面向管道系统的无线传感器网络三维节点部署算法

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无线传感器网络中的节点部署方法与算法

无线传感器网络中的节点部署方法与算法无线传感器网络是由大量的分布式传感器节点组成的网络系统，旨在通过收集和传输环境数据来监测和控制物理世界。

节点的部署是构建高效传感器网络的重要环节，直接影响网络的覆盖范围、能耗和网络性能等方面。

本文将介绍无线传感器网络中常用的节点部署方法与算法，并讨论它们的优缺点。

1. 随机部署方法：随机部署是最简单和最直接的部署方法之一。

在该方法中，节点被随机散布在监测区域内，可以通过在监测区域内均匀生成节点的坐标来实现。

这种部署方法具有一定的优势，因为节点的位置是完全随机的，可以覆盖整个监测区域，并能够应对节点的故障。

然而，随机部署方法存在一些缺点，如节点分布的不均匀性，导致网络拓扑不稳定且易受到外部环境因素的影响。

2. 梯度部署方法：梯度部署方法根据监测区域内的环境属性梯度来部署节点。

一般来说，环境属性梯度可以是温度、湿度、亮度等。

根据梯度的变化情况，将节点部署在环境属性变化较大的区域，以实现对环境变化的有效监测。

这种方法可以提高节点部署的效果，使得网络更加稳定和高效。

然而，梯度部署方法需要提前获取环境属性梯度的信息，因此需要一定的预测和计算，并且可能受到环境变化的影响。

3. 覆盖部署方法：覆盖部署方法是一种基于覆盖要求来部署节点的方法。

在无线传感器网络中，覆盖通常指的是区域内至少有一个节点可以检测到目标信息。

覆盖部署方法的目标是最大限度地提高监测区域的覆盖率。

这种方法通常通过优化节点位置和数量来实现，以实现覆盖要求和网络质量的平衡。

覆盖部署方法能够提高传感器网络的监测能力，但可能会增加能耗，并且在节点数量和部署位置的选择上需要一定的策略。

4. 集群部署方法：集群部署方法是将传感器节点划分为多个集群，并在每个集群中选择一个或多个节点作为集群头。

集群头负责收集和传输集群中其他节点的数据，以减少能耗和通信开销。

该方法可以提高传感器网络的能源效率和网络性能，并且可以更好地应对网络中的节点故障。

BoundingCube_一种无线传感器网络节点三维定位算法

Bounding Cube :一种无线传感器网络节点三维定位算法Ξ李　娟1,王　珂1,卢长刚2(吉林大学1.通信工程学院;2.测试科学实验中心,吉林长春130025)摘　要:　无线传感器网络经常会部署在三维区域内,但目前大部分节点定位方法仅考虑的是二维应用。

针对无线传感器网络节点能量有限特点,提出1种三维节点定位算法bounding cube ,研究算法的原理和实现方法,并进行仿真分析。

仿真结果表明,在100m ×100m ×100m 的三维空间内随机部署400个节点,当已知节点密度>20%,通信半径分别为r =30m ,r =40m ,r =50m 时,相对定位误差均<40%,当已知节点密度>20%、通信半径>30m 时,一次定位比例可以达到100%。

该算法的突出特点是方法简单、计算量小。

关键词:　无线传感器网络;三维节点定位;bounding cube中图法分类号:　TP393 文献标识码:　A 文章编号:　167225174(2009)0621265204 传感器网络具有重要应用价值,如海洋监测、目标跟踪、入侵检测和战场侦察等,它通过大量随机部署在监测区域的传感器节点来监测、感知周围环境[1]。

只有已知空间位置的感应数据才有意义,而且已知位置的传感器还能够进一步促进高效的路由协议。

然而无线传感器网络通常的部署方法造成网络拓扑的随机性,所以在无线传感器网络能够投入正式工作前首要解决的是节点自身的定位问题[2]。

传感器网络中的传感器节点具有价格低廉、能量受限、体积微小的特点,所以感知、计算和无线通信能力有限。

因此方法简单、计算量小的定位方法将更适合与无线传感器网络。

现有的定位算法大部分是针对二维节点布置提出的,然而实际中传感器网络并非总是如此。

例如,进行海洋环境监测时,会在海平面下不同深度放置节点进行水温、洋流及生物活动探测,又或者一个悬浮在空中的大气污染监测网络,这些节点都是三维部署的。

无线传感器网络中节点定位算法的使用教程

无线传感器网络中节点定位算法的使用教程无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是由许多分布在特定区域内的无线传感器节点组成的网络系统。

