距离辅助的无线传感器网络节点覆盖判别模型
无线传感器网络覆盖的基本算法
1）位置无关的覆盖算法算法属于不依赖于节点位置信息的分布式覆盖算法。
该算法仅适用于圆形区域感知模型，且节点的传感半径与通信半径相等的情况。
各个节点根据如下信息判断自身的传感任务是否可由邻居节点完成：1-Hop内的邻居节点，以及这些邻居节点的1-Hop邻居节点。
当节点判断自身为冗余节点，就可以关闭自身节点的传感单元进入休眠状态。
优点：①不依赖于节点的位置信息；②关闭冗余节点之后，不降低原有的覆盖率。
缺点：①只适用于圆形区域感知模型，不适用于不规则的节点感知模型；②只适用于节点的传感半径与通信半径相等的情况；③绝大部分的冗余节点都不能满足上述判断条件，因此不能进入休眠状态；④没有考虑网络的连通性。
2）连通的随机调度覆盖算法［2］算法属于一种不依赖于节点位置信息的基于分组的分布式覆盖算法。
算法分4步完成。
第1步，将所有的传感器节点分为K组，每个传感器节点随机取1到K中的某个值i，并将自身分配到第i组。
第2步，每个节点获取到汇聚节点的最小跳数。
汇聚节点首先向邻居节点广播包含了到汇聚节点最小跳数的消息，最小跳数的初始值为0。
所有节点将记录到汇聚节点的最小跳数，同时忽略具有较大跳数的消息。
然后将跳数值加1，并转发给邻居节点。
通过这种方法，传感器网络中的所有节点能够记录下到汇聚节点的最小跳数。
第3步，各个节点向邻居节点广播消息，其中包括自身的ID，到汇聚节点的最小跳数以及组号等信息。
第4步，通过分配一些必要节点到某些组内，使每个节点能够在所属的分组内建立一条到汇聚节点的最短路径来构造连通网络。
分组i内的各个节点（不妨假设为A，它的最小跳数为n）首先判断在自身邻近区域内的下游节点（下游节点是最小跳数为n-1的节点）是否有节点属于分组i，如果没有，则节点A从这些节点中任选一个，并将它同时划分到分组i，以确保节点A从第n跳到第n-1跳是连通的，依此类推，从而建立一条A到汇聚节点的最短路径。
在执行完第4步之后，显然分组i构成的子网络是连通的。
无线传感器网络的组网技术详解
无线传感器网络的组网技术详解无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络系统。
这些节点能够感知环境中的各种物理量，并将采集到的数据通过网络传输到目标位置。
无线传感器网络在农业、环境监测、智能交通等领域具有广泛的应用前景。
而组网技术是无线传感器网络中至关重要的一环，它决定着网络的可靠性、稳定性和性能。
一、无线传感器网络的组网模式无线传感器网络的组网模式有两种：平面型组网和立体型组网。
1. 平面型组网平面型组网是指节点在平面上均匀分布的组网模式。
节点之间的通信距离较近，通信路径较短，能够有效降低传输延迟和能量消耗。
平面型组网适用于需要对平面区域进行全面监测的场景，如土壤湿度监测、温度监测等。
2. 立体型组网立体型组网是指节点在三维空间中分布的组网模式。
节点之间的通信距离相对较远，通信路径较长，需要更强的通信能力和能量支持。
立体型组网适用于需要对三维空间进行全面监测的场景，如建筑结构监测、地震预警等。
二、无线传感器网络的组网拓扑结构无线传感器网络的组网拓扑结构有多种，常见的有星型结构、树型结构和网状结构。
1. 星型结构星型结构是指所有节点都直接连接到一个中心节点的组网模式。
中心节点负责数据的汇聚和转发，具有较高的通信能力。
星型结构简单、稳定，适用于小规模的传感器网络。
2. 树型结构树型结构是指节点之间通过父子关系构成的层级结构。
树型结构中每个节点只与其父节点和子节点直接通信，数据通过树形结构传输。
树型结构适用于大规模的传感器网络，能够有效减少通信开销。
3. 网状结构网状结构是指节点之间通过多跳通信形成的网状网络。
每个节点都可以与其他节点直接通信，数据通过多跳传输。
网状结构具有较高的灵活性和容错性，适用于复杂环境下的传感器网络。
三、无线传感器网络的组网协议无线传感器网络的组网协议有多种，常见的有LEACH协议、TEEN协议和PEGASIS协议。
无线传感器网络知识点归纳
