WSN中利用广义学习自动机和休眠机制的部分覆盖方法

摘要：

为了解决无线传感器网络(WSN)部分覆盖中的能耗问题,提出一种基于广义学习自动机(GLA)和休眠机制的部分覆盖方法.首先,将WSN网络构建成一个连通图模型.然后,通过GLA算法从中选择一定数量的节点构成主干网络.最后,检查主干网络是否满足部分覆盖要求,并根据各节点的覆盖性能来选择合适的休眠节点进行激活,从而以最少数量的节点来满足覆盖要求,并保持节点之间的连通性.仿真结果表明:该方法能选择传感器节点来满足覆盖条件,减少了工作节点数量,提升了WSN的寿命.

关键词：无线传感器网络、部分覆盖、广义学习自动机、主干网络、睡眠调度

所属期刊栏目：33

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省科技厅公益技术应用研究计划项目2017C32014;宁波市科技富民项目2017C10006

在线出版日期：2020-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：121-129