节点的定位是WSNs中的一个重要问题，准确的节点定位可以帮助我们更好地理解和控制环境。

本文将为您介绍几种常见的无线传感器网络节点定位算法，并提供相应的使用教程。

一、距离测量节点定位算法距离测量是节点定位的一种常见方法，通过测量节点之间的距离来确定节点的位置。

常用的距离测量节点定位算法包括三角定位法和多边形定位法。

1. 三角定位法三角定位法基于三角形的边长和角度来计算节点的位置。

首先，选择三个已知位置的节点作为参考节点，测量参考节点间的距离和角度。

然后，通过计算未知节点相对于参考节点的距离和角度，使用三角学原理计算未知节点的位置。

使用教程：在使用三角定位法时，需要提前部署一些已知位置的节点作为参考节点。

首先，通过测量参考节点间的距离和角度，计算出它们的位置信息。

然后，在需要定位的节点周围布置足够多的参考节点，测量它们与参考节点之间的距离和角度。

最后，通过三角定位算法计算出目标节点的位置。

2. 多边形定位法多边形定位法利用几何多边形的边长和角度来计算节点的位置。

首先，选择若干个已知位置的节点作为多边形的顶点。

然后，测量各个顶点之间的距离和角度，并计算出多边形的边长和角度。

最后，通过多边形定位算法计算出未知节点相对于多边形的位置，从而确定未知节点的位置。

使用教程：使用多边形定位法时，首先选择若干个已知位置的节点作为多边形的顶点。

然后，测量各个顶点之间的距离和角度，计算出多边形的边长和角度。

最后，在需要定位的节点周围布置足够多的参考节点，测量它们与多边形顶点之间的距离和角度。

通过多边形定位算法，计算出目标节点相对于多边形的位置，最终确定目标节点的位置。

二、信号强度测量节点定位算法信号强度测量是利用节点之间的信号强度来进行定位的方法，常用的信号强度测量节点定位算法有收集定位法和概率定位法。

无线传感器网络三维覆盖策略研究

法，从拓扑学的角度给出了一种网络区域网格划
题．在无线传感器网络几乎所有的应用中，都对网
络覆盖提出了一定的要求，所需要的网络覆盖程
分方法，但是其给出的节点计算公式并不准确．文献［９］采用正三角形网格和ｓｌｉｃｅ／ｌｅｎｓ对节点的
激活调度进行约束，但是其调度的过程需要ｓｉｎ尼
度因网络执行任务的不同而不同．无线传感器网络的覆盖问题是指，为了保证监测区域都在传感
器节点探测范围之内，按照一定的方法在目标区
节点来完成．文献［１０］提出了一种基于准格策略
域部署传感器，从而满足任务需求．一个有效的节点部署方案，是整个网络顺利完成任务的前提．
由于合理的部署算法可以起到优化网络资
源，提高实际应用中的节点利用效率，因此已有许多部署算法被提出．其中，基于网格的方法是目前
中图法分类号：ＴＰ３９３ｄｏｉ：１０．３９６３／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９５－３８４４．２Ｏｌ３．０３．０３２
０引
言
高效算法，试图通过放置尽可能少的节点来达到
国家自然科学基金项目资助（批准号：６０９７２１６Ｏ）

无线传感器网络中节点部署优化算法研究

无线传感器网络中节点部署优化算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是由大量分布式传感器节点组成的网络系统，用于监测和收集环境中的数据。

