无线传感器网络技术导论课后答案

‘壹’ 谁有清华大学出版社出版的无线网络技术导论课件的密码

发给你了 、、、

‘贰’ 无线传感器网络中的结点是固定不变

无线传感器网络中的结点基本上是固定不变的，这点和移动自组网络有很大的区别。无线传感器网络主要的应用领域就是组成各种物联网IoT (Intemnet of Things)。下面是物联网的一些举例:
(1)环境监测与保护(如洪水预报、动物栖息的监控);
(2)战争中对敌情的侦查和对兵力、装备、物资等的监控；
(3)医疗中对病房的监测和对患者的护理;
(4)在危险的工业环境(如矿井、核电站等)中的安全监测;
(5)城市交通管理、建筑内的温度/照明/安全控制等。
顺便指出，移动自组网络和移动IP并不相同。移动IP技术使漫游的主机可以用多种方式连接到互联网。漫游的主机可以直接连接到或通过无线链路连接到固定网络上的另一个子网。支持这种形式的主机移动性需要地址管理和增加协议的互操作性，但移动IP的核心网络功能仍然是基于在固定互联网中一直在使用的各种路由选择协议。但移动自组网络是把移动性扩展到无线领域中的自治系统，它具有自己特定的路由选择协议，并且可以不和互联网相连。即使在和互联网相连时，移动自组网络也是以残桩网络(stubnetwork)方式工作的。所谓“残桩网络”就是通信量可以进入残桩网络，也可以从残桩网络发出，但不允许外部的通信量穿越残桩网络。最后需要弄清在文献中经常要遇到的、与接入有关的几个名词。固定接入(fixed access)一在作为网络用户期间，用户设置的地理位置保持不变。移动接入(mobility access)-用户设备能够以车辆速度(一般取为每小时120公里)移动时进行网络通信。当发生切换(即用户移动到不同蜂窝小区)时，通信仍然是连续的。便携接入(portable access)--一在受限的网络覆盖面积中，用户设备能够在以步行速度移动时进行网络通信，提供有限的切换能力。游牧接入(nomadic access)一一用户设备的地理位置至少在进行网络通信时保持不变。如果用户设备移动了位置(改变了蜂窝小区)，那么再次进行通信时可能还要寻找最佳的基站。也有的文献把便携接入和游牧接入当作一样的，定义为可以在通信时以步行速度移动。这点在阅读文献时应加以注意。

