本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 概率感知模型��； 參考：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2017年05期

【摘要】：K-柵欄覆蓋是有向傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究熱點(diǎn)之一.概率感知模型要比0-1模型更貼近實(shí)際.而基于概率感知模型的柵欄覆蓋還鮮有研究.根據(jù)感知概率閾值和感知距離要求,確定節(jié)點(diǎn)的虛擬半徑.提出一種二元概率柵欄覆蓋模型.在這個(gè)模型中,相鄰2個(gè)節(jié)點(diǎn)的虛擬感知圓兩兩相切.在此基礎(chǔ)上提出了最少節(jié)點(diǎn)的概率柵欄構(gòu)建算法(construction of probabilistic barrier of minimum node,CPBMN).首先根據(jù)二元概率柵欄模型確定節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)位置,再通過匈牙利算法選用移動(dòng)距離之和最少的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到目標(biāo)位置形成柵欄覆蓋,缺少移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的子區(qū)域,選擇附近區(qū)域的剩余移動(dòng)節(jié)點(diǎn)修補(bǔ)形成1-柵欄覆蓋.水平相鄰的2個(gè)子區(qū)域之間構(gòu)建豎直柵欄,這些子區(qū)域的概率1-柵欄合起來構(gòu)成整個(gè)區(qū)域的概率K-柵欄覆蓋.仿真結(jié)果證明:該方法能夠有效形成概率柵欄,最多比其他柵欄構(gòu)建算法節(jié)省70%能耗.
[Abstract]:K-fence coverage is one of the research hotspots in directed sensor networks.The probabilistic perception model is more realistic than the 0-1 model.However, palisade coverage based on probabilistic perception model is rarely studied.The virtual radius of nodes is determined according to the threshold of perceived probability and the requirement of perceptual distance.A binary probabilistic palisade coverage model is proposed.In this model, the virtual perceptual circles of two adjacent nodes are tangent.On this basis, the construction of probabilistic barrier of minimum node is proposed.Firstly, according to the binary probabilistic fence model, the target position of the node is determined, and then the moving node with the least sum of the moving distance is selected to move to the target position to form a fence covering by the Hungarian algorithm, which lacks the sub-region of the moving node.Select the remaining mobile nodes in the nearby area to repair to form a 1-fence overlay.A vertical fence is constructed between the two sub-regions which are adjacent to each other horizontally. The probabilistic 1-fence of these sub-regions forms the probabilistic K-fence covering the whole area.The simulation results show that the proposed method can effectively form probabilistic fences and save 70% energy consumption compared with other algorithms.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(40241461,11405145)~~
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

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本文編號(hào)：1757517