节点部署是WSN设计和性能优化的关键问题之一。

合理的节点部署可以提高网络的覆盖范围、强化通信质量以及延长网络的寿命。

本文将研究无线传感器网络中节点部署的优化算法，探讨如何有效地选择节点位置以提高网络性能。

首先，要了解无线传感器网络中的节点部署问题。

节点部署主要包括两个方面：节点位置选择和节点密度分布。

节点位置选择是指确定节点在监测区域中的具体位置，节点密度分布则是指节点之间的间距和分布均匀程度。

合理的节点位置选择和节点密度分布能够最大限度地提高无线传感器网络的效率和性能。

在节点位置选择方面，有多种算法被提出。

其中一种常用的算法是基于贪心策略的部署方法。

该方法根据网络需求和拓扑特性，在网络的不同区域选择节点的位置。

基于贪心策略的方法通常能够在保证网络全覆盖的前提下，尽可能减少节点之间的重叠区域，从而提高网络效率。

除了基于贪心策略的算法外，还有一些其他的节点部署算法被广泛研究和应用。

比如，基于遗传算法的节点优化部署方法。

该方法通过模拟生物演化的过程，使用遗传算法来优化节点位置选择。

遗传算法能够根据网络需求和环境条件，在不同的演化代际中筛选和交叉节点位置，以适应不同的网络任务，从而提高网络性能。

在节点密度分布方面，也有很多研究。

一种常见的方法是根据环境特征和网络需求，将节点密度进行分层。

在感知到有意义的事件或数据时，高密度区域的节点将收集和传输更多的数据，而低密度区域的节点则保持静默状态。

这种分层的节点密度分布方法可以使得网络在资源有限的情况下，更好地适应不同的监测区域。

除了节点位置选择和节点密度分布，节点部署的优化算法还可以考虑一些其他因素，如能量平衡、网络容量和通信质量。

在节点能量平衡方面，可以采用能量均衡的部署方法，使得网络中的节点能量消耗更加均衡，从而延长整个网络的寿命。

无线传感网络中的LIE_3D定位算法

对于每一个维度上有 p 个网格点的三维空间,
若 p > 2, 且为偶数, 当 p ( C) 是完全( 3, 1, 3) 汉明码
时, 定位所需的最少传感器节点数目为
S
p n
=
p 3 / 4,
其中完全( 3, 1, 3) 汉明码是由 3 维空间中 21 个码字
组成, 且码字间的最小距离是 3。通过进一步的证
维空间里, 每个网格的坐标为( x , y , z ) , ( px , py , pz ) 为奇
偶矢量, 且 px = x mod 2, py = y mod 2, pz = z mod 2, 奇
偶矢量所组成的集合用 p ( C)表示, 在三维空间中, 若网
格坐标为(2, 4, 5), 则奇偶矢量为( 0, 0, 1) 。
中锚节点{ X 1 , X 2 , ,, X m} 是相互独立的, 那么问题
就转化为利用已知锚节点向量组{ X 1 , X 2 , ,, X m} 来求未知向量。接下来通过使用 LIE 算法在节点
间建立特定的几何约束关系, 来进行未知节点的定
位。L IE- 3D 定位的基本思想是[ 5] : 未知节点周围空
所以
K (n + 1)2
>
lg ( n2 +
4Q2 - 4Qn + 2n) 2( 2Q+ 1)
lg e =
K min .
( 5)
3. 3 单元格密度对定位精度的影响
令 nc= Rn, 其中 R> 1, Q=
m 2s
, 得出 Qc U RQ。
由于连续区域边长及节点通信半径的实际值不变,
pc =
( 2Qc+ ( nc +

无线传感器网络中的节点定位算法设计与性能评估

无线传感器网络中的节点定位算法设计与性能评估随着无线传感器网络（WSN）的快速发展，节点定位成为该领域的一个重要课题。

节点定位算法通过利用节点之间的通信和测量信息，确定其在三维空间中的位置，为各种应用提供基础支持。

本文将讨论无线传感器网络中节点定位算法的设计原理和性能评估方法。

一、节点定位算法设计原理1. 距离测量法距离测量法是最简单直接的节点定位方法之一。

该方法基于节点之间的距离测量，使用测量值来计算节点的位置。

距离测量可以通过收集到的消息传输延迟、信号强度等数据来实现。

扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种常用的距离测量法，它通过节点之间的测量距离计算节点位置，并使用卡尔曼滤波来估计测量误差。

