专栏简介

无线传感器网络通过无线通信技术把传感器节点组织结合形成网络，其具有布设灵活、成本可控、范围广泛等特点，在智能监测领域有很大应用潜力。本专栏收录的8篇论文，有的论文研究了算法如何有效降低定位误差；有的论文设计的数据预部署方案能够处理大量的传感器数据，提升推理实时性；还有的论文试图解决传感器网络中电池不易更换与节点能量容易耗尽的问题，使得射频能量捕获传感网的应用前景更加广阔。相信广大电子学报的读者可以从本专栏中了解这一领域近年来的热点方向和学术研究进展。

陈嘉兴, 程杰, 董云玲, 刘志华. 基于弯曲声线和测距修正的水下节点定位算法[J]. 电子学报, 2022, 50(7): 1567-1572.

CHEN Jia-xing, CHENG Jie, DONG Yun-ling, LIU Zhi-hua. Underwater Node Localization Algorithm Based on Ranging Correction and Curved Sound Ray[J]. Acta Electronica Sinica, 2022, 50(7): 1567-1572.

针对由于水下声速变化及障碍物干扰引起的定位误差较大的问题，本文提出了一种抛物模型定位算法.首先基于到达角度提出了适用于弯曲声线的抛物模型测距法.然后基于到达时间提出了非理想路径测距识别方法和理想路径测距修正方法.最后利用投影法结合最小二乘法完成定位.仿真实验表明，该算法在弯曲声线、路径识别、测距优化三个方面均能有效地降低误差.

王义君, 陈忠野, 缪瑞新, 宋忠炎. 基于三角剖分的WSNs元胞感知覆盖算法[J]. 电子学报, 2022, 50(10): 2443-2451.

WANG Yi-jun, CHEN Zhong-ye, MIAO Rui-xin, SONG Zhong-yan. A Cellular Perceptron Coverage Algorithm Based on Triangulation in WSNs[J]. Acta Electronica Sinica, 2022, 50(10): 2443-2451.

针对节点随机部署的静态无线传感器网络覆盖率低、能耗高和时延长等问题，提出基于三角剖分的无线传感器网络元胞感知覆盖算法.该算法通过改进的Delaunay三角剖分实现网络区域的唯一性划分；采用元胞思想确认节点间邻域关系，并通过设置节点感知半径完成网络拓扑控制；将节点剩余能量、时间延迟和历史转发概率作为机器学习感知器的输入数据进行训练，进而找到最优的数据转发通信路径.仿真结果表明，本文提出的算法将网络覆盖与数据传输相结合，相较于其他算法，覆盖率提高13%~34%，节点能量消耗减少了2.25~2.50 J，网络生命周期延长了25%，网络时延下降了0.25~1.18 s.

汪成亮, 赵凯, 刘嘉敏. 智能环境下基于边缘设备规则推理的数据预部署研究[J]. 电子学报, 2022, 50(10): 2347-2360.

WANG Cheng-liang, ZHAO Kai, LIU Jia-min. Study on Data Pre-Deployment Based on Inference and Computing of Edge Devices in Smart Environment[J]. Acta Electronica Sinica, 2022, 50(10): 2347-2360.

在现有的规则推理机制下，大量的传感器数据导致的过大规则匹配期间的实时特征计算量降低了推理实时性，同时边缘设备受限的内存资源难以应对如此庞大的数据量.为此，本文设计了数据预部署方案（Data Pre-Deployment Scheme，DPDS）.利用规则解析与预处理模块解析规则集得到的规则网络和轻量级特征表（Light-weight Characteristic Table，LCT），该方案无需进行实时特征计算，使推理效率和实时性得到显著提高，并大大降低了规则匹配期间的内存占用量.实验表明，即使在规则、数据规模很大的情况下，DPDS仍然具有较高的时间效率和空间效率.

金明, 丁蓉. 一种联合时域和空域残差的网络异常检测与节点定位方法[J]. 电子学报, DOI: 10.12263/DZXB.20220910.

JIN Ming, DING Rong. Detection and Localization of Outlier Nodes in Wireless Sensor Networks via Jointing Temporal and Spatial Residuals[J]. Acta Electronica Sinica, DOI: 10.12263/DZXB.20220910.

无线传感器网络中，有效检测网络异常并定位异常节点是确保数据可靠性的前提.传统的基于图信号处理的网络异常检测和异常节点定位方法无法兼顾检测性能和定位性能.为克服此缺点，提出了一种联合图信号时域和空域残差的网络异常检测与节点定位方法.首先，建立一个基于历史数据相关性和节点距离的图信号模型.接着，联合图信号高频分量的时域残差和空域残差实现网络异常检测.然后，利用图信号时域残差把传感器节点分成两组.在分组过程中，通过最大化有序残差分组间的均值差将异常节点划分到同一组.最后，判定具有较大残差值分组的传感器节点为异常节点.基于全球海平面压力和温度数据的仿真结果表明了所提方法的有效性.针对异常节点海平面压力误差为4 kPa、温度误差为5和3的三种情况，与双通道图滤波方法相比，所提方法的检测概率提高了至少20%，正确定位率提高了至少15%.