一、无线传感器网络的概述1、无线传感器网络定义，无线传感器网络三要素，无线传感器网络的任务，无线传感器网络的体系构造示意图，组成局部〔P1-2〕定义：无线传感器网络〔wireless sensor network, WSN〕是由部署在监测区域内大量的本钱很低、微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一种多跳自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖范围内感知对象的信息，并发送给观看者或者用户另一种定义：无线传感器网络(WSN)是大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，目的是协作地采集、处理和传输网络掩盖地域内感知对象的监测信息，并报告给用户三要素：传感器，感知对象和观看者任务：利用传感器节点来监测节点四周的环境，收集相关的数据，然后通过无线收发装置承受多跳路由的方式将数据发送给会聚节点，再通过会聚节点将数据传送到用户端，从而到达对目标区域的监测体系构造示意图：组成局部：传感器节点、会聚节点、网关节点和基站2、无线传感器网络的特点〔P2-4〕（1）大规模性且具有自适应性（2）无中心和自组织（3）网络动态性强（4）以数据为中心的网络（5）应用相关性3、无线传感器网络节点的硬件组成构造〔P4-6〕无线传感器节点的硬件局部一般由传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供给模块4 局部组成。
4、常见的无线传感器节点产品，几种Crossbow 公司的Mica 系列节点〔Mica2、Telosb〕的硬件组成〔P6〕5、无线传感器网络的协议栈体系构造〔P7〕1.各层协议的功能应用层：主要任务是猎取数据并进展初步处理，包括一系列基于监测任务的应用层软件传输层：负责数据流的传输掌握网络层：主要负责路由生成与路由选择数据链路层：负责数据成帧，帧检测，媒体访问和过失掌握物理层：实现信道的选择、无线信号的监测、信号的发送与接收等功能2.治理平台的功能（1）能量治理平台治理传感器节点如何使用能源。
无线传感器网络中覆盖问题的解决方案比较与优化
无线传感器网络中覆盖问题的解决方案比较与优化概述无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由许多分布在广泛区域内的无线传感器节点组成的网络。
这些传感器节点能够自主地感知环境中的各种物理和环境条件，并将收集到的信息通过网络传输给基站或其他节点。
覆盖问题是WSN中一个关键的挑战，它指的是如何保证网络中的每个位置都能够被足够数量的传感器节点覆盖到。
基本概念在讨论覆盖问题之前，我们应该了解一些基本概念。
无线传感器网络通常由三个不同的要素组成：传感器节点、目标区域和覆盖范围。
传感器节点：是WSN中的基本构建单元，它负责感知和传输数据。
目标区域：是指需要覆盖的区域。
覆盖范围：是指传感器节点的感知范围，即节点能够覆盖的最大距离。
解决方案比较针对无线传感器网络中的覆盖问题，研究人员提出了许多不同的解决方案。
下面我们将比较一些常见的解决方案。
1. 基于贪心算法的解决方案贪心算法是一种常见的解决覆盖问题的方法。
该算法通过选择覆盖范围内拥有最高能量的节点来进行部署。
通过这种方法，可以减少节点之间的重叠区域，提高整个网络的能量效率。
然而，贪心算法容易产生局部最优解，导致覆盖不均匀或覆盖区域较小的问题。
2. 基于优化算法的解决方案由于贪心算法的局限性，研究人员提出了基于优化算法的解决方案。
这些算法通过设计合适的目标函数和约束条件来最小化无线传感器网络的总能量消耗，并同时保证节点的覆盖范围。
常见的优化算法有遗传算法、粒子群优化和蚁群算法等。
这些算法能够找到全局最优解，但计算复杂度较高。
3. 基于机器学习的解决方案近年来，随着机器学习技术的快速发展，研究人员将其应用于无线传感器网络中的覆盖问题。
通过收集大量的训练数据和使用适当的机器学习算法，可以建立模型来预测传感器节点的最佳位置和覆盖范围，从而优化网络的覆盖性能。