‘叁’ 无线传感器网络中的部署问题，200分！！追加！！

无线传感器网络是近几年发展起来的一种新兴技术,在条件恶劣和无人坚守的环境监测和事件跟踪中显示了很大的应用价值。节点部署是无线传感器网络工作的基础,对网络的运行情况和寿命有很大的影响。部署问题涉及覆盖、连接和节约能量消耗3个方面。该文重点讨论了网络部署中的覆盖问题,综述了现有的研究成果,总结了今后的热点研究方向,为以后的研究奠定了基础。
基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法
摘 要: 首先从视频传感器节点方向性感知特性出发,设计了一种方向可调感知模型,并以此为基础对有向传感器网络覆盖增强问题进行分析与定义;其次,提出了一种基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法PFCEA (potential field based coverage-enhancing algorithm).通过引入“质心”概念,将有向传感器网络覆盖增强问题转化为质心均匀分布问题,以质心点作圆周运动代替传感器节点传感方向的转动.质心在虚拟力作用下作扩散运动,以消除网络中感知重叠区和盲区,进而增强整个有向传感器网络覆盖.一系列仿真实验验证了该算法的有效性.
关键词: 有向传感器网络;有向感知模型;虚拟势场;覆盖增强
中图法分类号: TP393 文献标识码: A
覆盖作为传感器网络中的一个基本问题,反映了传感器网络所能提供的“感知”服务质量.优化传感器网络覆盖对于合理分配网络的空间资源,更好地完成环境感知、信息获取任务以及提高网络生存能力都具有重要的意义[1].目前,传感器网络的初期部署有两种策略:一种是大规模的随机部署;另一种是针对特定的用途进行计划部署.由于传感器网络通常工作在复杂的环境下,而且网络中传感器节点众多,因此大都采用随机部署方式.然而,这种大规模随机投放方式很难一次性地将数目众多的传感器节点放置在适合的位置,极容易造成传感器网络覆盖的不合理(比如,局部目标区域传感器节点分布过密或过疏),进而形成感知重叠区和盲区.因此,在传感器网络初始部署后,我们需要采用覆盖增强策略以获得理想的网络覆盖性能.
目前,国内外学者相继开展了相关覆盖增强问题的研究,并取得了一定的进展[25].从目前可获取的资料来看,绝大多数覆盖问题研究都是针对基于全向感知模型(omni-directional sensing model)的传感器网络展开的[6],
即网络中节点的感知范围是一个以节点为圆心、以其感知距离为半径的圆形区域.通常采用休眠冗余节点[2,7]、
重新调整节点分布[811]或添加新节点[11]等方法实现传感器网络覆盖增强.
实际上,有向感知模型(directional sensing model)也是传感器网络中的一种典型的感知模型[12],即节点的感知范围是一个以节点为圆心、半径为其感知距离的扇形区域.由基于有向感知模型的传感器节点所构成的网络称为有向传感器网络.视频传感器网络是有向传感器网络的一个典型实例.感知模型的差异造成了现有基于全向感知模型的覆盖研究成果不能直接应用于有向传感器网络,迫切需要设计出一系列新方法.
在早期的工作中[13],我们率先开展有向传感器网络中覆盖问题的研究,设计一种基本的有向感知模型,用以刻画视频传感器节点的方向性感知特性,并研究有向传感器网络覆盖完整性以及通信连通性问题.同时,考虑到有向传感器节点传感方向往往具有可调整特性(比如PTZ摄像头的推拉摇移功能),我们进一步提出一种基于图论和计算几何的集中式覆盖增强算法[14],调整方案一经确定,网络中所有有向传感器节点并发地进行传感方向的一次性调整,以此获得网络覆盖性能的增强.但由于未能充分考虑到有向传感器节点局部位置及传感方向信息,因而,该算法对有向传感器网络覆盖增强的能力相对有限.
本文将基本的有向感知模型扩展为方向可调感知模型,研究有向传感器网络覆盖增强问题.首先定义了方向可调感知模型,并分析随机部署策略对有向传感器网络覆盖率的影响.在此基础上,分析了有向传感器网络覆盖增强问题.本文通过引入“质心”概念,将待解决问题转化为质心均匀分布问题,提出了一种基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法PFCEA(potential field based coverage-enhancing algorithm).质心在虚拟力作用下作扩散运动,逐步消除网络中感知重叠区和盲区,增强整个网络覆盖性能.最后,一系列仿真实验验证了PFCEA算法的有效性.
1 有向传感器网络覆盖增强问题
本节旨在分析和定义有向传感器网络覆盖增强问题.在此之前,我们对方向可调感知模型进行简要介绍.
1.1 方向可调感知模型
不同于目前已有的全向感知模型,方向可调感知模型的感知区域受“视角”的限制,并非一个完整的圆形区域.在某时刻t,有向传感器节点具有方向性感知特性;随着其传感方向的不断调整(即旋转),有向传感器节点有能力覆盖到其传感距离内的所有圆形区域.由此,通过简单的几何抽象,我们可以得到有向传感器节点的方向可调感知模型,如图1所示.
定义1. 方向可调感知模型可用一个四元组P,R, ,
表示.其中,P=(x,y)表示有向传感器节点的位置坐标;R表示节
点的最大传感范围,即传感半径;单位向量 = 为扇形感知区域的中轴线,即节点在某时刻t时的传感方向; 和 分别是单位向量 在X轴和Y轴方向上的投影分量;表示边界距离传感向量 的传感夹角,2代表传感区域视角,记作FOV.
特别地,当=时,传统的全向感知模型是方向可调感知模型的一个特例.
若点P1被有向传感器节点vi覆盖成立,记为viP1,当且仅当满足以下条件:
(1) ,其中, 代表点P1到该节点的欧氏距离;
(2) 与 间夹角取值属于[,].
判别点P1是否被有向传感器节点覆盖的一个简单方法是:如果 且 ,那么,点P1
被有向传感器节点覆盖;否则,覆盖不成立.另外,若区域A被有向传感节点覆盖,当且仅当区域A中任何一个点都被有向传感节点覆盖.除非特别说明,下文中出现的“节点”和“传感器节点”均满足上述方向可调感知模型.
1.2 有向传感器网络覆盖增强问题的分析与定义
在研究本文内容之前,我们需要作以下必要假设:
A1. 有向传感器网络中所有节点同构,即所有节点的传感半径(R)、传感夹角()参数规格分别相同;
A2. 有向传感器网络中所有节点一经部署,则位置固定不变,但其传感方向可调;
A3. 有向传感器网络中各节点都了解自身位置及传感方向信息,且各节点对自身传感方向可控.
假设目标区域的面积为S,随机部署的传感器节点位置满足均匀分布模型,且目标区域内任意两个传感器节点不在同一位置.传感器节点的传感方向在[0,2]上也满足均匀分布模型.在不考虑传感器节点可能落入边界区域造成有效覆盖区域减小的情况下,由于每个传感器节点所监控的区域面积为R2,则每个传感器节点能监测整个目标区域的概率为R2/S.目标区域被N个传感器节点覆盖的初始概率p0的计算公式为(具体推导过程参见文献[14])
(1)
由公式(1)可知,当目标区域内网络覆盖率至少达到p0时,需要部署的节点规模计算公式为
(2)
当网络覆盖率分别为p0和p0+p时,所需部署的传感器节点数目分别为ln(1p0)/,ln(1(p0+p))/.其中, =ln(SR2)lnS.因此,传感器节点数目差异N由公式(3)可得,
(3)
当目标区域面积S、节点传感半径R和传感夹角一定时,为一常数.此时,N与p0,p满足关系如图2所示(S=500500m2,R=60m,=45º).从图中我们可以看出,当p0一定时,N随着p的增加而增加;当p一定时,N随着p0的增加而增加,且增加率越来越大.因此,当需要将覆盖率增大p时,则需多部署N个节点(p0取值较大时(80%),p取值每增加1%,N就有数十、甚至数百的增加).如果采用一定的覆盖增强策略,无须多部署节点,就可以使网络覆盖率达到p0+p,大量节省了传感器网络部署成本.
设Si(t)表示节点vi在传感向量为 时所覆盖的区域面积.运算操作Si(t)Sj(t)代表节点vi和节点vj所能覆盖到的区域总面积.这样,当网络中节点传感向量取值为 时,有向传感器网络覆盖率可表
示如下:
(4)
因此,有向传感器网络覆盖增强问题归纳如下:
问题:求解一组 ,使得对于初始的 ,有 取值
接近最大.

