無線網路感測器有關論文

Ⅰ 論文:無線感測器網路系統模擬技術 實時視頻採集技術及其應用

無線感測器網路研究

摘 要
感測器網路是通過微型感測器之間的相互協作，實現對目標區域的高效監測。隨著感測器網路的發展，它將會對未來的生活和軍事帶來巨大的影響，同時，感測器網路受到感測器節點的計算能力，存儲能力，通信帶寬，能源的限制，存在很多技術難點。因此，感測器網路是一項極具挑戰性的技術。
本文從理論出發，涉及了無線感測器網路中兩個熱點問題——路由演算法和融合操作。文章對目前流行的路由演算法進行分析比較，在此基礎上提出了貪婪-擴散路由演算法；另外，從理論上研究了無線感測器網路中的三種數據緩存機制以及SQL操作的實現過程。
研究最後在tinyos平台實現了無線感測器網路的貪婪—擴散路由演算法和AVE, MIN, MAX三種SQL融合操作，並在tossim模擬器上對網路運行情況進行模擬，結果表明結合簡單融合操作的貪婪-擴散路由演算法的路由健壯性較強，數據流量較小。

關鍵字：無線感測器網路，DD演算法，RR結構，貪婪-擴散，SQL操作

目 錄
摘 要 1
ABSTRACT 2
第1章 前 言 5
1.1 片上多處理器的意義 5
1.2 片上多處理器的研究現狀 5
1.3 感測器網路的研究意義 6
1.3.1 感測器網路的應用 6
1.3.2 研究感測器網路的必要性 7
1.4 論文組織 8
1.5 加快經費擴大司法 8
第2章 感測器網路的整體分析 9
2.1 感測器網路的基本概念 9
2.1.1 感測器節點的組成及工作方式 10
2.1.2 Wsns的工作原理 11
2.1.3 Wsns中的重點問題 12
2.2 Wsns的特點及協議棧 13
2.2.1 Wsns的特點 13
2.2.2 Wsns的協議棧 13
2.3 Wsns的關鍵技術 15
第3章 貪婪-擴散演算法的提出 16
3.1 Wsns中路由協議的基本理論 17
3.2 路由演算法 18
3.2.1 擴散法 18
3.2.2 SPIN協議 19
3.2.3 LEACH協議 20
3.2.4 DD演算法 21
3.3 各路由演算法的比較分析 23
3.4 貪婪-擴散演算法 24
第4章 融合中的緩存機制和SQL融合操作 27
4.1 數據融合的基本理論 27
4.2 數據緩存機制 30
4.2.1 外部存儲和本地存儲 30
4.2.2 以數據為中心的存儲 31
H(ki)=RR j 32
4.3 SQL融合操作 33
第5章 貪婪-擴散演算法與SQL操作的實現 36
5.1 各功能模塊的設計 36
5.1.1 數據模型 36
5.1.2 貪婪-擴散演算法的設計 36
5.1.3 擴散法的設計 38
5.1.4 SQL操作的設計 38
5.1.5 測試程序的設計 39
5.2 邏輯原理圖 40
5.3 開發工具介紹 41
5.4 主要功能模塊的具體實現 43
5.4.1 數據的收發模塊 43
5.4.2 Broad配件 46
5.4.3 路由模塊 48
5.4.4 SQL融合模塊 54
5.5 模擬結果 56
第6章 結論及展望 59
6.1 結論 59
6.2 未來的展望 59
致 謝 61
參考文獻 62

Ⅱ 國內什麼期刊可以發表關於無線感測器網路的英文論文

系統工程與電子技術 英文版
電子學報 英文版
通信學報英文版

首推 系統工程與電子技術英文版，審稿速度快，而且很早被EI收錄，近來被SCI收錄

Ⅲ 有關感測器的一篇論文

室內空氣質量檢測與感測器的應用 [摘要]室內空氣品質對人的影響至關重要,利用感測器檢測空氣質量是當今流行的一種方法,本文介紹了感測器在空氣質量檢測方面的原理應用,分析了當前氣體感測器的優點和不足,以及氣體感測器的發展趨勢和前景。
[關鍵詞]空氣質量 氣體感測器 室內環境污染