2. 角度测量法角度测量法通过测量节点之间的相对角度来确定节点的位置。

该方法通常需要使用多个节点进行测量，从而减小测量误差。

多轮测量法和方向测量法是常用的角度测量方法。

多轮测量法通过多个节点的角度测量来计算节点位置，并使用三角测量或梯度下降算法来解决非线性问题。

方向测量法通过测量节点到基准节点的方向角来定位节点。

3. 混合定位法混合定位法结合多种测量方法和传感器信息来确定节点位置。

该方法通过充分利用各种测量方法的优点，并减少各种方法的缺点，提高节点定位的准确性和鲁棒性。

混合定位算法通常包括距离测量、角度测量和地标定位等多种方法的组合。

二、节点定位算法性能评估方法节点定位算法的性能评估是提高算法准确性和可靠性的关键步骤。

以下是常用的节点定位算法性能评估方法：1. 误差分析误差分析是衡量节点定位算法性能的基本方法。

通过计算测量误差和估计误差之间的差异，以及估计误差和真实位置之间的差异，来评估算法的准确性和精度。

2. 精度评估精度评估是衡量节点定位算法性能的另一个重要指标。

通过计算测量位置和真实位置之间的欧氏距离、误差均值和标准差等指标，来评估算法的精度。

同时，还可以根据应用的具体需求，定义适当的精度评估指标。

3. 鲁棒性评估鲁棒性评估是衡量节点定位算法对不同环境和条件变化的适应能力的指标。

基于迭代的无线传感器网络三维定位算法

ＥＡＣ６５ＰＥＣ：１０
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０－６９２１．５０８ｏ：０３６／．ｓ．０４１９．０２０．１ｓ
基于迭代的无线传感器网络三维定位算法术
祁荣宾，思瑾马天义钟伟民，李，，钱锋
Ｑｏｇｉ，ＩＳｉＭＡＴａｙＺＮＧＷｉｉＱＡｅｇＩｎｂｎＬｉｎ，ｉｎｉ，ＨＯｅｍｎ，ＩＮＦｎＲｊ
（．ｅａｏａｏｙｏｄａｃｄＣｎｒｌｎｐｉｉｔｎｏｈｍｉｌｒｃｓｓＭｉ￣ｒ厂Ｅｕａｉ，ａｔｈｎｎｖｒｔｉｃｎｅｈｗｏｙ１ＫｙＬｂｒｔＡｖｎｅｏｔｄＯｔｚｉ．ｒｅｃｏｅｅ，ｎｔ０ｄｃｔｎＥｓＣｉａＵｉｓｙｏＳｅｅａｄＴｃｒｌｒｆｏａｍａｏｆＣａＰｓｙｏｅｉｆｃｎｇ
的研究非常必要 ¨ 。但是由于三维空间运算更为５Ｊ
复杂．相关三维定位技术＿的研究还有待深入，６］一存
在定位精度不高，算量大，计节点传输数据量大等不足。其中．接使用大量锚节点位置信息对所有的直未知节点进行定位可以得到较高的定位精度，是但
收稿日期：０１１— ５２１ — ２１修改日期：０２０－６２１ — ４１
第５期
祁荣宾，李思瑾等：于迭代的无线传感器网络三维定位算法基

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ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｐｉｐｅｌｉｎｅｓｙｓｔｅｍｓ
ＹＵＨｕａｐｉｎｇ，ＧＵＯＭｅｉ
（１。ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＹａｎｇｔｚｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎｇｚｈｏｕ４３４０２３，Ｃｈｉｎａ；２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＹａｎｇｔｚｅＵ — ｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎｇｚｈｏｕ４３４０２３，Ｃｈｉｎａ）
余华平，郭梅
（１．长江大学计算机科学学院，湖北荆州４３４０２３；２长江大学科学技术处，湖北荆州４３４０２３）
摘要：管道系统是事关国民经济发展的基础设施，而节点的三维部署问题是基于无线传感器网络的管道监控系统
的基础性技术问题．首先把三维管道结构映射为ＸＹ和ＸＺ２个二维平面结构，分别对其进行传感器节点部署优化分析．然后在此基础上，设计了面向管道系统的三维传感器节点的部署算法．最后对算法进行了覆盖性能、连通性能以及能耗性能的评价，结果表明，该算法能有效解决管道系统节点三维部署问题，为超长油气管道、城市自来水管网及污水管网监测提供理论指导和实践依据．关键词：三维节点部署；无线传感器网络；管道系统；覆盖；连通；能耗
ｐｒｏｂｌｅｍｏｆｓｅｎｓｏｒｎｏｄｅｓｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＷＳＮｓ）ｆｏｒｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｐｉｐｅｌｉｎｅｓｙｓｔｅｍｓｉｓａｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｔｅｃｈ —
英文引用格式：ＹＵＨｕａｐｉｎｇ。ＧＵＯＭｅｉ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｎｏｄｅｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔｏｆｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｐｉｐｅｌｉｎｅ
中图分类号：ＴＰ３９３文献标志码：Ａ文章编号：１６７３－４７８５（２０１３）０４ — ０３３３ — ０６
中文引用格式：余华平，郭梅．面向管道系统的无线传感器网络三维节点部署算法［Ｊ］．智能系统学报，２０１３。８（４）：３３３－３３８．
网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｅｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１５３８．ＴＰ．２０１３０８２７．１１１８．００３．ｈｔｍｌ
面向管道系统的无线传感器网络三维节点部署算法
ｎｉｅａｌｐｒｏｂｌｅｍ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｆｉｒｓｔｌｙａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｙｉｎＸＹｐｌａｎｅａｎｄＸＺｐｌａｎｅｗｈ１３年８月ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３ — ４７８５．２０１３０４０２５
智能
系统
学
报
Ｖ０１．８№ ．４Ａｕｇ．２０１３
ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｖｓｔｅｍｓ
ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｓ，２ｍ０１３，８（４】：３３３－３３８．
Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｎｏｄｅｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔｏｆ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐｉｐｅｌｉｎｅｓｙｓｔｅｍｓａｒｅｖｉｔａｌｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｔｏｍｏｓｔｎａｔｉｏｎａｌｅｃｏｎｏｍｉｅｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｒｅｅ — ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