无线传感器网络的高效强连通控制集算法

"无线传感器网络, 强连通多跳控制集, 磁盘图, 宽度优先搜索树" 本文主要探讨了在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）中如何构建和优化强连通多跳控制集（Strongly Connected Dominating Set, SCDS）的问题。SCDS在WSNs中扮演着重要角色，它作为虚拟骨干网，能有效进行数据收集，同时降低能量消耗。对于具有不同传输范围的节点，较小的SCDS能提高网络效率。 作者提出了一种新的算法——d-hop BFS_SCDS（d-hop Breadth First Search Strongly Connected Dominating Set），该算法采用了贪婪策略来寻找d-hop Dominating Set (d-DS)，随后利用宽度优先搜索树（BFS Tree）将d-DS中的节点连接起来，形成一个强连通的多跳控制集。宽度优先搜索是一种常用的图遍历方法，它从根节点开始，优先访问离根节点较近的节点，以此确保在构建连通结构时的效率。 算法的近似比表达式为(2.4d^2 + 3.6d + 1.2)(dk + 1/2)^2，其中d表示多跳次数，k是网络的传输范围比。这个比例描述了算法在最坏情况下的性能，表明了算法在保证网络连接性的基础上，对资源的合理分配。 通过仿真实验，该算法的有效性得到了验证，实验结果符合预期，证明了d-hop BFS_SCDS算法能够在保持网络强连通的同时，有效地减少控制集的大小，从而提高数据收集效率和节省能源。 此外，文章提到了该研究得到国家自然科学基金和广西自然科学基金的支持，作者们的研究方向集中在网络分布式计算、移动网络计算以及网络故障诊断等领域。这篇论文的发表进一步丰富了无线传感器网络领域中关于网络结构优化的理论和实践。 关键词: 无线传感器网络, 磁盘图（通常用于表示无线传感器网络的拓扑结构），强连通多跳控制集，宽度优先搜索树。文章的发表对于理解无线传感器网络的高效管理和资源利用提供了重要的理论依据和技术参考。