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覆盖率不仅是评价无线传感器网络体系性能的重要标准之一,也是无线传感器网络所研究的一项重点课题.为此,提出了一种概率模型下优化覆盖算法.该算法通过对概率覆盖模型的计算,给出了传感器节点覆盖的期望值和公差的求解过程以及对所关注目标节点进行首次覆盖后的期望值证明过程.在网络能量方面则通过节点状态调度策略对通信路径进行优化,证明节点能量衰减过程中,拟合函数极限存在的意义,实现了传感器节点能量的有效匹配,抑制了传感器节点能量的消耗,证明了优化后整个监测区域传感器节点覆盖函数之间的关系.仿真实验结果表明,该算法不仅提高了覆盖和网络服务质量,而且有效地抑制了网络能量开销,延长了网络生存周期. 相似文献
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针对部署区域中存在多个不同覆盖质量需求的目标,本文提出一种基于多重覆盖算法的异构节点调度机制。该算法在满足区域覆盖要求和重点区域监测目标多重覆盖的要求,及节点能量的约束条件下,以网络的有效覆盖率最大和工作节点数目最少为目标,借助改进的差分算法来对节点状态进行优化达到提高网络覆盖性能和降低网络能耗的目的。仿真结果显示,本文的算法在满足热点目标监测要求的前提下,最大限度地兼顾网络的区域覆盖质量,减少了网络的能耗;较之随机调度算法,本文算法在覆盖率和网络能耗方面优于后者。 相似文献
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覆盖率不仅是评价无线传感器网络体系性能重要标准之一,也是无线传感器网络所研究的一项重点课题.为此,提出了一种复杂动态参数模型下优化覆盖算法,该算法通过对动态参数覆盖模型的计算,给出了传感器节点覆盖的期望值和公差的求解过程以及对所关注目标节点进行首次覆盖后的期望值证明过程.在网络能量方面,则通过节点状态调度策略对通信路径进行优化,证明节点能量衰减过程中,似然拟合函数极限存在的意义,实现了传感器节点能量的有效匹配,抑制了传感器节点能量的消耗,证明了优化后整个监测区域传感器节点覆盖函数之间关系.仿真实验表明,本算法不仅提高了覆盖和网络服务质量,而且有效地抑制了网络能量开销,延长网络生存周期. 相似文献
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覆盖率是衡量无线传感器网络性能的重要指标之一。在对目标节点进行k覆盖的过程中,会出现大量数据冗余迫使网络出现拥塞的现象,导致网络通信能力和覆盖能力降低、网络能量快速消耗等问题。为此,提出了一种能量有效[k]度覆盖算法(Energy Efficient k_degree Coverage Algorithm,EEKCA)。该算法利用节点之间的位置关系构造出覆盖网络模型,通过分析网络模型给出监测区域内节点覆盖期望值及对整个监测区域覆盖所需最少节点数量的求解过程;在能耗方面,给出了工作节点和邻居节点之间的能量转换函数比例关系,利用函数比例关系完成低能量节点的调度,进而达到全网能量平衡,优化了网络资源。最后,仿真实验结果表明,该算法不仅可以提高网络覆盖质量,还可有效抑制节点能量快速消耗,从而延长网络生存周期。 相似文献
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传感器节点在高密度部署和满足一定覆盖条件下,有效地进行覆盖控制和减少能量消耗以及延长网络生命周期是无线传感器网络研究的重点课题,为此,提出一种分布式的度覆盖算法。该算法利用贪心算法和几何图形学相关理论知识对覆盖区域关键节点进行优化覆盖,通过节点状态调度机制转换,可以有效地降低网络能耗,提高了节点覆盖性能的同时优化了节点的数量。仿真实验结果表明,该算法能够以较小的代价提高整个网络的生存周期,有更好地适应性和稳定性。 相似文献
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设计合理的节点调度机制是提高物联网感知层能效性的重要方法。探讨了基于正方形剖分模型的节点调度算法,在此基础上对其通信模型进行扩展,在保持100%的组网络覆盖率及组全局连通性的前提下,通过改进剖分正方形边长取值机制,提出一种改进型正方形剖分节点调度算法。实验结果表明,改进后算法可有效降低系统能耗,延长网络寿命。 相似文献
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节点调度是均衡无线传感器网络能量有效方法之一.分析基于测距的睡眠调度算法(RBSS)发现其招募节点能耗过大,造成其过早死亡,影响网络的生命周期.针对这个问题,本文在正六边形覆盖模型的基础上,基于能量均衡思想,提出基于测距的均衡式招募调度算法(RBDRS).RBDRS算法将协作节点招募的任务转移到新招募的协作节点上,均衡网络能耗.招募节点通过测距招募距其最远的邻居节点作为协作节点,协作节点再依次为招募节点招募新的协作节点,直至无法招募到新的协作节点.仿真实验结果表明,与RBSS算法相比,在不增加额外开销的条件下,RBDRS算法能够有效减少工作节点数目,提高网络覆盖率,均衡网络能耗,延长网络生命周期. 相似文献
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为提高无线传感器网络数据收集精确度、降低网络能耗和改善数据包丢失情况下数据收集算法的鲁棒性,提出一种基于期望网络覆盖和分簇压缩感知的数据收集方案.首先设计期望网络覆盖优化算法,给出节点调度策略,实现对“特殊”区域重点观测和降低节点能耗的目的;然后通过分析网络分簇与节点部署之间的关系,设计弱相关性观测矩阵,降低数据包丢失对数据收集的影响;最后引入群居蜘蛛优化算法以提高汇聚节点处CS数据重构精度.仿真结果表明,与其他数据收集算法相比,所提出方案数据重构误差降低了约23.5{% 相似文献
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Connected K-target coverage problem in wireless sensor networks with different observation scenarios
《Computer Networks》2008,52(11):2205-2220
