无线传感网络设计问题

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浅析无线传感器网络安全防范措施

浅析无线传感器网络安全防范措施

浅析无线传感器网络安全防范措施【摘要】文章通过阐述无线传感器网络安全需求,分析无线传感器网络的安全威胁,对无线传感器网络安全防范措施展开探讨,旨在为如何促进无线传感器网络有序运行研究适用提供一些思路。

【关键词】无线传感器网网络安全防范无线传感器网络将在下一代网络中发挥关键性的作用。

由于传感器网络本身在计算能力、存储能力、通信能力、电源能量、物理安全和无线通信等方面存在固有的局限和脆弱性,因此,其安全问题是一个大的挑战。

一、无线传感器网络安全需求无线传感器网络是一种分布式的传感网络,其尾端是能够对外部世界进行感触的传感器。

无线传感器网络中的传感器是通过无线的方式进行通信的,因此网络设置十分多变,位置也可以随时调整。

无线传感器网络是有各种状态的传感器与无线网络构成的,其通过感知、采集、处理、传输的方式将所需信息传递着网络所有者[1]。

无线传感器在运行过程中存在以下安全需求:第一,机密性。

无线通信方式十分容易被非法入侵者接货,机密性可以使得非法入侵者在截获信号后无法得知其所包含内容;第二,完整性。

无线传感器的通信环境十分容易导致节点实施数据损坏,完整性要求网络节点接收的数据没有被篡改、删减;第三,真实性。

无线传感器所需要的真实性要求在接收到来自另一节点消息时需要对其来源真实性进行审核。

二、无线传感器网络的安全威胁1、篡改路由信息。

网络不法分子朝无线传感器网络内注入一大批欺骗路由报文,或对路由报文进行截获篡改,使自身扮演发送路由请求基站的角色,导致覆盖全网的报文传输被引入至相关局域中,造成每一传感器相互能效不畅,提升网络延迟[2]。

2、选择转发。

无线传感器网络为多跳传输,各传输器不仅是路由中继点还是终节点,这使得传感器在接收报文时要无条件转发。

网络不法分子可基于该特征,经由对传感器进行俘获后将所需转发的报文丢弃,倘若报文贝全面丢弃,则邻居可经由多径路由获取到这一传感器所丢弃的报文,进一步识破这一节点为攻击点。

无线传感器网络题

无线传感器网络题

《无线传感器网络》一、填空题(每题4分,共计40分)1.传感器网络的三个基本要素:传感器、感知对象、用户(观察者)传感器网络的基本功能:协作式的感知、数据采集、数据处理、发布感知信息无线传感器节点的基本功能:采集数据、数据处理、控制、通信2.常见的同步机制:RBS(Reference Broadcast Synchronization),Ting/Mini-Sync和TPSN(Timing—sync Protocol for Sensor Networks)3.无线通信物理层的主要技术包括:介质选择、频段选取、调制技术、扩频技术4.定向扩散路由机制可以分为三个阶段:兴趣扩散阶段、梯度建立阶段、数据传播阶段、路径加强阶段5.无线传感器网络特点:大规模网络、自组织网络、可靠的网络、以数据为中心的网络、应用相关的网络无线传感器网络的关键技术主要包括:网络拓扑控制、网络协议、时间同步、定位技术、数据融合及管理、网络安全、应用层技术6.IEEE 802。

15.4标准主要包括:物理层、介质访问控制层7.简述无线传感器网络后台管理软件结构与组成:后台管理软件通常由数据库、数据处理引擎、图形用户界面和后台组件四个部分组成8.数据融合的内容主要包括:多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测9.无线传感器网络可以选择的频段有:868MHz 、915MHz、2。

4GHz、5GHz10.传感器网络的电源节能方法:休眠(技术)机制、数据融合11.传感器网络的安全问题:(1)机密性问题 (2) 点到点的消息认证问题 (3) 完整性鉴别问题12.基于竞争的MAC协议S-MAC协议 T—MAC协议 Sift协议13.传感器节点由传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供应模块四部分组成14.故障修复的方法基于连接的修复基于覆盖的修复15.基于查询的路由定向扩散路由谣传路由二、问答题(每题10分,共计60分)1.简述无线传感器网络系统工作过程,传感器节点的组成和功能.无线传感器网络(WSN)是大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络,目的是协作地采集、处理和传输网络覆盖地域内感知对象的监测信息,并报告给用户。

