K-栅栏覆盖是有向传感器网络的研究热点之一.概率感知模型要比0-1模型更贴近实际.而基于概率感知模型的栅栏覆盖还鲜有研究.根据感知概率阈值和感知距离要求,确定节点的虚拟半径.提出一种二元概率栅栏覆盖模型.在这个模型中,相邻2个节...K-栅栏覆盖是有向传感器网络的研究热点之一.概率感知模型要比0-1模型更贴近实际.而基于概率感知模型的栅栏覆盖还鲜有研究.根据感知概率阈值和感知距离要求,确定节点的虚拟半径.提出一种二元概率栅栏覆盖模型.在这个模型中,相邻2个节点的虚拟感知圆两两相切.在此基础上提出了最少节点的概率栅栏构建算法(construction of probabilistic barrier of minimum node,CPBMN).首先根据二元概率栅栏模型确定节点的目标位置,再通过匈牙利算法选用移动距离之和最少的移动节点移动到目标位置形成栅栏覆盖,缺少移动节点的子区域,选择附近区域的剩余移动节点修补形成1-栅栏覆盖.水平相邻的2个子区域之间构建竖直栅栏,这些子区域的概率1-栅栏合起来构成整个区域的概率K-栅栏覆盖.仿真结果证明:该方法能够有效形成概率栅栏,最多比其他栅栏构建算法节省70%能耗.展开更多
K-栅栏覆盖是有向传感器网络的研究热点之一.目前为止,很少从移动和转动能耗相结合考虑有向栅栏构建.提出一种基于邻居节点运动的分布式有向强栅栏构建方法(distributed directional strong barrier construction based on neighbor act...K-栅栏覆盖是有向传感器网络的研究热点之一.目前为止,很少从移动和转动能耗相结合考虑有向栅栏构建.提出一种基于邻居节点运动的分布式有向强栅栏构建方法(distributed directional strong barrier construction based on neighbor actuation,DBCNA).在形成栅栏的节点集合中,若在前一个感知区域内部存在节点,横坐标最大的节点就是节点的目标位置.如果感知区域内部没有节点,则令前一个节点正右方向一个半径距离处作为下一节点的目标位置.有向节点的目标感知方向由移动到该位置的移动节点的初始感知方向决定.若初始感知方向0≤β≤α/2或2π-α/2≤β≤2π,目标感知方向就是节点的初始感知方向;若α/2≤β≤π,目标感知方向为β=α/2;若π<β<2π-α/2,目标感知方向为β=2π-α/2.仿真结果证明了该栅栏构建方法比其他方法节省40%的节点,平均能耗降低了40%~50%,具有重要的理论与实际意义.展开更多
文摘K-栅栏覆盖是有向传感器网络的研究热点之一.概率感知模型要比0-1模型更贴近实际.而基于概率感知模型的栅栏覆盖还鲜有研究.根据感知概率阈值和感知距离要求,确定节点的虚拟半径.提出一种二元概率栅栏覆盖模型.在这个模型中,相邻2个节点的虚拟感知圆两两相切.在此基础上提出了最少节点的概率栅栏构建算法(construction of probabilistic barrier of minimum node,CPBMN).首先根据二元概率栅栏模型确定节点的目标位置,再通过匈牙利算法选用移动距离之和最少的移动节点移动到目标位置形成栅栏覆盖,缺少移动节点的子区域,选择附近区域的剩余移动节点修补形成1-栅栏覆盖.水平相邻的2个子区域之间构建竖直栅栏,这些子区域的概率1-栅栏合起来构成整个区域的概率K-栅栏覆盖.仿真结果证明:该方法能够有效形成概率栅栏,最多比其他栅栏构建算法节省70%能耗.
文摘K-栅栏覆盖是有向传感器网络的研究热点之一.目前为止,很少从移动和转动能耗相结合考虑有向栅栏构建.提出一种基于邻居节点运动的分布式有向强栅栏构建方法(distributed directional strong barrier construction based on neighbor actuation,DBCNA).在形成栅栏的节点集合中,若在前一个感知区域内部存在节点,横坐标最大的节点就是节点的目标位置.如果感知区域内部没有节点,则令前一个节点正右方向一个半径距离处作为下一节点的目标位置.有向节点的目标感知方向由移动到该位置的移动节点的初始感知方向决定.若初始感知方向0≤β≤α/2或2π-α/2≤β≤2π,目标感知方向就是节点的初始感知方向;若α/2≤β≤π,目标感知方向为β=α/2;若π<β<2π-α/2,目标感知方向为β=2π-α/2.仿真结果证明了该栅栏构建方法比其他方法节省40%的节点,平均能耗降低了40%~50%,具有重要的理论与实际意义.