机器学习方法在一定程度上解决了问题的复杂性和计算效率的问题，但对于大规模网络仍面临一定的挑战。
无线传感器网络的位置定位与跟踪
无线传感器网络的位置定位与跟踪无线传感器网络（Wireless Sensor Networks）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络，这些节点能够通过无线通信相互连接并协同工作。
传感器网络的位置定位与跟踪是该领域的一个重要研究方向，它可以广泛应用于环境监测、智能交通、军事侦察等各个领域。
1. 引言无线传感器网络的位置定位与跟踪是指通过已部署的传感器节点获取目标节点的位置信息，并实时地追踪其运动轨迹。
由于传感器节点的资源受限以及网络环境的不确定性，传感器网络的定位与跟踪成为一个具有挑战性的问题。
本文将介绍一些常见的无线传感器网络定位与跟踪技术。
2. 基于距离测量的定位方法基于距离测量的定位方法是一种常见且有效的传感器网络定位技术。
该方法通过测量传感器节点之间的距离来推算目标节点的位置。
常见的距离测量方法包括基于信号强度的距离估计、时间差测量和角度测量等。
这些方法在定位精度和复杂度上存在差异，研究者们不断探索着如何提高定位精度和降低计算复杂度。
3. 基于信号强度的定位方法基于信号强度的定位方法是一种简单且易于实现的传感器网络定位技术。
该方法通过测量目标节点接收到的信号强度来推算其距离。
然而，由于信号在传输过程中会受到阻尼、衰减和多径效应的影响，使得基于信号强度的定位存在较大的误差。
为了克服这一问题，研究者们通常采用校准算法来提高定位精度。
4. 基于时间差测量的定位方法基于时间差测量的定位方法是一种通过测量目标节点接收到信号的到达时间差来推算其距离的传感器网络定位技术。
这种方法通常借助全球定位系统（Global Positioning System, GPS）以及同步算法来精确测量时间差。
然而，GPS在室内环境下信号弱化，导致精度下降；同时，同步算法的复杂度较高，使得该方法的应用受到限制。
5. 基于角度测量的定位方法基于角度测量的定位方法是一种通过测量目标节点和传感器节点之间的角度来推算其位置的传感器网络定位技术。
无线传感器网络节点定位技术
无线传感器网络节点定位技术定位即确定方位、确定某一事物在一定环境中的位置。
在无线传感器网络中的定位具有两层意义：其一是确定自己在系统中的位置；其二是系统确定其目标在系统中的位置。
在传感器网络的实际应用中，传感器节点的位置信息已经成为整个网络中必不可少的信息之一，很多应用场合一旦失去了节点的位置信息，整个网络就会变得毫无用处，因此传感器网络节点定位技术已经成了众多科学家研究的重要课题。
2.1基本概念描述在传感器网络中，为了实现定位的需要，随机播撒的节点主要有两种：信标节点（Beacon Node）和未知节点（Unknown Node）。
通常将已知自身位置的节点称为信标节点，信标节点可以通过携带GPS定位设备（或北斗卫星导航系统�zBeiDou（COMPASS）Navigation Satellite System�{、或预置其位置）等手段获得自身的精确位置，而其它节点称之为未知节点，在无线传感器网络中信标节点只占很少的比例。
未知节点以信标节点作为参考点，通过信标节点的位置信息来确定自身位置。
传感器网路的节点构成如图2-1所示。
UBUUUUUBUUUBUUUUUUBUUUUUU图2-1 无线传感器网络中信标节点和未知节点Figure 2-1Beaconnodes and unknown nodes of wireless sensor network在图2-1中，整个传感器网络由4个信标节点和数量众多的未知节点组成。
信标节点用B来表示，它在整个网络中占较少的比例。
未知节点用U来表示，未知节点通过周围的信标节点或已实现自身定位的未知节点通过一定的算法来实现自身定位。