无线传感器设计工作总结

无线传感器设计工作总结

无线传感器设计工作总结
无线传感器是一种能够感知和收集环境信息,并通过无线网络进行数据传输的设备。

在现代科技发展的背景下,无线传感器的应用范围越来越广泛,涉及到环境监测、智能家居、工业自动化等多个领域。

无线传感器的设计工作是一个复杂而又关键的环节,它直接影响着传感器的性能和稳定性。

在这篇文章中,我们将对无线传感器设计工作进行总结和分析。

首先,无线传感器的设计需要充分考虑其所处的环境和使用场景。

不同的环境对传感器的要求不同,比如在高温、高湿度或者强电磁干扰的环境下,传感器需要具备更高的稳定性和抗干扰能力。

因此,在设计过程中,需要对环境进行充分的分析和测试,以确保传感器能够正常工作。

其次,无线传感器的设计还需要考虑到其功耗和通信距离。

传感器通常需要长时间运行,因此功耗的控制至关重要。

同时,通信距离也是一个需要考虑的因素,特别是在一些较大的应用场景中,传感器需要能够稳定地进行数据传输。

另外,无线传感器的设计还需要考虑到其硬件和软件的配合。

硬件设计需要充分考虑到传感器的精度、灵敏度和稳定性,而软件设计则需要考虑到数据的采集、处理和传输。

这就需要硬件工程师和软件工程师之间的密切合作,以确保传感器的设计能够满足实际需求。

总的来说,无线传感器设计工作是一个复杂而又综合性很强的工作。

在设计过程中,需要充分考虑到环境、功耗、通信距离、硬件和软件等多个因素,以确保传感器能够稳定、可靠地工作。

随着无线传感器技术的不断发展,我们相信在未来会有更多的创新和突破,为各个领域带来更多的便利和效益。

无线传感器网络中的网络拓扑结构

无线传感器网络中的网络拓扑结构

无线传感器网络中的网络拓扑结构无线传感器网络是由大量的无线传感器节点组成的,这些节点可以相互通信并协同工作,以收集、处理和传输环境中的信息。

在无线传感器网络中,网络拓扑结构的设计和选择对于网络的性能和可靠性起着至关重要的作用。

一、星型拓扑结构星型拓扑结构是最简单和最常见的网络拓扑结构之一。

在星型拓扑结构中,所有的传感器节点都直接连接到一个中心节点。

中心节点负责收集和处理来自其他节点的数据,并将结果传输到其他节点。

星型拓扑结构具有简单、易于实现和维护的优点,但也存在单点故障的风险,如果中心节点发生故障,整个网络将无法正常运行。

二、树型拓扑结构树型拓扑结构是一种层次结构,其中一个节点作为根节点,其他节点按照层次结构连接到根节点。

树型拓扑结构具有良好的可扩展性和灵活性,可以根据实际需求进行扩展和调整。

此外,树型拓扑结构还具有较好的容错性,即使某些节点发生故障,网络的其他部分仍然可以正常工作。

然而,树型拓扑结构也存在一些缺点,如较长的传输延迟和较高的能耗。

三、网状拓扑结构网状拓扑结构是一种多对多的连接方式,其中每个节点都与其他节点直接相连。

网状拓扑结构具有高度的灵活性和可靠性,即使某些节点发生故障,网络仍然可以通过其他路径进行通信。

此外,网状拓扑结构还具有较低的传输延迟和较好的能耗控制。

然而,网状拓扑结构也存在一些问题,如较高的成本和复杂性。

由于每个节点都需要与其他节点直接通信,所以节点之间的通信距离较短,这限制了网络的覆盖范围。

四、混合拓扑结构混合拓扑结构是将多种拓扑结构组合在一起形成的。

通过灵活地组合不同的拓扑结构,可以充分发挥每种拓扑结构的优点,并弥补其缺点。

例如,可以将星型结构用于数据收集和处理,而将树型或网状结构用于数据传输。

混合拓扑结构可以根据实际需求进行灵活调整,以实现更好的性能和可靠性。

总结:无线传感器网络中的网络拓扑结构选择应根据具体应用需求和网络性能要求来确定。

不同的拓扑结构具有不同的特点和适用场景,需要综合考虑各种因素进行选择。

无线传感器网络作业

无线传感器网络作业

无线传感器作业1.1:传感器网络节点使用的限制因素有哪些?1.电源能量有限传感器节点体积微小通常只携带能量十分有限的电池。

2.通信能力有限3.计算和存储能力有限,传感器节点是一种微型嵌入式设备,要求他价格低功耗小,这些限制必然导致其携带的处理器能力比较弱,存储器容量比较小。

1.2:网络传感器有哪些特点?1.自组织性2.数据为中心3.应用相关性4.动态性5.网络规模6.可靠性2.1:按照节点功能和结构层次划分,将传感器网络的结构有哪几种?各有什么特点?答:1.平面网络结构拓扑结构简单,易维护具有较好的健壮性事实上就是一种,a d h o c网络结构的形成。

