【WSN】无线传感器网络（WSN）中的空穴和边界节点检测（Matlab实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

一、引言

无线传感器网络（WSN）作为一种由大量分布式传感器节点组成的监测系统，广泛应用于环境监测、军事侦察、工业控制等诸多领域。在 WSN 的实际运行过程中，节点的分布状态对网络性能有着至关重要的影响。其中，空穴和边界节点的存在是两个关键问题，准确检测它们对于维持网络的连通性、覆盖范围以及数据传输效率等方面意义重大。

二、空穴和边界节点的概念及影响

1. 空穴节点：空穴是指在 WSN 的覆盖区域内，由于节点故障、能量耗尽、遭受物理损坏或不规则的节点部署等原因，导致局部区域出现传感器节点缺失或无法正常工作的现象，该区域内的节点即为空穴节点。空穴的出现会造成监测盲区，使得网络对这部分区域的环境信息采集缺失，严重影响监测的全面性与准确性。例如在森林火灾监测的 WSN 中，如果某片关键林区对应的传感器节点形成空穴，一旦发生火情，将无法及时察觉，延误扑救时机。 2. 边界节点：边界节点处于 WSN 覆盖区域的边缘，相较于内部节点，它们与相邻节点的连接数量相对较少，且面临着向外传输数据时信号衰减、易受外界干扰等问题。边界节点的特性决定了其能量消耗模式与内部节点不同，通常承担着更多的跨区域数据转发任务，若管理不善，容易过早耗尽能量，进而影响网络的连通性与整体稳定性。以智能农业中的土壤湿度监测 WSN 为例，位于农田边缘的边界节点既要负责采集本地土壤信息，又要将周边零散节点的数据汇总转发，工作负担较重。

三、空穴和边界节点检测的重要性

1. 保障监测质量：及时发现空穴节点能够促使网络快速采取补救措施，如唤醒备用节点、重新部署移动节点或调整现有节点的监测范围，填补监测盲区，确保对目标区域的持续、完整监测。只有获取全面准确的监测数据，才能为后续的决策分析提供可靠依据，像在工业污染排放监测场景下，精确的监测数据是环保部门执法监管的关键支撑。 2. 优化网络性能：准确识别边界节点有助于针对性地为其制定特殊的能量管理策略，例如降低数据传输频率、采用更高效的编码方式或增强信号发射功率，平衡边界节点与内部节点的能量消耗，延长网络整体寿命。同时，对边界节点连接状态的精准把控，有利于优化数据传输路径规划，减少传输延迟与丢包率，提升网络的通信效率，这在城市智能交通 WSN 应用中尤为重要，关乎实时交通信息能否顺畅传递。

四、常见的检测方法

1. 基于邻居节点信息的方法：邻居节点数目判断法：每个传感器节点通过周期性地与周边邻居节点交换信息，统计自身邻居节点的数量。若某节点的邻居节点数量明显低于网络平均邻居节点数阈值，且持续一段时间，该节点大概率处于边界位置；若邻居节点数为零或极少，则可能是位于空穴内部。这种方法简单直接，计算成本低，但容易受到节点分布不均匀的影响，在节点稀疏区域可能出现误判。 - 邻居节点距离法：节点不仅了解邻居节点的数量，还测量与它们之间的距离。边界节点通常与部分邻居节点距离相对较远，通过设定距离阈值，当节点与最远邻居节点的距离超过阈值时，判定其为边界节点；对于空穴节点，周边邻居节点距离的异常增大或分布极度不均匀都可作为判断依据。此方法对节点的测距精度要求较高，否则会影响检测结果的准确性。 2. 基于拓扑结构的方法：图论算法：将 WSN 抽象为一个无向图，节点作为图的顶点，节点间的通信链路作为边。利用图的连通性、度分布等特性来识别边界节点和空穴节点。例如，通过计算节点的度（即与之相连的边的数量），度较小的节点更有可能是边界节点；对于空穴检测，可以运用图的割点、桥等概念，若移除某个节点导致图的连通分支增多，则该节点所在区域可能存在空穴。这类方法能从宏观网络拓扑角度精准剖析节点特性，但算法复杂度相对较高，对计算资源有一定要求。聚类算法：把 WSN 中的节点划分为多个簇，簇头节点负责管理簇内成员并与其他簇通信。边界节点往往处于簇的边缘，通过簇头对簇成员分布的监测以及簇间通信状况分析，能够判断出边界节点；空穴通常表现为某个簇内节点数量过少或簇的形状不规则，依据这些特征可实现空穴节点的定位。聚类算法在大规模 WSN 中具有较好的可操作性，能有效降低管理复杂度，但簇的划分策略与参数选择会影响检测效果。