一、空氣對於人的重要性
人們每時每刻都離不開氧,並通過吸入空氣而獲得氧。一個成年人每天需要吸入空氣達6500升以獲得足夠的氧氣,因此,被污染了的空氣對人體健康有直接的影響。人的一生中有90%以上時間在室內度過,可見,室內空氣品質對人的影響更是至關重要。
二、室內環境污染背景
當今,人類正面臨「煤煙污染」、「光化學煙霧污染」之後,又出現了「室內空氣污染」為主的第三次環境污染。美國專家檢測發現,在室內空氣中存在500多種揮發性有機物,其中致癌物質就有 20多種,致病病毒 200多種。危害較大的主要有:氡、甲醛、苯、氨以及酯、三氯乙烯等。大量觸目驚心的事實證實,室內空氣污染已成為危害人類健康的「隱形殺手」,也成為全世界各國共同關注的問題。據統計,全球近一半的人處於室內空氣污染中,室內環境污染已經引起35.7%的呼吸道疾病,22%的慢性肺病和15%的氣管炎、支氣管炎和肺癌。
三、關於開展室內空氣質量服務的幾點設想
1.著手調查國內家庭和辦公室內空氣質量的基本情況。
2.了解並著手引進室內空氣質量檢測設備。
3.進行規模較大的宣傳活動,首先應由氣象主管部門與環保主管部門聯合建立室內空氣質量問題的管理機制。
4.對國際環保部門有關室內空氣質量的法規、技術標准、室內污染測定方法及對測定儀器等問題進行專門的調查和研究。
四、空氣檢測儀的強力武器——感測器
檢測技術是人們認識和改造世界的一種必不可少的重要技術手段。而感測器是科學實驗和工業生產等活動中對信息資源的開發獲取、傳輸與處理的一種重要工具。下面將介紹六種在空氣質量檢測方面發揮重要作用的感測器。
1.金屬氧化物半導體式感測器。金屬氧化物半導體式感測器利用被測氣體的吸附作用,改變半導體的電導率,通過電流變化的比較,激發報警電路。由於半導體式感測器測量時受環境影響較大,輸出線形不穩定。金屬氧化物半導體式感測器,因其反應十分靈敏,故目前廣泛使用的領域為測量氣體的微漏現象。
2.催化燃燒式感測器。催化燃燒式感測器原理是目前最廣泛使用的檢測可燃氣體的原理之一,具有輸出信號線形好、指數可靠、價格便宜、無與其他非可燃氣體的交叉干擾等特點。催化燃燒式感測器採用惠斯通電橋原理,感應電阻與環境中的可燃氣體發生無焰燃燒,是溫度使感應電阻的阻值發生變化,打破電橋平衡,使之輸出穩定的電流信號,再經過後期電路的放大、穩定和處理最終顯示可靠的數值。
3.定電位電解式感測器。定電位電解式感測器是目前測毒類現場最廣泛使用的一種技術,在此方面國外技術領先,因此此類感測器大都依賴進口。定電位電解式氣體感測器的結構:在一個塑料製成的筒狀池體內,安裝工作電極、對電極和參比電極,在電極之間充滿電解液,由多孔四氟乙烯做成的隔膜,在頂部封裝。前置放大器與感測器電極的連接,在電極之間施加了一定的電位,使感測器處於工作狀態。氣體與的電解質內的工作電極發生氧化或還原反應,在對電極發生還原或氧化反應,電極的平衡電位發生變化,變化值與氣體濃度成正比。
4.迦伐尼電池式氧氣感測器。迦伐尼電池式氧氣感測器的結構:在塑料容器的一面裝有對氧氣透過性良好的、厚10-30μm的聚四氟乙烯透氣膜,在其容器內側緊粘著貴金屬(鉑、黃金、銀等)陰電極,在容器的另一面內側或容器的空餘部分形成陽極(用鉛、鎘等離子化傾向大的金屬)。用氫氧化鉀。氧氣在通過電解質時在陰陽極發生氧化還原反應,使陽極金屬離子化,釋放出電子,電流的大小與氧氣的多少成正比,由於整個反應中陽極金屬有消耗,所以感測器需要定期更換。目前國內技術已日趨成熟,完全可以國產化此類感測器 5.紅外式感測器。紅外式感測器利用各種元素對某個特定波長的吸收原理,具有抗中毒性好,反應靈敏,對大多數碳氫化合物都有反應。但結構復雜,成本高。
6.PID光離子化氣體感測器。PID由紫外燈光源和離子室等主要部分構成,在離子室有正負電極,形成電場,待測氣體在紫外燈的照射下,離子化,生成正負離子,在電極間形成電流,經放大輸出信號。PID具有靈敏度高,無中毒問題,安全可靠等優點。
五、氣體檢測儀器儀表產業發展現狀深度分析
近年來,隨著中國經濟的高速發展,儀器儀表產業也得到了快速發展,自2004年產銷首次突破千億元大關,行業發展進入了快車道,2006年行業總產值突破兩千億元;2007年儀器儀錶行業總產值達3078億元,增長率高達28.5%;據儀器儀錶行業協會統計,08年上半年儀器儀錶行業總產值實現 1755.9億元,同比增長23.8%,其中分析儀器、環境監測儀器儀表增長率高達32%。
科學技術的進步為氣體檢測儀器儀錶行業的發展提供了條件,市場和政府政策的推動、人們安全意識的提高、相關法規法律的完善是氣體檢測行業發展的核心動力,這些推動使氣體檢測儀器儀錶行業處於產業高速增長期。
從技術發展的角度看,根據使用感測器原理的不同,常見的氣體檢測儀器儀表各自有適用氣體及應用領域,新技術新產品正在成為未來氣體檢測儀器儀表的主流。
六、對未來空氣質量檢測的展望
隨著人們生活水平的不斷提高和對環保的日益重視,對各種有毒、有害氣體的探測,對大氣污染、工業廢氣的監測以及對食品和居住環境質量的檢測都對氣體感測器提出了更高的要求。納米、薄膜技術等新材料研製技術的成功應用為氣體感測器集成化和智能化提供了很好的前提條件。氣體感測器將在充分利用微機械與微電子技術、計算機技術、信號處理技術、感測技術、故障診斷技術、智能技術等多學科綜合技術的基礎上得到發展。研製能夠同時監測多種氣體的全自動數字式的智能氣體感測器將是該領域的重要研究方向。

參考文獻:
[1]陳艾.敏感材料與感測器[M].北京:高等教育出版社.
[2]高曉蓉.感測器技術[M].成都:西安交通大學出版社.
[3]彭軍.感測器與檢測技術[M].北京:高等教育出版社.
[4]王元慶.新型感測器原理及應用[M].北京:機械工業出版社.
[5]趙茂泰.智能儀器原理及應用[M].北京:電子工業出版社.

