[发明专利]基于Voronoi图盲区的无线传感器网络节点覆盖优化方法

摘要

本发明将Voronoi图运用到无线传感器网络节点最优覆盖的问题上，提出了一种基于Voronoi图盲区型心算法的覆盖机制，并用于对无线传感器网络的节点覆盖问题进行优化求解。将无线传感器网络节点覆盖问题定义为圆盘覆盖问题，并将无线传感器理想化以传感器节点位置为圆心，感知半径为半径的标准圆。通过Voronoi图将监测区域划分成多个Voronoi单元，采用逐个去除Voronoi单元内的节点的方法，计算Voronoi单元内新产生盲区的几何中心。通过比较区域的“覆盖率”，“节点分布均匀性”，“覆盖效率”(为避免实验的偶然性，重复操作30次并取其平均值)对求解结果进行评估。通过仿真实验，验证了发明的算法的有效性和高效性。

主权项

基于Voronoi图盲区的无线传感器网络节点覆盖优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)在L×W的监测区域T内随机散布N个感知半径为Rs的无线传感器；(2)初始化算法的各个参数：传感器节点数量N，感知半径Rs，迭代次数itermax，离散化密度TD，按离散化密度TD将监测区域T离散化为a×b的目标点阵，通过rand函数随机布置节点，生成传感器节点初始位置，即无线传感器节点的集合S，表示为S＝{s1，s2，…，sN}；其中每个节点的位置记为si＝(xi，yi)；(3)对监测区域T进行Voronoi图划分，Voronoi单元的集合为V＝{v1，v2，…，vN}；(4)当前节点si与其邻居节点集Z＝{z1，z2，…，zn}共同组成节点集合Ki＝{si，z1，z2，…，zn}，Ki对应的Voronoi单元集合Vk＝{vi，vz1，vz2，…，vzn}；计算当前节点si所对应vi的顶点覆盖情况；若顶点全部已覆盖转步骤(9)，若顶点未全部覆盖进入下一步骤；(5)计算当前节点si在vi内的泰森盲区多边形，并计算泰森盲区多边形形心(6)计算当前节点si在形心Bi处对vi的覆盖率(7)计算当前节点si在当前位置(xi，yi)对vi的覆盖率(8)比较覆盖率和如果则更新节点位置使进入下一步骤，转步骤(9)，否则保留当前节点位置si＝(xi，yi)进入下一步骤，转步骤(9)；(9)在Ki中去除si，重构Ki所对应的Voronoi单元集合并计算位于vi内新产生Voronoi单元的顶点覆盖情况；若顶点全部被覆盖则vi内不存在盲区，计算vi的形心更新当前节点位置使进入下一步骤；若新顶点没有全部被覆盖则vi内存在盲区转步骤(5)；(10)重复步骤(4)～步骤(9)，直至所有节点比较结束；(11)重复步骤(3)～步骤(10)，直至满足停止条件。