Fig.2 The relation among p0, p and N
图2 p0,p和N三者之间的关系
2 基于虚拟势场的覆盖增强算法
2.1 传统虚拟势场方法
虚拟势场(virtual potential field)的概念最初应用于机器人的路径规划和障碍躲避.Howard等人[8]和Pori等人[9]先后将这一概念引入到传感器网络的覆盖增强问题中来.其基本思想是把网络中每个传感器节点看作一个虚拟的电荷,各节点受到其他节点的虚拟力作用,向目标区域中的其他区域扩散,最终达到平衡状态,即实现目标区域的充分覆盖状态.Zou等人[15]提出了一种虚拟力算法(virtual force algorithm,简称VFA),初始节点随机部署后自动完善网络覆盖性能,以均匀网络覆盖并保证网络覆盖范围最大化.在执行过程中,传感器节点并不移动,而是计算出随机部署的传感器节点虚拟移动轨迹.一旦传感器节点位置确定后,则对相应节点进行一次移动操作.Li等人[10]为解决传感器网络布局优化,在文献[15]的基础上提出了涉及目标的虚拟力算法(target involved virtual force algorithm,简称TIVFA),通过计算节点与目标、热点区域、障碍物和其他传感器之间的虚拟力,为各节点寻找受力平衡点,并将其作为该传感器节点的新位置.
上述利用虚拟势场方法优化传感器网络覆盖的研究成果都是基于全向感知模型展开的.假定传感器节点间存在两种虚拟力作用:一种是斥力,使传感器节点足够稀疏,避免节点过于密集而形成感知重叠区域;另一种是引力,使传感器节点保持一定的分布密度,避免节点过于分离而形成感知盲区[15].最终利用传感器节点的位置移动来实现传感器网络覆盖增强.
2.2 基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法
在实际应用中,考虑到传感器网络部署成本,所有部署的传感器节点都具有移动能力是不现实的.另外,传感器节点位置的移动极易引起部分传感器节点的失效,进而造成整个传感器网络拓扑发生变化.这些无疑都会增加网络维护成本.因而,本文的研究工作基于传感器节点位置不变、传感方向可调的假设.上述假设使得直接利用虚拟势场方法解决有向传感器网络覆盖增强问题遇到了麻烦.在传统的虚拟势场方法中,传感器节点在势场力的作用下进行平动(如图3(a)所示),而基于本文的假设,传感器节点表现为其扇形感知区域在势场力的作用下以传感器节点为轴心进行旋转(如图3(b)所示).
为了简化扇形感知区域的转动模型,我们引入“质心(centroid)”的概念.质心是质点系中一个特定的点,它与物体的平衡、运动以及内力分布密切相关.传感器节点的位置不变,其传感方向的不断调整可近似地看作是扇形感知区域的质心点绕传感器节点作圆周运动.如图3(b)所示,一个均匀扇形感知区域的质心点位于其对称轴上且与圆心距离为2Rsin/3.每个传感器节点有且仅有一个质心点与其对应.我们用c表示传感器节点v所对应的质心点.本文将有向传感器网络覆盖增强问题转化为利用传统虚拟势场方法可解的质心点均匀分布问题,如图4所示.

