无线传感器网络覆盖技术
无线传感器网络技术及应用(图文 (8)
第8章 无线传感器网络拓扑控制与覆盖技术
2) 功率控制对网络连通性和拓扑结构的影响 网络的连通性和拓扑结构均与发射功率的大小有关。节点的 发射功率过低，会使部分节点无法建立通信连接，造成网络的割 裂；而发送功率过大，虽然保证了网络的连通，但会导致网络的 竞争强度增大，从而使得网络不仅在节点发射功率上消耗过多的 能量，还会因为高竞争强度导致的数据丢包或重传造成网络整体 能耗增加及性能降低。网络中的节点可通过功率控制和骨干网络 节点选择，剔除节点之间不必要的通信链路，形成一个数据转发 的优化网络结构，或者在满足网络连通度的前提下，选择节点最 优的单跳可达邻居数目。通过功率控制技术来调控网络的拓扑特 性，主要就是通过寻求最优的传送功率及相应的控制策略，在保 证网络通信连通的同时优化拓扑结构，从而达到满足网络应用相 关性能的要求。
(4) 算法的分布式程度。在无线传感器网络中，一般情 况下是不设置认证中心的，传感器节点只能依据自身从网络 中收集的信息做出决策。另外，任何一种涉及节点间同步的 通信协议都有建立通信的开销。显然，若节点能够了解全局 拓扑和传感器网络中所有节点的能量，就能做出最优的决策； 若不计同步消息的开销，得到的就是最优的性能。但是，若 所有节点都要了解全局信息，则同步消息产生的开销要多于 数据消息，这将导致网络系统开销大大增加，从而使得网络 的生存期缩短。
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第8章 无线传感器网络拓扑控制与覆盖技术
8.1.4 功率控制技术 目前，拓扑控制主要是功率控制和睡眠调度。所谓功率控制，
就是为传感器节点选择合适的发射功率；所谓睡眠调度，就是控 制传感器节点在工作状态和睡眠状态之间的转换。
功率控制对无线自组织网络的性能影响主要表现在以下五个 方面：
1) 功率控制对网络能量有效性的影响 功率控制对网络能量有效性的影响包括降低节点发射功耗和 减少网络整体能量消耗。在节点分组传递过程中，功率控制可以 通过信道估计或反馈控制信息，在保证信道连通的条件下策略性 地降低发射功率的富余量，从而减少发射端节点的能量消耗。随 着发送端节点发射功率的降低，其所能影响到的邻居节点数量也 随之减少，节省了网络中与此次通信不相关节点的接收能量消耗， 达到了减少网络整体能量消耗的目的。
无线传感器网络技术的原理与应用场景
无线传感器网络技术的原理与应用场景无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是一种基于无线通信技术和传感器技术相结合的网络系统。
它由大量分布在被监测区域内的节点组成，这些节点能够感知环境中的各种参数，并通过无线通信相互交流。
本文将介绍无线传感器网络技术的基本原理以及其在各种应用场景中的具体应用。
一、无线传感器网络技术的原理1. 无线传感器节点无线传感器节点是无线传感器网络的基本组成单元，它由感知器、处理器、无线通信模块和能源供应组成。
感知器用于感知环境中的参数，如温度、湿度、压力等。
处理器用于处理收集到的数据，并根据需要做出相应的响应。
无线通信模块则实现了节点之间的通信功能。
能源供应通常采用电池等，因此节点的能耗是无线传感器网络中需要考虑的重要问题之一。
2. 网络拓扑结构无线传感器网络中常见的网络拓扑结构包括星形网络、网状网络和混合网络。
星形网络中，所有的节点都与一个中心节点相连接；网状网络中，各个节点之间可以相互连接；混合网络则是以上两种拓扑结构的结合。
不同的拓扑结构适用于不同的应用场景，选择合适的拓扑结构能够提高整个网络的性能。
