奠定了强大的对所研究问题的性质的影响[7][8]。第三种方法分类研究相关部署基于thesensor部署方案。确定的计划[3][9],计划部署,需要更少的节点覆盖特定区域,但比较耗时而劳动密集型,使它更适合的友好环境。另一种类型的部署是随机部署节点随机部署的车辆oraircrafts [10] [11] [12] [13]。

在随机部署的移动传感器网络的情况下,最初的报道可以提高使用流动特性。有两种类型的算法提出了在文献中进行这样的调动,namelylocalised分布式算法[14]和集中的[15]。晶格排列算法CLP[14]是分布式算法受晶格形成的自然过程。一粒种子节点触发六邻近节点转移到六角排列位置。

虚拟力算法(VFA)[15]是一种算法提出了改进报道后均匀的初始随机部署传感器节点。该算法是基于虚拟传感器节点中吸引和排斥的力量,取决于彼此接近。区域勘探发现算法[1]脲是一种算法提出了改进报道后初始随机部署。这个算法是一个贪婪算法,每个传感器移动方向的最大发现。[1]中给出的算法也为齐次移动传感器网络。

我们的工作

在参考文献[1],一个算法尿素改善移动传感器网络的覆盖,最初的随机部署后,使用流动特性。假设WSN是均匀的,所有的传感器传感半径相同。然而,在实践中,一个传感器网络节点可能由不同的特点。本文算法的泛化尿素提出了适合非齐次系统的要求。节点的不均匀性,我们认为这是由于传感半径的变化。修改后的算法的适用性验证在两个不同的场景。

初始随机部署后均匀,系统网络开始执行分配的任务时,传感器节点的力量开始消耗,导致减少获得保险。因此重新部署在某个操作时间建议将导致提高覆盖率,改善服务质量。为减少覆盖取决于每个节点的利用率在操作期间,不是对所有节点。这是第一个场景,在该场景中,该算法的适用性。

节点的功能和可用性以及成本方面的考虑可能导致异构传感器网络的使用一些特定的应用程序。这是第二个场景,在该场景中,该算法的适用性。组成的异构网络节点具有不同功能,在传感半径被认为是。

工作对我们所知,这是第一个模型中间非确定性部署场景实现的改善覆盖。也第一次重新部署异构移动网络提高覆盖率。

剩下的纸是组织如下:第二节包含算法的广义版本尿素。该算法在上述场景中的应用提出了部分III和IV。第五部分介绍了第六章给出了仿真结果和结论。

二世。算法

[1]中给出的算法尿素是一种集中调动均匀移动传感器网络的算法,执行基站或集群。假设传感器节点有能力决定自己的位置使用GPS等系统或通过执行一些定位算法。初始随机部署这些位置后向基站或集群。算法的方法尿素是确定每个节点周围的地区发现并提出新的位置,提高覆盖率。拟议中的泛化遵循相同的方式;然而,假设WSN在考虑的非齐次的。网络中的节点有不同的传感功能的感应范围。

答:假设和定义

FoIis表示为一个二维网格

三世。INTERMEDIATE部署场景

考虑部署移动传感器网络信息自由的大小均匀。从最初的所有节点具有相同的传感半径,任何算法[1],[15]或第二部分中给出的算法可以应用于提高覆盖率。然而,在特定时期的特定于应用程序的任务,在利用节点会枯竭。这可能会影响他们的感知能力。的一些节点甚至可能灭绝。减少网络的覆盖范围可以提高使用第二部分中给出的算法。下面给出两种不同阶段的重新部署。

第二阶段:中间重新部署

定期的操作时间,基站将收集每个节点的位置以及传感功能。这里假定传感范围在任何剩余的权力在该实例的实例是一个指标。覆盖率低于预定阈值时,节点与某些最低传感半径会被遣送回提高覆盖率和延长网络的使用寿命后使用的算法。

四、重新部署非均匀移动传感器网络

现实生活的WSN不得包含相同类型的所有节点。的节点可能流动特征和其他可能是静止的。甚至那些节点配备流动的力量可能有不同的特点,感知范围等这样的网络是一个非均匀网络。中展示的算法[1],[15]不能应用在这种情况下。第II部分B算法提出了有助于利用节点的移动性特征改善初始随机部署后的覆盖率。

算法对非均匀的WSN的重新部署

诉仿真结果

第二部分中给出的算法B是一个泛化尿素[1]中给出的算法。在同构网络的情况下,所有传感器节点有流动性质,该算法减少了尿素在[1]。进行广泛的模拟来验证该算法的适用性在第四部分IIIand部分中讨论的场景。

仿真环境建立了类似于[1][15]。的维度信息自由考虑模拟场景是50单位×50单位和一个同样大小的网格。观察是网络覆盖下的指标。多个模拟运行和平均覆盖率进行观察。覆盖率是衡量的标准偏差检查算法的一致性。

答:中间重新部署场景的模拟

在这个例子中,假设每个传感器的初始传感范围是5单位。第一阶段的模拟传感器节点随机部署在给定的信息自由。模拟传感器位置使用二维均匀分布在信息自由。执行算法在第三节之后,覆盖率是观察到的改善。模拟实验是由不同节点密度从40到100年。在每种情况下10模拟运行观察不同初始随机部署。均匀的典型随机部署传感器节点如图1所示,该位置在第一阶段结束时,初始部署,如图2所示。

耗尽网络按照表1中给出的概率分布如图3所示。图4显示了改进建议III.B在算法的执行部分。

10套模拟运行的平均结果节点密度变化从40到100年提出了表2。

b模拟非均匀的WSN的重新部署

在第二部分来验证算法的适用性B,我们模拟部署非齐次的WSN的两种类型的传感器节点。第一类型的节点被假定传感半径5单位和第二种类型的节点认为传感半径4单元。还假定两种类型的传感器数量是相等的。典型的初始部署一个这样的例子如图5和相应的改进的覆盖图6所示。

在仿真实验中传感器节点密度是不同的从40到100个节点。在每种情况下平均30模拟运行的结果记录和展示在表3。

列键表3:

传感器节点总数

b。的传感器节点感知半径rl = 5

c。数量的传感器节点感知半径rl = 4

在初始部署d。计算覆盖率

e。标准偏差在最初感知覆盖

f。改进的算法在第三节的最后覆盖后执行B

g。标准偏差在最后传感报道

h。比例的增加最终的报道

从上面的结果可以得出结论,第二部分中给出的算法提高异构移动网络的覆盖范围。较小的改进是重要的节点密度比较大。在传感器密度高的情况下,最初的报道也很高,有一个小的改善空间。

诉的结论

提出了算法的广义版本尿素。尿素的算法提出了改进随机均匀部署移动传感器网络的覆盖范围。本文提出的算法不承担传感器节点的同质性。该算法的适用性是证明了在两个不同的场景。首先在不均匀的情况下利用传感器节点在应用阶段,导致损耗的报道,可以使用这里给出的算法改进。第二,当WSN由非齐次的节点,即。,nodes with different sensing capabilities this algorithm can be successfully applied to improve the coverage.

引用

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