一种基于采样的传感器网络多重覆盖算法

系统生命期是无线传感器网络的一个重要设计因素。在满足监控性能的前提下,仅将少量传感器节点投入工作,而让其它节点处于低功耗的休眠状态,可有效延长系统生命期。现有的多重覆盖节点调度算法的性能不是很好,利用采样技术,提出了一种解决多重覆盖的节点调度算法。仿真实验表明,此算法的性能比现有算法要好,得到的工作集的大小可达到现有算法的66%左右。     

线型无线传感器网络中的节点调度算法

线型无线传感器网络是一种较为特殊的无线传感器网络类型,其传感器节点的分布区域接近线型区域。在满足监控性能的要求下,通过调度节点,让部分节点工作,其余节点休眠,可有效延长系统生命期。现有的调度算法在线型无线传感器网络下的性能不是很好,针对线型无线传感器网络的特点,提出了异步调度算法和同步调度算法。仿真实验表明,同步调度算法得到的覆盖集的大小为异步调度算法的76%左右,平均覆盖度接近理想最优情况。     

一种基于扫描线的传感器节点调度算法

系统生命期对无线传感器网络至关重要。在保证监控性能的前提下，通过调度传感器节点，使得部分节点工作，部分节点休眠，可以有效延长系统生命期。现有调度算法的性能不是很好，该文提出了一种基于扫描线的传感器节点调度算法，该算法将节点的监控区域近似为一组扫描线，通过这些扫描线判断是否为冗余节点。仿真实验表明，此算法的性能良好，调度得到的活动节点数约为现有算法的91%，平均覆盖度约为1.84。     

网络流量的有效测量方法分析

把网络流量的有效测量问题抽象为求给定图G=(V,E)的最小弱顶点覆盖集的问题.给出了一个求最小弱顶点覆盖集的近似算法,并证明了该算法具有比界2(lnd+1),其中d是图G中顶点的最大度.指出了该算法的时间复杂性为O(|V|²).     

一类实际网络中的最小截算法

讨论了节点和边都有容量限制的无向平面网络中的两点间的最小截问题.传统方法是把节点和边都有容量的网络中的最小截问题转化为只有边有容量的问题,但该方法用在平面网络时不能保持网络的平面性,因此网络的平面性不能得到利用.使用传统方法的计算时间为O(n²logn)(其中n为网络的节点数).给出了可以充分利用网络平面性的方法.对源和汇共面的s-t平面网络,把最小截问题转化为平面图上两点间的最短路径问题,从而可以得到O(n)时间的算法;对一般的平面网络,给出了新的将节点和边都有容量的问题转化为仅边有容量问题的方法,这种转化方法不破坏网络的平面性,从而可以利用平面网络中仅边有容量问题的计算方法,使原问题在O(nlogn)时间内获得解决.     

光RP(k)网络上Hypercube通信模式的波长指派算法

波长指派是光网络设计的基本问题,设计波长指派算法是洞察光网络通信能力的基本方法.基于光RP(k)网络,讨论了其波长指派问题. 含有N=2ⁿ个节点的Hypercube通信模式,构造了节点间的一种排列次序Xn,并设计了RP(k)网络上的波长指派算法.在构造该算法的过程中,得到了在环网络上实现n维Hypercube通信模式的波长指派算法.这两个算法具有较高的嵌入效率.在RP(k)网络上,实现Hypercube通信模式需要max{2,「5(2^n-5/3」}个波长.而在环网络上,实现该通信模式需要复用(N/3+N/12(个波长,比已有算法需要复用「N/3+N/4」个波长有较大的改进.这两个算法对于光网络的设计具有较大的指导价值.     

一种基于拓扑势的网络社区发现方法

从数据场思想出发,提出了一种基于拓扑势的社区发现算法.该方法引入拓扑势描述网络节点间的相互作用,将每个社区视为拓扑势场的局部高势区,通过寻找被低势区域所分割的连通高势区域实现网络的社区划分.理论分析与实验结果表明,该方法无须用户指定社区个数等算法参数,能够揭示网络内在的社区结构及社区间具有不确定性的重叠节点现象.算法的时间复杂度为O(m+n^3/γ)～O(n²),n为网络节点数,m为边数,2<γ<3为一个常数.     

