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系統識別號 U0002-2706201412465700
中文論文名稱 機率式感測模型之無線感測網路中具k-邊界監控及提升網路生命期之合作覆蓋技術
英文論文名稱 Collaborative k-Barrier Coverage Mechanisms for Maximizing Network Lifetime in Wireless Sensor Networks with Probabilistic Sensing Model
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Computer Science and Information Engineering
學年度 102
學期 2
出版年 103
研究生中文姓名 江怡君
研究生英文姓名 Yi-Chun Chiang
學號 601410094
學位類別 碩士
語文別 中文
第二語文別 英文
口試日期 2014-06-13
論文頁數 65頁
口試委員 指導教授-張志勇
委員-陳裕賢
委員-陳宗禧
委員-張志勇
中文關鍵字 邊界覆蓋  機率式感測模型  無線感測網路 
英文關鍵字 Barrier Coverage  Sensing Probability Model  Wireless Sensor Networks 
學科別分類 學科別應用科學資訊工程
中文摘要 邊界覆蓋(Barrier Coverage)在無線感測網路中是很重要且受到廣泛討論的問題。在多數的研究中,大多假設感測器的感測範圍是二元感測模型(Binary Sensing Model),然而,在現實監控區域中,機率式感測模型較接近大多數真實的感測器行為,即目標物被感測到之機率會因為其與感測器之距離遠近而有所不同。本論文基於機率式感測模型(Probability Sensing Model),提出一分散式演算法,探討k-邊界覆蓋(k-Barrier Coverage)之排程技術,在滿足使用者所設定的k-覆蓋機率值門檻之監測品質要求下,形成一條盡可能的延長生命期的防禦曲線。實驗模擬顯示,我們所提出的k-Barrier Coverage演算法具有較長的網路壽命。
英文摘要 In wireless sensor networks, barrier coverage issue has been widely discussed due to its important role. In literatures, the sensing model of the sensor is a binary sensing model which provides large detection probability. However, in reality, the closer the sensor is located to the object, the greater the probability of the object being sensed. This is because of the proximity of the sensor's distance varies. Based on the Probability Sensing Model, this paper proposes a decentralized algorithm method to deploy the sensors by using k-Barrier Coverage Scheduling. In order to meet the k-coverage probability requirements, the amount of sensors should be set by the user to extend the lifetime of the sensors. The simulation shows that the number of sensors used in the proposed k-Barrier Coverage algorithm are minimized in order to provide longer lifetime.
論文目次 目錄
圖目錄 IV
表目錄 VI
第一章、簡介 1
第二章、網路環境與問題描述 6
2.1 網路環境 6
2.2 機率式感測模型 7
2.3 問題描述 8
第三章、演算法 15
3.1 網路初始化階段 15
3.2 滿足ε之感測器挑選階段 17
3.3 建構防禦曲線 19
3.3.1 感測器權重值計算 19
3.3.2 網格挑選工作 23
第四章、模擬實驗 33
4.1 模擬相關參數與環境 33
4.2 模擬結果 34
第五章、結論 47
參考文獻 48
附錄-英文論文 51

圖目錄
圖 1︰方型區域A的邊界分別是W_east、W_west、L_south、L_north所圍成。 6
圖 2︰Elfes sensing model。 7
圖 3:入侵者入侵路線。 8
圖 4︰非互斥的兩條防禦曲線DB_α^1與DB_β^1,共同合作所產生的問題。 13
圖 5︰網路場景拓樸圖。 16
圖 6︰感測器完整覆蓋的網格及網格的防衛等級。 17
圖 7:感測器的覆蓋長度計算與比較。 20
圖 8:Decision Maker挑選方式。 23
圖 9︰網格連接方式。 28
圖 10︰避免死路問題發生。 30
圖 11:分支優先權。 31
圖 12:欲建立DB^3,從網格g_3,2向g_4,1和g_4,3分支。 32
圖 13:網格大小的設置概念。 34
圖 14︰初始場景圖及結束圖。 35
圖 15︰平均成功建置防禦曲線機率比較圖。 36
圖 16︰感測器數量對偵測入侵者闖入成功捕捉率之影響。 37
圖 17:滿足感測機率下對於建置防禦曲線之影響。 38
圖 18:感測器建置防禦曲線時所消耗的電量比較圖。 39
圖 19:對於平均捕捉率下使用感測器數量比較圖。 40
圖 20:探討在不同感測器數量及作法排序下所滿足k-Barrier Coverage的組數之影響。 41
圖 21:感測器根據不同佈建方式的場景圖。 41
圖 22:在各個Scenarios中成功建置防禦曲線機率比較圖。 42
圖 23:在各個Scenarios中感測器數量對偵測入侵者闖入成功捕捉率之影響。 43
圖 24:在各個Scenarios中滿足感測機率下對於建置防禦曲線之影響。 44
圖 25:在各個Scenarios中的感測器在每個工作中的消耗電量之影響。 45
圖 26:權重值偏好影響。 46

表目錄
表 1:本論文與相關研究比較表 4
表 2:模擬相關參數 34
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