论文部分内容阅读
作为一种新兴的网络技术,无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)通常被视为对无人值守、难以到达,甚至灾害环境进行监控的有效解决方案。然而,随着网络规模的增长、监测环境的危险化和复杂化,WSN中同时出现多个大规模覆盖空洞不可避免。在这种情况下,WSN趋于自组织形成多个互不连通的网络孤岛,导致上层网络无法感知受损后的网络拓扑,WSN自身修复机制无法有效运行,网络正常功能受到破坏。因此,如何在灾害受损的WSN中实现大规模覆盖空洞修复成为亟待解决的问题。本文以飞艇为主要空中移动节点,针对灾害环境中受损WSN的多孤岛、多大规模覆盖空洞状况,建立多飞艇单孤岛数据收集和大规模覆盖空洞边界检测方法,形成单孤岛大规模覆盖空洞边界,并在此基础上探讨多飞艇多孤岛同时搜索与结盟方法,形成受损WSN的全局大规模覆盖空洞边界,以此展开多飞艇大规模覆盖空洞修复研究。首先,针对已有WSN移动数据收集方法在单孤岛数据收集过程中效率低、硬件开销大的缺点,提出了一种基于动态分簇的多飞艇单孤岛数据收集方法。在网络模型和拓扑描述的基础上,给出基于动态分簇的多飞艇单孤岛数据收集问题定义,并结合最优化理论和动态分簇技术,构建整数线性规划模型;利用图论和多机器人任务分配策略,设计一种分布式的启发性数据收集算法,并通过对比仿真实验,验证该算法的有效性。其次,针对已有覆盖空洞边界检测方法不能快速而高效地检测到单孤岛中大规模覆盖空洞边界的问题,提出一种基于最小临界阈值的单孤岛大规模覆盖空洞边界检测方法。阐述最小临界阈值优化问题,并基于概率感知模型将其公式化,在此基础上,利用分布式梯度信息进行近似求解;在提出的多飞艇单孤岛数据收集方法基础上,参照堵塞流理论,给出融入最小临界阈值的局部大规模粗糙边界检测及其细化迭代两个算法,并通过理论分析和对比仿真实验,验证算法执行效率和有效性。再次,针对已有孤岛结盟方法对两种非理想假设——不确定性孤岛分布和有限中继节点带宽的自适应能力差的不足,提出一种多飞艇WSN孤岛同时搜索与带宽感知中继结盟方法。在相关系统模型的基础上,阐述多飞艇WSN孤岛同时搜索与带宽感知中继结盟优化问题,并利用局部启发式迭代搜索,将该问题分解为搜索部署和具有路由路径选择的中继节点部署两个子优化问题;在提出的单孤岛大规模覆盖空洞边界检测方法基础上,利用谱图和网络流相关理论,分别给出连通重叠感知搜索和带宽感知分簇中继节点部署两个近似求解算法,并通过对比仿真实验,验证算法的有效性。最后,针对已有基于中继节点部署的覆盖空洞修复方法在修复灾害环境WSN大规模覆盖空洞过程中效率低的问题,从WSN最优中继节点位置求解的消息开销和分布均匀性角度出发,提出一种基于同调理论的多飞艇WSN大规模覆盖空洞修复方法。该方法以多孤岛结盟后网络中剩余大规模覆盖空洞为部署区域,在同调理论的基础上,利用Halton序列,以逐次递增的方式,产生一组分布均匀的候选中继节点部署位置;引入单纯复形度及其索引值的定义,结合Cech复形相关性质,剔除冗余候选中继节点,产生最优中继节点部署位置,并通过对比仿真实验,验证方法的有效性。