Ⅳ 無線感測器網路節點部署問題研究

無線感測器網路是近幾年發展起來的一種新興技術,在條件惡劣和無人堅守的環境監測和事件跟蹤中顯示了很大的應用價值。節點部署是無線感測器網路工作的基礎,對網路的運行情況和壽命有很大的影響。部署問題涉及覆蓋、連接和節約能量消耗3個方面。該文重點討論了網路部署中的覆蓋問題,綜述了現有的研究成果,總結了今後的熱點研究方向,為以後的研究奠定了基礎。
基於虛擬勢場的有向感測器網路覆蓋增強演算法
陶 丹+, 馬華東, 劉 亮
(智能通信軟體與多媒體北京市重點實驗室(北京郵電大學),北京 100876)
A Virtual Potential Field Based Coverage-Enhancing Algorithm for Directional Sensor Networks
TAO Dan+, MA Hua-Dong, LIU Liang
(Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia (Beijing University of Posts and Telecommunications), Beijing 100876, China)
+ Corresponding author: Phn: +86-10-62282277, Fax: +86-10-62283523, E-mail: [email protected], http://www.bupt.e.cn
Tao D, Ma HD, Liu L. A virtual potential field based coverage-enhancing algorithm for directional sensor networks. Journal of Software, 2007,18(5):11521163. http://www.jos.org.cn/1000-9825/18/1152.htm
Abstract: Motivated by the directional sensing feature of video sensor, a direction adjustable sensing model is proposed first in this paper. Then, the coverage-enhancing problem in directional sensor networks is analyzed and defined. Moreover, a potential field based coverage-enhancing algorithm (PFCEA) is presented. By introcing the concept of 「centroid」, the pending problem is translated into the centroid points』 uniform distribution problem. Centroid points repel each other to eliminate the sensing overlapping regions and coverage holes, thus enhance the whole coverage performance of the directional sensor network. A set of simulation results are performed to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.
Key words: directional sensor network; directional sensing model; virtual potential field; coverage enhancement
摘 要: 首先從視頻感測器節點方向性感知特性出發,設計了一種方向可調感知模型,並以此為基礎對有向感測器網路覆蓋增強問題進行分析與定義;其次,提出了一種基於虛擬勢場的有向感測器網路覆蓋增強演算法PFCEA (potential field based coverage-enhancing algorithm).通過引入「質心」概念,將有向感測器網路覆蓋增強問題轉化為質心均勻分布問題,以質心點作圓周運動代替感測器節點感測方向的轉動.質心在虛擬力作用下作擴散運動,以消除網路中感知重疊區和盲區,進而增強整個有向感測器網路覆蓋.一系列模擬實驗驗證了該演算法的有效性.
關鍵詞: 有向感測器網路;有向感知模型;虛擬勢場;覆蓋增強
中圖法分類號: TP393 文獻標識碼: A
覆蓋作為感測器網路中的一個基本問題,反映了感測器網路所能提供的「感知」服務質量.優化感測器網路覆蓋對於合理分配網路的空間資源,更好地完成環境感知、信息獲取任務以及提高網路生存能力都具有重要的意義[1].目前,感測器網路的初期部署有兩種策略:一種是大規模的隨機部署;另一種是針對特定的用途進行計劃部署.由於感測器網路通常工作在復雜的環境下,而且網路中感測器節點眾多,因此大都採用隨機部署方式.然而,這種大規模隨機投放方式很難一次性地將數目眾多的感測器節點放置在適合的位置,極容易造成感測器網路覆蓋的不合理(比如,局部目標區域感測器節點分布過密或過疏),進而形成感知重疊區和盲區.因此,在感測器網路初始部署後,我們需要採用覆蓋增強策略以獲得理想的網路覆蓋性能.
目前,國內外學者相繼開展了相關覆蓋增強問題的研究,並取得了一定的進展[25].從目前可獲取的資料來看,絕大多數覆蓋問題研究都是針對基於全向感知模型(omni-directional sensing model)的感測器網路展開的[6],
即網路中節點的感知范圍是一個以節點為圓心、以其感知距離為半徑的圓形區域.通常採用休眠冗餘節點[2,7]、
重新調整節點分布[811]或添加新節點[11]等方法實現感測器網路覆蓋增強.
實際上,有向感知模型(directional sensing model)也是感測器網路中的一種典型的感知模型[12],即節點的感知范圍是一個以節點為圓心、半徑為其感知距離的扇形區域.由基於有向感知模型的感測器節點所構成的網路稱為有向感測器網路.視頻感測器網路是有向感測器網路的一個典型實例.感知模型的差異造成了現有基於全向感知模型的覆蓋研究成果不能直接應用於有向感測器網路,迫切需要設計出一系列新方法.
在早期的工作中[13],我們率先開展有向感測器網路中覆蓋問題的研究,設計一種基本的有向感知模型,用以刻畫視頻感測器節點的方向性感知特性,並研究有向感測器網路覆蓋完整性以及通信連通性問題.同時,考慮到有向感測器節點感測方嚮往往具有可調整特性(比如PTZ攝像頭的推拉搖移功能),我們進一步提出一種基於圖論和計算幾何的集中式覆蓋增強演算法[14],調整方案一經確定,網路中所有有向感測器節點並發地進行感測方向的一次性調整,以此獲得網路覆蓋性能的增強.但由於未能充分考慮到有向感測器節點局部位置及感測方向信息,因而,該演算法對有向感測器網路覆蓋增強的能力相對有限.
本文將基本的有向感知模型擴展為方向可調感知模型,研究有向感測器網路覆蓋增強問題.首先定義了方向可調感知模型,並分析隨機部署策略對有向感測器網路覆蓋率的影響.在此基礎上,分析了有向感測器網路覆蓋增強問題.本文通過引入「質心」概念,將待解決問題轉化為質心均勻分布問題,提出了一種基於虛擬勢場的有向感測器網路覆蓋增強演算法PFCEA(potential field based coverage-enhancing algorithm).質心在虛擬力作用下作擴散運動,逐步消除網路中感知重疊區和盲區,增強整個網路覆蓋性能.最後,一系列模擬實驗驗證了PFCEA演算法的有效性.
1 有向感測器網路覆蓋增強問題
本節旨在分析和定義有向感測器網路覆蓋增強問題.在此之前,我們對方向可調感知模型進行簡要介紹.
1.1 方向可調感知模型
不同於目前已有的全向感知模型,方向可調感知模型的感知區域受「視角」的限制,並非一個完整的圓形區域.在某時刻t,有向感測器節點具有方向性感知特性;隨著其感測方向的不斷調整(即旋轉),有向感測器節點有能力覆蓋到其感測距離內的所有圓形區域.由此,通過簡單的幾何抽象,我們可以得到有向感測器節點的方向可調感知模型,如圖1所示.
定義1. 方向可調感知模型可用一個四元組P,R, ,
表示.其中,P=(x,y)表示有向感測器節點的位置坐標;R表示節
點的最大感測范圍,即感測半徑;單位向量 = 為扇形感知區域的中軸線,即節點在某時刻t時的感測方向; 和 分別是單位向量 在X軸和Y軸方向上的投影分量;表示邊界距離感測向量 的感測夾角,2代表感測區域視角,記作FOV.
特別地,當=時,傳統的全向感知模型是方向可調感知模型的一個特例.
若點P1被有向感測器節點vi覆蓋成立,記為viP1,當且僅當滿足以下條件:
(1) ,其中, 代表點P1到該節點的歐氏距離;
(2) 與 間夾角取值屬於[,].
判別點P1是否被有向感測器節點覆蓋的一個簡單方法是:如果 且 ,那麼,點P1
被有向感測器節點覆蓋;否則,覆蓋不成立.另外,若區域A被有向感測節點覆蓋,當且僅當區域A中任何一個點都被有向感測節點覆蓋.除非特別說明,下文中出現的「節點」和「感測器節點」均滿足上述方向可調感知模型.
1.2 有向感測器網路覆蓋增強問題的分析與定義
在研究本文內容之前,我們需要作以下必要假設:
A1. 有向感測器網路中所有節點同構,即所有節點的感測半徑(R)、感測夾角()參數規格分別相同;
A2. 有向感測器網路中所有節點一經部署,則位置固定不變,但其感測方向可調;
A3. 有向感測器網路中各節點都了解自身位置及感測方向信息,且各節點對自身感測方向可控.
假設目標區域的面積為S,隨機部署的感測器節點位置滿足均勻分布模型,且目標區域內任意兩個感測器節點不在同一位置.感測器節點的感測方向在[0,2]上也滿足均勻分布模型.在不考慮感測器節點可能落入邊界區域造成有效覆蓋區域減小的情況下,由於每個感測器節點所監控的區域面積為R2,則每個感測器節點能監測整個目標區域的概率為R2/S.目標區域被N個感測器節點覆蓋的初始概率p0的計算公式為(具體推導過程參見文獻[14])
(1)
由公式(1)可知,當目標區域內網路覆蓋率至少達到p0時,需要部署的節點規模計算公式為
(2)
當網路覆蓋率分別為p0和p0+p時,所需部署的感測器節點數目分別為ln(1p0)/,ln(1(p0+p))/.其中, =ln(SR2)lnS.因此,感測器節點數目差異N由公式(3)可得,
(3)
當目標區域面積S、節點感測半徑R和感測夾角一定時,為一常數.此時,N與p0,p滿足關系如圖2所示(S=500500m2,R=60m,=45º).從圖中我們可以看出,當p0一定時,N隨著p的增加而增加;當p一定時,N隨著p0的增加而增加,且增加率越來越大.因此,當需要將覆蓋率增大p時,則需多部署N個節點(p0取值較大時(80%),p取值每增加1%,N就有數十、甚至數百的增加).如果採用一定的覆蓋增強策略,無須多部署節點,就可以使網路覆蓋率達到p0+p,大量節省了感測器網路部署成本.
設Si(t)表示節點vi在感測向量為 時所覆蓋的區域面積.運算操作Si(t)Sj(t)代表節點vi和節點vj所能覆蓋到的區域總面積.這樣,當網路中節點感測向量取值為 時,有向感測器網路覆蓋率可表
示如下:
(4)
因此,有向感測器網路覆蓋增強問題歸納如下:
問題:求解一組 ,使得對於初始的 ,有 取值
接近最大.