五、研究现状与挑战

1. 研究现状：目前，针对 WSN 中空穴和边界节点检测的研究已取得丰硕成果，多种检测方法从不同角度不断完善，检测精度逐步提高。不少方法结合了机器学习、人工智能等前沿技术，如利用神经网络对邻居节点数据进行学习训练，以更智能地判断节点类型；在应用领域，也根据不同行业需求定制化地实施检测方案，像在医疗保健领域的可穿戴 WSN 中，为保障人体生理信号连续采集，空穴和边界节点检测侧重于低功耗、实时性强的方法。 2. 挑战：动态环境适应性差：在实际 WSN 应用场景中，节点所处环境动态变化频繁，如节点的随机移动、新节点的加入或旧节点的意外失效、环境干扰因素的突然增强等，现有的检测方法难以实时、精准地适应这些变化，导致检测结果滞后或不准确，影响网络的持续稳定运行。能量效率与检测精度的权衡：提高检测精度往往需要节点频繁地交换信息、进行复杂的计算操作，这无疑会增加节点的能量消耗；而若过度追求节能，又可能牺牲检测精度，无法及时发现关键的空穴和边界节点。如何在二者之间找到平衡，设计出既能满足高精度检测需求又能最大程度降低能量开销的方案，是当前面临的一大难题。大规模网络的复杂性：随着 WSN 规模不断扩大，节点数量剧增，网络拓扑结构愈发复杂，传统检测方法在计算复杂度、通信开销以及存储需求等方面面临严峻挑战，难以在可接受的时间和资源范围内完成对所有节点的准确检测。

六、结论

无线传感器网络中空穴和边界节点的检测是保障网络高效、稳定运行的核心技术之一。通过深入理解空穴和边界节点的概念、影响以及运用恰当的检测方法，能够有效提升 WSN 的监测能力与网络性能。尽管当前研究仍面临诸多挑战，但随着技术的不断进步，如新型传感器技术、低功耗通信技术以及智能算法的持续发展，有望攻克这些难题，实现更精准、更智能、更适应复杂环境的空穴和边界节点检测，推动无线传感器网络在各个领域的广泛应用与深入发展。

📚2 运行结果

主函数部分代码：

n = 500;
x = rand(n,1);
y = rand(n,1);
dt =  DelaunayTri(x,y);
figure(1);
triplot(dt);

vxlabels = arrayfun(@(n) {sprintf('o')}, (1:n)');
Hpl = text(x, y, vxlabels, 'FontWeight', 'bold', 'HorizontalAlignment',...
   'center', 'BackgroundColor', 'none');
[cc,r]= circumcenters(dt);
numtri = size(dt,1);
trilabels = arrayfun(@(x) {sprintf('*')}, (1:numtri)');
Htl = text(cc(:,1), cc(:,2), trilabels, 'FontWeight', 'bold', ...
   'HorizontalAlignment', 'center', 'Color', 'blue');

i = 0;
k = size(r,1);
rs=0.045; 
rc = 0;
ra = zeros(1,k);

for l=1:k 
    if ( cond1(r(l), rs) == 1 )
        x = cond2(dt, cc, l, rs);
        if x == 0 || x == 1 
            rc = rc+1;
            ra(rc) = l;
            circle(cc(l,1), cc(l,2), r(l));
        end;
    end;
end;

for l=1:rc
    
    x = dt.X(dt.Triangulation(ra(l),:), 1);
    y = dt.X(dt.Triangulation(ra(l),:), 2);
    
   xlabels = arrayfun(@(n) {sprintf('@')}, (1:3)');
Hp1 = text(x, y, xlabels, 'FontWeight', 'bold', 'HorizontalAlignment',...
   'center', 'BackgroundColor', 'none');
end;
figure(1);

figure(2);

for l = 1:n
    x= dt.X(l,1);
    y= dt.X(l,2);
    plot2(x,y,rs);
end;
for l=1:rc
    l1=ra(l);