Voronoi图在无线传感器网络覆盖中的优化算法与性能分析

本文主要探讨了无线传感器网络覆盖算法的研究，特别是在基于Voronoi图的策略上的应用。Voronoi图是一种数学概念，通过在二维空间中划分区域，使得每个区域内最近的传感器节点具有对该区域的唯一所有权。这种数据结构在无线传感器网络中具有显著优势，如良好的邻近性和邻接性，能够快速划分区域并方便增删节点。 针对无线传感器网络对物理世界和目标区域的监测需求，研究者提出了一个创新的覆盖算法。该算法的核心思想是利用Voronoi图来识别未被充分覆盖的区域，即所谓的"覆盖漏洞"。算法通过分析Voronoi图的顶点，将这些未被覆盖的点作为新的监测节点添加到网络中，从而提升整体的覆盖范围。这种方法有效地解决了如何在有限的传感器节点下实现最大化的覆盖效率问题。 研究者还关注了感知半径对覆盖效果的影响，发现随着传感器节点感知半径的增大，网络的覆盖率也随之提升。这表明通过调整传感器的感知范围，可以在不增加太多硬件成本的情况下，优化网络的性能。 仿真结果强有力地证实了基于Voronoi图的覆盖算法的有效性，将其初始覆盖率从35.41%提升到了100.02%，这显示出算法在优化网络部署和资源分配方面的显著成效。此外，算法设计简单，实现成本低，且算法的正确性得到了实验验证。 总体来说，这篇论文将Voronoi图理论应用于无线传感器网络的覆盖控制中，不仅提升了网络的监测能力和防御力，也为实际应用中的网络优化提供了一种实用的解决方案。对于物联网和无线传感器网络领域，这种结合几何学方法和网络优化策略的研究具有重要的理论价值和实践意义。