Fig.3 Moving models of sensor node
图3 传感器节点的运动模型

Fig.4 The issue description of coverage enhancement in directional sensor networks
图4 有向传感器网络覆盖增强问题描述
2.2.1 受力分析
利用虚拟势场方法增强有向传感器网络覆盖,可以近似等价于质心点-质心点(c-c)之间虚拟力作用问题.我们假设质心点-质心点之间存在斥力,在斥力作用下,相邻质心点逐步扩散开来,在降低冗余覆盖的同时,逐渐实现整个监测区域的充分高效覆盖,最终增强有向传感器网络的覆盖性能.在虚拟势场作用下,质心点受来自相邻一个或多个质心点的斥力作用.下面给出质心点受力的计算方法.
如图5所示,dij表示传感器节点vi与vj之间的欧氏距离.只有当dij小于传感器节点传感半径(R)的2倍时,它们的感知区域才存在重叠的可能,故它们之间才存在产生斥力的作用,该斥力作用于传感器节点相应的质心点ci和cj上.
定义2. 有向传感器网络中,欧氏距离不大于节点传感半径(R)2倍的一对节点互为邻居节点.节点vi的邻居节点集合记作i.即i={vj|Dis(vi,vj)2R,ij}.
我们定义质心点vj对质心点vi的斥力模型 ,见公式(5).
(5)
其中,Dij表示质心点ci和cj之间的欧氏距离;kR表示斥力系数(常数,本文取kR=1);ij为单位向量,指示斥力方向(由质心点cj指向ci).公式(5)表明,只有当传感器节点vi和vj互为邻居节点时(即有可能形成冗余覆盖时),其相应的质心点ci和cj之间才存在斥力作用.质心点所受斥力大小与ci和cj之间的欧氏距离成反比,而质心点所受斥力方向由ci和cj之间的相互位置关系所决定.
质心点ci所受合力是其受到相邻k个质心点排斥力的矢量和.公式(6)描述质心点ci所受合力模型 .
(6)
通过如图6所示的实例,我们分析质心点的受力情况.图中包括4个传感器节点:v1,v2,v3和v4,其相应的质心
点分别为c1,c2,c3和c4.以质心点c1为例,由于d122R,故 ,质心点c1仅受到来自质心点c3和c4的斥力,其所受合力 .传感器节点传感方向旋转导致质心点的运动轨迹并不是任意的,而是固定绕传感器节点作圆周运动.因此,质心点的运动仅仅受合力沿圆周切线方向分量 的影响.

Fig.6 The force on centroid
图6 质心点受力
2.2.2 控制规则(control law)
本文基于一个虚拟物理世界研究质心点运动问题,其中作用力、质心点等都是虚拟的.该虚拟物理世界的构建是建立在求解问题特征的基础上的.在此,我们定义控制规则,即规定质心点受力与运动之间的关系,以达到质心点的均匀分布.
质心点在 作用下运动,受到运动学和动力学的双重约束,具体表现如下:
(1) 运动学约束
在传统传感器网络中利用虚拟势场方法移动传感器节点的情况下,由于传感器节点向任意方向运动的概率是等同的,我们大都忽略其所受的运动学约束[8].而在转动模型中,质心点的运动不是任意方向的,受合力沿圆
周切线方向分量 的影响,只能绕其传感器节点作圆周运动.
质心点在运动过程中受到的虚拟力是变化的,但对传感器网络系统来说,传感器节点之间每时每刻都交换邻居节点位置及传感方向信息是不现实的.因此,我们设定邻居节点间每隔时间步长t交换一次位置及传感方向信息,根据交换信息计算当前时间步长质心点所受合力,得出转动方向及弧长.同时,问题求解的目的在于将节点的传感方向调整至一个合适的位置.在此,我们不考虑速度和加速度与转动弧长之间的关系.
(2) 动力学约束
动力学约束研究受力与运动之间的关系.本运动模型中的动力学约束主要包含两方面内容:
• 每个时间步长t内,质心点所受合力与转动方向及弧长之间的关系;
• 质心点运动的静止条件.
在传统传感器网络中利用虚拟势场方法移动传感器节点的情况下,在每个时间步长内,传感器节点的运动速度受限于最大运动速度vmax,而不是随传感器节点受力无止境地增加.通过此举保证微调方法的快速收敛.在本转动模型中,我们同样假设质心点每次固定以较小的转动角度进行转动,通过多次微调方法逐步趋向最优解,即在每个时间步长t内,质心点转动的方向沿所受合力在圆周切线方向分量,转动大小不是任意的,而是具有固定转动角度.采用上述方法的原因有两个:
• 运动过程中,质心点受力不断变化,且变化规律很难用简单的函数进行表示,加之上述运动学约束和问题特征等因素影响,我们很难得出一个简明而合理的质心点所受合力与转动弧长之间的关系.
• 运动过程中,质心点按固定角度进行转动,有利于简化计算过程,减少节点的计算负担.同时,我们通过分析仿真实验数据发现,该方法具有较为理想的收敛性(具体讨论参见第3.2节).
固定转动角度取值不同对PFCEA算法性能具有较大的影响,这在第3.3节中将加以详细的分析和说明.
当质心点所受合力沿圆周切线方向分量为0时,其到达理想位置转动停止.如图7所示,我们假定质心点在圆周上O点处合力切向分量为0.由于质心点按固定转动角度进行转动,因此,它
未必会刚好转动到O点处.当质心点处于图7中弧 或 时,会
因合力切向分量不为0而导致质心点围绕O点附近往复振动.因此,为避免出现振动现象,加速质心点达到稳定状态,我们需要进一步限定质心点运动的停止条件.
当质心点围绕O点附近往复振动时,其受合力的切向分量很
小.因此,我们设定受力门限,当 (本文取=10e6),即可认
定质心点已达到稳定状态,无须再运动.经过数个时间步长t后,当网络中所有质心点达到稳定状态时,整个传感器网络即达到稳定状态,此时对应的一组 ,该
组解通常为本文覆盖增强的较优解.
2.3 算法描述
基于上述分析,本文提出了基于虚拟势场的网络覆盖增强算法(PFCEA),该算法是一个分布式算法,在每个传感器节点上并发执行.PFCEA算法描述如下:
输入:节点vi及其邻居节点的位置和传感方向信息.
输出:节点vi最终的传感方向信息 .
1. t0; //初始化时间步长计数器
2. 计算节点vi相应质心点ci初始位置 ;
3. 计算节点vi邻居节点集合i,M表示邻居节点集合中元素数目;
4. While (1)
4.1 tt+1;
4.2 ;
4.3 For (j=0; j<M; j++)
4.3.1 计算质心点cj对ci的当前斥力 ,其中,vji;
4.3.2 ;
4.4 计算质心点ci当前所受合力 沿圆周切线分量 ;
4.5 确定质心点ci运动方向;
4.6 If ( ) Then
4.6.1 质心点ci沿 方向转动固定角度;
4.6.2 调整质心点ci至新位置 ;
4.6.3 计算节点vj指向当前质心点ci向量并单位化,得到节点vi最终的传感方向信息 ;
4.7 Sleep (t);
5. End.
3 算法仿真与性能分析
我们利用VC6.0自行开发了适用于传感器网络部署及覆盖研究的仿真软件Senetest2.0,并利用该软件进行了大量仿真实验,以验证PFCEA算法的有效性.实验中参数的取值见表1.为简化实验,假设目标区域中所有传感器节点同构,即所有节点的传感半径及传感夹角规格分别相同.
Table 1 Experimental parameters
表1 实验参数
Parameter Variation
Target area S 500500m2
Area coverage p 0~1
Sensor number N 0~250
Sensing radius Rs 0~100m
Sensing offset angel  0º~90º
3.1 实例研究
在本节中,我们通过一个具体实例说明PFCEA算法对有向传感器网络覆盖增强.在500500m2的目标区域内,我们部署传感半径R=60m、传感夹角=45º的传感器节点完成场景监测.若达到预期的网络覆盖率p=70%, 通过公式(1),我们可预先估算出所需部署的传感器节点数目,
.
针对上述实例,我们记录了PFCEA算法运行不同时间步长时有向传感器网络覆盖增强情况,如图8所示.

