WSN定位参考点选择：基于MCLP与GRASP的CRS算法

"基于MCLP 的WSN 定位参考点选择算法 (2010年)" 本文主要探讨了在无线传感器网络(WSN)中如何优化定位参考点的选择问题，以提高网络的覆盖度和可靠性。传统的经验算法和SHARP算法在实际应用中存在覆盖度不足和可靠性差的问题。为了克服这些缺点，作者引入了最大覆盖布局模型(MCLP，Maximum Coverage Layout Problem)并结合了贪婪随机自适应算法(GRASP)。 MCLP是一种优化问题，旨在最大化特定区域内的覆盖范围，通常用于设施布局或无线网络设计中。在WSN中，定位参考点的选择至关重要，因为它们直接影响网络的定位精度和整体性能。作者提出的CRS（Coverage-based Reference Node Selection）算法正是基于这一模型，以覆盖度作为优化目标。 CRS算法首先从构建最大三角形布局开始，这是为了确保网络的几何稳定性，有利于提高定位的准确性和稳定性。接着，算法采用逐步扩散策略来选择定位参考点的位置。这一策略考虑了网络的拓扑结构，通过逐步扩展选择区域，确保新选择的参考点能有效增强网络的覆盖范围。 仿真实验在Matlab环境下进行，结果表明，CRS算法能够在不增加额外硬件成本的情况下，通过牺牲一定的布局时间来显著提升覆盖度。这意味着，尽管算法可能需要更长的计算时间，但其优化后的网络配置将提供更好的覆盖效果，从而提高整个WSN的效能和效率。 此外，该研究由国家自然科学基金资助，作者徐久强是东北大学信息科学与工程学院的教授，他的团队成员包括王成龙、张圆圆和刘伟。文章的发表对于理解WSN的定位技术，特别是在资源有限的环境中如何高效选择和部署定位参考节点，提供了重要的理论依据和实践指导。 关键词涉及了无线传感器网络、定位参考点、定位参考点选择算法、MCLP以及GRASP，这些关键词体现了研究的核心内容和技术手段，有助于进一步研究和应用该领域的知识。 这篇2010年的论文为WSN的定位参考点选择提供了一种新颖且有效的解决方案，结合了理论模型和实用算法，对于提升WSN性能有显著的贡献。