Fig.2 The relation among p0, p and N
圖2 p0,p和N三者之間的關系
2 基於虛擬勢場的覆蓋增強演算法
2.1 傳統虛擬勢場方法
虛擬勢場(virtual potential field)的概念最初應用於機器人的路徑規劃和障礙躲避.Howard等人[8]和Pori等人[9]先後將這一概念引入到感測器網路的覆蓋增強問題中來.其基本思想是把網路中每個感測器節點看作一個虛擬的電荷,各節點受到其他節點的虛擬力作用,向目標區域中的其他區域擴散,最終達到平衡狀態,即實現目標區域的充分覆蓋狀態.Zou等人[15]提出了一種虛擬力演算法(virtual force algorithm,簡稱VFA),初始節點隨機部署後自動完善網路覆蓋性能,以均勻網路覆蓋並保證網路覆蓋范圍最大化.在執行過程中,感測器節點並不移動,而是計算出隨機部署的感測器節點虛擬移動軌跡.一旦感測器節點位置確定後,則對相應節點進行一次移動操作.Li等人[10]為解決感測器網路布局優化,在文獻[15]的基礎上提出了涉及目標的虛擬力演算法(target involved virtual force algorithm,簡稱TIVFA),通過計算節點與目標、熱點區域、障礙物和其他感測器之間的虛擬力,為各節點尋找受力平衡點,並將其作為該感測器節點的新位置.
上述利用虛擬勢場方法優化感測器網路覆蓋的研究成果都是基於全向感知模型展開的.假定感測器節點間存在兩種虛擬力作用:一種是斥力,使感測器節點足夠稀疏,避免節點過於密集而形成感知重疊區域;另一種是引力,使感測器節點保持一定的分布密度,避免節點過於分離而形成感知盲區[15].最終利用感測器節點的位置移動來實現感測器網路覆蓋增強.
2.2 基於虛擬勢場的有向感測器網路覆蓋增強演算法
在實際應用中,考慮到感測器網路部署成本,所有部署的感測器節點都具有移動能力是不現實的.另外,感測器節點位置的移動極易引起部分感測器節點的失效,進而造成整個感測器網路拓撲發生變化.這些無疑都會增加網路維護成本.因而,本文的研究工作基於感測器節點位置不變、感測方向可調的假設.上述假設使得直接利用虛擬勢場方法解決有向感測器網路覆蓋增強問題遇到了麻煩.在傳統的虛擬勢場方法中,感測器節點在勢場力的作用下進行平動(如圖3(a)所示),而基於本文的假設,感測器節點表現為其扇形感知區域在勢場力的作用下以感測器節點為軸心進行旋轉(如圖3(b)所示).
為了簡化扇形感知區域的轉動模型,我們引入「質心(centroid)」的概念.質心是質點系中一個特定的點,它與物體的平衡、運動以及內力分布密切相關.感測器節點的位置不變,其感測方向的不斷調整可近似地看作是扇形感知區域的質心點繞感測器節點作圓周運動.如圖3(b)所示,一個均勻扇形感知區域的質心點位於其對稱軸上且與圓心距離為2Rsin/3.每個感測器節點有且僅有一個質心點與其對應.我們用c表示感測器節點v所對應的質心點.本文將有向感測器網路覆蓋增強問題轉化為利用傳統虛擬勢場方法可解的質心點均勻分布問題,如圖4所示.