无线传感器网络最小连通覆盖集问题求解算法

降低能耗以延长网络生存时间是无线传感器网络设计中的一个重要挑战.在传感器节点高密度部署的环境中,在保证网络性能的前提下,仅将最少量的节点投入活跃工作状态,而将其余节点投入低功耗的睡眠状态,是一种节约系统能量的有效方法.如何计算同时满足"覆盖要求"(工作节点必须能够完全覆盖目标区域)和"连通性要求"(工作节点组成的通信网络必须是连通的)的最小节点集合,是一个NP难问题.设计了一种基于目标区域Voronoi划分的集中式近似算法(centralized Voronoi tessellation,简称CVT),用于计算完全覆盖目标区域所需要的近似最小节点集.当节点通信半径大于等于2倍感知半径时,CVT算法构造的节点集是连通的;当节点通信半径小于2倍感知半径时,设计了一种基于最小生成树(minimum spanning tree,简称MST)的连通算法来计算确保CVT算法构造的覆盖集连通所需的辅助节点.理论分析和实验数据表明,CVT(+MST)算法的性能在时间复杂性和连通覆盖集大小方面都优于已有的贪婪算法.     

机场噪声监测无线传感网络最小连通覆盖集研究

针对机场噪声监测无线传感网络中的最小连通覆盖集问题,设计了一种基于目标区域Voronoi划分的集中式近似算法,用于分析完全覆盖目标区域所需的最低要求的节点集;为了更好地调整噪声监测节点的感知半径Rs与通信半径Rc的比值关系,在通信半径小于两倍感知半径时,提出了一种基于最小生成树的连通算法用以确保CVT算法构造的覆盖集连通所需的辅助节点。理论分析与仿真实验表明,与现有常用的集中式贪婪算法和DVC算法相比,CVT(+MST)算法的性能在时间复杂性和连通覆盖集大小等两方面都较优。     

神经网络学习中“附加样本”的技术

本文将网络的先验知识和网络的样本集知识有机结合起来,提出“附加样本”的神经网络新学习算法,其计算复杂性仅为多项式(上界≤O(n⁴)),用该算法可以设计出性能更好的神经网络.本文第1节简单介绍FP算法以及FP覆盖算法,第2节提出FP统计附加样本算法.最后举一例子说明用该算法可以设计出性能良好的网络.     

An efficient distributed algorithm for constructing small dominating sets

The dominating set problem asks for a small subset D of nodes in a graph such that every node is either in D or adjacent to a node in D. This problem arises in a number of distributed network applications, where it is important to locate a small number of centers in the network such that every node is nearby at least one center. Finding a dominating set of minimum size is NP-complete, and the best known approximation is logarithmic in the maximum degree of the graph and is provided by the same simple greedy approach that gives the well-known logarithmic approximation result for the closely related set cover problem. We describe and analyze new randomized distributed algorithms for the dominating set problem that run in polylogarithmic time, independent of the diameter of the network, and that return a dominating set of size within a logarithmic factor from optimal, with high probability. In particular, our best algorithm runs in rounds with high probability, where n is the number of nodes, is one plus the maximum degree of any node, and each round involves a constant number of message exchanges among any two neighbors; the size of the dominating set obtained is within of the optimal in expectation and within of the optimal with high probability. We also describe generalizations to the weighted case and the case of multiple covering requirements. Received: January 2002 / Accepted: August 2002 RID="*" ID="*" Supported by NSF CAREER award NSF CCR-9983901 RID="*" ID="*" Supported by NSF CAREER award NSF CCR-9983901     

基于蜂窝结构的传感器网络覆盖问题求解算法

在无线传感器网络中,求解能够完全覆盖目标区域的最小覆盖集是个NP难问题.在传感器节点数目较多时,目前只能通过近似算法求解.蜂窝结构是覆盖二维平面的最佳拓扑结构,但不能直接用于求解无线传感器网络的覆盖问题.提出了一种基于蜂窝结构的覆盖问题求解算法,在该算法迭代求解过程的每一阶段,选出一个节点加入到初始为空的节点集合中,并使得该节点集合的拓扑结构接近于蜂窝结构,直至该节点集合成为覆盖集.该算法在最坏情况下的时间复杂度为O(n3),这里n为传感器节点总数.实验结果表明该算法可在很短的时间内执行完,在所得覆盖集的大小方面要优于现有的覆盖问题求解算法.     

WSN中有效的最小单位圆集覆盖算法*

针对具有不同传输半径的无线传感器网络覆盖与广播数据转发问题,提出了一种以最小单位圆覆盖集作为广播数据转发集的算法。该算法能有效计算出覆盖范围的轮廓集,具有最优的时间复杂度O(n log n)。对每个节点,该算法以其最少数量的邻居节点子集实现所有邻居节点的覆盖,并证明了该算法找到的最小单位圆覆盖集与其轮廓集是相等的。详细的仿真实验及与现有算法的比较表明,提出的覆盖算法不仅以最少数量的节点实现了网络覆盖与广播数据转发,同时延长了网络生命期。     

移动自组网中一种网络生存时间最优的广播算法

移动自组网中广播操作的网络生存时间问题一直是备受关注的热点研究问题.现有的研究已经证明,基于最小生成树算法的广播算法能够最优地解决网络生存时间问题.但是,这些研究工作都是基于静止的网络拓扑,从而不适用于一些实际的网络拓扑动态变化的应用场景,如军事通信应用等.因此,针对节点移动导致的网络拓扑变化的场景,本文提出了一种移动...     

