分布式数据融合覆盖控制算法在无线传感器网络中的应用

"该资源是一篇2011年的学术论文，主要探讨了无线传感器网络中的覆盖控制问题，特别是基于数据融合的覆盖控制算法（DFCCA）。文章指出传统的圆盘感知模型在处理传感器网络覆盖控制时存在的问题，即无法准确反映传感器的感知特性和在有背景噪声情况下的检测能力，导致不必要的能源消耗和通信干扰。" 本文作者马超、史浩山、严国强和李延晓提出了一种分布式覆盖控制算法（DFCCA），该算法采用了更为真实的三角融合网格（TFM）数据融合感知模型。通过理论分析，他们确定了TFM中最小检测概率点的位置，并据此调整节点间距以满足覆盖需求和环境条件。DFCCA通过在整个网络中实施TFM划分来调度节点，使得大量冗余节点进入休眠状态，从而优化能源使用并平衡节点能耗。 仿真实验结果显示，与基于圆盘感知模型的传统算法相比，DFCCA能更有效地关闭网络中的冗余节点，同时保持覆盖质量与网络连通性，从而显著延长网络的生存期。关键词包括传感器网络、覆盖控制和数据融合，表明该研究聚焦于提高无线传感器网络在监测服务质量和能源效率方面的性能。 此论文对于无线传感器网络的理论研究和实践应用具有重要意义，特别是在那些依赖于复杂感知特性和需要考虑背景噪声的应用场景下，如声音监测、地震波检测或电磁信号探测。通过引入更精确的感知模型和优化的覆盖控制策略，DFCCA为无线传感器网络的设计和优化提供了新的思路。然而，文献中也提到了一些现有方法的局限性，例如需要预先知道目标精确位置的要求，这可能限制了其在某些实际情境中的应用。