3. 无线传感器网络通信协议无线传感器网络的通信协议对于整个网络的性能起着至关重要的作用。
常用的无线传感器网络协议包括数据链路层协议、网络层协议和传输层协议。
数据链路层协议负责节点之间的数据传输，如低功耗无线个人局域网（Low power Wireless Personal Area Network，LW-PAN）；网络层协议负责路由选择和数据转发，如自组网协议（Ad hoc Networking Protocol，ANP）；传输层协议则负责数据的可靠传输，如传感器传输控制协议（Sensor Transmission Control Protocol，STCP）。
二、无线传感器网络的应用场景无线传感器网络技术在各个领域中都有广泛的应用场景。
无线传感器网络关键技术及特点
启发式的节点唤醒和休眠机制。
（2） 时间同步
时间同步是需要协同工作的无线传感器网络系统 的一个关键机制。
不同晶体的振荡频率不完全相同，随着时间的推 移，时间会出现偏差。
特定的应用中，传感器节点需要彼此合作才能完 成任务，需要实现时间同步。
（3） 定位技术
位置信息是传感器节点采集数据中不可缺 少的部分，没有位置信息的监测消息通常 毫无意义。 无线传感器网络定位通常会使用三边测量 法、三角测量法或极大似然估计法确定节 点位置。根据定位过程中是否实际测量节 点间的距离或角度，把无线传感器网络中 的定位分类为基于距离的定位和与距离无 关的定位。
传感器网络关键技术 （1） 拓扑控制
拓扑控制是无线传感器网络研究的核心技术之一。 拓扑控制是指在满足区域覆盖度和网络联通度的条件下， 通过节点发射功率的控制和网络关键节点的选择，删掉不 必要的链路，生成一个高效的网络拓扑结构，以提高整个 网络的工作效率，延长网络的生命周期。 拓扑控制自动生成的良好的网络拓扑结构，能够提高路由 协议和MAC协议的效率，可为数据融合、时间同步和目标 定位等方面奠定基础，有利于节省节点的能量来延长网络 的生存期。
（4） 网络安全
WSN安全问题是信息机密性、数据产生的可靠性、数据融 合的高效性以及数据传输的安全性。 安全机制：机密性、点到点的消息认证、完整性鉴别、新 鲜性、认证广播和安全管理。水印技术 由于节点处理能力、计算能力的限制，安全性与普通网络 有很大区别，也是无线传感器网络安全的主要挑战； 另外，无线传感器网络任务的协作特性和路由的局部特性 使节点之间存在安全耦合，单个节点的安全泄漏必然威胁 网络的安全， 所以在考虑安全算法的时候要尽量减小这 种耦合性。
无线传感器网络中覆盖问题的解决方案比较与优化
无线传感器网络中覆盖问题的解决方案比较与优化概述无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由许多分布在广泛区域内的无线传感器节点组成的网络。
这些传感器节点能够自主地感知环境中的各种物理和环境条件，并将收集到的信息通过网络传输给基站或其他节点。
覆盖问题是WSN中一个关键的挑战，它指的是如何保证网络中的每个位置都能够被足够数量的传感器节点覆盖到。
基本概念在讨论覆盖问题之前，我们应该了解一些基本概念。
无线传感器网络通常由三个不同的要素组成：传感器节点、目标区域和覆盖范围。
传感器节点：是WSN中的基本构建单元，它负责感知和传输数据。
目标区域：是指需要覆盖的区域。
覆盖范围：是指传感器节点的感知范围，即节点能够覆盖的最大距离。
解决方案比较针对无线传感器网络中的覆盖问题，研究人员提出了许多不同的解决方案。
下面我们将比较一些常见的解决方案。
1. 基于贪心算法的解决方案贪心算法是一种常见的解决覆盖问题的方法。
该算法通过选择覆盖范围内拥有最高能量的节点来进行部署。