Fig.3 Moving models of sensor node
圖3 感測器節點的運動模型

Fig.4 The issue description of coverage enhancement in directional sensor networks
圖4 有向感測器網路覆蓋增強問題描述
2.2.1 受力分析
利用虛擬勢場方法增強有向感測器網路覆蓋,可以近似等價於質心點-質心點(c-c)之間虛擬力作用問題.我們假設質心點-質心點之間存在斥力,在斥力作用下,相鄰質心點逐步擴散開來,在降低冗餘覆蓋的同時,逐漸實現整個監測區域的充分高效覆蓋,最終增強有向感測器網路的覆蓋性能.在虛擬勢場作用下,質心點受來自相鄰一個或多個質心點的斥力作用.下面給出質心點受力的計算方法.
如圖5所示,dij表示感測器節點vi與vj之間的歐氏距離.只有當dij小於感測器節點感測半徑(R)的2倍時,它們的感知區域才存在重疊的可能,故它們之間才存在產生斥力的作用,該斥力作用於感測器節點相應的質心點ci和cj上.
定義2. 有向感測器網路中,歐氏距離不大於節點感測半徑(R)2倍的一對節點互為鄰居節點.節點vi的鄰居節點集合記作i.即i={vj|Dis(vi,vj)2R,ij}.
我們定義質心點vj對質心點vi的斥力模型 ,見公式(5).
(5)
其中,Dij表示質心點ci和cj之間的歐氏距離;kR表示斥力系數(常數,本文取kR=1);ij為單位向量,指示斥力方向(由質心點cj指向ci).公式(5)表明,只有當感測器節點vi和vj互為鄰居節點時(即有可能形成冗餘覆蓋時),其相應的質心點ci和cj之間才存在斥力作用.質心點所受斥力大小與ci和cj之間的歐氏距離成反比,而質心點所受斥力方向由ci和cj之間的相互位置關系所決定.
質心點ci所受合力是其受到相鄰k個質心點排斥力的矢量和.公式(6)描述質心點ci所受合力模型 .
(6)
通過如圖6所示的實例,我們分析質心點的受力情況.圖中包括4個感測器節點:v1,v2,v3和v4,其相應的質心
點分別為c1,c2,c3和c4.以質心點c1為例,由於d122R,故 ,質心點c1僅受到來自質心點c3和c4的斥力,其所受合力 .感測器節點感測方向旋轉導致質心點的運動軌跡並不是任意的,而是固定繞感測器節點作圓周運動.因此,質心點的運動僅僅受合力沿圓周切線方向分量 的影響.

