无线传感器网络覆盖算法：基于覆盖概率模型

"郭新明，赵蔷，蔡军伟等人发表的‘基于覆盖概率模型的无线传感器网络覆盖算法’论文" 这篇论文主要探讨了无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）在数据采集应用中所面临的覆盖与能耗问题，并提出了一种创新的解决方案——基于覆盖概率模型的无线传感器网络覆盖算法（Coverage Probability Model-based Coverage Algorithm, CPMCA）。无线传感器网络由大量微型传感器节点组成，这些节点用于监测环境参数并传输数据，但同时也面临着有限能量的挑战。 在传统的WSN中，如何平衡覆盖范围和能量消耗是一大难题。覆盖问题是指确保网络中的每个区域都被至少一个传感器节点监测到，避免出现“盲区”。而能耗问题则是由于节点的电池有限，过度的能量消耗会缩短网络的生命周期。论文作者提出的CPMCA算法旨在解决这些问题。 CPMCA算法的核心是利用节点间的欧氏距离来计算节点的有效覆盖率。欧氏距离是衡量两个节点之间空间距离的标准方式，在WSN中，它可以帮助确定节点对监控区域的贡献程度。算法根据这一距离计算每个节点覆盖的概率，然后依据网络的覆盖质量需求来选择工作节点，以达到最佳覆盖效果。 论文通过仿真实验验证了CPMCA算法的有效性。结果显示，该算法能够在使用较少工作节点的情况下满足网络的覆盖要求，这意味着可以显著减少因节点能耗而导致的网络盲区。同时，通过优化节点的工作模式，CPMCA能够有效地降低整个网络的能耗，从而延长网络的生存时间，这对于WSN的长期稳定运行至关重要。 关键词包括无线传感器网络、覆盖概率模型、能耗和生存时间，这表明论文的重点在于研究WSN中节能策略和覆盖优化，以提高网络效率和持久性。中图分类号和文献标识码则分别反映了论文在信息技术领域的专业定位和学术价值。 这篇论文为无线传感器网络的覆盖优化和能源管理提供了新的思路，对于实际应用中的WSN设计和部署具有重要的参考意义。