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文档简介

无线传感器网络的节点均匀分布的研究,Analysis of distribution uniformity of nodes in wireless sensor network,摘要,Abstract: Wireless sensor networks have severalspecial characteristics which make against the network coverage,such as shortage of energy,difficulty with energy supply and so onIn order to prolong the lifetime of wireless sensor networksit is necessary to balance the whole network loadAs the energy consumption is related to the situation of nodes,the distribution uniformity must be consideredIn this paper,a new model is proposed to evaluate the nodes distribution uniformity by considering some parameters which include compression discrepancy,sparseness discrepancy,self discrepancy,maximum cavity radius and minimum cavity radius111e simulation results show that the presented model could be helpfu】for measuring the distribution uniformity of nodes scattered randomly in wireless sensor networks,无线传感器网络中诸如能量不足,能量供应困难等问题制约了无线传感器网络的覆盖。为了延长网络的生存期,我们有必要研究整个无线传感器网络的负载平衡。因为节点的能耗与其状态位置有关,故节点必须均匀分布。在本文中,提出了一种新的模型,这种模型通过考虑一些诸如密集差异、稀疏差异、自身差异、最大空覆盖度、最小空覆盖度等来评估节点的均匀分布情况。仿真结果显示,此模型能有效的获得无线传感器网络中随机分散的节点分布情况。,引言,Wireless sensor networks,which are composed of three major information technologies,the sensing,the computer technology an d wireless communication, are widely used at presentMany sensors interconnected in a region form a network to measure some physical parameters,process data and transmit signalsThe wireless sensot networks can not only deal with the required inform ation,but also transfer data securely to accomplish the inform ation acquisitionIt can be used widely in the fields of our living,scientific research, military,E-hospital,intelligent traffic, unmanned scout,intelligent weapo n, and SO on. 无线传感器网络目前已得到广泛应用,它主要有三个信息技术构成,分别是传感器技术、计算技术和无线通信技术。一个区域中许多节点相互连接成一个网络,以监测一些物理参数、处理数据和传送信息。无线传感器不仅处理需要的信息,而且安全地传送数据以完成信息获取。它能广泛应用在我们生活、科学研究、军事国防、医学治疗、智能交通、无人监察、智能武器等等。 本文结构:第一部分介绍有关工作。第二部分:介绍无线传感器网络节点均匀分布的数学模型。第三部分描述了此模型的仿真分析。第四部分:结论和未来的工作。,2. 以往工作,目前,无线传感器网络节点均匀分布的研究比较少。大多数学者着重研究无线传感器网络的覆盖问题,典型的分布理论可分为准确覆盖和随机覆盖。准确覆盖理论适合那些节点位置能准确获取的情况。而随机覆盖理论适合实际应用和包括随机节点覆盖与动态网络覆盖在内的所有情况。 随机节点覆盖是在传感器节点随机展开且不能事先确定的情况。例如,文献3、4就讨论了传感器周长覆盖问题。文献5通过二分法解决了覆盖控制问题。总之,所有的这些文献都讲到了随机覆盖问题。在文献6中,研究了当节点移动后如何能保证节点的覆盖问题。 为了研究覆盖问题,有些专家从事能量节约问题研究,包括文献7中提出的使用两相簇法数据聚合的能量节约方案、文献8中提出的簇能量有效利用方案和文献9中提出的网络分布拓扑控制等。,At present,the research on distribution uniformity on odes for wireless sensor networks can be hardly foundMost scholars emphasized the coverage theory of wirelesssensor networksThe typical distribution can be divided as certain coverage and random coverageTh e certain coverage theory fits the situation that the location of wireless sensor nod es can be gotten,which now is not a re search hotspot againThe random coverage suits fol all kinds of practical applications and includes random nodes coverage and dynamic network coverage according to the uncertainty of networks,3.节点均匀分布的数学评估模型,Th e distribution uniform ity of sensor nodes is the key that influences the energy consumption when lifetime and coverage ale ensuredSuppose that the nodes of a network are deployed in certain an a with length X and width Y,传感器节点的均匀分布是影响节点能耗的主要因素,假设网络节点展开的区域以X轴和Y轴的坐标系来表示。,如图1,n1,n2,ni是无线传感器节点,它们分布在(0,0)和(X,Y)之间。假设C2=0,1是二维的单位区域。为了简单地分析,我们把所有传感器节点映射到相应的C2区域中,任一节点的相应坐标为,3.节点均匀分布的数学评估模型,如图1,无线传感器网络的理想分布标准度Rst:,其中n表示无线传感器节点的数量。 由于无线传感器节点的典型分布不是均匀的而是随机的,密集差异Dd用来评估丢失区域的差异。利用自身差异D我们可以评估整个区域的差异。,密集差异表达式:,稀疏差异表达式:,自身差异表达式:,其中r min和r max分别表示最小和最大半径。f和g分别表示一个节点到另一节点的距离,上面的式2-式6联合组成了随机展开无线传感器网络节点的均匀分布模型。我们可以用此模型评估均匀度并开展进一步工作以降低能耗。,4. 仿真分析,To validate the distribution uniformity performance,two diferent distributions of located wireless sensor nodes are expressed as Figs2 and 4Morver,we suppose that there are 400 nodes in each sensor network and can get a theory that all nod es are in the SaBle clusterfrom Ref 2 ,为了验证均匀分布的性能,我们分别对两种位置分布不同的无线传感器网络进行评估,如图2和图4所示。这里,我们假设每一个网络有400个节点且所有节点在同一簇内。从文献2我们可以得到:,其中Pt(i,B)是当节点i传送数据给基站时节点i的能量消耗。f iB是节点i到基站的数据传输速率,d iB是节点i到基站的距离,表示接受数据时与能耗系统无关的距离系数,是接受数据时与能耗系统相关的距离系数。等式中典型的值是:d=50nj/bit,=0.0013pj/bit/m4,m=4,f iB=10kb/s,4. 仿真分析,the ideal distribution is uniform distribution and R stcan be calculated by Eq (1):R st= 0.0842 From Fig2,we can gef the value of distribution parameters of wireless sensor networks Dd=59.386;Ds=0.0006267;D=0.0372, FROM Eq(7),we can calculate the value of P of each node in Fig2 and the CHIVe is plotted in Fig3,理想情况下是均匀分布的,R st由等式1计算可得出R st=0.0842,从图2中我们可以得出Dd=59.386;Ds=0.0006267;D=0.0372,从等式7中我们可以得到图2中每个节点P iB的值,如图3所示。,4. 仿真分析,从图4中,我们可以得到Dd=2.468;Ds=0.0006221;D=0.0015 通过式7,我们可以计算出图4中每一个节点Pt(i,B)的值,如图5所示。,4. 仿真分析,从图2、3、4、5,我们得出表1,表1列出了计算参数且,表1的结果显示均匀分布网络比随机分布网络的能耗少。图4中区域3和区域2的节点密度比图2相应的区域大,当覆盖一样且每一个节点的能耗一样时,图4的总能耗比图2大。相反,图4中区域1和区域4的节点比图2相应的区域稀疏且总能耗比图2少。另外,我们可以知道无线传感器网络分布越均匀,那么整个网络能耗就越少。,5. 结论,Th is pape r focuses on the problem about the d

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