由于没有中心管理节点,故采用自组织协同算法组成网络,其组网算法比较复杂。

2.分级网络结构:网络拓扑结构扩展性好,便于集中管理,可以降低系统的建设成本,提高网络覆盖率和可靠性。

3.混合网络结构:同级网络结构相比较,支持功能更强大,但所需要的硬件成本更高。

4.m e s h网络结构:由无线节点构成网络,按mes h拓扑结构部署,网内有个节点至少可以和一个其他节点通信支持多跳路由,功耗限制和移动性取决于节点类型及应用的特点,存在多种网络接入方式。

2.2:传感器半径r,被监测区域面积为A,要求达到概率为p的覆盖率,确定传感器数目。

3.1:WSN数据链路层中的媒体访问控制和误差控制的基本思想是什么?媒体访问控制:①对于感知区域内密集布置节点的多跳无线通信,需要建立数据通信链路以获得基本的网络基础设施。

②为了使无线传感器节点公平有效的共享通信资源,需要对共享媒体的访问进行管理。

误差控制:一般基于ARQ的误差控制,主要采用重新传送发费和管理发费。

具有低复杂的编码与解码方式的简单误差控制码可能是无线传感器网络中误差控制的最佳解决方案。

3.2:传输层中的Event-to-sink传输和Sink-to-Sensors传说的基本思想是什么?Event-to-sink由于无线传感网络中存在大量的数据流,Sink节点需要获得一定精度,Event-to-sink的可靠度是必要的,包括了事件特征到Sink’节点的可靠通信,而不是针对区域内各节点生成的单个传感报告/数据包进行基于数据包的可靠传递。

第4章无线传感器网络技术-习题解答

第4章无线传感器网络技术-习题解答

第4章 无线传感器网络技术-习题解答4-1传感器节点在实现各种网络协议和应用系统时,存在哪些现实约束?答:传感器节点在实现各种网络协议和应用系统时,存在以下一些现实约束。

1.电源能量有限传感器节点体积微小,通常携带能量十分有限的电池。

由于传感器节点个数多、成本要求低廉、分布区域广,而且部署区域环境复杂,有些区域甚至人员不能到达,所以传感器节点通过更换电池的方式来补充能源是不现实的。

如何高效使用能量来最大化网络生命周期是传感器网络面临的首要挑战。

如何让网络通信更有效率,减少不必要的转发和接收,不需要通信时尽快进入睡眠状态,是传感器网络协议设计需要重点考虑的问题。

2.通信能力有限无线通信的能量消耗与通信距离的关系为:其中,参数n 满足关系2<n <4。

n 的取值与很多因素有关,例如传感器节点部署贴近地面时,障碍物多干扰大,n 的取值就大;天线质量对信号发射质量的影响也很大。

考虑诸多因素,通常取n 为3,即通信能耗与距离的三次方成正比。

随着通信距离的增加,能耗将急剧增加。

因此,在满足通信连通度的前提下应尽量减少单跳通信距离。

由于节点能量的变化,受高山、建筑物、障碍物等地势地貌以及风雨雷电等自然环境的影响,无线通信性能可能经常变化,频繁出现通信中断。

在这样的通信环境和节点有限通信能力的情况下,如何设计网络通信机制以满足传感器网络的通信需求是传感器网络面临的挑战之一。

3.计算和存储能力有限传感器节点是一种微型嵌入式设备,要求它价格低功耗小,这些限制必然导致其携带的处理器能力比较弱,存储器容量比较小。

为了完成各种任务,传感器节点需要完成监测数据的采集和转换、数据的管理和处理、应答汇聚节点的任务请求和节点控制等多种工作。

如何利用有限的计算和存储资源完成诸多协同任务成为传感器网络设计的挑战。

4-2举例说明无线传感器网络的应用领域。

答:传感器网络的应用前景非常广阔,能够广泛应用于军事、环境监测和预报、健康护理、智能家居、建筑物状态监控、复杂机械监控、城市交通、空间探索、大型车间和仓库管n E kd理,以及机场、大型工业园区的安全监测等领域。

