作者简介作者简介：高艳彬（1986-），男，西南石油大学计算机科学学院硕士研究生，研究方向为物联网算法。1概述
无线传感器网络wsn（wireless sensor networks）是由大量传感器节点通过自组织形成的一个多跳无线网络，它集成了传感器、嵌入式和无线通信等技术，协作地感知、采集和处理覆盖区域内的信息，从而将客观世界与虚拟信息联系起来。随着传感器硬件水平的提高和价格的下降，传感器网络可以布置在恶劣、复杂的环境中，同时能够准确收集信息，具有很高的实用价值和应用前景。目前，无线传感器网络覆盖分为两大类：确定性覆盖和随机覆盖。确定性覆盖具有局限性，它只能用于监测区域固定且环境条件良好的区域。然而，大部分监测区域环境相对复杂，且无法实施确定性布置，在实际应用中，通常采用随机抛洒的方式布置在监测区域内。因此，随机覆盖将是一种首选的、广泛运用的传感器节点配置方式。
近几年，研究人员从不同角度对一定区域内随机部署的无线传感网络进行了研究。文献［1］分析了在随机覆盖中当传感器感知半径和监测区域确定时，建立随机分布完全覆盖模型，并对比模型，得出当符合高斯（正态）分布和均匀分布时，所需传感器节点的最低数目。文献［2］通过对随机部署的无线传感器网络构建概率voronoi模型，用4结语
web技术是当前系统设计与开发中应用最为成熟的技术，它是一种分布式的技术架构，设计实现的系统能够满足不同层次使用者的应用需求。随着技术的更新发展，web技术的实现方案也随之发展更新。本文对比了目前常用的设计技术和框架，选用了基于b/s体系结构、ssh框架、mvc模式的在线选课系统实现方案。wWw.11665.cOM基于对高校在线选课系统的需求分析，研究了web技术在选课系统中的实际应用方案，系统实现后的应用效果表明，该设计方案具有较好的系统稳定性和安全性。
参考文献参考文献：
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责任编辑（责任编辑：孙娟）基于概率voronoi模型的最大突破路径算法进行研究。文献［3］通过对无线传感器节点随机且独立等特点，建立节点分布模型，从而得到覆盖率与目标区域传感器节点分布密度关系。文献［4］针对无线传感器的分布情况，从泊松分布入手分析了传感器节点的随机性和连通性。文献［5］则对delaunay三角网在数据管理和点定位方面进行了详细分析。
2随机部署数学模型
无线传感器网络是由数量众多的离散传感器组成，由于能耗、成本等因素，大规模部署必然增加网络负荷。因此，有效计算目标区域内节点数目成为研究重点。文献［4］指出在一个有限的区域内放置大量的无线传感器节点，节点之间相互独立且符合均匀分布的情况下，假设该区域面积为s，检测区域面积为||s||,则任意一点落入目标检测范围的概率为p=||s||s,根据二项分布可知，假设n(s)表示区域内传感器的数量，则对于区域内任意一点p，有p(n(s)=k)=cknpk(1－p)n－k（1）由于节点数n=*s，为传感器节点密度，则s=nλ，带入p=||s||s=λ||s||s，将该式带入（1）：p(n(s)=k)=ckn(λ||s||n)k(1－λ||s||n)n－k
=n!(n－k)!k!×(λ||s||)knk×(1－λ||s||n)n(1－λ||s||n)k(2)
=n!(λ||s||)(n－k)!k!×(n－λ||s||)nnn(n－λ||s||)k)
=(
λ||s||)kk!×n!(n－k)!(n－λ||s||)k×
(1－λ||s||n)n由于在监测区域内随机抛洒的传感器数目n相对巨大，因此可以近似认为n→+∞则：p(n(s)=k)=limn→∞(λ||s||)kk!×
n!(n－k)!(n－λ||s||)k×(1－λ||s||n)n
