基于移動節(jié)點的有向傳感器網(wǎng)絡(luò)柵欄修復(fù)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種強柵欄覆蓋修復(fù)算法，屬于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一種有效的監(jiān)測工具已被廣泛運用于安全領(lǐng)域，如戰(zhàn)場監(jiān) 測，邊境保護和機場入侵監(jiān)測。覆蓋作為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個典型問題，反映了網(wǎng)絡(luò)對物 理世界的感知范圍并直接影響著整個網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量。針對在監(jiān)控環(huán)境中需要覆蓋目標(biāo)的 不同，將傳感器網(wǎng)絡(luò)的覆蓋問題具體細(xì)分為：目標(biāo)覆蓋，區(qū)域覆蓋和柵欄覆蓋，其中柵欄覆 蓋是軍事和安全應(yīng)用研究方面的重要問題。柵欄覆蓋保證所有穿越保護區(qū)域的入侵者能被 檢測到。為了監(jiān)測穿越保護區(qū)域的入侵者，需要構(gòu)造一連串的傳感器節(jié)點覆蓋保護區(qū)域，且 鄰近的傳感器的感知區(qū)域需相互重疊。運一連串的傳感器指的就是傳感器柵欄，并且在柵 欄中至少有一個的傳感器能檢測到嘗試穿越保護區(qū)域的入侵者?；旧?，柵欄覆蓋可W被 分為兩種:弱柵欄覆蓋和強柵欄覆蓋。前者保證沿著平行線移動的入侵者會被檢測到，后者 保證沿著任意路徑移動的入侵者會被檢測到。除了檢測穿越保護區(qū)域的入侵者，柵欄覆蓋 還有許多其他實際應(yīng)途，如傳感器可W沿著森林部署來檢測森林中火的傳播，也可W部署 在管道的兩側(cè)來檢測可能的蓄意破壞，同時也可W應(yīng)用在物流工程中的運輸車輛及在運物 資的跟蹤與監(jiān)測中。
[0003] 在大多數(shù)關(guān)于柵欄覆蓋的研究中，傳感器被假定為有一個全向感知模型。全向感 知模型是用二維平面的圓形和=維空間的球體區(qū)域來形象表征的，在全向感知模型中，當(dāng) 一個物體與傳感器的中屯、的距離小于等于感知半徑時，傳感器就能檢測到該物體。然而，在 許多實際應(yīng)用中，傳感器常常具有的是一個有向傳感模型，例如雷達(dá)，攝影機等。不同于全 向傳感器，有向傳感器因為有限制的視角，不能感知整個圓形或球體區(qū)域。
[0004] 在一些情況下，傳感器節(jié)點必須隨機部署在危險的環(huán)境中，如果部署的傳感器數(shù) 量不夠多或者一些用于形成柵欄的傳感器開始出故障或耗盡能量時，柵欄缺口可能產(chǎn)生在 隨機部署的網(wǎng)絡(luò)中。每個缺口暗示兩個鄰近的傳感器的覆蓋區(qū)域沒有重疊。入侵者可能找 到柵欄缺口并穿越保護區(qū)域而沒有被檢測到。因此，有必要找到一些方法來修復(fù)柵欄缺口。
[0005] 為了修復(fù)柵欄缺口，一種方法是提高節(jié)點密度，然而，運會導(dǎo)致大量的部署成本。 另一種方法是利用旋轉(zhuǎn)有向傳感器的可轉(zhuǎn)動性修復(fù)柵欄缺口，運種方法的適用情況有一定 的局限性，當(dāng)旋轉(zhuǎn)傳感器的數(shù)量不足時，會產(chǎn)生修復(fù)失敗問題。為了解決運個問題，我們可 W使用移動傳感器節(jié)點：在最初的固定傳感器部署后，將移動傳感器移動至目標(biāo)位置來修 復(fù)柵欄缺口。
[0006] 本發(fā)明使用的兩個主要技術(shù)分別為判斷兩個傳感器的覆蓋區(qū)域是否有重疊的方 法W及強連接簇識別算法。前者是用來判定兩個有向傳感器的感知扇形是否存在重疊部 分，而后者則是用來識別隨機部署的傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在的強連接簇的個數(shù)W及各個強連接 簇所含的具體傳感器。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 技術(shù)問題:在柵欄覆蓋中，當(dāng)傳感器數(shù)量不夠或一些傳感器出現(xiàn)故障或耗盡能量 時，柵欄缺口可能會出現(xiàn)在隨機部署的傳感器網(wǎng)絡(luò)中。本發(fā)明在研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)強柵 欄覆蓋的特點及強柵欄覆蓋算法的基礎(chǔ)上提出了一種基于移動節(jié)點的有向傳感器網(wǎng)絡(luò)柵 欄修復(fù)方法，使得所用移動傳感器數(shù)量最少。
[0008] 技術(shù)方案:基于移動節(jié)點的有向傳感器網(wǎng)絡(luò)柵欄缺口修復(fù)技術(shù)中有大量的挑戰(zhàn)性 的問題。首先因為有向傳感器的視角有限，而且固定傳感器的感知方向是不統(tǒng)一的，判定兩 個傳感器的感知區(qū)域是否相互重疊，并計算出兩個傳感器之間的距離是復(fù)雜的；第二，由于 傳感器是隨機部署的，在最初的覆蓋后，計算所形成的強連接簇的個數(shù)W及識別各個簇中 的具體傳感器節(jié)點是有挑戰(zhàn)的；第S，制造移動傳感器的成本比固定傳感器的成本高的多， 運促使我們要使用盡可能少的移動傳感器。因此，找到盡可能少的移動傳感器與固定傳感 器形成柵欄覆蓋也是該發(fā)明的主要技術(shù)問題。