Fig.6 The force on centroid
圖6 質心點受力
2.2.2 控制規則(control law)
本文基於一個虛擬物理世界研究質心點運動問題,其中作用力、質心點等都是虛擬的.該虛擬物理世界的構建是建立在求解問題特徵的基礎上的.在此,我們定義控制規則,即規定質心點受力與運動之間的關系,以達到質心點的均勻分布.
質心點在 作用下運動,受到運動學和動力學的雙重約束,具體表現如下:
(1) 運動學約束
在傳統感測器網路中利用虛擬勢場方法移動感測器節點的情況下,由於感測器節點向任意方向運動的概率是等同的,我們大都忽略其所受的運動學約束[8].而在轉動模型中,質心點的運動不是任意方向的,受合力沿圓
周切線方向分量 的影響,只能繞其感測器節點作圓周運動.
質心點在運動過程中受到的虛擬力是變化的,但對感測器網路系統來說,感測器節點之間每時每刻都交換鄰居節點位置及感測方向信息是不現實的.因此,我們設定鄰居節點間每隔時間步長t交換一次位置及感測方向信息,根據交換信息計算當前時間步長質心點所受合力,得出轉動方向及弧長.同時,問題求解的目的在於將節點的感測方向調整至一個合適的位置.在此,我們不考慮速度和加速度與轉動弧長之間的關系.
(2) 動力學約束
動力學約束研究受力與運動之間的關系.本運動模型中的動力學約束主要包含兩方面內容:
• 每個時間步長t內,質心點所受合力與轉動方向及弧長之間的關系;
• 質心點運動的靜止條件.
在傳統感測器網路中利用虛擬勢場方法移動感測器節點的情況下,在每個時間步長內,感測器節點的運動速度受限於最大運動速度vmax,而不是隨感測器節點受力無止境地增加.通過此舉保證微調方法的快速收斂.在本轉動模型中,我們同樣假設質心點每次固定以較小的轉動角度進行轉動,通過多次微調方法逐步趨向最優解,即在每個時間步長t內,質心點轉動的方向沿所受合力在圓周切線方向分量,轉動大小不是任意的,而是具有固定轉動角度.採用上述方法的原因有兩個:
• 運動過程中,質心點受力不斷變化,且變化規律很難用簡單的函數進行表示,加之上述運動學約束和問題特徵等因素影響,我們很難得出一個簡明而合理的質心點所受合力與轉動弧長之間的關系.
• 運動過程中,質心點按固定角度進行轉動,有利於簡化計算過程,減少節點的計算負擔.同時,我們通過分析模擬實驗數據發現,該方法具有較為理想的收斂性(具體討論參見第3.2節).
固定轉動角度取值不同對PFCEA演算法性能具有較大的影響,這在第3.3節中將加以詳細的分析和說明.
當質心點所受合力沿圓周切線方向分量為0時,其到達理想位置轉動停止.如圖7所示,我們假定質心點在圓周上O點處合力切向分量為0.由於質心點按固定轉動角度進行轉動,因此,它
未必會剛好轉動到O點處.當質心點處於圖7中弧 或 時,會
因合力切向分量不為0而導致質心點圍繞O點附近往復振動.因此,為避免出現振動現象,加速質心點達到穩定狀態,我們需要進一步限定質心點運動的停止條件.
當質心點圍繞O點附近往復振動時,其受合力的切向分量很
小.因此,我們設定受力門限,當 (本文取=10e6),即可認
定質心點已達到穩定狀態,無須再運動.經過數個時間步長t後,當網路中所有質心點達到穩定狀態時,整個感測器網路即達到穩定狀態,此時對應的一組 ,該
組解通常為本文覆蓋增強的較優解.
2.3 演算法描述
基於上述分析,本文提出了基於虛擬勢場的網路覆蓋增強演算法(PFCEA),該演算法是一個分布式演算法,在每個感測器節點上並發執行.PFCEA演算法描述如下:
輸入:節點vi及其鄰居節點的位置和感測方向信息.
輸出:節點vi最終的感測方向信息 .
1. t0; //初始化時間步長計數器
2. 計算節點vi相應質心點ci初始位置 ;
3. 計算節點vi鄰居節點集合i,M表示鄰居節點集合中元素數目;
4. While (1)
4.1 tt+1;
4.2 ;
4.3 For (j=0; j<M; j++)
4.3.1 計算質心點cj對ci的當前斥力 ,其中,vji;
4.3.2 ;
4.4 計算質心點ci當前所受合力 沿圓周切線分量 ;
4.5 確定質心點ci運動方向;
4.6 If ( ) Then
4.6.1 質心點ci沿 方向轉動固定角度;
4.6.2 調整質心點ci至新位置 ;
4.6.3 計算節點vj指向當前質心點ci向量並單位化,得到節點vi最終的感測方向信息 ;
4.7 Sleep (t);
5. End.
3 演算法模擬與性能分析
我們利用VC6.0自行開發了適用於感測器網路部署及覆蓋研究的模擬軟體Senetest2.0,並利用該軟體進行了大量模擬實驗,以驗證PFCEA演算法的有效性.實驗中參數的取值見表1.為簡化實驗,假設目標區域中所有感測器節點同構,即所有節點的感測半徑及感測夾角規格分別相同.
Table 1 Experimental parameters
表1 實驗參數
Parameter Variation
Target area S 500500m2
Area coverage p 0~1
Sensor number N 0~250
Sensing radius Rs 0~100m
Sensing offset angel  0º~90º
3.1 實例研究
在本節中,我們通過一個具體實例說明PFCEA演算法對有向感測器網路覆蓋增強.在500500m2的目標區域內,我們部署感測半徑R=60m、感測夾角=45º的感測器節點完成場景監測.若達到預期的網路覆蓋率p=70%, 通過公式(1),我們可預先估算出所需部署的感測器節點數目,
.
針對上述實例,我們記錄了PFCEA演算法運行不同時間步長時有向感測器網路覆蓋增強情況,如圖8所示.

(a) Initial coverage, p0=65.74%
(a) 初始覆蓋,p0=65.74% (b) The 10th time step, p10=76.03%
(b) 第10個時間步長,p10=76.03%

(c) The 20th time step, p20=80.20%
(c) 第20個時間步長,p20=80.20% (d) The 30th time step, p30=81.45%
(d) 第30個時間步長,p30=81.45%
Fig.8 Coverage enhancement using PFCEA algorithm
圖8 PFCEA演算法實現覆蓋增強
直觀看來,質心點在虛擬斥力作用下進行擴散運動,逐步消除網路中感知重疊區和盲區,最終實現有向感測器網路覆蓋增強.此例中,網路感測器節點分別經過30個時間步長的調整,網路覆蓋率由最初的65.74%提高到81.45%,網路覆蓋增強達15.71個百分點.
圖9顯示了逐個時間步長調整所帶來的網路覆蓋增強.我們發現,隨著時間步長的增加,網路覆蓋率也不斷增加,且近似滿足指數關系.當時間步長達到30次以後,網路中絕大多數節點的感測方向出現振動現象,直觀表現為網路覆蓋率在81.20%附近在允許的范圍振盪.此時,我們認定有向感測器網路覆蓋性能近似增強至最優.
網路覆蓋性能可以顯著地降低網路部署成本.實例通過節點感測方向的自調整,在僅僅部署105個感測器節點的情況下,最終獲得81.45%的網路覆蓋率.若預期的網路覆蓋率為81.45%,通過公式(1)的計算可知,我們至少需要部署148個感測器節點.由此可見,利用PFCEA演算法實現網路覆蓋增強的直接效果是可以節省近43個感測器節點,極大地降低了網路部署成本.
3.2 收斂性分析
為了討論本文演算法的收斂性,我們針對4種不同的網路節點規模進行多組實驗.我們針對各網路節點規模隨機生成10個拓撲結構,分別計算演算法收斂次數,並取平均值,實驗數據見表2.其他實驗參數為R=60m,=45º, =5º.
Table 2 Experimental data for convergence analysis
表2 實驗數據收斂性分析