无线传感器网络作业

无线传感器作业1.1:传感器网络节点使用的限制因素有哪些?1.电源能量有限传感器节点体积微小通常只携带能量十分有限的电池。

2.通信能力有限3.计算和存储能力有限,传感器节点是一种微型嵌入式设备,要求他价格低功耗小,这些限制必然导致其携带的处理器能力比较弱,存储器容量比较小。

1.2:网络传感器有哪些特点?1.自组织性2.数据为中心3.应用相关性4.动态性5.网络规模6.可靠性2.1:按照节点功能和结构层次划分,将传感器网络的结构有哪几种?各有什么特点?答:1.平面网络结构拓扑结构简单,易维护具有较好的健壮性事实上就是一种,a d h o c网络结构的形成。

由于没有中心管理节点,故采用自组织协同算法组成网络,其组网算法比较复杂。

2.分级网络结构:网络拓扑结构扩展性好,便于集中管理,可以降低系统的建设成本,提高网络覆盖率和可靠性。

3.混合网络结构:同级网络结构相比较,支持功能更强大,但所需要的硬件成本更高。

4.m e s h网络结构:由无线节点构成网络,按mes h拓扑结构部署,网内有个节点至少可以和一个其他节点通信支持多跳路由,功耗限制和移动性取决于节点类型及应用的特点,存在多种网络接入方式。

2.2:传感器半径r,被监测区域面积为A,要求达到概率为p的覆盖率,确定传感器数目。

3.1:WSN数据链路层中的媒体访问控制和误差控制的基本思想是什么?媒体访问控制:①对于感知区域内密集布置节点的多跳无线通信,需要建立数据通信链路以获得基本的网络基础设施。

②为了使无线传感器节点公平有效的共享通信资源,需要对共享媒体的访问进行管理。

误差控制:一般基于ARQ的误差控制,主要采用重新传送发费和管理发费。

具有低复杂的编码与解码方式的简单误差控制码可能是无线传感器网络中误差控制的最佳解决方案。

3.2:传输层中的Event-to-sink传输和Sink-to-Sensors传说的基本思想是什么?Event-to-sink由于无线传感网络中存在大量的数据流,Sink节点需要获得一定精度,Event-to-sink的可靠度是必要的,包括了事件特征到Sink’节点的可靠通信,而不是针对区域内各节点生成的单个传感报告/数据包进行基于数据包的可靠传递。

无线传感器网络(WSN)发展现状及困境

科技发展的脚步越来越快,人类已经置身于信息时代。

而作为信息获取最重要和最基本的技术——传感器技术,也得到了极大的发展。

传感器信息获取技术已经从过去的单一化渐渐向集成化、微型化和网络化方向发展,并将会带来一场信息革命。

具有感知能力、计算能力和通信能力的无线传感器网络(WSN,wirelesssensornetworks)综合了传感器技术、嵌人式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术,能够协作地实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息,并对这些信息进行处理,获得详尽而准确的信息,传送到需要这些信息的用户。

由于WSN的巨大应用价值,它已经引起了世界许多国家的军事部门、工业界和学术界的广泛关注,被广泛地应用于军事,工业过程控制、国家安全、环境监测等领域。

无线传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等多种领域,是当前计算机网络研究的热点。

一、发展概述早在上世纪70年代,就出现了将传统传感器采用点对点传输、连接传感控制器而构成传感器网络雏形,我们把它归之为第一代传感器网络。

随着相关学科的不断发展和进步,传感器网络同时还具有了获取多种信息信号的综合处理能力,并通过与传感控制器的相联,组成了有信息综合和处理能力的传感器网络,这是第二代传感器网络。

而从上世纪末开始,现场总线技术开始应用于传感器网络,人们用其组建智能化传感器网络,大量多功能传感器被运用,并使用无线技术连接,无线传感器网络逐渐形成。

无线传感器网络是新一代的传感器网络,具有非常广泛的应用前景,其发展和应用,将会给人类的生活和生产的各个领域带来深远影响。

发达国家如美国,非常重视无线传感器网络的发展,IEE(E正在努力推进无线传感器网络的应用和发展,波士顿大学(BostonUNIversity)还于最近创办了传感器中国测控网络协会(SensorNetworkConsortium),期望能促进传感器联网技术开发。

无限传感网络课程设计

无限传感网络课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握无限传感网络的基本概念、原理和应用,培养学生对无限传感网络的兴趣和热情,提高学生的实际操作能力和问题解决能力。

具体的教学目标如下:1.知识目标:•了解无限传感网络的定义、特点和分类;•掌握无限传感网络的基本组成、工作原理和关键技术;•了解无限传感网络在现实生活中的应用和未来发展。

