传感器节点三维覆盖与部署优化研究

The main goal of this project is to study three-dimensional coverage and deployment optimization of sensor nodes (including multimedia sensor nodes). The project will set up three-dimensional omni-directional and three-dimensional directional coverage models of sensor nodes, discuss three-dimensional certainty coverage and fuzzy coverage, and present a variety of three-dimensional deployment algorithms. Inspired by the biological phenomenon of crowd collaborative search, the project brings up three-dimensional deployment algorithm based on crowd collaborative search. Many traditional sensor network coverage models are based on probability measure. However, the detection radius of the practical sensor node is usually changing because of the influence of the environment change and many other factors. In order to solve this problem, this project tries to use the non-probability measure to describe the sensor node three-dimensional coverage, and proposes the Lenard Jones potential based simulation molecular force. This project also presents several biological inspired deployment algorithms, compares those deployment algorithms and conducts comparative tests by making different detection areas. This project establishes experimental verification platform, and strives for innovative and groundbreaking research results to make a solid foundation for industrial applications.

本项目以研究传感器节点（包括多媒体传感器节点）的三维覆盖与部署优化为主要目标，提出传感器节点的三维全向、有向覆盖模型，探讨三维确定性覆盖与模糊覆盖，提出多种三维部署算法。本项目受人群协作搜索的生物现象启发，提出基于人群协作搜索的三维部署算法。传统的传感器网络覆盖模型是建立在概率测度上的，但实际的传感器节点由于受到环境变化或其他因素影响，检测半径会发生变化，为解决这一问题，本项目探索使用非概率测度描述传感器节点的三维覆盖，提出基于兰纳-琼斯势的模拟分子力, 提出多种生物启发式三维部署算法，并将多种部署算法进行比较，建立实验验证平台，通过制造不同的待探测区域进行对比实验, 力争取得具有创新性及突破性的研究成果，为工业应用奠定坚实基础。

无线传感器节点在物联网中有非常重要的作用。传感器网络的覆盖和部署优化有重要的研究意义。许多传统的传感器网络的部署研究是基于二维平面的，但是真实的传感器网络是存在于三维空间的。因此，本项目研究传感器网络的三维覆盖与部署优化。传感器网络三维部署优化的目标函数较为复杂，适合采用生物启发式优化算法。为此，本项目重点研究改进的生物启发式优化算法及其在传感器网络部署优化中的应用。本项目的主要研究内容包括：（1）实现并行优化的测试函数集，对测试函数库进行了C++封装，并进行MPI进程并行优化。并进行了相关的测试。（2）提出多种改进的生物启发式优化算法。提出一种基于Spark的并行协同进化粒子群优化算法；提出适用于大规模优化的基于图的差分分组方法；提出一种协同进化多目标进化算法，用于求解大规模优化问题。（3）我们提出并建立全向传感器节点在三维地形空间中的不确定性覆盖模型，研究了三维空间的确定性覆盖与模糊覆盖。研究了全向传感器网络的覆盖，提出了多种部署优化算法。（4）我们提出并建立有向传感器节点在三维地形空间中的不确定性覆盖模型，研究了有向传感器网络的覆盖，并提出了多种部署优化算法。通过上述研究，我们取得了一系列的研究成果，为传感器网络在三维空间的部署优化以及传感器网络的工业应用，奠定了坚实基础。