步骤4
从b中所有非确定栅栏边(至少一端节点的感知半径未确定)中找到最长的栅栏边e,若e两端节点的感知半径均未确定,用规则1计算e两端节点的感知半径,再执行步骤8;否则执行步骤5。
步骤5
若栅栏边e的前向1节点感知半径已确定,用规则2计算e前方向节点的感知半径,再执行步骤8;否则执行步骤6。
步骤6
若栅栏边e的前向1节点感知半径未确定,但前向2节点感知半径已确定,用规则3计算e前方向节点和前向1节点的感知半径,再执行步骤8;否则执行步骤7。
步骤7
若栅栏边e的前向1节点和前向2节点感知半径均未确定,则用规则4计算e前方向节点的感知半径,再执行步骤8;否则执行步骤4。
步骤8
若b中所有节点的感知半径均已确定,则将栅栏b首尾节点的感知半径调整至能够覆盖监控区域的边界,再根据b中每个节点的感知半径确定其感知功率,执行步骤2;否则执行步骤4。
步骤9
实施强k栅栏覆盖,本轮次结束,进入新一轮次。
5结语
本文通过对强k栅栏覆盖最小能耗问题的分析,发现强k栅栏覆盖最小能耗是一个NPhard问题,于是在栅栏覆盖节能的理论分析基础上提出了一个前向节点相关的启发式节能算法HARPN。该算法根据栅栏中节点的间距和前向节点的状态确定节点的感知半径,进而确定节点的感知功率等级。仿真实验表明,在同等条件下该算法具有较强的适应性和稳定性,并使栅栏中所有节点的功率和最小,有效地降低了网络能耗,延长了网络的生存时间。然而本文主要研究无线传感器网络强k栅栏覆盖的感知模块节能问题,并未涉及数据通信部分的能耗,感知服务如何与栅栏通信兼容,实现两者的协调节能,将是我们的下一步工作。
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