通过这种方法，可以减少节点之间的重叠区域，提高整个网络的能量效率。
然而，贪心算法容易产生局部最优解，导致覆盖不均匀或覆盖区域较小的问题。
2. 基于优化算法的解决方案由于贪心算法的局限性，研究人员提出了基于优化算法的解决方案。
这些算法通过设计合适的目标函数和约束条件来最小化无线传感器网络的总能量消耗，并同时保证节点的覆盖范围。
常见的优化算法有遗传算法、粒子群优化和蚁群算法等。
这些算法能够找到全局最优解，但计算复杂度较高。
3. 基于机器学习的解决方案近年来，随着机器学习技术的快速发展，研究人员将其应用于无线传感器网络中的覆盖问题。
通过收集大量的训练数据和使用适当的机器学习算法，可以建立模型来预测传感器节点的最佳位置和覆盖范围，从而优化网络的覆盖性能。
机器学习方法在一定程度上解决了问题的复杂性和计算效率的问题，但对于大规模网络仍面临一定的挑战。
无线传感器网络技术的应用
无线传感器网络技术的应用一、无线传感器网络概述无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由无线传感器节点组成的自组织且具有大规模分布性的网络系统。
其节点可以用于感知环境或者采集数据，通过网络将数据传回中心节点，实现环境监测、数据采集、控制等功能。
二、无线传感器网络技术的应用1. 环境监测随着城市化进程的加快以及空气、水质污染的严重性日益加剧，无线传感器网络技术可以用于环境监测。
比如，在城市的公园、广场等场所布置一些传感器节点，实时监测空气中的PM2.5、CO2等污染物，通过网络将数据传回中心节点，及时预警、保护市民健康。
2. 智能家居无线传感器网络技术可以应用于智能家居领域。
我们可以通过人体传感器节点将家中人员的行动轨迹、起居习惯等数据采集下来，作为智能设备的参考，从而实现智能应用的更加个性化和高效化。
3. 工业自动化无线传感器网络技术可以用于工业自动化控制中，通过感知原材料供应、生产设备状态等信息，及时处理数据，调整生产流程，提高生产效能，降低生产成本。
4. 农业领域无线传感器网络技术可以应用于农业领域，实现精准农业。
如在田地中布置传感器节点，感知土地植被的生长情况、温湿度等信息，通过数据分析，实现精准灌溉、肥料施用，提高农业生产效益。
5. 物联网无线传感器网络技术是物联网的核心技术之一，可以用于个人消费设备、智能家居、工业控制、领域监测等。
各种设备通过传感器节点实现信息的采集与传输，实现设备之间的互联互通，提高人们的生活品质和工业生产效能。
三、无线传感器网络技术的优势1. 低成本无线传感器节点的成本较低，可以降低网络整体成本，提高应用范围和普及度。
2. 系统灵活由于无线传感器节点的低成本和小规模，可以很容易地增加或减少节点的数量，实现对系统的灵活控制与管理。
3. 能源自主由于传感器节点体积小，通常适用的电池也比较小，可以通过能量自主技术和能源高效利用技术，实现长时间运行，避免了频繁更换电池的繁琐操作。
无线传感器网络技术的使用注意事项及应用方法
无线传感器网络技术的使用注意事项及应用方法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是指由大量分散布置的无线传感器节点组成，通过无线通信技术进行数据收集、传输和处理的网络系统。
它具有布点灵活、无线通信、自组织、自适应等特点，广泛应用于农业、环境监测、工业控制、智能交通等领域。
然而，WSN的正确使用至关重要。
本文将介绍无线传感器网络技术的使用注意事项及应用方法。
一、使用注意事项1. 能量管理：WSN中的传感器节点通常由可充电或不可充电电池供电，能量是其关键资源。