In this paper, we consider the problem of scheduling sensor activities to maximize network lifetime while maintaining both discrete K-target coverage and network connectivity. In K-target coverage, it is required that each target should be simultaneously observed by at least K sensors. The data generated by the sensors will be transmitted to the sink node via single or multiple hop communications. As maintaining discrete target coverage cannot guarantee the network connectivity, we consider both target coverage and connectivity issues. Further, by adopting a more realistic energy consumption model, we consider the sensor activity scheduling problem and routing problem jointly. We study the problem with two observation scenarios depending on whether a sensor can distinguish the targets in its sensing area or not. For the first scenario, a more general scenario where each sensor can simultaneously observe multiple targets is considered and we develop a polynomial-time algorithm which can achieve optimal solution based on linear programming and integer theorem. For the second scenario, we show that the problem is NP-complete and develop an approximation algorithm for solving it. As the protocol cost of the optimal solution and the approximation algorithm may be high in practice, we develop a low-cost heuristic algorithm which can be implemented in a distributed fashion for both scenarios. We demonstrate the effectiveness of the heuristic algorithm through extensive simulations. 相似文献
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为了优化光网络环境下分布式计算系统的资源调度性能,提出了一种最先开始路径优先的自适应路由算法。该算法基于Dijkstra最短路径优先算法,通过引入一个时间标记变量来估计从源节点到当前目标节点的最先可用时间,绕过调度过程中产生拥堵的链路,选择能够最先开始通信的路由,从而减小通信竞争冲突,缩短了调度长度。仿真结果表明,该算法能够使用较少的网络链路资源来获得最短的调度长度。 相似文献
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Yuanyuan Zeng Cormac J. Sreenan Naixue Xiong Laurence T. Yang Jong Hyuk Park 《The Journal of supercomputing》2010,52(1):23-46
One of the main design challenges for wireless sensor networks (WSNs) is to obtain long system lifetime without sacrificing
system original performance such as communication connectivity and sensing coverage. A large number of sensor nodes are deployed
in redundant fashion in dense sensor networks, which lead to higher energy consumption. We propose a distributed framework
for energy efficient connectivity and coverage maintenance in WSNs. In our framework, each sensor makes self-scheduling to
separately control the states of RF and sensing unit based on dynamic coordinated reconstruction mechanism. A novel energy-balanced
distributed connected dominating set algorithm is presented to make connectivity maintenance; and also a distributed node
sensing scheduling is brought forward to maintain the network coverage according to the surveillance requirements. We implemented
our framework by C++ programming, and the simulation results show that our framework outperforms several related work by considerably
improving the energy performance of sensor networks to effectively extend network lifetime. 相似文献
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研究传感器节点随机部署于监测区域内,无节点地理位置信息情况下,如何能量有效地保证网络的通信连通与感知覆盖;节点采用基于概率的联合感知模型。提出CDS-based SSCA算法,其为一种基于连通支配集构造树的节点调度机制,每个节点根据剩余能量和与父节点的距离来设置等待时间及成为候选节点优先级。模拟实验结果显示,本算法能够能量有效地满足感知覆盖和连通覆盖要求;与ASW算法相比较,工作节点个数较少,网络生命周期明显延长,降低了网络整体耗能。 相似文献