下面是无线传感器网络中一些常用术语：(1) 邻居节点（Neighbor Nodes）：无需经过其它节点能够直接与之进行通信的节点；(2) 跳数（Hop Count）：两个要实现通信的节点之间信息转发所需要的最小跳段总数；(3) 连通度（Connectivity）：一个节点拥有的邻居节点数目； (4) 跳段距离（Hop Distance）：两个节点间隔之间最小跳段距离的总和；(5) 接收信号传播时间差(Time Difference of Arrival，TDOA)：信号传输过程中，同时发出的两种不同频率的信号到达同一目的地时由于不同的传输速度所造成的时间差；(6) 接收信号传播时间（Time of Arrival，TOA）：信号在两个不同节点之间传播所需要的时间；(7) 信号返回时间（Round-trip Time of Flight，RTOF）：信号从一个节点传到另一个节点后又返回来的时间；(8) 到达角度(Angle of Arrival，AOA)：节点自身轴线相对于其接收到的信号之间的角度；(9) 接收信号强度指示(Received Signa1 Strength Indicator，RSSI)：无线信号到达传感器节点后的强弱值。
无线传感器网络试题试卷
《无线传感器网络》一、填空题(每题4分,共计60分）1.传感器网络的三个基本要素:传感器、感知对象、用户（观察者)2.传感器网络的基本功能：协作式的感知、数据采集、数据处理、发布感知信息 3、3.无线传感器节点的基本功能：采集数据、数据处理、控制、通信4.无线通信物理层的主要技术包括：介质选择、频段选取、调制技术、扩频技术5.扩频技术按照工作方式的不同,可以分为以下四种:直接序列扩频、跳频、跳时、宽带线性调频扩频6.定向扩散路由机制可以分为三个阶段：兴趣扩展阶段、梯度建立阶段、路径加强阶段7.无线传感器网络特点：大规模网络、自组织网络、可靠的网络、以数据为中心的网络、应用相关的网络8.无线传感器网络的关键技术主要包括：网络拓扑控制、网络协议、时间同步、定位技术、数据融合及管理、网络安全、应用层技术9.IEEE 802.15。
4标准主要包括：物理层.介质访问控制层10.简述无线传感器网络后台管理软件结构与组成：后台管理软件通常由数据库、数据处理引擎、图形用户界面和后台组件四个部分组成.11.数据融合的内容主要包括:多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测12.无线传感器网络可以选择的频段有:_800MHz___915M__、2.4GHz、___5GHz13.传感器网络的电源节能方法：_休眠（技术）机制、__数据融合14.传感器网络的安全问题：(1）机密性问题. (2) 点到点的消息认证问题。
(3) 完整性鉴别问题。
15.802.11规定三种帧间间隔：短帧间间隔SIFS，长度为 28 sa)、点协调功能帧间间隔PIFS长度是 SIFS 加一个时隙（slot）长度，即78 sb)分布协调功能帧间间隔DIFS ,DIFS长度=PIFS +1个时隙长度,DIFS 的长度为 128s16.任意相邻区域使用无频率交叉的频道是,如：1、6、11频道 .17.802.11网络的基本元素SSID标示了一个无线服务,这个服务的内容包括了：接入速率、工作信道、认证加密方法、网络访问权限等18.传感器是将外界信号转换为电信号的装置，传感器一般由敏感元件、转换元件、转换电路三部分组成19.传感器节点由传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供应模块四部分组成20.物联网是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信等技术，构造一个覆盖万物的网络。
物联网中的无线传感器网络覆盖优化方法
物联网中的无线传感器网络覆盖优化方法物联网（Internet of Things，简称IoT）无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是物联网系统中的重要组成部分，它由大量的分布式无线传感器节点组成，用于收集、传输和处理环境中的各种数据。
随着物联网应用的快速发展，如何优化无线传感器网络的覆盖成为了迫切需要解决的问题。
