无线传感器网络冗余节点的识别算法研究和改进

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1、一⋯7～由肛12lo010年匍1期学术研讨无线传感器网络冗余节点的识别算法研究和改进叶茂(南京航空航天大学)摘要对于随机部署的大规模无线传感器网络，在保证目标区域完全覆盖的情况下，可以使部分冗余节点进入休眠状态，进而降低能耗：本文首先介绍了一种基于CAM的冗余节点识别方法，然后针对CAM存在的问题，对其进行了改进，提出ECAM。关键词无线传感器网络CAMECAM冗余节点无线传感器网络所采用的传感器体积微小、造价便宜，为了提高邻居节点就是冗余节点，在满足此条件的同时，该节点是否是冗余节网络可靠性和增强无线传感器网络的监测质量，通常将传感器节点高点还要取决于它的邻居节点的分布位置。因此

2、，还需要求出该节点与密度、大规模地随机部署在感兴趣的目标区域内，由于节点密度高，邻居节点的方位角妒。方位角．+的求解方法有两种：一种是节点某个点或某个区域往往同时被多个节点覆盖，称为“覆盖冗余”。一各自知道自己的绝对位置，这可以利用GPS装置实现，但是受到设备方面，这种覆盖冗余导致采集、传输数据的冗余，从而导致不必要的成本和节点能量的限制；另一种是通过节点通信用的方向性天线进行能量消耗。另一方面，通过对节点的活动进行精心调度，在保持覆盖定位，这是比较现实可行的途径。性能的前提下，减少工作节点数，即让部分冗余节点处于低能耗的休(2)CAM存在的问题。CAM把节点的覆盖邻居限制为距离不

3、大眠状态，可以利用这种节点部署的冗余性有效地延长无线传感器网络于感知半径的节点，而忽略了与其距离大于一倍感知半径但小于二倍的生存时间。感知半径的节点对覆盖冗余的贡献。事实上，存在式1．1意义下的邻居节点和非邻居节点合作导致覆盖冗余的情况，如图2所示。节点S1CAM算法并不是式1．1意义下S，的邻居节点，按照CAM识别冗余节点的方法，(1)冗余节点识别算法CAM。要想使冗余节点休眠，首先要判则S．不是冗余节点。但事实上，S是一个冗断哪些节点是冗余节点。对于同构节点组成的网络，每个节点的感知余节点。因此用CAM判断冗余算法的性能有半径都是相同的。DiTian和NicolasD．Geor

4、ganas对冗余节点的识别采待进一步提高。在高节点密度的无线传感器用中心角算法CAM(CenterAngleMethod)。CAM中，节点根据局网络中，由于CPNSS算法只考虑与节点距离部邻居节点的信息判断自身节点是否是冗余节点，在判断过程中，节小于足的节点，忽略其它附近节点对覆盖冗点只考虑与其距离小于或等于感知半径R的节点。对任意一个节点余的影响，因此会将部分本来是冗余的节点，，可以对它的邻居节点做如下定义：当作非冗余节点来处理，这样通过CPNSS计Ⅳ(f)={Id(s．，，)≤，j*i，S)(1)算出的冗余节点数减少，同样，在醒来阶段，图2CAMa；~析其中Ⅳ()表示i的邻居(

5、Neighbor)节点集，表示网络中的所有节由于忽略辅助赞助节点的作用会导致醒来过多的节点，这些都使网络点集合，d为欧氏距离，足为节点的感知半径。显然，节点Si与每一的寿命缩短。个这样的邻居节点都存在覆盖区域上的交迭，一个节点是冗余节点等2改进算法ECAM价于：U()n(f)(f)。为了便于计算，CAM使用交迭区域所包含的N(0为了避免唤醒超过需要的过多睡眠节点，并且保持整个无线传感扇区(称为赞助扇区)作为交迭区域的近似，这主要是因为扇区的面器网络的连通性和对目标区域的覆盖，本文对CAM识别冗余节点的积可以用其所对应的圆心角来表示，并且多个扇形区域的累加等价于不足进行改进，提出了扩

6、展的中心角算法ECAM(ExtendedCenter对应圆心角的集合求并，易于计算。当的所有邻居节点的赞助扇区AngleMethod)。对应的圆心角的并集等于2万时，。的覆盖区域完全被其邻居节点的覆ECAM的提出是基于以下基本假设：①传感器网络的节点密度盖区域包含，此时节点S属于覆盖冗余节点。图1以节点，及其三个足够大，只用部分节点就能够完成对目标区域的完全覆盖；②与节邻居节点为例，说明了CAM冗余节点的识别过程。节点S与s，的距点感知半径相比，监测的目标区域足够大，这样边界效应可以忽离小于R．，阴影区域是它们之间的交迭区域，记为S，n(图l(a))。略；③节点同构，即所有节点具相

7、同的感知半径和通信半径，并且为便于计算，使用扇区S作为该交迭区域的近似，并用圆心角．有R2R,，以确保无线传感器网络的连通性；④任意一个节点感知半来表示扇区S(图1(b))。图l(c)中表示节点S，与S，之间的方径范围内发生的任何事件均能被该节点探测到；⑤每个节点都有一个位角。图l(d)中S与两个邻居f和S的覆盖交迭区域并集可近似等唯一的ID，并且每个节点都知道自己的位置信息，并且任何两个节点于Su_．f，对应的圆心角为⋯u，如果Us(o，则有的位置信息都不同；⑥给出