【摘 要】
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针对传感器网络的寿命问题(SNLP),提出了一种传感器网络覆盖模型及其数据结构,并把该问题等效为它的对偶问题——最小权值传感器覆盖问题.首先,把SNLP构建为一个包装线性规划,在找到满足传感器网络约束的不同传感器覆盖后,通过为每个传感器覆盖分配时间来使传感器网络寿命最大化;其次,对于求解SNLP,提出了基于Garg-Konemann算法、考虑部分传感器覆盖的贪婪算法和考虑通信成本的常数近似算法的三种集中式求解方法;同时还提出了一种基于全局重组的分布式求解方法,使传感器在活跃的、空闲的或中间脆弱的三种状态之
【机 构】
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西华师范大学 计算机学院,四川 南充 637009;物联网感知与大数据分析南充市重点实验室,四川 南充 637009
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针对传感器网络的寿命问题(SNLP),提出了一种传感器网络覆盖模型及其数据结构,并把该问题等效为它的对偶问题——最小权值传感器覆盖问题.首先,把SNLP构建为一个包装线性规划,在找到满足传感器网络约束的不同传感器覆盖后,通过为每个传感器覆盖分配时间来使传感器网络寿命最大化;其次,对于求解SNLP,提出了基于Garg-Konemann算法、考虑部分传感器覆盖的贪婪算法和考虑通信成本的常数近似算法的三种集中式求解方法;同时还提出了一种基于全局重组的分布式求解方法,使传感器在活跃的、空闲的或中间脆弱的三种状态之间,基于传感器的初始能量供给下降到预先确定的某个阈值H时触发重组,从而通过智能自组织监测调度来提高传感器网络寿命.仿真实验结果表明,提出的基于传感器网络覆盖模型和数据结构的SNLP及其求解方法,能够获得较好的运行时间、网络寿命和网络开销.
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