高效无线传感器网络强k-栅栏覆盖节能算法

为了进一步降低监测穿越行为的无线传感器网络强k-栅栏覆盖的能耗,首先证明了强k-栅栏覆盖最小能耗问题是NP难的,进而提出了一个节点感知功率可调的启发式节能算法HARPN。该算法根据栅栏中相邻节点的间距和前向节点的状态制定了4种节点感知半径的计算规则,再根据节点感知半径的大小确定节点的感知功率等级,在保证传感栅栏贯通的前提下,尽可能降低栅栏整体的能耗。理论分析和仿真实验表明,在相同的栅栏波动条件下,HARPN算法的适应性和稳定性更强,网络平均能耗约为Heuristic-2算法的62%,网络的生存期进一步延长。

一种基于选择框的有向κ-栅栏构建算法

κ-栅栏覆盖是有向传感器网络的研究热点之一.该文提出了一种含有最少节点的有向强栅栏覆盖模型（MDNSB）.在这个强栅栏模型中,感知角度不管是小于60°还是大于等于60°,有向节点的最大感知距离都在栅栏方向.在此基础上,提出一种基于有向节点选择框的有向强κ-栅栏覆盖构建算法（DSBCSB）,以节点目标位置为基准构建有向节点选择框,选择框内运动能耗最少的有向移动节点运动到有向强K-栅栏的目标位置,形成有向强1-栅栏覆盖.其中的节点运动能耗由移动能耗和转动能耗两部分组成.水平相邻子区域的1-栅栏通过竖直栅栏联合起来构成强1-栅栏覆盖,多个强1-栅栏构成有向强κ-栅栏覆盖.仿真结果证明了在形成G-栅栏的过程中,该方法比其他算法节省了40%～50%的节点,能耗降低了30%～40%.该文的研究对提升有向无线传感器网络的性能具有重要的理论与实际意义.