本文将介绍物联网中的无线传感器网络覆盖优化方法，并阐述其原理和实际应用。
无线传感器网络覆盖优化方法的研究目标是提高网络的覆盖率和感知质量，使得传感器节点能够更好地感知环境并准确地传输数据。
以下是几种常见的无线传感器网络覆盖优化方法：1. 节点部署优化方法节点部署是无线传感器网络覆盖优化的关键环节。
传感器节点的部署位置直接影响网络的覆盖率和感知精度。
传统的节点部署方法通常是随机部署或者通过经验设置节点位置。
然而，这种方法容易导致节点密集或者节点稀疏的情况，从而影响网络的均衡性。
因此，研究人员提出了一些改进方法，如基于均匀分布、最大覆盖半径和最佳节点位置等算法，通过优化节点的布局，提高网络的覆盖率和均衡性。
2. 路由协议优化方法路由协议是无线传感器网络中数据传输的关键。
传统的路由协议通常是基于固定的路由路径，容易导致部分节点覆盖不均衡或者出现数据拥堵等问题。
为了解决这些问题，研究人员提出了一些改进的路由协议，如动态路由、多路径路由和分层路由等。
这些协议可以优化传感器节点之间的数据传输路径，提高网络的覆盖率和传输效率。
3. 能量管理优化方法无线传感器节点通常由电池供电，并且无法定期更换电池。
因此，节点能量的管理对于延长网络寿命至关重要。
研究人员提出了一些能量管理优化方法，如分簇、动态功率调整和能量均衡等。
这些方法可以有效地管理节点能量消耗，减少能量消耗不均衡或者能量耗尽的情况，延长网络的寿命。
4. 拓扑优化方法无线传感器网络的拓扑结构对于覆盖率和感知质量具有重要影响。
一种无线传感器网络的能耗平衡覆盖模型
Ｂ ｉｎ ｎｅ ａ Ｃ ｍ ｓｉ ｄｃｔ ｎ Ｂ ｉｎ ０４ ， ｈ ａ ｅｉｇ ｊ Ｍｕ ｉｐ ｌ ｏ ｍｉ ｏ ｏ Ｅ ｕａｉ ． ｅｉｇ ００４ Ｃ ｉ ） ｉ ｓｎ ｆ ｏ， ｊ １ ｎ
Ａｂ ｔａ ｔ Ａｎ ｅ ｅｇ － ａａ ｃ ｄｃ ｎ ｅ ｔｄ ｃ ｖ ｒ ｇ ｄ ｌ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ｒｓ ｌｅｔ ｅｐ ｏ ｌｍ ｓｔ ａ ｉ ｉｅ ｎ ｒ ｆ ｓｒ ｃ ： ｎ ｒ ｂ ｌｎ ｅ ｏ ｎ ｃｅ ｏ ｅａ ｅｍｏ ｅ ｒ ｐ ｓｄ ｆ ｏｖ ｈ ｒ ｂｅ ｈ ｔｌ ｔ ｄｅ ｅ ｇ ｏ ｙ ｉ ｏ ｍ ｙ
Ａｎ ｈ ｎ， ｔ ｏ ｏ ｃ ｏ ｓ ｌ ｓ ａ ｌ ｏ ｅ ｓ ｉ ｔ ｏ ｕ ｅ ．Ｔｈ ｉ ｌ ｔｏ ｅ ｕ ｔ ｎ ｉ ａ ｅ ｔ ａ ｈ ｅ ｗｏ ｋ ｄ ｔ ｅ ａ ｍｅ ｈ ｄ ｔ ｈ ｏ ｅ ｃｏ ｅ ｂ ｅ ｎ ｄ ｓ ｉ ｎ ｒ ｄ ｃ ｄ ｅ ｓｍｕ ａ ｉ ｎ ｒ ｓ ｌｓ ｉ ｄ ｃ ｔ ｈ ｔ ｔ ｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｕ ｅ ｂ ｔ ｅ ｏ － ｉ ｉ ｌ ｃ ｎ ｅ ｔ ｄ ｏ ｅ ｓ ｔ ｏ ｓ ｒ ｃ ｅ ｂ ｔ ｅ ｄ ｃ ｄ ｙ ｈ ｎ ｎ． ｎ ｍａ ｍ ｏ ｎ ｃ ｅ ｃ ｖ ｒ ｅ ｃ ｎ ｔ ｕ ｔ ｄ ｙ ｈ ｍ ｏ ｅ ｃ ｎ ａ ａ ｃ ｔ ｅ ｏ ｅ ｎ ｒ ｄ ｌ ａ ｂ ｌ ｎ ｅ ｈ ｎ ｄ ｅ ｅ ｇ ｙ
路 由关 键 点 的 影 响 。
关键 词：无线通信 ；无线传感器网络 ；覆盖 ；能耗平衡 ；Ｖ ｒｎ ｉ ｏｏ ｏ 图
中图分类号 ： Ｐ ９ Ｔ ３３
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： ０９５９（０８０—２０ ４ １０－８６２０）９ ５ ． ． ２ ０
Ａｎ Ｅｎ ｒ ｙ Ｂａａ ｅ ｖ ｒ ｇ ｏ ｅ ｏ ｉｅｅ ｓＳ ｎｓ ｒ Ｎｅ ｗｏ ｋ ｅ ｇ ｌ ｎｃ ｄ Ｃｏ ｅ ａ ｅ Ｍ ｄ ｌｆ ｒ Ｗ ｒ ｌｓ ｅ ｏ ｔ ｒ ｓ
无线传感器网络体系结构PPT课件
1.传感器节点 （1）数据采集模块 （2）处理控制模块 （3）无线通信模块 （4）能量供应模块 2. 汇聚节点 3.管理节点
第2章 无线传感器网络体系结构
.
