BSCTC:传感网的基于切向约束的B样条等值线查询算法

针对目前传感网的等值线查询方法需要返回较多代表节点,代表节点选取的计算复杂度高且等值线还原结果不理想的情况,提出了一种基于切向约束(TC)的B条等值线(BSC)查询算法,简称BSCTC。该算法基于切向约束的2次B样条插值原理,首先选出等值线中的代表节点并传输代表节点信息给Sink,然后在Sink端对返回的代表节点进行分段还原,形成等值线。理论分析表明:BSCTC算法返回的代表节点期望数只是网络等值线节点数的39%,代表节点选取的计算复杂度为0(n)(n为等值线节点个数)。实验结果表明:与目前最好的DABC算法相比,BSCTC算法返回的代表节点数减少了53%,而且可形成更精确的等值线。

组移动模型中基于模型特点的数据收集分簇算法

如今移动传感器网络在各个领域已起到重要作用。目前，移动传感器网络在军事、民用、科研等领域的应用价值都很高。而数据收集问题一直是这方面科研中必须被突破的难题。组移动模型是移动传感网络中的一个重要的移动模型，在本领域内都起到重要作用，然而有关移动传感器网络组模型的数据收集算法却屈指可数。提出了一种组移动模型中基于模型特点的数据收集分簇算法——MCBC算法。该算法根据节点的速度和角度之间的关系确定两节点是否同组，再从中选择簇头，有效地利用了组移动模型中节点的移动特征。仿真结果表明，在组移动模型中，该算法能取得较好的性能。