[0009] 本發(fā)明首先采用基于直線的傳感器部署方法部署傳感器節(jié)點，通過判斷兩個傳感 器的感知區(qū)域是否有重疊的方法，來判定保護區(qū)域內(nèi)任意兩個傳感器的覆蓋區(qū)域是否有重 疊，根據(jù)判定結(jié)果運用強連接簇識別算法，識別隨機分布的固定傳感器所形成的各個強關(guān) 聯(lián)簇，再計算任意兩個強連接簇之間及每個強連接簇分別與左右邊界的最短距離，將最短 距離除W移動傳感器節(jié)點的最大感知范圍并向上取整得到用于修復(fù)任意兩個強連接簇之 間及每個強連接簇與左右邊界形成的缺口所需的最少移動傳感器數(shù)量，然后利用Di Astra 算法求出所需的總的最少移動傳感器數(shù)量并求出目標(biāo)覆蓋位置，最后將移動傳感器移動至 目標(biāo)覆蓋位置。
[0010] 本發(fā)明的基于移動節(jié)點的有向傳感器網(wǎng)絡(luò)柵欄修復(fù)方法具體執(zhí)行步驟如下：
[0011] 步驟一:確定傳感器的覆蓋區(qū)域，采用基于直線的有向傳感器網(wǎng)絡(luò)部署方法，在覆 蓋區(qū)域中部署固定有向傳感器；
[0012] 步驟二:采用判定傳感器節(jié)點感知區(qū)域重疊的方法，判定覆蓋區(qū)域中任意兩個移 動傳感器的感知區(qū)域是否有重疊 W及判定每個傳感器的感知區(qū)域分別與覆蓋區(qū)域的左右 邊界是否有重疊；
[0013] 步驟采用強連接簇識別算法，識別覆蓋區(qū)域中的有向傳感器所形成各個強連 接簇；
[0014] 步驟四：計算覆蓋區(qū)域中任意兩個強連接簇感知區(qū)域之間的最短距離，并存儲任 意兩個強連接簇感知區(qū)域之間距離最短的點，計算每個強連接簇的感知區(qū)域與左右邊界之 間的最短距離，并存儲每個傳感器的感知區(qū)域與左右邊界之間距離最短的點；
[0015] 步驟五:將強連接簇的感知區(qū)域間及強連接簇的感知區(qū)域與左右邊界之間的最短 距離除W移動傳感器的最大感知范圍并向上取整得到用于修復(fù)強連接簇感知區(qū)域間與強 連接簇感知區(qū)域與左右邊界間缺口的最少移動傳感器數(shù)量；
[0016] 步驟六:采用Dijakstra算法求從左邊界到右邊界所需的最少傳感器數(shù)量，將左邊 界作為起始頂點，右邊界作為終止頂點，并將每個強連接簇作為一個中間頂點，連接所有頂 點，每條邊上的權(quán)值表示強連接簇與強連接簇或左右邊界間用于修復(fù)缺口所需的最少傳感 器數(shù)量，利用Di Astra算法求出從起始頂點到終止頂點的權(quán)值總和的最小值，即為修復(fù)柵 欄缺口所需的總的傳感器數(shù)量的最小值；
[0017] 步驟屯:求出移動傳感器的目標(biāo)位置及其起始角度〇1，將移動傳感器移動至目標(biāo) 位置，實施修補。
[0018] 其中，所述移動傳感器的目標(biāo)位置及其起始角度的計算方法如下： [0019]假設(shè)強連接簇3。1和3。2的感知區(qū)域間最近的點分別為93=(打，73)和96=(別，71〇; 設(shè)線段PaPb與水平正方向所成夾角為O則當(dāng)移動傳感器的感知視角&滿足0含(!)<V3時，用 于修復(fù)移動傳感器的起始感知角度a為O- d) /2，此時若a<0，a = a+23T;若當(dāng)移動傳感器的感 知視角4滿足V3 ^ 4 <231，移動傳感器的起始感知角度a為o+ji/2-<l)/2,此時若a<〇，a = a +化；
[0020] O的求法如下：過點Pa做與X軸平行的線，在線上取Pa右側(cè)的點Pc,若yb > ya，則O=Z PbPaPc ;若yb < ya，則O = 231- Z 的PaPc，其中 Z 的PaPc 的范圍為[0，31 ];
[0021] 當(dāng)0含4<V3時，移動傳感器目標(biāo)位置的x，y坐標(biāo)分別為：
[0022] Xj = Xa-COSO* A+(j-l)cos〇*(l-A )
[0023] yj = ya_sin〇* A+(j-l)sin〇*(l-A )
[0024] 當(dāng)V3 ^ 4 <加寸，移動傳感器目標(biāo)位置的x，y坐標(biāo)分別為
[0025] Xj = Xa-COSO* A+(j-l)cos〇*(l-A )+R*sin( <l)/2)*cos〇+R*cos( <1)/2)*cos(〇+33t/ 2)
[0026] yj = ya_sin〇* A+(j-l)sin〇*(l-A )+R*sin( <l)/2)*sin〇+R*cos( <l)/2)*sin(〇+3V 2)
[0027] 當(dāng)n< (!)<化時，移動傳感器目標(biāo)位置的x，y坐標(biāo)分別為
[002引 Xj = Xa-COSO*