(a) Initial coverage, p0=65.74%
(a) 初始覆盖,p0=65.74% (b) The 10th time step, p10=76.03%
(b) 第10个时间步长,p10=76.03%

(c) The 20th time step, p20=80.20%
(c) 第20个时间步长,p20=80.20% (d) The 30th time step, p30=81.45%
(d) 第30个时间步长,p30=81.45%
Fig.8 Coverage enhancement using PFCEA algorithm
图8 PFCEA算法实现覆盖增强
直观看来,质心点在虚拟斥力作用下进行扩散运动,逐步消除网络中感知重叠区和盲区,最终实现有向传感器网络覆盖增强.此例中,网络传感器节点分别经过30个时间步长的调整,网络覆盖率由最初的65.74%提高到81.45%,网络覆盖增强达15.71个百分点.
图9显示了逐个时间步长调整所带来的网络覆盖增强.我们发现,随着时间步长的增加,网络覆盖率也不断增加,且近似满足指数关系.当时间步长达到30次以后,网络中绝大多数节点的传感方向出现振动现象,直观表现为网络覆盖率在81.20%附近在允许的范围振荡.此时,我们认定有向传感器网络覆盖性能近似增强至最优.
网络覆盖性能可以显着地降低网络部署成本.实例通过节点传感方向的自调整,在仅仅部署105个传感器节点的情况下,最终获得81.45%的网络覆盖率.若预期的网络覆盖率为81.45%,通过公式(1)的计算可知,我们至少需要部署148个传感器节点.由此可见,利用PFCEA算法实现网络覆盖增强的直接效果是可以节省近43个传感器节点,极大地降低了网络部署成本.
3.2 收敛性分析
为了讨论本文算法的收敛性,我们针对4种不同的网络节点规模进行多组实验.我们针对各网络节点规模随机生成10个拓扑结构,分别计算算法收敛次数,并取平均值,实验数据见表2.其他实验参数为R=60m,=45º, =5º.
Table 2 Experimental data for convergence analysis
表2 实验数据收敛性分析

(%)
(%)

