第1章 绪论 1
1.1无线传感器网络部署 1
1.2无线传感器网络分析 2
1.2.1无线传感器网络的特点 2
1.2.2无线传感器网络的关键技术 4
1.2.3无线传感器网络的应用 4
1.2.4无线传感器网络覆盖分类 5
1.3传感器网络覆盖控制 7
1.3.1休眠调度机制 7
1.3.2移动节点调节机制 7
1.3.3无线传感器网络部署问题研究现状 8
1.4数据融合 10
1.4.1数据融合的意义 10
1.4.2常用的数据融合方法 10
参考文献 12
第一篇 基于信息融合的水下传感器网络部署 17
第2章 水下传感器网络部署问题研究进展 17
2.1水下传感器网络部署 17
2.2水下传感器网络节点部署研究进展 17
2.3水下传感器网络的通信方式 20
2.4本章小结 21
参考文献 21
第3章 基于深度信息的水下传感器网络部署算法 24
3.1引言 24
3.2相关知识 25
3.2.1水下传感器网络节点 25
3.2.2水下传感器节点感知模型 26
3.2.3水下传感器覆盖率的计算 26
3.3部署算法描述 27
3.3.1基本假设 27
3.3.2算法步骤 27
3.3.3算法流程图 28
3.4仿真分析 29
3.4.1层次划分 30
3.4.2水下目标分布 30
3.4.3工作状态的水下传感器节点概率 31
3.4.4检测概率仿真分析 31
3.4.5水下传感器节点数目分析 32
3.4.6生存时间仿真分析 33
3.5本章小结 34
参考文献 35
第4章 水下传感器网络表面区域高效部署 36
4.1引言 36
4.2水下传感器网络结构 37
4.2.1水下传感器网络结构 38
4.2.2水下传感器节点 38
4.2.3水下传感器节点通信方式 39
4.3节点动态分析 39
4.4表面部署区域分析 41
4.4.1给定区域部署 41
4.4.2目标区域深度与部署的关系 42
4.5本章小结 43
参考文献 43
第5章 光学声学通信混合水下传感器网络的分布式部署 45
5.1引言 45
5.2混合水下传感器网络部署结构 46
5.3混合水下传感器网络节点部署算法 49
5.4仿真分析 49
5.4.1节点数目分析 49
5.4.2检测概率分析 51
5.4.3延时时间分析 51
5.4.4网络生存时间分析 52
5.5本章小结 53
参考文献 53
第6章 基于信度势场算法的水下传感器网络部署算法 55
6.1引言 55
6.2背景知识与相关定义 56
6.2.1 D-S证据理论基础 56
6.2.2被动声呐节点的概率感知模型 56
6.2.3相关定义 58
6.3基于信度势场算法的水下传感器网络部署 58
6.3.1基于改进D-S证据理论的数据融合模型 58
6.3.2水下传感器网络的k-信度覆盖分析 59
6.3.3基于信度势场算法的节点部署算法 60
6.4仿真实验与结果分析 62
6.4.1仿真实验参数设置 62
6.4.2仿真结果分析 62
6.5本章小结 66
参考文献 66
第7章 基于模糊数据融合的水下传感器网络部署算法 68
7.1基于模糊数据融合的传感器网络节点部署策略 69
7.1.1相关定义 69
7.1.2数据融合模型 71
7.1.3基于模糊模型的节点部署算法 72
7.2仿真分析 73
7.2.1仿真设置 73
7.2.2结果与分析 73
7.3本章小结 76
参考文献 76
第8章 基于有机小分子模型的水下传感器网络部署算法 78
8.1数学模型与假设 79
8.2感知单元模型 81
8.3基于有机小分子模型的传感器网络节点部署策略 82
8.4仿真分析 83
8.4.1仿真设置 83
8.4.2仿真结果与分析 83
8.5本章小结 85
参考文献 86
第二篇 基于信息融合的有向传感器网络部署 91
第9章 有向传感器网络覆盖部署 91
9.1有向传感器网络 91
9.1.1有向传感器网络简介 91
9.1.2节点感知模型 91
9.1.3节点通信模型 95
9.2有向传感器网络的典型运行机制 97
9.2.1休眠唤醒调度机制 97
9.2.2节点运动方式 98
9.2.3虚拟力原理 98
9.3有向传感器覆盖部署 99
9.4本章小结 100
参考文献 100
第10章 基于概率感知模型的有向传感器网络覆盖算法 104
10.1引言 104
10.2感知模型 105
10.2.1有向传感器概率感知模型 105
10.2.2覆盖模型 107
10.3基于概率感知模型的有向传感器网络覆盖算法 108
10.3.1算法假设 108
10.3.2标准工作方向 108
10.3.3工作节点数量估算 112
10.3.4算法描述 112
10.4仿真分析 115
10.5本章小结 118
参考文献 118
第11章 视频传感器网络路径覆盖改进算法 120
11.1引言 120
11.2感知模型 121
11.2.1概率感知模型 121
11.2.2计算等效质心 122
11.2.3目标轨迹 123
11.2.4覆盖模型 123
11.3基于概率感知模型的视频传感器网络路径覆盖增强算法 125
11.3.1算法设定 125
11.3.2虚拟力受力分析 125
11.3.3算法描述 127
11.4仿真分析 128
11.5本章小结 131
参考文献 132
第12章 有向传感器网络强栅栏覆盖算法 133
12.1引言 133
12.2问题描述 134
12.2.1感知模型 134
12.2.2数据融合模型 135
12.2.3有向传感器网络栅栏覆盖分析 136
12.3有向传感器网络栅栏覆盖算法 139
12.3.1粒子群算法在栅栏覆盖中的应用分析 139
12.3.2问题分析 140
12.4算法描述 141
12.4.1算法假设 141
12.4.2算法步骤 141
12.4.3算法收敛性分析 142
12.5仿真分析 143
12.6本章小结 147
参考文献 147
第三篇 基于信息融合的异构传感器网络节点部署 151
第13章 异构无线传感器网络 151
13.1异构传感网络简介 151
13.2异构传感网络特点 152
13.3异构无线传感器网络部署 152
13.4本章小结 153
参考文献 153
第14章 感知数据类型异构的传感器网络覆盖控制 155
14.1引言 155
14.2预备知识 156
14.2.1节点模型 156
14.2.2 D-S理论 156
14.2.3三角融合网格 157
14.2.4相关定义 157
14.3问题分析 157
14.4算法步骤 158
14.5仿真实验分析 159
14.5.1部署效果 159
14.5.2覆盖效果 159
14.5.3网络冗余度 161
14.5.4网络运行时间 161
14.6本章小结 162
参考文献 162
第15章 基于粗糙集的水下异构传感器网络节点部署 164
15.1引言 164
15.2异构传感器网络模型 165
15.2.1磁感知节点模型 165
15.2.2数据融合模型 166
15.3基于粗糙集势场的节点部署策略 168
15.3.1截面部署 168
15.3.2每层最佳节点数目 168
15.3.3不同网络层轮替工作模式 170
15.4算法描述 170
15.5仿真分析 171
15.5.1覆盖效果 172
15.5.2多层传感器网络覆盖效果 173
15.5.3与立体覆盖效果对比 173
15.5.4特殊情况覆盖效果 174