分布式传感器网络三元量度网格划分算法研究

"分布式三元量度无线传感器网络监测网格划分算法研究* (2010年)" 在无线传感器网络(WSN)的研究中，物理拓扑结构的复杂性和高连通性是其基本特征。无线传感器网络是由大量自主运行、能够感知环境、处理数据并进行无线通信的微型设备组成的网络。这些设备通常被部署在特定区域，用于监测各种环境或物理参数。然而，由于网络规模庞大和节点资源有限，如何高效地管理和利用这些资源是WSN面临的关键挑战之一。 针对这一问题，本文提出的分布式三元量度WSN有效网络划分算法(TMMGC)基于图论中的极大独立集理论。极大独立集是指图中不包含边的一组节点，使得任何两个节点都不相邻。在WSN的背景下，这个理论被用来划分监测网格，以确保各个网格之间的独立性和网络的整体稳定性。 TMMGC算法考虑了两个关键因素：节点的剩余能量和点连通度。节点剩余能量是衡量节点能够继续执行任务的重要指标，而点连通度则反映了节点与其邻居节点的通信能力。将这两个量度结合，算法能够在划分网格时兼顾能量分布的均衡和网络连通性，从而实现更高效的网络运行。 通过计算机仿真实验，TMMGC算法显示出优越的性能。它能够使监测网格的容量分布更加均匀，最大最小网格容量的均方差从9.0667降低到3.7619，这意味着数据融合的效率得到了显著提升。此外，该算法还能减少数据传输的平均距离，降低了13%的传输成本，这不仅节省了网络的能量消耗，也提高了网络运行的稳定性。 关键词：无线传感器网络、监测网格、分布式算法、三元量度、最大独立集、数据融合、网络稳定性 该研究论文属于工程技术领域，对于理解和优化无线传感器网络的性能有着重要的理论与实践价值。通过这样的算法设计，WSN可以更好地应对大规模部署中的数据处理和通信挑战，延长网络寿命，并增强其在环境监测、灾害预警等应用中的表现。