1 50 41.28 52.73 24
2 70 52.74 64.98 21
3 90 60.76 73.24 28
4 110 65.58 78.02 27
分析上述实验数据,我们可以得出,PFCEA算法的收敛性即调整的次数,并不随传感器网络节点规模的变化而发生显着的改变,其取值一般维持在[20,30]范围内.由此可见,本文PFCEA算法具有较好的收敛性,可以在较短的时间步长内完成有向传感器网络的覆盖增强过程.
3.3 仿真分析
在本节中,我们通过一系列仿真实验来说明4个主要参数对本文PFCEA算法性能的影响.它们分别是:节点规模N、传感半径R、传感夹角和(质心点)转动角度.针对前3个参数,我们与以往研究的一种集中式覆盖增强算法[14]进行性能分析和比较.
A. 节点规模N、传感半径R以及传感角度
我们分别取不同节点规模进行仿真实验.从图10(a)变化曲线可以看出,当R和一定时,N取值较小导致网络初始覆盖率较小.此时,随着N的增大,p取值呈现持续上升趋势.当N=200时,网络覆盖率增强可达14.40个百分点.此后,p取值有所下降.这是由于当节点规模N增加导致网络初始覆盖率较高时(如60%),相邻多传感器节点间形成覆盖盲区的概率大为降低,无疑削弱了PFCEA算法的性能.另外,部分传感器节点落入边界区域,也会间接起到削弱PFCEA算法性能的作用.
另外,传感半径、传感角度对PFCEA算法性能的影响与此类似.当节点规模一定时,节点传感半径或传感角度取值越小,单个节点的覆盖区域越小,各相邻节点间形成感知重叠区域的可能性也就越小.此时,PFCEA算法对网络覆盖性能改善并不显着.随着传感半径或传感角度的增加,p不断增加.当R=70m且=45º时,网络覆盖率最高可提升15.91%.但随着传感半径或传感角度取值的不断增加,PFCEA算法带来的网络覆盖效果降低,如图10(b)、图10(c)所示.

(c) The effect of sensing offset angle , other parameters meet N=100, R=40m, =5º
(c) 传感角度的影响,其他实验参数满足:N=100,R=40m,=5º

‘肆’ 无线传感器网络体系结构包括哪些部分，各部分的

结构
传感器网络系统通常包括传感器节点EndDevice、汇聚节点Router和管理节点Coordinator。
大量传感器节点随机部署在监测区域内部或附近，能够通过自组织方式构成网络。传感器节点监测的数据沿着其他传感器节点逐跳地进行传输，在传输过程中监测数据可能被多个节点处理，经过多跳后路由到汇聚节点，最后通过互联网或卫星到达管理节点。用户通过管理节点对传感器网络进行配置和管理，发布监测任务以及收集监测数据。

传感器节点
处理能力、存储能力和通信能力相对较弱，通过小容量电池供电。从网络功能上看，每个传感器节点除了进行本地信息收集和数据处理外，还要对其他节点转发来的数据进行存储、管理和融合，并与其他节点协作完成一些特定任务。

汇聚节点
汇聚节点的处理能力、存储能力和通信能力相对较强，它是连接传感器网络与Internet 等外部网络的网关，实现两种协议间的转换，同时向传感器节点发布来自管理节点的监测任务，并把WSN收集到的数据转发到外部网络上。汇聚节点既可以是一个具有增强功能的传感器节点，有足够的能量供给和更多的、Flash和SRAM中的所有信息传输到计算机中，通过汇编软件，可很方便地把获取的信息转换成汇编文件格式，从而分析出传感节点所存储的程序代码、路由协议及密钥等机密信息，同时还可以修改程序代码，并加载到传感节点中。

管理节点
管理节点用于动态地管理整个无线传感器网络。传感器网络的所有者通过管理节点访问无线传感器网络的资源。
无线传感器测距
在无线传感器网络中，常用的测量节点间距离的方法主要有TOA（Time of Arrival），TDOA（Time Difference of Arrival）、超声波、RSSI（Received Sig nalStrength Indicator）和TOF（Time of Light）等。

‘伍’ 无线传感器网络的特点及关键技术

无线传感器网络的特点及关键技术

无线传感器网络被普遍认为是二十一世纪最重要的技术之一，是目前计算机网络、无线通信和微电子技术等领域的研究热点。下面我为大家搜索整理了关于无线传感器网络的特点及关键技术，欢迎参考阅读！

一、无线传感器网络的特点

与其他类型的无线网络相比，传感器网络有着鲜明的特征。其主要特点可以归纳如下：

（一）传感器节点能量有限。当前传感器通常由内置的电池提供能量，由于体积受限，因而其携带的能量非常有限。如何使传感器节点有限的能量得到高效的利用，延长网络生存周期，这是传感器网络面临的首要挑战。

（二）通信能力有限。无线通信消耗的能量与通信距离的关系为E=kdn。其中，参数n的取值为2≤n≤4，n的取值与许多因素有关。但是不管n具体的取值，n的取值范围一旦确定，就表明，无线通信的能耗是随着距离的增加而更加急剧地增加的。因此，在满足网络连通性的要求下，应尽量采用多跳通信，减少单跳通信的距离。通常，传感器节点的通信范围在100m内。

（三）计算、存储和有限。一方面为了满足部署的要求，传感器节点往往体积小；另一方面出于成本控制的目的`，节点的价格低廉。这些因素限制了节点的硬件资源，从而影响到它的计算、存储和通信能力。

（四）节点数量多，密度高，覆盖面积广。为了能够全面准确的监测目标，往往会将成千上万的传感器节点部署在地理面积很大的区域内，而且节点密度会比较大，甚至在一些小范围内采用密集部署的方式。这样的部署方式，可以让网络获得全面的数据，提高信息的可靠性和准确性。

