最小节点最大覆盖：无线传感器网络随机部署优化策略

本文主要探讨了无线传感器网络（WSN）中的MM模式随机覆盖控制模型研究。无线传感器网络是一种基于一组自组织传感器节点构成的多跳无线网络，其特点是无需固定基础设施、灵活性高、能适应恶劣环境和具有能源限制。在实际应用中，特别是随机部署场景，由于定位精度有限，往往需要部署更多的节点来提高测量精度和系统容错性，同时避免信息冗余和过度能耗。 MM模式（MIN NODES-MAX COVERAGE）的核心思想是寻找在节点分布遵循泊松过程的情况下，如何使用最少数量的节点来实现最大的覆盖范围。该算法关注的是在通信半径和感知半径不同的情况下，如何有效处理节点重叠带来的复杂性，允许一定程度的主动覆盖空洞的存在，以维持最低节点数量下的高覆盖率。这种方法有助于平衡网络的生存时间和性能指标，比如通信效率、网络延迟、负载均衡和连通性。 文章的作者们，来自南京理工大学计算机学院和常熟理工学院计算机系的研究者，对这种随机部署的覆盖控制模型进行了深入分析和仿真研究。他们的工作旨在优化网络覆盖策略，通过智能调度节点的工作状态（活动或休眠），减少不必要的能耗，从而最大化传感器网络的生命周期，提升整个系统的整体效能。 通过模拟实验，他们验证了MM模式随机覆盖控制算法在实际应用中的有效性，能够有效地降低网络能耗，并且能够提供接近预设覆盖率的服务。这对于能源受限的无线传感器网络来说，是一项重要的贡献，因为它能在保证功能的同时，延长网络的可持续运作时间。 这篇论文深入研究了无线传感器网络的覆盖控制问题，特别是在高密度随机部署条件下，通过MM模式策略实现了节能减排和高效服务的目标，为无线传感器网络的设计和优化提供了理论依据和技术支持。