(%)
(%)

1 50 41.28 52.73 24
2 70 52.74 64.98 21
3 90 60.76 73.24 28
4 110 65.58 78.02 27
分析上述實驗數據,我們可以得出,PFCEA演算法的收斂性即調整的次數,並不隨感測器網路節點規模的變化而發生顯著的改變,其取值一般維持在[20,30]范圍內.由此可見,本文PFCEA演算法具有較好的收斂性,可以在較短的時間步長內完成有向感測器網路的覆蓋增強過程.
3.3 模擬分析
在本節中,我們通過一系列模擬實驗來說明4個主要參數對本文PFCEA演算法性能的影響.它們分別是:節點規模N、感測半徑R、感測夾角和(質心點)轉動角度.針對前3個參數,我們與以往研究的一種集中式覆蓋增強演算法[14]進行性能分析和比較.
A. 節點規模N、感測半徑R以及感測角度
我們分別取不同節點規模進行模擬實驗.從圖10(a)變化曲線可以看出,當R和一定時,N取值較小導致網路初始覆蓋率較小.此時,隨著N的增大,p取值呈現持續上升趨勢.當N=200時,網路覆蓋率增強可達14.40個百分點.此後,p取值有所下降.這是由於當節點規模N增加導致網路初始覆蓋率較高時(如60%),相鄰多感測器節點間形成覆蓋盲區的概率大為降低,無疑削弱了PFCEA演算法的性能.另外,部分感測器節點落入邊界區域,也會間接起到削弱PFCEA演算法性能的作用.
另外,感測半徑、感測角度對PFCEA演算法性能的影響與此類似.當節點規模一定時,節點感測半徑或感測角度取值越小,單個節點的覆蓋區域越小,各相鄰節點間形成感知重疊區域的可能性也就越小.此時,PFCEA演算法對網路覆蓋性能改善並不顯著.隨著感測半徑或感測角度的增加,p不斷增加.當R=70m且=45º時,網路覆蓋率最高可提升15.91%.但隨著感測半徑或感測角度取值的不斷增加,PFCEA演算法帶來的網路覆蓋效果降低,如圖10(b)、圖10(c)所示.

(c) The effect of sensing offset angle , other parameters meet N=100, R=40m, =5º
(c) 感測角度的影響,其他實驗參數滿足:N=100,R=40m,=5º

Ⅳ 計算機論文 《基於ns2 無線感測器網路路由協議模擬》

請參考如下網址，這個網頁上有一個到PDF格式文檔的鏈接，寫的還行。模擬環境是以NS2為平台，符合你的要求。

http://zk.shejis.com/zklw/200809/article_5881.html

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LEACH（）是一種經典的WSN路由協議,得到了廣泛的認可。本文基於LEACH演算法提出了一個新的路由協議，綜合考慮候選節點的剩餘能量和簇首節點的分布位置以及簇首節點的個數，從而有效地降低了低能量與位置不佳的節點被選為簇首的可能性，進一步保證了網路節點能量負載的平衡性。模擬結果表明，該演算法能有效的平衡節點的能量消耗分布，延長節點與網路的壽命。
關鍵字：無線感測器網路 LEACH 協議 能量有效性 負載平衡

1．引言

無線感測器網路是由大量無處不在的、具有無線通信與計算能力的微小感測器節點構成的自組織（Ad-hoc）分布式網路系統,是能根據環境自主完成指定任務的「智能」系統。它以「數據為中心」,具有有限的計算能力、有限的存儲能力、有限的無線通信能力和有限的電源供應能力,如何在這樣有限的資源環境下獲取盡可能多的、有效的感知對象的特徵信息,並傳輸到用戶節點進行處理,是目前研究的重點問題,這些問題都可以歸結為感測器網路的路由問題，即要有一個好的路由協議以盡量降低能耗、延長網路生存時間。

無線感測器網路的路由協議可以分成平面路由協議和分層路由協議兩種。由於平面路由協議需要維持較大的路由表,占據較多的存儲空間,因而並不適合在大規模網路中採用分層路由演算法可以在一定程度上解決這個問題。LEACH演算法是比較成熟經典且常用具有代表性的分層路由演算法。因此本文主要研究LEACH演算法,並針對其不足進行了改進。

2．LEACH路由演算法

2.1演算法描述

LEACH是MIT的Chandrakasan等人為無線感測網設計的低功耗自適應分層路由演算法。它的基本思想是以循環的方式隨機選擇簇首節點，將整個網路的能量負載平均分配到每個感測器節點中，從而達到降低網路能源消耗、提高網路整體生存時間的目的。LEACH在運行過程中不斷地循環執行簇的重構過程。每個簇重構過程可以用「輪（round）」的概念來描述。每個輪可以分成兩個階段：簇的建立階段和傳輸數據的穩定階段。為了節省資源開銷，穩定階段的持續時間要大於建立階段的持續時間。

簇首節點的選擇依據網路中所需要的簇首節點總數和迄今為止每個節點已成為簇首的次數來決定。具體的選擇辦法是：每個感測器節點選擇0—1之間的一個值，如果選定的值小於某個閾值T（n），那麼這個節點成為簇首節點。閾值T（n）計算如下：

......(略，請見PDF文檔附件）

附件：
http://www1.shejis.com/uploadfile/zk/uploadfile/200809/20080909112812124.rar)

