基于可信信息重建的传感器网络覆盖理论与应用

Motivated from practical applications of precision agriculture and environment monitoring, this project proposes a new confident information coverage model based on cooperative information reconstruction for wireless sensor networks, and studies the properites and applications of the proposed new model, including network deployment pattern, critical sensor density and energy-efficient sensor scheduling. For randomly deployed networks, we study the relation between the expectation of coverage vacancy and the sensor density, trying to derive the lower and upper bound of critical sensor density for complete coverage. For deterministically deployed networks, we study how to construct composite patterns from simple patterns to obtain the optimal coverage pattern with the largest coverage efficiency for guanrateeing both complete coverage and network connectivity. Next, we study the multi-modal grid-based sensor placement problem and multi-modal energy-efficient scheduling problem. A multi-modal sensor node uses different types of sensors to monitor different physical phenomena, and a single coverage model is not enough to describe its sensing capabilities. We will provide mathematical modeling and analysis for the two problems, and design and evaluate distributed algorithms. Finally, we will develop network prototype and deploy it in real farms to examine our theories and algrotihms for precision agriculture applications.

面向精细农业和环境监测等实际应用，提出基于信息协同重建的可信信息覆盖模型，并研究基于该新覆盖模型的节点部署和节点调度等关键科学问题。在随机网络部署中，研究满足目标区域可信信息覆盖的关键节点密度，通过对覆盖空白的特性分析，推导出其理论取值下限和上限。在确定性网络部署中，研究满足全覆盖和连通度的最佳部署模式，通过对简单模式进行组合形成组合覆盖模式，并对比在不同条件下的节点最少部署模式。此外，我们还将研究多模节点的部署和调度问题。多模节点集成了多种传感器类型以监测不同类型环境变量，需要采用多种覆盖模型来描述。在节点部署中，研究基于格点覆盖的多模节点部署问题，在节点调度中，研究最大化网络寿命的多模节点调度问题。我们将对这两类问题进行数学建模和理论分析，并设计和仿真分布式启发算法。最后，搭建具体的网络平台和实践场地，对所提的理论和算法进行实践验证。

本项目基于我们提出的可信信息覆盖（CIC）模型（发表于IEEE Wireless Communications 2013），研究了无线传感器网络（WSNs）中若干网络规划和调度的关键科学问题：. 关键节点密度（发表于IEEE Trans. On Wireless Communications 2016）：我们使用平均空白来评估覆盖程度，并通过计算任意一点不被其变程范围内随机部署的传感器覆盖的概率来计算平均空白。我们提出了一种称为离散近似算法的数值计算方法来计算这个概率，并且数学证明该算法的极限输出即为所求概率。另外，采用平均空白作为传感器密度的函数，我们推导出实现完全覆盖的关键节点密度的上下界。. 最优部署模式（发表于IEEE Trans. on Mobile Computing 2016）：我们首先分析了在一个正n边形的n个顶点处部署n个传感器节点的情况，并证明了正三角形部署模式是所有由正多边形组成的部署模式中的最优部署模式。其次，我们把研究对象从正n边形推广到圆内接锐n边形，并证明了正三角形部署模式仍是所有由圆内接锐多边形组成的部署模式中的最优部署模式。. 多模节点调度（发表于IEEE Trans. on Parallel and Distributed Systems 2015）：我们研究了多模传感器节点调度的多模集合覆盖问题，并证明了它的NP完全性。我们设计了两种能量高效的启发式算法，其中多模传感器节点被划分为一系列的节点覆盖集合，而每一个集合都可以完全可信信息覆盖住整个区域的所有环境变量。. 节点连通部署（修订于IEEE Trans. Industrial Informatics 2017）：我们研究如何在含障碍物的区域中部署传感器节点，使网络寿命达到最大化。我们提出了一种基于改进遗传算法的节点部署方案，其中包括基于Delaunay三角剖分的群体初始化，在保证每条染色体满足覆盖和连通要求的同时又删除冗余节点的染色体校正操作，能产生更优后代的镜像交叉操作。. 本项目根据项目申请书完成了对所有提出的科学问题的研究。除上述主要研究成果外，我们还研究了一些其他相关研究问题，共发表SCIE期刊论文23篇，国际会议论文17篇，国内授权发明专利6项。