2.技能目标:•能够运用无限传感网络的基本原理和关键技术,分析和解决实际问题;•能够使用相关工具和软件,进行无限传感网络的模拟和实验;•能够撰写简单的无限传感网络项目报告,展示自己的成果。

3.情感态度价值观目标:•培养学生对新技术的敏感性和好奇心,激发学生对无限传感网络的学习兴趣;•培养学生团队合作精神,提高学生沟通协作能力;•培养学生关注社会、关注生活的学习态度,认识到无限传感网络在现实生活中的重要性和价值。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括无限传感网络的基本概念、原理和应用。

具体的教学大纲如下:1.第一章:无限传感网络概述•无限传感网络的定义、特点和分类;•无限传感网络的基本组成、工作原理和关键技术;•无限传感网络在现实生活中的应用和未来发展。

2.第二章:无限传感网络关键技术•无线传感器的原理和分类;•无线传感网络的拓扑结构和工作协议;•无限传感网络的数据处理和传输技术。

3.第三章:无限传感网络应用案例•环境监测类应用案例;•生物医学类应用案例;•智能家居类应用案例。

三、教学方法为了提高教学效果,本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学。

具体包括:1.讲授法:通过讲解和演示,使学生掌握无限传感网络的基本概念、原理和关键技术;2.案例分析法:通过分析实际应用案例,使学生了解无限传感网络在现实生活中的应用和价值;3.实验法:通过动手实验,使学生巩固所学知识,提高实际操作能力;4.小组讨论法:通过小组讨论,培养学生的团队合作精神和沟通能力。

四、教学资源为了支持本课程的教学,我们将准备以下教学资源:1.教材:选用国内权威出版的无缝传感网络相关教材,作为学生学习的主要参考资料;2.多媒体资料:制作相关的教学PPT、视频等,以图文并茂的形式展示教学内容;3.实验设备:准备相关的实验设备和器材,为学生提供动手实践的机会;4.网络资源:引导学生查阅相关的网络资料,了解无限传感网络的最新发展动态。

基于智能算法的无线传感器网络设计与优化

基于智能算法的无线传感器网络设计与优化无线传感器网络是当前热门的研究领域之一。

它集传感、通信、控制、计算等技术于一身,将传感器部署在感兴趣的区域,采集环境信息并通过无线通信协作完成各种任务。

随着信息技术的快速发展,智能算法也被广泛应用于无线传感器网络的设计与优化中。

一、传感器节点密集度优化传感器节点密集度在无线传感器网络中极为重要,它决定了数据采样的质量以及无线通信的能耗。

智能算法能够通过优化传感器节点的部署和工作机制,从而提高传感器节点密集度。

在传感器节点部署方面,遗传算法可被用于节点布局的优化。

在设计阶段,通过合理的适应度函数、交叉和变异运算等技术,可以克服贪心算法的不足,快速得到最优解。

在传感器节点工作机制优化方面,粒子群算法可被应用于节点通信协议的设计。

通过模拟粒子的运动情况来寻找最佳适应度函数,通过不断协商并优化节点之间的通信方式,可以达到优化传感器节点密集度的目的。

二、传感器节点能源消耗优化传感器节点能源消耗是无线传感器网络中较为明显的问题之一。

智能算法可以通过自适应学习和优化,从而降低节点能源消耗。

在传感器节点能耗优化方面,遗传算法可被应用于传感器节点调整其功率。

通过适应度函数调整精英种群与基因区间的选择,可以快速找到最佳功率调整策略,从而增加传感器的覆盖范围,减少节点间的能耗。

在传感器节点任务分配方面,蚁群算法可被应用于任务分配。

通过模拟蚂蚁搜寻食物的过程,构建蚂蚁算法模型,从而精准地给每个节点分配任务,避免了一些节点负载过重或负载过轻的情况,使得网络能量更加均衡,从而增加传感器网络的生命周期。

三、传感器节点数据采集质量优化数据采集质量是无线传感器网络中至关重要的指标之一,其直接影响到无线传感器网络的精度和效率。

智能算法可以优化数据采集质量,提高数据采集的效率和可靠度。

在数据采集质量优化方面,蜂群算法可被应用于传感器节点的数据融合算法中。

通过蜂群算法对数据进行分群,选择不同的聚类算法,带改进的k-means、DBSCAN、凝聚层次聚类算法等等,从而优化数据融合的模型,提高数据采集的精度和效率。

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无线传感网络设计问题 Prepared on 24 November 2020第二次个人赛论文姓名代码:88无线传感网络设计问题摘要本文针对无线传感网络节点的放置和节点间相互通信的路径选择问题做了深入的研究。