基于邻接矩阵的网络流量检测点设置算法

在研究网络流量的有效测量问题时,考虑网络节点的流守恒,把网络流量监测点问题抽象为无向图的最小弱顶点覆盖问题,这是一个NP难的问题.基于图论中邻接矩阵的概念,提出一个近似算法,通过重复删除邻接矩阵中所有行元素之和不超过1的节点对应的行和列,得到最小弱顶点覆盖集.在此基础上通过预先递归去除无向图中1度节点,满足任意节点度数都大于或等于2的最小弱顶点覆盖问题求解条件,并将递归节点作为该近似算法的入口点.仿真实验表明,与现有算法相比,新算法具有更好的性能,能够发现更小的弱顶点覆盖集.     

Solving Connected Dominating Set Faster than 2<Superscript><Emphasis Type="Italic">n</Emphasis></Superscript>

In the connected dominating set problem we are given an n-node undirected graph, and we are asked to find a minimum cardinality connected subset S of nodes such that each node not in S is adjacent to some node in S. This problem is also equivalent to finding a spanning tree with maximum number of leaves. Despite its relevance in applications, the best known exact algorithm for the problem is the trivial Ω(2 ⁿ ) algorithm that enumerates all the subsets of nodes. This is not the case for the general (unconnected) version of the problem, for which much faster algorithms are available. Such a difference is not surprising, since connectivity is a global property, and non-local problems are typically much harder to solve exactly. In this paper we break the 2 ⁿ barrier, by presenting a simple O(1.9407 ⁿ ) algorithm for the connected dominating set problem. The algorithm makes use of new domination rules, and its analysis is based on the Measure and Conquer technique. An extended abstract of this paper appeared in the proceedings of FSTTCS’06. Fedor V. Fomin was additionally supported by the Research Council of Norway.     

学习自动机结合节点功率自适应调整的WSN目标覆盖方案

针对大多数现有无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)目标覆盖方案没有考虑传感器功率(传感范围)可调的问题,提出一种基于学习自动机(Learning Automata, LA)和节点功率自适应调整的WSN的目标覆盖方案。利用LA算法根据节点能量自适应调整节点的发射功率,构建能够覆盖所有目标的覆盖集,并通过精简过程获得最小覆盖集,从而减低节点的能耗,提高网络的生命周期。通过实验研究了传感器数量和目标数量对网络寿命的影响,并将该方案与基于贪婪算法、遗传算法的方案进行比较,结果表明,该方案能够获得更多的覆盖集和更长的网络寿命。     

RGA-D：一种无线传感器网络覆盖优化方法

研究了无线传感器网络覆盖优化问题,针对传感器节点随机部署、分布不均,传统覆盖优化算法一般只考虑网络部署后单次优化的问题,提出基于节点冗余和覆盖集冗余的计算方法,用网络的局部特征表征全局特征,改进了网络覆盖模型。并在此基础上提出RGA-D算法,利用遗传算法计算覆盖集,同时考虑节点和覆盖集冗余度,对网络整个生存期进行全局优化。仿真实验表明,RGA-D算法能在活跃节点数和网络覆盖率之间达到平衡,解决了网络生存期后期容易出现覆盖盲区的问题。     

基于原始对偶方法求解网络流量监测集算法

考虑网络节点的流守恒特性,网络流量的有效监测问题可抽象为求给定图G(V,E)的最小弱顶点覆盖集的问题和基于流划分的最小弱顶点覆盖集的问题,这是NP难的问题.首先分析了弱顶点覆盖集的约束关系,并给出了问题的整数规划形式.然后利用原始对偶方法构造了求解最小弱顶点覆盖集的近似算法,并分析了算法的比界为2.进一步分析了求解基于最大流划分的最小弱顶点覆盖集的近似算法.     

一种无线传感器网络目标的最优覆盖算法

无线传感器网络点状目标覆盖的算法中,集合分割算法虽简单,但效率低且仅适用于每个传感器节点能量都相等的网络模型.为此,我们对集合分割算法进行改进,提出一种启发式贪心最优覆盖算法.该算法适用于节点能量正态分布的网络模型,采用了关键目标优先覆盖策略和节点能效最大化策略,延长了网络覆盖生命期,提高了算法的效率.实验表明新算法网络生命期延长80%以上,有更好的适应性和稳定性.