6
2.2.2 无线传感器网络软件体系结构
第2章 无线传感器网络体系结构
无线传感器网络中间件和平台软件体系结构主要分为四个层次：网络适配 层、基础软件层、应用开发层和应用业务适配层。其中，网络适配层和基础 软件层组成无线传感器网络节点嵌入式软件(部署在无线传感器网络节点中) 的体系结构，应用开发层和基础软件层组成无线传感器网络应用支撑结构 (支持应用业务的开发与实现)。
第2章 无线传感器网络体系结构
2.1 体系结构概述
无线传感器网络包括4类基本实体对象：目标、观测节 点、传感节点和感知视场。另外，还需定义外部网络、远 程任务管理单元和用户来完成对整个系统的应用刻画，如 图2-1所示。
目标
外部网络 （UAV、卫星通信
网、互联网等）
远程任务管理
用户
数据传输或 信令交换
分布式网络服务接口
分布式网格 管理接口
应用层 传输层 网络层 数据链路层
安
Qos
路由
全 机
制
信道接入
拓扑生成
无线电
.
红外线
能
源
管
理
网
络
管
拓
理
扑
管
理
光波
9
无线传感网络结构
• 一、单跳网络
• 概念：为了向汇聚节点传送数据，各传感 器节点可以采用单跳方式将各自的数据直 接发送给汇聚节点，采用这种方式所形成 的网络结构 为单跳网络结构。
. 传感器节点
感知现场 1
无线网络覆盖问题建模与求解方法研究
无线网络覆盖问题建模与求解方法研究无线网络覆盖是指在特定区域内，无线设备可以接收到网络信号的范围。
随着无线通信的普及和发展，人们对无线网络覆盖的需求也越来越高。
然而，由于地形、建筑物、电磁干扰等因素的存在，无线网络覆盖会遇到一系列问题，如信号弱、盲点等。
为了解决这些问题，需要对无线网络覆盖进行建模与求解，以提供更好的网络服务质量。
无线网络覆盖问题建模是指将实际的无线通信环境抽象成数学模型，通过对模型的分析和求解，得到网络的覆盖情况和性能指标。
建模是研究无线网络覆盖问题的第一步，它可以帮助我们更好地理解问题的本质，并为后续的求解提供指导。
在无线网络覆盖问题建模中，需要考虑以下几个方面：1. 地理环境：地理环境包括地形、建筑物、植被等因素，它们对信号的传播会产生影响。
可以利用地理信息系统（Geographic Information System, GIS）来获取相关数据，并将其作为建模的输入。
2. 信号传播模型：信号在空间中的传播过程可以用信号传播模型来描述。
常用的传播模型有自由空间模型、衰减模型、射线追踪模型等。
根据具体的应用场景和需求，选取合适的传播模型进行建模。
3. 站点部署：站点部署是指在特定区域内选择合适的无线基站位置。
根据地理环境和传播模型，可以通过数学优化方法来确定最佳的基站部署方案，使得覆盖范围最大化，同时满足用户的需求。
4. 频谱分配：频谱是有限资源，需要合理分配给不同的用户。
频谱分配问题可以通过整数规划、图论等方法进行建模和求解，以达到最大化频谱利用率和降低互相干扰的目的。
在建模的基础上，可以利用各种优化算法进行求解。
常用的求解方法包括数学规划、遗传算法、粒子群算法等。
这些算法可以在考虑问题约束条件的前提下，寻找最优的解决方案。
除了建模与求解方法，还可以利用仿真技术对无线网络覆盖问题进行评估和优化。
通过在计算机上构建模拟环境，可以模拟不同方案的性能，并通过比较得到最佳的解决方案。
基于无线传感器网络的测距算法及其应用
基于无线传感器网络的测距算法及其应用无线传感器网络是近年来兴起的一种新型的传感器网络技术，其为广大领域带来了诸多的机会和挑战。
其中，测距算法是无线传感器网络技术中不可或缺的重要组成部分。
本文将对基于无线传感器网络的测距算法及其应用进行探讨，旨在为广大读者提供一些基础知识和应用实例，以帮助他们更好地掌握这一领域的知识。