苏志刚, 武瑞, 郝敬堂. 面向无源定位的直达波传感器识别算法[J]. 电子学报, 2021, 49(6): 1178-1186.

SU Zhi-gang, WU Rui, HAO Jing-tang. Identification Algorithm of Line-of-Sight Sensors for Passive Localization[J]. Acta Electronica Sinica, 2021, 49(6): 1178-1186.

围绕无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）在直达（Line-Of-Sight，LOS）与非直达（Non-Line-Of-Sight，NLOS）混合传播环境中目标无源定位精度提高问题，提出基于弧边凸包的残差检测（Residual Test based on Arc-edged Convex hull，RTAC）算法.RTAC算法利用各个传感器的测距残差分布特点，在极坐标系构建反映残差点分布的偏移圆模型，并利用最小弧边凸包对传感器分组与识别，实现对网络中全部LOS传感器的识别.仿真结果表明，RTAC算法能够在低计算复杂度下实现对LOS传感器的正确识别，且具有更优异的目标定位性能.RTAC算法是适用于混合传播环境中LOS传感器识别的高效算法.

蒋婵, 梁俊斌, 马方强, 李陶深. 移动低占空比传感网中基于分段拟合压缩的数据容灾存储算法[J]. 电子学报, 2020, 48(12): 2376-2383.

JIANG Chan, LIANG Jun-bin, MA Fang-qiang, LI Tao-shen. Disaster Recovery Data Storage Algorithm Based on Piecewise Fitting Compression in Mobile Low Duty-Cycle Wireless Sensor Networks[J]. Acta Electronica Sinica, 2020, 48(12): 2376-2383.

数据存储是无线传感器网络中数据管理的基础操作.在移动低占空比传感网中，由于节点的移动性，每个节点需要频繁更新邻居节点集合，使得节点能量消耗过大；同时，节点大部分时间处于睡眠状态，仅在少部分时间内苏醒工作，造成数据备份的通信延迟过大.提出一种快速的低能耗数据保存机制.首先，源节点基于连续时间序列对感知数据进行分段线性拟合压缩；接着，节点根据预估故障概率和存储空间大小，计算出合理的压缩数据备份数量.在此基础上，设计一种动态自适应传输协议.实验仿真表明，与已有存储算法比较，该机制具有更低的传输能耗和通信延迟.

王海东, 刘云敬, 康琳, 武迎春. 射频能量捕获传感网移动能量源的布置策略研究[J]. 电子学报, 2020, 48(12): 2367-2375.

WANG Hai-dong, LIU Yun-jing, KANG Lin, WU ying-chun. Study on Effective Placement Algorithm for Energy Transmitter in RF Energy Harvesting Wireless Sensor Networks[J]. Acta Electronica Sinica, 2020, 48(12): 2367-2375.

射频能量捕获传感网（RF Energy Harvesting Wireless Sensor Network，RFEH-WSN）由专用射频能量源设备（Energy Transmitter，ET）和具有射频能量捕获功能的传感器节点（Energy Harvesting Recevier，简称EHR）组成.该网络解决了传感器网络中电池不易更换与节点能量容易耗尽的问题，使得RFEH-WSN应用前景更加广阔.RFEH-WSN应用中一个值得研究的问题是如何布置ET的充电位置，降低ET能耗且提高覆盖率.已有的工作主要考虑ET布置中单目标优化问题，如最小充电时间、最小功耗、最大覆盖率等.本文以时间最小和覆盖率最大为目标建立多目标优化模型，并提出利用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）求解多目标函数（Multiple Object Program，MOP）的低复杂度近似算法，获得了最优Pareto解集.仿真结果表明，多目标优化可以满足不同情况的需求，提高充电效用.

程杰, 董云玲, 陈嘉兴, 刘志华. 一种具有连续跳数值的三维DV-Hop改进算法[J]. 电子学报, 2020, 48(11): 2122-2130.

CHENG Jie, DONG Yun-ling, CHEN Jia-xing, LIU Zhi-hua. An Improved Three-Dimensional DV-Hop Algorithm with Continuous Hop Value[J]. Acta Electronica Sinica, 2020, 48(11): 2122-2130.

设计精确的定位算法是无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）的研究热点.针对DV-Hop（Distance Vector-Hop）定位算法中节点间距离估计误差较大导致定位不精确的问题，提出了一种具有连续跳数值的三维DV-Hop改进算法.探究了邻居节点间的距离与相应节点位置和通信半径构成的相交球体体积之间的关系，提出了连续跳数值的定义，并通过参数修正给出了其计算方法.通过仿真实验探究了网络环境对参数的影响并确定了参数的取值，使用连续跳数值代替DV-Hop算法中的跳数来降低节点间距离估计误差.仿真实验表明，该算法在不增加算法复杂度以及额外硬件的情况下有效地降低了定位误差.