Ⅵ 求感測器畢業論文前言、摘要！

摘要:本文簡述了無線感測器網路的定義、組成及特點，並結合其特點介紹了無線感測器網路在各行各業廣泛的應用價值和未來發展前景以及目前存在的技術問題。 關鍵詞:無線感測器網路；組成；應用；發展 科技發展的腳步越來越快，人類已經置身於信息時代。而作為信息獲取最重要和最基本的技術——感測器技術，也得到了極大的發展。感測器信息獲取技術已經從過去的單一化漸漸向集成化、微型化和網路化方向發展，並將會帶來一場信息革命。具有感知能力、計算能力和通信能力的無線感測器網路（WSN, wireless sensor networks）綜合了感測器技術、嵌人式計算技術、分布式信息處理技術和通信技術，能夠協作地實時監測、感知和採集網路分布區域內的各種環境或監測對象的信息，並對這些信息進行處理，獲得詳盡而准確的信息，傳送到需要這些信息的用戶。 由於WSN的巨大應用價值，它已經引起了世界許多國家的軍事部門、工業界和學術界的廣泛關注，被廣泛地應用於軍事，工業過程式控制制、國家安全、環境監測等領域。 無線感測器網路綜合了感測器技術、嵌入式計算技術、現代網路及無線通信技術、分布式信息處理技術等多種領域，是當前計算機網路研究的熱點。 一、發展概述 早在上世紀70年代，就出現了將傳統感測器採用點對點傳輸、連接感測控制器而構成感測器網路雛形，我們把它歸之為第一代感測器網路。隨著相關學科的不斷發展和進步，感測器網路同時還具有了獲取多種信息信號的綜合處理能力，並通過與感測控制器的相聯，組成了有信息綜合和處理能力的感測器網路，這是第二代感測器網路。而從上世紀末開始，現場匯流排技術開始應用於感測器網路，人們用其組建智能化感測器網路，大量多功能感測器被運用，並使用無線技術連接，無線感測器網路逐漸形成。 無線感測器網路是新一代的感測器網路，具有非常廣泛的應用前景，其發展和應用，將會給人類的生活和生產的各個領域帶來深遠影響。發達國家如美國，非常重視無線感測器網路的發展，IEEE正在努力推進無線感測器網路的應用和發展，波士頓大學（Boston University）還於最近創辦了感測器網路協會（Sensor Network Consortium），期望能促進感測器聯網技術開發。美國的《技術評論》雜志在論述未來新興十大技術時，更是將無線感測器網路列為第一項未來新興技術，《商業周刊》預測的未來四大新技術中，無線感測器網路也列入其中。可以預計，無線感測器網路的廣泛是一種必然趨勢，它的出現將會給人類社會帶來極大的變革。 二、無線感測器網路的定義和特點 無線感測器網路可以看成是由數據獲取網路、數據分布網路和控制管理中心三部分組成的。其主要組成部分是集成有感測器、數據處理單元和通信模塊的節點,各節點通過協議自組成一個分布式網路,再將採集來的數據通過優化後經無線電波傳輸給信息處理中心。 無線感測器網路操作系統Tiny0S141的研製者，Jason Hill博士把WSN定義為： Sensing＋CPU＋Radio＝Thousands of potential application 哈爾濱工業大學的李建中教授將WSN定義為：WSN是由一組感測器節點以自組織的方式構成的有線或無線網路，其目的是協作地感知、採集和處理網路覆蓋的地理區域中感知對象的信息，並發布給觀察者。從硬體上看，WSN節 點主要由數據採集單元、數據處理單元、無線數據收發單元以及小型電池單元組成，通常尺寸很小，具有低成本、低功耗、多功能等特點；從軟體上看，它藉助於節點中內置感測器有效探測所處區域的溫度、濕度、光強度、壓力等環境參數以及待測對象的電壓、電流等物理參數，並通過無線網路將探測信息傳送到數據匯聚中心 進行處理、分析和轉發。
原文出自： http://www.3qlw.com/gongxue/tongxinxue/2010-07-22/1420.html

Ⅶ 無線感測器網路

無線感測器網路(wirelesssensornetwork，WSN)是綜合了感測器技術、嵌入式計算機技術、分布式信息處理技術和無線通信技術，能夠協作地實時監測、感知和採集網路分布區域內的各種環境或監測對象的信息，並對這些數據進行處理，獲得詳盡而准確的信息。傳送到需要這些信息的用戶。它是由部署在監測區域內大量的廉價微型感測器節點組成，通過無線通信方式形成一個多跳的自組織的網路系統。感測器、感知對象和觀察者構成了感測器網路的三要素。
無線感測器網路作為當今信息領域新的研究熱點，涉及到許多學科交叉的研究領域，要解決的關鍵技術很多，比如：網路拓撲控制、網路協議、網路安全、時間同步、定位技術、數據融合、數據管理、無線通信技術等方面，同時還要考慮感測器的電源和節能等問題。
所謂部署問題，就是在一定的區域內，通過適當的策略布置感測器節點以滿足某種特定的需求。優化節點數目和節點分布形式，高效利用有限的感測器網路資源，最大程度地降低網路能耗，均是節點部署時應注意的問題。
目前的研究主要集中在網路的覆蓋問題、連通問題和能耗問題3個方面。
基於節點部署方式的覆蓋：1)確定性覆蓋2)自組織覆蓋
基於網格的覆蓋：1)方形網格2)菱形網格
被監測目標狀態的覆蓋：1)靜態目標覆蓋2)動態目標覆蓋
連通問題可描述為在感測器節點能量有限，感知、通信和計算能力受限的情況下，採用一定的策略(通常設計有效的演算法)在目標區域中部署感測器節點，使得網路中的各個活躍節點之間能夠通過一跳或多跳方式進行通信。連通問題涉及到節點通信距離和通信范圍的概念。連通問題分為兩類：純連通與路由連通。
覆蓋中的節能對於覆蓋問題，通常採用節點集輪換機制來調度節點的活躍／休眠時間。連通中的節能針對連通問題，也可採用節點集輪換機制與調整節點通信距離的方法。而文獻中涉及最多的主要是從節約網路能量和平衡節點剩餘能量的角度進行路由協議的研究。