WSN在仓储环境中的节点部署

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  将节点部署在监测区域时,要按照实际监测区域情况采取相应的部署方式,如飞机撒播、炮弹撒播、人为布置、机器布置。在进行节点部署时,也要考虑传感器节点监测对象的实际情况,采取相应的监测策略,如点覆盖、网格覆盖、栅栏覆盖。将传感器节点按照一定方式部署在监测区域后,还需要一些评价指标来判别节点部署情况,如覆盖度、覆盖盲区、覆盖重数、覆盖均匀度、连通性、连通重数。
  一、节点部署方式
  在无线传感器网络中,按照节点部署方式分为随机部署型、确定部署型、具备移动能力型。
  (一)随机部署型
  随即部署通常采用飞机或者炮弹随机将大量传感器节点播撒在监测区求的不同,有3种节点部署方式:随机部域内。这种部署方式的优点是成本低,可操作性强,适用于恶劣环境或者人工难以到达的地方,还有大规模的传感器网络也采用这种方式。随即部署方式简单易行,当前状态下,大多数传感器网络的节点都采用随即部署的方式。然而随即部署可能导致某些区域节点密度过高有些区域节点布置地过于稀疏,造成网络资源不平衡,网络不能完全覆盖,网络的连通性也不好。
  (二)确定部署型
  在部署节点之前,预先设计好部署算法,按照算法计算出每个节点的确切部署位置,再通过机器或者人工的方式将节点固定好。部署算法的目的是对监测区域实现完全覆盖。适合确定部署方案的环境必须为人们所已知,相应网络规模小。确定型部署方式构成的传感器网络,一般具有覆盖度好,连通性强,网络性能很高的特点。但由于要事先非常熟悉环境,且规模不是特别大的环境才符合,所以当前只有少数传感器网络使用确定部署。
  (三)具备移动能力型
  这样构成的网络是由许多携带传感器的移动机器人构成的分布式传感器网络。具备移动能力,是指携带传感器的机器人有移动能力。移动机器人之间通过无线通信方式连接,彼此行动也通过无线通信进行协调。这时的每一个网络节点不再是一个简单地传感器节点而是具有移动能力的传感器机器人,每个网络节点都既有传感器特点又具有机器人特点。传感器特点是指采集信息,计算,存储,通信;机器人特点是指无线通信和自移动能力。机器人节点构成的网络有一个显著的特点就是节点位置非常容易发生变化,网络拓扑动态变化快。与一般传感器网络不通,移动传感器网络需要解决新的问题:如移动机器人技术、机器人间通信技术、多目标跟踪技术等。
  仓储环境是特定的一种应用环境,具有现实中不轻易移动,是封闭规则空间的特点。仓库面积一般在10000平方米,在无线传感器网络中属于中等偏大的环境。但由于仓库内的环境是安全易于测量去,且仓库内不需要传感器节点频繁移动位置,故优先考虑确定型部署方式。这种部署方式按照算法计算结果将节点布置在精确的位置上,满足完全覆盖,维持高连通性,优化网络性能,使无线传感器网络处于最佳状态。
  二、节点部署算法
  对应监测区域内覆盖的对象不同,节点覆盖的方式也不一样。按照监测区域覆盖对象不同,节点算法被分为3类,分别是:基于点覆盖,网格覆盖,栅栏覆盖的节点部署算法。
  (一)点覆盖
  点覆盖是指在监测区域内认为需要监测的对象为有限的离散点。只有这种情况才适合使用点覆盖。点覆盖不关心网络的所有区域,只关心监控区域内的目标节点。通常的做法是在目标节点附近布置传感器节点,为确保节点覆盖度,每个目标点都至少被一个传感器节点覆盖。点覆盖问题需要确定覆盖这些有限点所需的最少节点数以及节点布置位置。如何确定最少节点数以及节点位置一般采用传统的线性规划,很少涉及节点之间的连通性。研究点覆盖问题一般采用单目标优化方法或多目标优化方法,并不能解得问题的精确解,只能得到问题的近似解,即能无限靠近解,却不能达到。
  (二)网格覆盖
  网格覆盖又称为区域覆盖,是指用二维网格或者三维网格来划分监测区域,并在网格的某点布置传感器节点。当前对传感器网络基于网格划分的网格一般为规则的多边形,如三角形,正方形,矩形,六边形等。根据网格形状的不同,网格多边形可分方形网格和菱形网格。
  网格覆盖可实现对监测区域无盲点覆盖,与点覆盖不同,网格覆盖必须实现对监测区域的完全覆盖,其中节点的位置分布也可以精确地由算法算出。传感器网络在不同领域的应用,对节点覆盖的要求也不一样。多重覆盖能较单重覆盖有更强的容错能力和更高的鲁棒性,所获得的数据精确度也越高。
  (三)栅栏覆盖
  栅栏覆盖所关注的是移动物体在穿越监测区域时如何能被有效识别。栅栏覆盖在从初始位置到重点位置之间布置传感器节点前必须找到一条或多条路径,当有移动物体穿越时可以有效检测到。当要求有k个传感器节点覆盖路径时,这称为k重覆盖。栅栏覆盖主要分两种:一种是基于最大突破路径和最大支持路径,另一种是基于最大暴露路径与最小暴露路径。基于最大突破路径和最大支持路径的研究主要针对目标能被传感器节点感知到的感应强度进行研究,而基于最大暴露路径与最小暴露路径的研究还要考虑移动物体穿越监测区域的时间,因此比前者更实用。
  (作者单位:北京物资学院)
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