无线传感器网络冗余节点状态调度优化方法

"本文主要探讨了一种无线传感器网络冗余节点状态调度方法，旨在解决大规模无线传感器网络中覆盖质量和能量均衡的问题。通过引入基于容忍覆盖区域的感知模型，并结合剩余能量的冗余判别因素，提出了一个优化节点状态的调度策略。此策略还包含了预休眠节点选举机制，有效避免了相邻节点同时休眠或工作的状况，从而提高了网络的覆盖效率。仿真结果证实了这种方法的有效性，它在保障覆盖质量和实现能量均衡方面表现出色。该研究由国家基金广东省联合基金重点资助项目和广东省复杂过程信息物理融合系统工程技术研究开发中心支持。作者包括王凯彬和程良伦，分别从事无线传感器网络和物联网等相关领域的研究。" 本文的研究目标是解决无线传感器网络中的关键问题——覆盖质量和能量均衡。在大规模的无线传感器网络中，这两个因素直接影响到网络的规模和生存时间。传统的Low Duty Cycle (LDC) 方法可能无法同时满足这两点需求。因此，研究者在LDC的基础上，引入了一个新的感知模型——基于容忍覆盖区域的感知模型。这个模型允许节点在一定程度上容忍覆盖区域的重叠，以实现更高效的覆盖。 在此基础上，研究者提出了一种冗余节点的状态调度方法，其创新之处在于考虑了节点的剩余能量。通过判断节点的剩余能量来确定是否将其视为冗余节点，这有助于更合理地分配节点的工作和休眠状态。同时，为了防止相邻节点同时进入休眠或工作状态导致的覆盖空洞，文中引入了预休眠节点选举机制。这种机制可以确保在网络覆盖上保持连续性，从而提高整体的覆盖效率。 仿真实验结果显示，该状态调度方法在保持网络覆盖质量的同时，显著延长了网络的生存时间。这表明，该方法有效地平衡了覆盖和能量消耗，对大规模无线传感器网络的优化运行具有重要的理论和实践意义。研究的两位作者，王凯彬和程良伦，他们的专业背景和研究方向为这项工作的深入展开提供了坚实的基础。 这项研究提出的方法对于优化无线传感器网络的性能，尤其是在资源有限和环境复杂的条件下，有着重要的应用价值。通过改善网络覆盖和能量利用，这种方法有望进一步推动无线传感器网络在环境监测、智能城市、工业自动化等领域的广泛应用。