对于问题(1),本文根据概率论知识(当试验次数足够大时,可以近似认为事件发生的频率等于其概率)采用计算机仿真法,在监视区域内随机安放n个节点,组建无线传感网络,然后在监视区域随机取20000个点,通过检验这些点是否全部被所组建的无线传感网络覆盖来判断所组建的无线传感网络能否成功覆盖整个区域。

进行多次仿真,统计并计算出由这n个节点组成的无线传感网络成功覆盖整个区域的频率,将此频率与95%比较,然后根据不同情况适当调整n的大小,最后找出能成功覆盖整个区域的概率在95%以上的最少节点数n为565个。

对于问题(2),本文建立图论模型,在满足题设节点间通信条件的前提下,考虑通信的及时性的时效性,以通信所用时间最短为选取最优通路的原则,先建立所给的120个节点间的距离矩阵,然后将距离矩阵中大于10的元素变为无穷大,从而将距离矩阵转化为带权邻接矩阵,最后用matlab软件求解,通过调用Dijkstraf算法,求解出10组节点间的通信通路,比如节点1与节点90间的通信通路为 1 80 64 25 46 65 66 93 13 3 87 15 60 90(详见表1)。

最后,本文对问题(1)和问题(2)中的模型进行了评价,并对第一问中的仿真模型求解时只检验无线传感网络对整个监视区域是否完全覆盖,而没有考虑随机安放的节点间能否相互通信的问题进行了进一步讨论,并提出以节点间距离的最小值为判断依据,在原覆盖的基础上剔除一些与其他节点间最小距离大于10的节点的修正方案。

并对模型进行了简单的推广。

关键词:计算机仿真;图论模型;概率论;Dijkstraf算法一、问题的提出和重述问题的提出大气污染所引起的地球气候异常,导致地震、旱灾等自然灾害频频发生,给人民的生命财产造成巨大损失。

因此,不少国家政府都在研究如何有效监测自然灾害的措施。

在容易出现自然灾害的重点地区放置高科技的监视装置,建立无线传感网络,使人们能准确而及时地掌握险情的发展情况,为有效地抢先救灾创造有利条件。

科技的迅速发展使人们可以制造不太昂贵且具有通讯功能的监视装置。

放置在同一监视区域内的这种监视装置(以下简称为节点)构成一个无线传感网络。

如果监视区域的任意一点都处于放置在该区域内某一节点的监视范围内,则称节点能覆盖该监视区域。

研究能确保有效覆盖且数量最少的节点放置问题显然具有重要意义。

问题的重述图1 无线传感网络覆盖示意图图1中,叉形表示一个无线传感网络节点,虚线的圆形区域表示该节点的覆盖范围。

可见,该无线传感网络节点完全覆盖了区域B,部分覆盖了区域A。

网络节点间的通信设计问题是无线传感器网络设计的重要问题之一。

如前所述,每个节点都有一定的覆盖范围,节点可以与覆盖范围内的节点进行通信。

但是当节点需要与不在其覆盖范围内的节点通信时,需要其它节点转发才可以进行通信。

图2 无线传感网络节点通信示意图图2所示,节点C不在节点A的覆盖范围之内,而节点B在A与C的覆盖范围之内,因此A可以将数据先传给B,再通过B传给C。

行成一个A-B-C的通路。

问题1:在一个监视区域为边长b=100(长度单位)的正方形中,每个节点的覆盖半径均为r=10(长度单位)。

在设计传感网络时,需要知道对给定监视区域在一定的覆盖保证下应放置节点的最少数量。

对于上述给定的监视区域及覆盖半径,确定至少需要放置多少个节点,才能使得成功覆盖整个区域的概率在95%以上问题2:在1所给的条件下,已知在该监视区域内放置了120个节点,它们位置的横、纵坐标如表1所示。

请设计一种节点间的通信模型,给出任意10组两节点之间的通信通路,比如节点1与节点90如何通信等。

二、问题的分析根据查询的相关资料,无线传感网络设计中的节点放置和节点间通信问题是近今年的热门课题。

由于地理条件的复杂,一般情况下无线传感网络设计中的节点只能采用非均匀投放的方法]1[。

鉴于此,本文对题目中的问题做了如下分析:针对问题一:由于安放节点是随机的,某事件发生的概率可以用多次实验中该事件发生的频率代替]2[,而两者均可用计算机仿真实现,因此可通过计算机不断产生随机数模拟节点安放和监视区域各点被覆盖的情况,再以题目中95%为约束,找出最优节点数。