因此，在设计和部署时，应注重节点能量的管理，包括优化功耗、合理规划能量消耗、实施节能机制等。
2. 网络拓扑结构：合理的网络拓扑结构对于WSN的性能和可靠性至关重要。
应根据实际需求选择适当的拓扑结构，例如星型、网状等，同时要注意节点的布局和距离，以确保网络覆盖范围和通信质量。
3. 路由协议选择：WSN中的传感器节点通常运行在资源受限的环境中，不同的应用对网络延迟、能耗和可靠性等方面的要求不同。
因此，在选择路由协议时，应根据应用需求选择合适的协议，如LEACH、SPIN等。
4. 安全与隐私保护：WSN中的数据传输通常包含敏感信息，如温度、湿度等监测数据，因此，安全和隐私保护是十分重要的。
采取加密、鉴权等安全机制来保护传感器节点的数据和通信过程是必不可少的。
5. 数据质量和处理：在WSN中，数据质量和处理是决定应用效果的重要因素。
应注意传感器节点的校准、校正和数据处理方法，以确保获得准确、可靠的数据结果。
二、应用方法1. 环境监测应用：WSN可应用于环境监测领域，如大气质量监测、水质检测等。
在部署时，应根据监测范围和监测点的密度合理选择传感器节点的数量和位置，同时注意传感器节点的灵敏度和采样速率。
2. 农业智能化应用：WSN可用于农业领域，如土壤湿度检测、农作物生长监测等。
在部署时，应合理选择传感器节点的类型和数量，根据作物的需求和土壤的特点确定采样的时间和频率，从而实现农业的智能化管理。
无线传感器网络技术
无线传感器网络技术无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是近年来快速发展起来的一种先进的感知与通信技术。
它由大量分布在监测区域内的无线传感器节点组成，通过无线通信和信息处理技术，可以实现对环境、物体或事件的实时、动态、全面的检测、监测和定位，具有广阔的应用前景。
1. 无线传感器网络的概述无线传感器网络是一种分布式的网络结构，由大量部署在监测区域内的传感器节点组成。
这些传感器节点可以感知、采集、处理和传输环境中的信息，并通过无线通信与其他节点进行交互和协作。
这种分布式的感知与通信方式使得无线传感器网络具备了广泛的应用场景和巨大的潜力。
2. 无线传感器网络的组成与特点无线传感器网络主要包括传感器节点、数据中心和通信网络三个部分。
传感器节点是无线传感器网络的核心，它们通过感知、采集和处理环境中的信息，并通过通信网络将数据传输到数据中心进行进一步的处理和分析。
无线传感器网络具有自组织、自适应、动态调整、灵活部署等特点，可以实现对环境的全面、实时、动态的监测和控制。
3. 无线传感器网络的应用领域无线传感器网络在农业、环境监测、智能交通、智能家居、工业控制等领域都有广泛的应用。
在农业领域，无线传感器网络可以实现对土壤湿度、温度、光照等环境参数的实时检测和控制，提高农作物的产量和质量。
在环境监测领域，无线传感器网络可以对大气污染、水质污染、噪音等环境因素进行实时监测和预警。
在智能交通领域，无线传感器网络可以实现对交通流量、道路状况等信息的实时采集和传输，提高交通管理的效率和安全性。
在智能家居领域，无线传感器网络可以实现对家庭设备、安全系统等的实时监测和控制，提高家庭生活的便捷性和舒适度。
在工业控制领域，无线传感器网络可以实现对工业设备、生产过程等的实时监测和控制，提高生产效率和质量。
4. 无线传感器网络的挑战与发展方向虽然无线传感器网络在应用领域有广泛的前景，但也面临着一些挑战。
无线传感器网络技术
无线传感器网络技术无线传感器网络技术是一种集成了无线通信、传感器技术和数据处理技术的新兴技术。
它通过无线传感器节点的部署和组网，使得传感器节点可以感知和采集所需的数据，并通过无线通信协议进行数据传输和处理。