（五）自组织。传感器网络部署的区域往往没有基础设施，需要依靠传感器节点协同工作，以自组织的方式进行网络的配置和管理。

（六）拓扑结构动态变化。传感器网络的拓扑结构通常是动态变化的，例如部分节点故障或电量耗尽退出网络，有新的节点被部署并加入网络，为节约能量节点在工作和休眠状态间进行切换，周围环境的改变造成了无线通信链路的变化，以及传感器节点的移动等都会导致传感器网络拓扑结构发生变化。

（七）感知数据量巨大。传感器网络节点部署范围大、数量多，且网络中的每个传感器通常都产生较大的流式数据并具有实时性，因此网络中往往存在数量巨大的实时数据流。受传感器节点计算、存储和带宽等资源的限制，需要有效的分布式数据流管理、查询、分析和挖掘方法来对这些数据流进行处理。

（八）以数据为中心。对于传感器网络的用户而言，他们感兴趣的是获取关于特定监测目标的真实可靠的数据。在使用传感器网络时，用户直接使用其关注的事件作为任务提交给网络，而不是去访问具有某个或某些地址标识的节点。传感器网络中的查询、感知、传输都是以数据为中心展开的。

（九）传感器节点容易失效。由于传感器网络应用环境的特殊性以及能量等资源受限的原因，传感器节点失效（如电池能量耗尽等）的概率远大于传统无线网络节点。因此，需要研究如何提高数据的生存能力、增强网络的健壮性和容错性以保证部分传感器节点的损坏不会影响到全局任务的完成。此外，对于部署在事故和自然灾害易发区域的无线传感器网络，还需要进一步研究当事故和灾害导致大部分传感器节点失效时如何最大限度地将网络中的数据保存下来，以提供给灾害救援和事故原因分析等使用。

二、关键技术

无线传感器网络作为当今信息领域的研究热点，设计多学科交叉的研究领域，有非常多的关键技术有待研究和发现，下面列举若干。

（一）网络拓扑控制。通过拓扑控制自动生成良好的拓扑结构，能够提高路由协议和MAC协议的效率，可为数据融合、时间同步和目标定位等多方面奠定基础，有利于节省能量，延长网络生存周期。所以拓扑控制是无线传感器网络研究的核心技术之一。目前，拓扑控制主要研究的问题是在满足网络连通度的前提下，通过功率控制或骨干网节点的选择，剔除节点之间不必要的通信链路，生成一个高效的数据转发网络拓扑结构。

（二）介质访问控制（MAC）协议。在无线传感器网络中，MAC协议决定无线信道的使用方式，在传感器节点之间分配有限的无线通信资源，用来构建传感器网络系统的底层基础结构。MAC协议处于传感器网络协议的底层部分，对传感器网络的性能有较大影响，是保证无线传感器网络高效通信的关键网络协议之一。传感器网络的强大功能是由众多节点协作实现的。多点通信在局部范围需要MAC协议协调其间的无线信道分配，在整个网络范围内需要路由协议选择通信路径。

在设计MAC协议时，需要着重考虑以下几个方面：

（1）节省能量。传感器网络的节点一般是以干电池、纽扣电池等提供能量，能量有限。

（2）可扩展性。无线传感器网络的拓扑结构具有动态性。所以MAC协议也应具有可扩展性，以适应这种动态变化的拓扑结构。

（3）网络效率。网络效率包括网络的公平性、实时性、网络吞吐量以及带宽利用率等。

（三）路由协议。传感器网络路由协议的主要任务是在传感器节点和Sink节点之间建立路由以可靠地传递数据。由于传感器网络与具体应用之间存在较高的相关性，要设计一种通用的、能满足各种应用需求的路由协议是困难的，因而人们研究并提出了许多路由方案。

（四）定位技术。位置信息是传感器节点采集数据中不可或缺的一部分，没有位置信息的监测消息可能毫无意义。节点定位是确定传感器的每个节点的相对位置或绝对位置。节点定位分为集中定位方式和分布定位方式。定位机制也必须要满足自组织性，鲁棒性，能量高效和分布式计算等要求。

（五）数据融合。传感器网络为了有效的节省能量，可以在传感器节点收集数据的过程中，利用本地计算和存储能力将数据进行融合，取出冗余信息，从而达到节省能量的目的。

（六）安全技术。安全问题是无线传感器网络的重要问题。由于采用的是无线传输信道，网络存在偷听、恶意路由、消息篡改等安全问题。同时，网络的有限能量和有限处理、存储能力两个特点使安全问题的解决更加复杂化了。

‘陆’ 关于无线传感器网络的安全,你认为未来面临的攻击主要包 含哪些

根据网络层次的不同，可以将无线传感器网络容易受到的威胁分为四类：

1、物理层：主要的攻击方法为拥塞攻击和物理破坏。

2、链路层：主要的攻击方法为碰撞攻击、耗尽攻击和非公平竞争。

3、网络层：主要的攻击方法为丢弃和贪婪破坏、方向误导攻击、黑洞攻击和汇聚节点攻击。

4、传输层：主要的攻击方法为泛洪攻击和同步破坏攻击。

安全需求

由于WSN使用无线通信，其通信链路不像有线网络一样可以做到私密可控。所以在设计传感器网络时，更要充分考虑信息安全问题。

手机SIM卡等智能卡，利用公钥基础设施（Public Key Infrastructure，PKI）机制，基本满足了电信等行业对信息安全的需求。同样，亦可使用PKI来满足WSN在信息安全方面的需求。