针对问题二:对于该问题,根据题目中所给的120个节点的坐标,很容易求出各节点间的距离,由题设可知,一个节点不在另一个节点覆盖的范围之内,则两节点间不能直接通信,要通过其它节点间接通信。

在通过其它节点实现间接通信的过程中,肯定会产生不同的通信通路,本文要做的是找出任意两点间的最优通信通路。

这很容易让人联想到图论模型最短路径的求法,于是可根据题设限制条件,将各点间的距离矩阵转化为带权邻接矩阵,通过matlab 软件求解出各点间的最优通信通路。

三、 模型假设1、 各节点的覆盖范围相同且稳定,不受天气及电磁干扰;2、 任何节点与其覆盖范围内的节点间的通信强度相同;3、节点间的通信距离与通信所用的时长成正比。

四、 符号及变量说明n :每次仿真随机产生的节点数;N :每次安放好节点后在监视区域内随机取的检验点个数;ij d :监视区域内第i 个随机点与第j 个节点间的距离(i=1,2…N ;j=1,2…n );min i d :第i 个监测点与n 个节点的距离最小值(i=1,2…N); r :每个节点的覆盖半径,r=10; T ;仿真次数;t :可以成功覆盖整个监视区域的仿真次数; f :仿真中能成功覆盖整个监视区域的频率; p :n 个节点成功覆盖整个监视区域的概率;ij D :问题2中所给120个点中第i 个点与第j 个点之间的距离(i ,j=1,2…120); D :问题2中所给120个点之间的距离矩阵;ij W :问题2中所给120个点中第i 个点与第j 个点之间通信路径权值(i ,j=1,2…120);W :问题2中所给120个点之间的带权邻接矩阵;min i l :第i 个节点域其他节点距离的最小值(i=1,2…n );五、 模型的建立和求解对于问题一的模型建立和求解查阅相关文献得知,无线传感网络中的节点安放是非均匀的]1[,本文建立仿真模型,通过计算机在监视区域内随机产生n 个节点),(j j Y X 来模拟节点的非均匀安放根据概率论知识:当试验次数足够大时,可以近似认为事件发生的频率等于其概率,于是可通过计算机在已将安放好节点的监视区域内随机产生N 个检验点),(i i y x ,并求出这N 个点与各节点间的距离然后选出每个检验点与n 个节点的距离最小值min i d ,根据题设节点间的通信条件,将min i d 与覆盖半径r 比较,对于所有的i=1,2……N(N 取足够大) ,若满足min i d <r则可以认为这n 个节点组成的无线通信网络可以成功将监视区域覆盖,否则则认为没有成功覆盖。

对上述过程进行T 次仿真,统计能成功覆盖整个监视区域次数t ,并计算出相应的频率f,当T 取足够大时,可以认为这n 个节点能成功覆盖整个监视区域的概率根据题目要求,比较p 与95%的大小 若则增大n 值;反之则减小n 值,再重复上述仿真过程,直至找出%95 p 时的最小n 值。

Y 通过为565个。

对于问题二模型的建立和求解根据题意,两节点间能直接相互通信的条件为ij D <r否则要通过其它节点间接进行通信,在通过其它节点实现间接通信的过程中,肯定会产生不同的通信通路,本文要做的是找出任意两点间的最优通信通路。

于是本文建立图论模型,考虑到通信的时效性和及时性,以通信所用时间最短为选取最优通路的原则,并根据本文条件假设3(节点间的通信距离与通信所用的时长成正比),将通信时间最短转化为路径最短,采用Dijkstraf 算法求出任意给定的两点间的最优通信通路]3[。

Matlab 程序求解步骤如下:Step1:求出120点两两之间的距离矩阵⎢⎢⎢⎢⎣⎡=12012111D D D D 12022212D D D⎥⎥⎥⎥⎦⎤12012021201120D D D ; Step2:将D 中大于r 的元素变为∞,将距离矩阵D 转化为带权邻接矩阵⎢⎢⎢⎢⎣⎡=12012111W W W W 12022212W W W⎥⎥⎥⎥⎦⎤12012021201120W W W ; Step3:采用Dijkstraf 算法,将W 带入其中,计算出任意给定两节点间的最优通信通路。

所得的十组节点间的最优通信通路如表1:表1六、 模型的评价和改进模型的评价 优点① 对于问题1本文在题目信息和查阅相关资料的基础上,用计算机仿真法模拟无线网络节点的不规则放置和检验无线网络的覆盖率,充分利用计算机的优势,化繁为简,以频率代替概率,得出的结论可信度高。