无线传感器网络技术在农业、环境监测、智能城市、工业控制等领域有着广泛的应用。
本文将介绍无线传感器网络技术的原理、特点、应用及发展趋势。
一、无线传感器网络技术的原理无线传感器网络技术的核心原理是将多个分布式的传感器节点通过无线通信进行连接，形成一个自组织的网络。
每个传感器节点都具备感知环境的能力，可以采集和处理各种类型的数据，如温度、湿度、光照强度等。
传感器节点通过无线通信协议将采集到的数据传输到基站或其他节点进行存储和处理。
无线传感器网络技术通过布置在目标区域的传感器节点，可以实时地监测和收集环境信息，为决策提供重要的数据支持。
二、无线传感器网络技术的特点1. 自组织和自适应：传感器节点能够自主组网，自身能力会自动适应网络的变化和环境的改变。
2. 分布式处理和协同工作：传感器节点之间可以通过无线通信进行协同工作，共同完成任务。
3. 资源受限：传感器节点的能量、存储和计算能力有限，需要进行能量管理和优化设计。
4. 高度部署和灵活性：传感器节点可以大规模部署，根据需求进行灵活的布局。
5. 系统可靠性和安全性：无线传感器网络技术需要具备对数据的可靠传输和隐私的保护能力。
三、无线传感器网络技术的应用1. 农业领域：在农业生产中，无线传感器网络技术可以用于土壤湿度的监测、作物生长的监控、气象数据的采集等。
2. 环境监测：无线传感器网络技术可以用于城市环境的污染监测、水质监测、大气污染的监测等，为环境保护提供数据支持。
3. 智能交通：在交通管理中，无线传感器网络技术可以用于交通流量的监测、交通信号的优化调度等，提高交通效率和安全性。
4. 工业控制：无线传感器网络技术可以应用于工业自动化生产中，实时监测工艺参数、设备状态，提高生产效率和安全性。
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无线传感器网络覆盖技术谭慧婷150400241.覆盖技术理论基础覆盖问题是无线传感器网络配置首先要面对的基本问题，它反映了一个无线传感器网络某区域被检测和跟踪的状况。
现有的研究结果，很多都是致力于解决传感器网络的部署和检测以及覆盖与连接的关系等方面的问题。
覆盖问题可以表述成不同的理论模型，甚至在平面几何里就能找到相应的解决方案。
即使简单地只从数学上来考虑，在部署传感器节点的时候，我们必须知道怎样用相同的节点数覆盖尽可能大的区域。
为了对网络的覆盖问题先有一个初步的认识，这里我们提出一个几何问题-艺术馆问题来理解。
假设艺术馆的主人想在场馆内放置监视器来防止盗窃。
假定相机可以有360度的视角而且可以极大速度旋转，相机可以监视任何位置，视线不受影响。
关于实现这个想法存在两个问题需要回答：首先就是到底需要多少台相机；其次，这些相机应当放置在哪些地方才能保证馆内每个点至少被一台相机监视到。
一个简单的办法就是将多边形分成不重叠的三角形，每个三角形里面放置一个相机。
通过这个方法，我们可以得到最佳分布应该如下图，放置两个相机相机足以覆盖整个艺术馆。
相机1我们可以知道无线传感器网络的覆盖问题在本职上和上面的几何问题是一致的：需要知道是否某个区域被充分覆盖以及完全处于监视之下。
但我们也必须认识到，几何研究的结果为理解传感器覆盖问题提供了一个理论背景，但这样的求解办法是无法直接应用到无线传感器网络。
因为：1. 监视器可以看到无穷远的地方只要没有障碍物阻挡，但是传感器节点存在最大感应范围；2. 无线传感器网路没有类似监视器之间固定的基础设施，其拓扑结构可能随时变化。
2.覆盖的感知模型在讨论节点如何布置之前，需要先知道传感器节点的感知模型。
目前主要是两种。
