大规模传感器网络中基于连接的凸分割算法

大规模2-D / 3-D传感器网络中基于连接的细分：算法和应用 在传感器网络设计中，了解传感器节点的几何环境是非常重要的。然而，在实践中，大规模的传感器网络通常具有复杂且不规则的拓扑，可能包含障碍物/漏洞。为了解决这个问题，凸网络划分（也称为凸分割）技术被提出，将网络划分为凸区域，在该区域中可以应用为简单网络几何结构设计的传统算法。 然而，现有的分割算法在很大程度上依赖于凹形节点检测或从中值轴/骨架中提取接收点，从而导致性能对网络边界噪声的敏感性。此外，由于它们依赖于网络的2D几何属性，因此它们不适用于3D情况。 为了解决这些问题，本文提出了一种基于莫尔斯（Morse）函数的新颖分割方法，将凸组件和网络的Reeb图。该分段是通过一种名为CONSEL的分布式可扩展算法实现的，该算法用于大规模2-D / 3-D传感器网络中基于连接性的分段。 CONSEL算法的工作原理是：首先，几个边界节点淹没网络以构建Reeb图。然后，普通节点在本地计算互斥体对，生成粗略的分段。接下来，合并非互斥体对的相邻区域一起。最后，通过忽略导致较小凹度的互斥对，我们提供了近似的凸分解。 CONSEL算法具有许多优势：1）适用于2-D和3-D传感器网络；2）它仅使用网络连接信息；3）它保证了生成近似的凸分解。 相比于以前的解决方案，CONSEL算法具有以下优点： * 它可以适用于大规模2-D和3-D传感器网络，而不需要考虑网络的几何属性。 * 它仅使用网络连接信息，不需要其他信息。 * 它可以生成近似的凸分解，且不受网络边界噪声的影响。 在实际应用中，CONSEL算法可以用于各种传感器网络应用，例如目标跟踪、路由选择、网络优化等。同时，它也可以用于其他领域，例如机器人学、计算机视觉等。 CONSEL算法是一种高效、可靠的分割方法，能够满足大规模2-D / 3-D传感器网络的需求。它可以广泛应用于各种传感器网络应用，提高网络的性能和可靠性。 此外，CONSEL算法还可以与其他技术结合使用，例如机器学习、数据挖掘等，以提高网络的智能化和自动化程度。例如，可以使用机器学习算法来预测网络中的障碍物/漏洞，从而提高网络的可靠性。 CONSEL算法是一种高效、可靠的分割方法，能够满足大规模2-D / 3-D传感器网络的需求，具有广泛的应用前景。