②在仿真过程中,对重要参数调整问题,本文采用手动调整法,这样可以避免计算机仿真次数过多,程序运行时间过长的问题,既可以节省时间又可以较准确判断最理想的n值。

③求解问题2时,本文在考虑通信的时效性和及时性的基础上,建立图论模型,并以通信时间最短为最佳路径选取依据,又通过合理假设将时间最短转换成距离最短,这样就能与Dijkstraf算法完美结合,也能很便捷的求出题目要求的制定两点间的通信通路。

缺点1.计算机仿真次数有限,所得结果不可避免会有一定误差2.在建立仿真模型,检验监视区域是否完全被覆盖时,只考虑了区内点的被覆盖的概率,没有考虑所有节点间是否能实现相互通信。

模型的改进本文通过分析对问题1的中的仿真模型进行改进。

在每次随机布置好节点后,先通过节点间的距离对这n个节点布置合理性进行初步检验,以一个节点与其他各节点l为判断依据,当距离的最小值miniminl>ri时,则该节点与其他节点不能实现通信,应该讲该节点剔除。

修改后测程序见附表二。

讲过修改后,得到能成功覆盖整个区域的概率在95%以上的最少节点数为571个。

七、模型的推广和应用本文所建立的仿真模型,用到了随机抽取和循环迭代思想,可广泛应用于估计某些事件可能发生的概率。

本文建立的图论模型也可广泛应用到无线设备比如手机的信号传递路径选取上。

参考文献:[1]陶丹,马华东,刘亮无线传感器网络节点部署问题研究,北京 100876[2]茆诗松,程依明,濮晓龙.概率论与数理统计教程[M].北京:高等教育出版社.2009;[3] 主编 MATLAB程序设计教程 (第二版)[M].出版社.2010;附录一:120个节点的坐标表附录三:第一题程序clcclearn=565; %设定n个节点T=1000; %随机设定节点的次数N=20000; %检验覆盖率的仿真次数r=10; %覆盖半径t=0; %被完全覆盖次数for i=1:Tm=0; %覆盖的点的个数,每次循环初始化为零Q=0; %区域覆盖率,每次循环初始化为零for i=1:n %在监视区域内随机产生n个节点A(i)=100*rand; %横坐标B(i)=100*rand; %纵坐标endfor i=1:N %在监视区域内随机取N个点看其是否被覆盖x=100*rand; %横坐标y=100*rand; %纵坐标for i=1:nd(i)=sqrt((x-A(i)).^2+(y-B(i)).^2); %计算该点与n个节点的距离endif min(d)<=r %判断该点是否被覆盖m=m+1;endendif m==N %判断是否被完全覆盖t=t+1endendp=t/T %监视区域被完全覆盖的频率第二题程序clcclearx=load('');y=load(''); %输入节点坐标for i=1:120for j=1:120d(i,j)=sqrt((x(i)-x(j)).^2+(y(i)-y(j))^2); %求出各节点间的距离矩阵 if d(i,j)>10 %将距离矩阵转化为带权邻接矩阵d(i,j)=inf;endendend[dis, path]=dijkstraf(d, 1, 5) %调用Dijkstraf算法第一题改进后的程序clcclearn=565; %设定n个节点t=500; %随机设定节点的次数N=5000; %检验覆盖率的仿真次数r=10; %覆盖半径f=0; %被完全覆盖次数for i=1:tm=0; %覆盖的点的个数,每次循环初始化为零Q=0; %区域覆盖率,每次循环初始化为零for i=1:n %在监视区域内随机产生n个节点A(i)=100*rand; %横坐标B(i)=100*rand; %纵坐标endfor i=1:n %剔除不能与其他节点相互通信的节点for j=1:nd(i,j)=sqrt((A(i)-A(j)).^2+(B(i)-B(j))^2);if d(i,j)==0d(i,j)=inf;endendendL=min(d);for i=1:nif L(i)>10A(i)=inf;B(i)=inf;endendA(A==inf)=[];B(B==inf)=[];for i=1:N %在监视区域内随机取N个点看其是否被覆盖x=100*rand; %横坐标y=100*rand; %纵坐标for i=1:size(A,2) %变化循环次数d(i)=sqrt((x-A(i)).^2+(y-B(i)).^2); %计算该点与n个节点的距离 endif min(d)<=r %判断该点是否被覆盖m=m+1;endendif m==N %判断是否被完全覆盖f=f+1endendp=f/t %监视区域被完全覆盖的概率。

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