=(λ||s||)kk!×e－λ||s||(3)由（3）式可以看出，对于区域s内的任意一点p，服从以(s)为参数n(s)为随机变量的泊松分布。理论上，在目标区域内部署足够多的节点，才能达到一定的覆盖率，但是基于成本考虑，需要计算一个参考值。传感器节点通常以空中抛洒方式部署，分布状态呈泊松分布状。
因此，假设传感器的监测半径为r，监测点落在监测范围内的概率为πr2||s||，则不落在监测范围的概率就为1－πr2||s||，根据(3)式得出的泊松分布模型，p点不被覆盖的概率为：∑+∞0p(n(s)=k)×(1－πr2||s||)k
=∑+∞0(λ||s||)ke－λ||s||k!×(1－πr2||s||)k(4)
∑+∞0e－λ||s||k!×(λ||s||－πr2)k
=e－λ||s||×eλ||s||－λπr2=e－λπr2根据计算得到不落在监测区域内的概率为e－λπr2，落在监测区域内的概率为(1－e－λπr2)，根据给定的覆盖率t，我们可以得到t=(1－e－λπr2)，则λ=－ln(1－t)πr2。
根据节点密度和覆盖面积公式n=*s可求出不考虑传感器自身因素下传感器部署的最低节点数n=－ln(1－t)πr2。
3连通性delaunay模型
考虑到传感器可能发生意外故障，因此在实际应用中需要的节点数高于理论节点数。节点布置完毕后，为了估测节点的覆盖率和连通性，引入delaunay算法，对所有传感器节点进行delaunay三角剖分。
delaunay三角剖分具有优良的几何性质，它在三维建模、地形拟合、有限元分析等方面应用广泛。delaunay三角剖分包括两个准则：①空圆特性：delaunay三角网唯一（任意四点不共圆），其中三角网中的任意一个三角形外接圆范围内不会有其它点存在；②最大化最小角特性：在散点集可能形成的三角剖分中，delaunay三角剖分所形成的三角形最小角最大。从该意义上讲，delaunay三角网最接近于规则化的三角网。另外，delaunay三角剖分还具有5个优异特性：最接近性、唯一性、最优性、最规则性、区域性，具有凸多边形的外壳等，这些特性使它成为最优的三角剖分。
当前，约束delaunay三角剖分广泛应用在计算机领域。本文所用到的方法为约束delaunay三角剖分，其建立过程如下：①构造构网点集；②构造初始待扩展的边集合；③扩展三角形；④约束三角剖分构造完毕。约束delaunay三角剖分构造的关键之处在于约束边界的嵌入和边界扩展，选取最优构网点时对约束边界的特殊处理。
4计算和结果分析
首先对传感器节点进行定义：①传感器节点的通信半径r大于感应半径r，设r≥2r；②传感器节点部署后，所有节点位置将不再移动；③传感器可通过gps或定位技术确定传感器的位置；根据现有传感器水平，该定义均可实现。
图1散乱点
图2约束构网
图3构造完毕
假设节点随机分布在150m×100m的区域内，传感器节点的感应半径r=10m，通信半径r=20m。当区域覆盖率达到95%时，根据n=*s计算出所需的传感器数量为143个。将传感器节点随机抛洒在目标区域内，由于抛洒过程中会出现不可控因素，因此实际抛洒数量要大于计算量。传感器通过自组织形成网络时，对传感器网络进行delaunay三角剖分，估测传感器网络的连通性和覆盖性。
仿真结果表明，在对传感器节点进行delaunay三角剖分后，网络的数据连通性得到改善，减少了网络复杂度和数据冗余度。当事件被监测后，可以有效定位，具有现实意义。
5结语
无线传感网络随机部署在目标区域时，传感器节点呈泊松分布状。在充分考虑目标区域面积、传感器通信半径的情况下，计算出所需最少传感器节点数。考虑到传感器节点的连通性和覆盖性，本文引入delaunay三角剖分，对已有模型进行分析。实验表明，随机部署的无线传感器网络进行delaunay三角剖分后，可以有效监控网络连通性，对后续网络的扩展与维护具有重要意义。
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