a.布尔感知模型布尔感知模型是以一个节点为圆心，以感知距离为半径的圆形区域，只有落在该圆形区域内的点才能被该节点覆盖，这种模型也被称为0-1模型。
其数学表达式为b.概率感知模型概率感知模型中，目标被感知的概率不再是常数，而是由目标到节点间距、节点物理特性等诸多因素决定的变量。
在节点i不存在邻居节点的前提下，节点i对检测区域内目标j 的感知概率有以下三种定义形式：其中为节点i到目标j之间的欧式距离，α和β是和传感器物理特性有关的类型参数。
从以上的3种形式可以看出，任一点的覆盖概率是介于0和1之间的数。
如果节点i存在N个邻居节点，节点j落在和相邻节点交叠传感区域内，节点j的感知概率便会受到节点i与相邻节点共同影响。
假设节点i与相邻节点感知区域的重叠区域为M，而且每个节点对目标的感知是相互独立的，那么M中任意节点j的感知概率为3.覆盖算法分类a．节点部署方式分类按照无线传感器网络节点的不同配置方式(即节点否需要知道自身位置信息)，可以将无线传感器网络的覆盖算法分为确定性覆盖、随机覆盖两大类。
(1)确定性覆盖这是已知节点位置的无线传感器网络要完成目标区域或目标点的覆盖。
(2)随机覆盖随机覆盖考虑在网络中传感器节点随机分布且位置未知的条件下，完成对监测区域的覆盖任务。
b．覆盖目标分类根据无线传感器网络不同的应用，覆盖需求通常不同。
根据覆盖目标不同，目前覆盖算法可以分为面覆盖、点覆盖及栅栏覆盖。
(1)面覆盖目标是在大量冗余节点中寻找能覆盖同样区域大小并保证网络连通的最小节点集合。
(2)点覆盖覆盖一些离散的目标点，并使每一个目标点至少能被一个节点覆盖。
(3)栅栏覆盖目标是找出连接出发位置和离开位置的路径，使这样的路径能在不同模型定义下提供对目标的不同传感质量。
根据目标穿越网络时所用的不同模型，栅栏覆盖可以分为‘最坏与最佳情况覆盖’以及‘暴露覆盖’。
最坏情况是指考察所有路径中不被传感器节点检测的概率最小情况；最佳情况是指考察所有路径中被传感器节点检测的概率最大情况；暴露穿越同时考虑了目标暴露的时间因素和传感器节点对于目标的感应强度的因素，反映了运动目标穿越网路区域的时间增加而感应强度累加值增大的情况。
4.经典覆盖算法a.基于网格的覆盖定位传感器配置算法考虑传感器节点及目标点都采用网格形式配置，节点采用布尔覆盖模型，并使用能量矢量来表示格点的覆盖。
如右图，各格点都可至少被一个传感器节点覆盖，此时区域达到了完全覆盖，例如格点位置8的能量矢量为（0,0,1,1,0,0）。
当网络资源受限无法达到格点完全覆盖时，需要根据配置代价上限进行相关的节点布置。
基于网格的覆盖定位传感器配置算法设计了一种模拟退火算法来最小化距离错误。
首先假设每个格点都配置有传感器，然后循环执行以下过程，试图删除一个传感器节点，然后进行配置代价评价，如果评价不通过，就将该节点移到另外一个随机选择的位置，然后再进行配置代价评价。
循环得到优化值同时保存新的配置节点情况。
最后，改进算法停止执行的准则。
在达到模拟退火算法的冷却温度时，优化覆盖识别的网络配置方案也同时达到。
b.分布式贪婪的连通传感器覆盖方法该算法属于连通性覆盖中的连通路径覆盖及确定性面点覆盖类型。
假设已选择的传感器节点集合为M,选择与M有相交的传感区域的节点称为候选节点。
集中式算法初始节点随机选择构成M之后，在所有从初始节点集合出发到候选节点的路径中选择一条可以覆盖更多未覆盖子区域的路径。
将该路径经过的节点加入M，算法继续执行到网络查询区域可以完全被更新后的M覆盖。
如图所示为该贪婪算法执行的方式。
在图A中，贪婪算法会选择路径得到b，这是因为在所有备选路径中，和路经子区域。
c.轮换活跃/休眠节点的覆盖方法采用轮换活跃和休眠节点的覆盖协议可以有效延长网络生存时间，该协议属于确定性和节能覆盖协议采用节点轮换工作机制，每个周期由一个Self-Scheduling阶段和一个Working阶段组成。
