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基于迭代加权虚拟力算法的DSNs覆盖增强

Coverage Enhancement Based on Iterated Weighted RFGP Algorithm in DSNs
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摘要 针对现有有向传感器网络(DSNs)覆盖增强算法复杂且收敛速度较慢的问题,在方向可调的有向感知模型基础上,提出一种基于分布式迭代加权的虚拟力覆盖增强算法(IW-RFGP)的有向传感器节点部署方法。该方法将传感器节点待感知区域内未被邻接节点覆盖的区域离散化,通过离散网格点的迭代加权引力的合力作用,调整并确定其新的感知方向。仿真实验结果表明,该算法收敛速度快,迭代次数短,有效增强了有向传感器网络的覆盖率。 In this study,a novel distributed coverage-enhancing algorithm,IW-RFGP,was proposed.This algorithm determines the new working direction of a directional sensor node according to the virtual attractive force of uncovered grid points in sensing field.It overcomes the shortcomings of other coverage-enhancing algorithms,such as complicated algorithmic procedure and low rate of convergence.Simulation results show that the algorithm is correct and effective,and has fast convergence speed and significant increase in coverage rate.
作者 高睿 冯秀芳
出处 《太原理工大学学报》 北大核心 2017年第3期475-480,共6页 Journal of Taiyuan University of Technology
关键词 有向传感器网络 覆盖增强 虚拟力 加权 directional sensor networks(DSNs) coverage-enhancing virtual force weighted
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