一、测距算法的基础知识1. 什么是测距算法测距算法是一种通过无线信号的传播特性来测量距离的算法。
在无线传感器网络中，测距算法通常是指基于两节点之间信号传播时间差(TOF)或信号强度指标(RSSI)等来测量节点之间的距离。
2. 测距算法的分类测距算法的分类主要有两种：基于TOF的测距算法和基于RSSI的测距算法。
基于TOF的测距算法是通过测量信号传播的时间差来计算两个节点之间的距离。
其主要优点是精度高，但需要高精度的时钟同步系统。
基于RSSI的测距算法是通过测量信号强度指标来计算两个节点之间的距离。
其主要优点是无需高精度的时钟同步系统，但精度相对较低。
3. 测距算法的实现测距算法的实现需要测量无线信号的传播时间或信号强度指标，并计算节点之间的距离。
在实现中，需要考虑诸如时钟同步、信道噪声以及节点部署等因素。
二、测距算法的应用案例1. 距离感知无线传感器网络距离感知无线传感器网络利用测距算法实现节点之间的距离感知。
其主要应用在定位、导航、环境监测等领域。
在该网络中，节点可以通过感知其它节点的距离来计算自身在空间中的位置，并通过位置信息来实现更加有效的数据收集以及任务协同。
2. 距离采样系统距离采样系统通过测量节点之间的距离来采样无线信道的特性。
该系统可以被用于实现无线信道建模、信号传播预测等应用，并在无线网络的设计及优化中起到关键作用。
3. 基于无线传感器网络的地震监测系统基于无线传感器网络的地震监测系统利用测距算法实时感知并反馈地震信息。
通过测量地震波传播的时间差及幅度来预测地震的强度以及到达时间，并实现快速预警和应急响应。
无线传感器网络中的定位技术与算法优化
无线传感器网络中的定位技术与算法优化近年来，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）在众多领域得到广泛的应用，如环境监测、智能交通、医疗保健等。
对于无线传感器网络而言，准确的定位技术和优化的定位算法是实现各种应用的关键。
一、无线传感器网络中的定位技术无线传感器网络中的定位技术主要分为基于测距和基于角度两种方法。
1.基于测距的定位技术：基于测距的定位技术利用传感器节点之间的距离信息来实现定位。
常见的测距技术包括全球定位系统（GPS）和无线信号强度指示（RSSI）等。
全球定位系统（GPS）是一种广泛应用于室外环境的定位技术。
它通过接收卫星发射的信号来确定接收器的位置。
然而，GPS在室内和复杂环境中的定位精度受限。
因此，基于测距的定位技术在室内环境的无线传感器网络中应用较少。
无线信号强度指示（RSSI）基于接收到的信号强度来估计节点之间的距离。
通过测量无线信号在传输过程中的衰减程度，可以计算出节点之间的距离。
然而，RSSI受到多径传播等环境因素的干扰，定位精度有限。
2.基于角度的定位技术：基于角度的定位技术通过测量节点之间的角度信息来实现定位。
常见的基于角度的定位技术包括方向导数（DOA）和相对角度测量（RAO）等。
方向导数（DOA）基于节点接收到的信号传播方向来估计节点的位置。
通过测量信号波前到达节点的方向，可以计算出节点的位置。
DOA定位技术准确度较高，但需要节点具备方向感知能力。
相对角度测量（RAO）利用节点之间相对角度的测量值来进行定位。
通过测量不同节点之间的夹角，可以计算出节点位置。
RAO技术相对DOA技术更容易实现，适用于无需高精度定位的应用场景。
二、无线传感器网络中的定位算法优化针对无线传感器网络中的定位问题，研究人员提出了各种定位算法以提高定位精度和效率。
以下为几种常见的定位算法。
1.迭代算法迭代算法通过多次迭代计算来逐步调整节点位置，以减小定位误差。
