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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。
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（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。
基于改进粒子群算法的三维无线传感器网络节点部署算法文森;张聚伟【摘要】针对水下传感器网络的节点部署问题,提出了一种基于改进粒子群(PSO)算法的三维传感器网络节点部署算法.通过线性调整PSO算法的权重因子,在有效避免节点陷入局部寻优的同时,实现对当前部署区域的全面部署,消除部署后期节点在最佳部署位置附近产生的震荡现象.与虚拟力算法相比,所提算法在较短时间内即可达到最优部署效果,并且在获得较高三维覆盖率的同时,有效地保证了网络节点之间的连通性.【期刊名称】《电光与控制》【年(卷),期】2018(025)009【总页数】5页(P33-36,70)【关键词】水下传感器网络;三维部署;PSO算法【作者】文森;张聚伟【作者单位】河南科技大学,电气工程学院,河南洛阳 471023;河南科技大学,河南省电力电子装置与系统工程实验室,河南洛阳 471023;【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言无线传感器网络指的是将大量传感器节点随机抛洒至待监测区域，通过一定的部署算法形成一个具有感知、通信功能的自组织的网络系统[1-2]。
覆盖问题是传感器网络的基本问题，而节点的部署策略将直接影响网络的覆盖性能甚至是网络的生命周期。
文献[3]提出一种海洋表面覆盖部署方案，较好地利用了洋流和节点自身的运动能力;文献[4]基于分簇的水下传感器网络覆盖保持路由算法，提高了网络覆盖率，降低了网络能耗;文献[5]结合拥挤度控制算法和鱼群算法提出一种改进的水下传感器节点布置算法，覆盖效果较好;文献[6]设计了刚性驱动的节点移动策略，构建了完整的节点自组织部署方法;文献[7-8]通过传感器网络拓扑重构，提高了传感器网络部署效果;文献[9]提出双簇头结构的水下传感器网络，保证了网络的覆盖率和连通性;文献[10]基于告知因子的水下传感器节点覆盖模型，提升了覆盖性能并降低了运算量;文献[11]利用较少数量的活动传感器节点实现三维空间的K覆盖，并保证网络的连通性;文献[12]通过拥挤度控制和狼群算法相结合，避免了节点早熟，实现较好覆盖效果;文献[13]考虑到汇聚节点通信能耗过高，通过增加汇聚节点周围的传感器节点数量，从而保证网络连通率以及覆盖率;文献[14]提出基于连通支配集的部署算法，在保证高覆盖率的同时，有效降低部署过程中的通信和运动能耗;文献[15-16]提出两种不同的节点深度调节算法，在保持网络高覆盖率的同时，有效保证网络连通度，增强网络可靠性。
三维定位论文：无线传感器网络节点的三维定位算法研究【中文摘要】无线传感器网络一般是由大量的传感器节点组成的自组织无线网络,是当前的研究热点之一。
对于大规模无线传感器网络,通过人工测量或者配置的方式来获得节点位置信息的方法往往不可行。
因此,需要研究节点的自身定位技术。
迄今为止,研究人员根据各种应用需求,提出了多种无线传感器网络的定位方法,主要包括基于测距的定位方法和免于测距的定位方法。
但这些方法大多是针对二维定位,有关三维环境下定位方法的研究比较少。
本文首先介绍了无线传感器网络定位的基本概念,然后分析讨论了三维定位算法的影响因素以及性能评价标准,并重点分析了两种典型的基于测距的无线传感器网络三维定位算法：四边测量定位法和最小二乘法。
在此基础之上,本文提出了两种新的三维定位算法：基于BFGS优化的无线传感器网络三维定位算法和基于粒子群优化的无线传感器网络三维定位算法。
基于BFGS优化的无线传感器网络三维定位算法通过定义新的三维定位目标函数,将定位问题转化为无约束极值问题,将传统的BFGS 优化方法成功有效地应用于三维定位。
仿真实验表明该算法的定位精度高于最小二乘定位法,低于基于粒子群优化的无线传感器网络三维定位算法；定位时间少于基于粒子群优化的无线传感器网络三维定位算法,多于最小二乘法。
基于粒子群优化的无线传感器网络三维定位算法根据测量值与测量误差成正比的关系,采用距离倒数加权定义了三维定位目标函数,利用粒子群优化方法对新定义的目标函数进行优化求解。
并且在测量方程的求解过程中,选取其中距离最小的方程作为公共的降次方程对测距方程进行降次处理,实验证实这样可以有效地减小定位误差。
最终的实验表明,与四边测量定位法、最小二乘法、基于BFGS优化的无线传感器网络三维定位算法和基本的PSO定位算法相比,该算法的定位精度最高,但定位时间最多。
此外,还通过实验验证了信标节点的数目和分布对定位精度的影响：即随着信标节点的数增多,定位精度越来越高,但当信标节点的数目足够多之后,定位精度的变化曲线趋于平坦；与信标节点随机分布相比,信标节点处于边缘分布时的定位精度更高。
基于改进粒子群算法的三维无线传感器网络节点部署算法文森;张聚伟
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2018(025)009
