【摘 要】
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为了解决无线传感器网络(WSN)部分覆盖中的能耗问题,提出一种基于广义学习自动机(GLA)和休眠机制的部分覆盖方法。首先,将WSN网络构建成一个连通图模型。然后,通过GLA算法从
【机 构】
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浙江国际海运职业技术学院,宁波大学
【基金项目】
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浙江省科技厅公益技术应用研究计划项目(2017C32014),宁波市科技富民项目(2017C10006).
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为了解决无线传感器网络(WSN)部分覆盖中的能耗问题,提出一种基于广义学习自动机(GLA)和休眠机制的部分覆盖方法。首先,将WSN网络构建成一个连通图模型。然后,通过GLA算法从中选择一定数量的节点构成主干网络。最后,检查主干网络是否满足部分覆盖要求,并根据各节点的覆盖性能来选择合适的休眠节点进行激活,从而以最少数量的节点来满足覆盖要求,并保持节点之间的连通性。仿真结果表明:该方法能选择传感器节点来满足覆盖条件,减少了工作节点数量,提升了WSN的寿命。
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