基于马尔可夫链策略的传感器网络节点密度控制算法

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如何保证多跳自组织网络的连通性是无线传感器网络研究的核心问题.在正态遮蔽衰退模型的基础上,借助状态转移概率矩阵提出一种基于马尔可夫链策略的节点密度控制算法.该算法利用一步转移概率矩阵求出信号在任意节点对之间互达的迟早概率,并通过令节点间信号互达的迟早概率趋近于1来逼近网络全连通时的最小节点密度.实验结果表明,与R.HEKMAT算法相比,所提出的算法能有效降低数值误差,从而提高算法结果与实验数据的吻合度. How to ensure the connectivity of multi-hop ad hoc networks is the core issue of wireless sensor network research.On the basis of the normal shadowing decay model, a node density control algorithm based on Markov chain strategy is proposed by using the state transition probability matrix. The algorithm uses the one-step transfer probability matrix to determine the probability of signal mutuality between any pair of nodes, and approximates the minimum node density when the network is fully connected by approaching the probability of signal mutual reach between nodes. The experimental results show that Compared with R.HEKMAT algorithm, the proposed algorithm can effectively reduce the numerical error and improve the agreement between the algorithm and the experimental data.
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