几何随机图大连通分支覆盖面积及其在传感器网络中的应用

来源 :应用数学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:nie492195407
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随机网络中的大连通分支能体现一个网络的连通情况,是几何随机图研究的一个热点,具有重要的理论意义和应用价值.本文利用渗流理论,研究了几何随机图大连通分支覆盖面积所具有的性质,并将理论结果应用到大型无线传感器网络中,研究了无线传感器网络覆盖的性质.研究结果表明,对于节点服从泊松分布的大型无线传感器网络,其大连通分支覆盖区域大小与总区域大小的比值趋于一个常数,且并估计出了2维空间中没有被大连通分支所覆盖的连通区域(本文称为空洞)的大小.这些结果为衡量无线传感器网络性能提供了理论基础,对实际布网和网络优化等具有一定的指导意义. The branch of Dalian Branch in a random network can reflect the connectivity of a network and is a hot spot in the research of geometric stochastic graph, which has important theoretical significance and application value.In this paper, by using the seepage theory, And the theoretical results are applied to large-scale wireless sensor networks.The properties of wireless sensor networks are studied.The results show that for the large-scale wireless sensor networks whose nodes are Poisson-distributed, Size ratio tends to be a constant, and estimates the size of the connected areas (referred to as holes in this paper) that are not covered by the large connected branches in the two-dimensional space.These results provide a theoretical basis for measuring the performance of wireless sensor networks, The actual network and network optimization has a certain significance.
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