1、数据机密性

数据机密性是重要的网络安全需求，要求所有敏感信息在存储和传输过程中都要保证其机密性，不得向任何非授权用户泄露信息的内容。

2、数据完整性

有了机密性保证，攻击者可能无法获取信息的真实内容，但接收者并不能保证其收到的数据是正确的，因为恶意的中间节点可以截获、篡改和干扰信息的传输过程。通过数据完整性鉴别，可以确保数据传输过程中没有任何改变。

3、数据新鲜性

数据新鲜性问题是强调每次接收的数据都是发送方最新发送的数据，以此杜绝接收重复的信息。保证数据新鲜性的主要目的是防止重放（Replay）攻击。

4、可用性

可用性要求传感器网络能够随时按预先设定的工作方式向系统的合法用户提供信息访问服务，但攻击者可以通过伪造和信号干扰等方式使传感器网络处于部分或全部瘫痪状态，破坏系统的可用性，如拒绝服务（Denial of Service，DoS）攻击。

5、鲁棒性

无线传感器网络具有很强的动态性和不确定性，包括网络拓扑的变化、节点的消失或加入、面临各种威胁等，因此，无线传感器网络对各种安全攻击应具有较强的适应性，即使某次攻击行为得逞，该性能也能保障其影响最小化。

6、访问控制

访问控制要求能够对访问无线传感器网络的用户身份进行确认，确保其合法性。

‘柒’ 无线传感器网络的特点有哪些

无线传感器网络除了具有无线网络的移动性、断接性等共同特征以外，还具有很多其他鲜明的特点。
1)传感节点体积小，成本低，计算能力有限。
2)传感节点数量大、易失效，具有自适应性。
3)通信半径小，带宽很低。
4)电源能量是网络寿命的关键。
5)数据管理与处理是传感器网络的核心技术。

‘捌’ 关于无线传感器网络定位的描述，以下哪些选项是正确的

1．第一阶段：传统的传感器系统 无线传感器网络的历史最早可追溯到 20世纪 70年代，这期间传感器节点只用于探测数据流，没有计算能力，传感器节点之间不能通信。
2．第二阶段：传感器节点集成化 第二阶段是20世纪80年代～90年代，这期间微型化的传感器节点具备感知能力、计算能力和通信能力。
3．第三阶段：多跳自由网 第三阶段是21世纪初至今，这一阶段网络传输自组织、多跳，节点设计低功耗。应用不仅局限于军事领域，在其他领域更是获得了很好的应用。

‘玖’ 物联网工程是研究什么的

物联网工程是交叉学科，是多个学科的融合，即计算机科学与技术、信息与通信工程、微电子学科、检测与自动化和仪器科学与技术。物联网工程是复合专业，涉及控制理论与控制工程、微电子检测、通信工程和计算机与信息专业，对应物联网的控制、感知、传输和信息处理技术。x0dx0a物联网网络架构由感知层、网络层、应用层组成。计算机学院在物联网技术的网络层和应用层领域具有很好的研究基础，而感知层更多依赖的是软硬件结合的嵌入式系统技术。物联网的传感器接口、RFID读写都涉及嵌入式技术，但实际上新技术含量很少，可看作是一个新袋子。x0dx0a物联网主要涵盖RFID（>5.5）、无线传感器网络（>8.5）、M2M智能手机（<4.5）等技术领域。其中括号里表达的是难度系数，可以看出无线传感器网络是最难的。x0dx0a专业基础课：物联网技术导论、计算机科学导论、程序设计基础（C语言）、离散数学、数字电子技术基础、电路分析基础、模拟电子技术基础、数值分析。x0dx0a专业必修课：无线传感器网络、数据结构与算法设计、面向对象程序设计、计算理论与算法分析设计、数据库原理与设计、计算机组成原理、汇编语言程序设计、操作系统、编译原理与设计、软件工程基础、计算机体系结构、计算机网络、微机接口技术、信号与系统、自动控制原理。x0dx0a专业选修课：微控制器接口技术、计算机图形学、人工智能基础、嵌入式系统、多媒体技术、网络信息安全、软件体系结构、分布式计算原理与应用、Web软件技术、硬件描述语言与计算机硬件模块设计。x0dx0a专业实践课：数字电子技术实验、模拟电子技术实验、操作系统课程设计、程序设计方法与实践、Web开发基础、软件基础实习、数据库系统开发、汇编与接口课程设计、计算机组成原理硬件实验、软件工程综合训练、Visual x0dx0aC++数据通信编程实践。x0dx0ax0dx0a以上信息来自于5联网，仅供参考，更多信息请访问5联网。