优化能源利用的无线传感器网络覆盖率算法

无线传感器网络（WSN）作为一种新兴的信息采集技术，其核心在于利用大量低成本、低功耗的传感器节点构建，以实现对环境的全方位监控。然而，由于节点能量的有限性，如何优化覆盖范围和节能问题是关键。本文主要关注的是无线传感器网络的覆盖率与节能性的平衡。 传统的区域覆盖策略往往依赖于复杂的优化算法，如鱼群算法、遗传算法或蚁群算法。这些算法在提升覆盖率方面确实有所贡献，但它们的缺点在于求解过程复杂，收敛速度慢，且未充分考虑节点的能量消耗。例如，ε覆盖算法通过概率统计方法简化了覆盖问题，但它未能均匀分配节点的能耗，导致网络的生命周期受限，节能性能不佳。 针对这些问题，本文提出了一种创新的基于能量感知的区域覆盖算法。该算法的核心思想是活动节点根据簇内每个传感器节点的剩余能量和实际覆盖区域来动态调整工作模式。通过这种方式，活动节点的数量被最小化，同时确保网络具有高覆盖率。活动节点只在必要时执行任务，例如处理数据、感知环境和通信，其余时间则进入睡眠或侦听模式，以节省能量。 在活动节点的选择过程中，节点会优先选择剩余能量充足且覆盖范围较大的节点，这样既能确保关键区域得到有效监控，又能减小不必要的能源浪费。这种策略有助于延长网络的整体生命周期，提高整体的节能性能。 通过仿真结果，与传统算法相比，基于能量感知的区域覆盖算法显示出明显的优点，不仅提升了网络的覆盖率，还显著改善了节能性能。这对于在资源受限的无线传感器网络中维持长期稳定运行至关重要，对于物联网、环境监测、智能建筑等领域具有重要的应用价值。 总结来说，本文的研究着重于解决无线传感器网络中的能耗与覆盖之间的矛盾，通过创新的算法设计，实现了在保障网络性能的同时，最大程度地降低了节点能量消耗，从而为WSN的实际应用提供了更为经济高效的解决方案。