在第一个阶段，各节点首先向传感半径内邻居节点广播通告消息，其中包括节点ID和位置。
节点检查自身传感任务是否可以可由邻居节点完成，可替代的节点返回一条状态通告消息，之后进入休眠状态，需要继续工作的节点执行传感任务。
但是这种机制存在一个问题,如果邻居节点同时检查到自身的传感任务可由对方完成，并同进入休眠状态，就会出现下图所示的盲点。
节点e和f的整个传感区域都可以被相邻的邻居节点代替覆盖，但如果e和f进入休眠状态，就出现了不能检测的阴影区域，即盲点。
为了避免这种情况的发生，节点在第一个阶段检查之前执行一个退避机制。
每一个节点在随机产生的时间之后再检查工作。
为了进一步避免盲点的出现，每个节点在进入休眠状态之前还将等待一定的时间来监听邻居节点的状态更新。
d.最坏情况覆盖方法最坏情况覆盖属于确定性网络路径/目标覆盖和栅栏覆盖类型，算法考虑如何对穿越网络的目标或其所在路径上的各店进行感应与追踪，体现了一种网络覆盖性质。
这里我们定义最大突破路径，分别使得路径上的点到周围传感器的最小距离最大化。
显然，这条路径代表了无线传感器网络最坏（不被检测的概率最小）。
文中分别采用计算几何中的Vornoi图与Delaunay三角形来完成最大突破路径的构造和查找。
其中，Vornoi图是由所有Delaunay三角形边上的垂直平分线形成的，Delaunay三角形各顶点为网络的传感器节点，并满足子三角形外接圆不包括其他节点，由于Vornoi图中的线段具有到最近的传感器节点距离最大的性质，因此最大突破路径一定是由Vornoi图中的线段组成。
5.覆盖性能评价指标假设无线传感器网络布置在二维平面空间内，由移动、固定两种无线传感器节点构成，各节点具有相同的测量范围、测量可信度和通信半径。
固定节点采用随机布置方式，通过全球定位系统获取自身位置信息，并在网络中发布共享。
a.无线传感器网络的覆盖指标由于节点布置的固有冗余性，网络覆盖评价采用了可靠度的概念，对一定区域，若在t时刻处于n个节点测量范围内，该区域综合可靠度表示为待测区域中所有综合可靠度大于测量可靠性要求的区域成为有效测量区域。
将有效测量区域面积占待测总面积的比例定义为覆盖指标C。
b.无线传感器网络的能耗指标无线信号在传播过程中随着传播距离增加而发生衰减，采用自由空间模型计算传播损耗如下：式中，D为传播距离。
假设无线传感器网络通信能耗模型为：运行发送器或者接收器的无线花费为，发送放大器容许放大倍率的无线花费为。
二维空间内，坐标分别为,,的无线传感器节点i,j,通信时信号传播距离计算如下：若节点i向节点j发送长度为kb的数据包，则节点i能耗为：.节点j接收此数据包传输所消耗的能耗是所消耗的总能量是无线传感器网络的覆盖能效优化可以扩大无线传感器网络的有效测量区域面积，从而提高网络整体测量性能。
节点通信范围通常远大于其感知范围，且储存能量有限，因此提高能效性成为无线传感器网络测量的关键。
无线传感器节点的通信能耗与测量和数据处理能耗相比高许多，通信能耗的优化对提高无线传感器网络能效十分重要。
6.总结覆盖问题是无线传感器网络配置首先面临的基本问题，它反映了一个无线传感器网络某区域被检测和跟踪的状态。
这篇报告先后对覆盖理论基础，覆盖感知模型，覆盖算法分类，经典覆盖算法，覆盖评价指标等五个方面对无线传感器网络的覆盖技术进行了较为全面的阐释，在报告的撰写过程中，我翻阅了相关书籍并阅读了一些文献和论文，对无线传感器网络的理解进一步加深，收获很大。
但本文中，我对一些具体问题例如暴露穿越的理解仍然有待加深，以后需要继续知识积累，争取更高更深的理解。
精选文档。