【摘要】针对水下传感器网络的节点部署问题,提出了一种基于改进粒子群(PSO)算法的三维传感器网络节点部署算法.通过线性调整PSO算法的权重因子,在有效避免节点陷入局部寻优的同时,实现对当前部署区域的全面部署,消除部署后期节点在最佳部署位置附近产生的震荡现象.与虚拟力算法相比,所提算法在较短时间内即可达到最优部署效果,并且在获得较高三维覆盖率的同时,有效地保证了网络节点之间的连通性.
【总页数】5页(P33-36,70)
【作者】文森;张聚伟
【作者单位】河南科技大学,电气工程学院,河南洛阳 471023;河南科技大学,河南省电力电子装置与系统工程实验室,河南洛阳 471023
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.一种基于粒子群算法的三维无线传感器网络定位方法 [J], 赵成林;魏雄烈;孙学斌;蒋挺
2.基于改进蝙蝠算法的无线传感器网络的移动节点部署 [J], 袁曦;张曦煌
3.基于改进蚁群算法的无线传感器网络节点部署 [J], 黄亮
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5.基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化研究 [J], 许辉
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三维环境下无线传感器网络的部署覆盖方法孙顺远;孙丽;陈树【期刊名称】《吉林大学学报（理学版）》【年(卷),期】2016(54)5【摘要】针对三维传感器网络中节点的最优部署问题，提出一种三维曲面上目标点的部署策略，通过引用差分进化(DE)算法优化传感器节点的位置坐标，提高了网络节点的部署效率，并用最少的传感器节点实现对曲面上目标点的全覆盖，解决了三维空间中传感器节点在监测目标过程中存在的三维感知盲区问题。
仿真实验验证了 DE 算法在解决三维空间覆盖问题的可行性，表明 DE 算法具有一定的容错性，并可有效提高网络节点的部署效率。
%Aiming at the problem of optimal deployment of nodes in three dimensional sensor networks,we proposed a deployment strategy for the target point on a three dimensional curved surfaces.The proposed algorithm improved the deployment efficiency of the network nodes by using differential evolution (DE)algorithm to optimize the position coordinates of sensor nodes.The algorithm used the least sensor nodes to achieve the full coverage of the target point on the curved surfaces,and solved the problem of three dimensional perception blind spot in the process of monitoring target of sensor nodes in three dimensional space.The simulation experiments verify the feasibility of DE algorithm in solving the coverage problem of three dimensional space.It shows that DE algorithm has a certain degree of fault tolerance and can effectively improve the deployment efficiency of network nodes.【总页数】8页(P1109-1116)【作者】孙顺远;孙丽;陈树【作者单位】江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122; 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室，江苏无锡 214122;江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122;江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122; 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室，江苏无锡 214122【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.面向目标覆盖的无线传感器网络确定性部署方法 [J], 何欣;桂小林;安健2.三维水下无线传感器网络覆盖方法 [J], 吴克启;郑润高;王忠思3.保证覆盖的无线传感器网络梯度部署方法 [J], 温俊;蹇强;蒋杰;窦文华4.无线传感器网络三维表面k覆盖多连通部署方法 [J], 王丹丹;徐汀荣5.基于粒子群优化算法的三维无线传感器网络覆盖增强方法 [J], 张磊; 焦正华; 许淼; 李兴五; 李鹏; 郭颂; 王思诚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