无线传感器网络技术的原理与应用场景
无线传感器网络技术的原理与应用场景无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络。
它的主要特点是无线传感器节点具备感知环境信息并实时传输数据的能力。
本文将介绍无线传感器网络技术的原理和一些常见的应用场景。
一、无线传感器网络技术的原理无线传感器网络技术主要依靠传感器节点感知环境信息，并通过无线通信传输数据。
其原理主要包括以下几个方面：1. 传感器节点：无线传感器网络由大量的传感器节点组成，这些节点通常包括处理器、传感器、电池和无线收发器等组件。
传感器节点通过感知器件感知并采集环境信息，然后将采集到的数据通过无线通信模块发送到基站或其他节点。
2. 网络拓扑结构：传感器节点之间的通信通常采用无线自组织的结构，构成了一个自组织、去中心化的网络。
常见的网络拓扑结构包括星型结构、树型结构和网状结构等。
3. 无线通信技术：无线传感器网络的通信主要依靠无线技术实现。
传感器节点之间可以通过无线信道进行通信，常用的通信技术包括无线局域网（WiFi）、低功耗蓝牙（Bluetooth Low Energy）和Zigbee等。
4. 数据处理与传输：传感器节点采集到的数据通常需要进行处理和压缩后再传输，以减少能耗和网络传输开销。
一般会采用数据融合和数据压缩等技术来实现对数据的处理和传输。
二、无线传感器网络的应用场景无线传感器网络技术具有广泛的应用前景，以下是一些常见的应用场景：1. 环境监测：无线传感器网络可以被广泛应用于环境监测领域，如气象监测、水质监测、土壤监测等。
通过布置在不同位置的传感器节点，可以实时监测和采集环境参数，如温度、湿度、气压等，为环境监测提供数据支持。
2. 智能交通：无线传感器网络可以应用于智能交通系统中，实现交通流量监测、车辆跟踪和道路安全等功能。
通过在道路上部署传感器节点，可以收集车辆的信息，实时监测道路的交通状况，并进行交通调度和预警。
无线传感器网络的距离测量与相对位置估计方法
无线传感器网络的距离测量与相对位置估计方法无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是由许多分布在广泛区域的自主传感器节点组成的网络。
WSN被广泛应用于环境监测、智能交通、医疗健康等领域，因其低成本、易部署的特性备受青睐。
在无线传感器网络中，节点之间的距离测量和相对位置估计对于节点定位、网络拓扑构建和路由协议等方面起着关键作用。
本文将介绍几种常见的无线传感器网络的距离测量和相对位置估计方法。
一、RSSI（Received Signal Strength Indicator）方法RSSI方法通过信号强度的衰减来测量传感器节点之间的距离。
节点之间的距离与接收到的信号强度成反比，在输入信号功率已知的情况下，可以通过比较接收信号的强度来估计节点之间的距离。
然而，RSSI方法容易受到多路径效应和信号衰减的影响，导致测量误差较大。
此外，环境中的干扰和信号传输质量的不稳定性也会影响距离测量的准确性。
二、TOA（Time of Arrival）方法TOA方法通过计算信号从发送到接收所需的时间来测量节点之间的距离。
在这种方法中，节点需要具备时间同步功能，以保证时间的一致性。
TOA方法的优点是测量精度高、测距范围广。
然而，由于测距所需的时间延迟较大，因此对网络的同步要求较高，且节点之间的相对位置必须保持固定，否则测距结果会受到影响。
三、TDOA（Time Difference of Arrival）方法TDOA方法通过计算信号到达不同节点之间的时间差来测量节点之间的距离。
与TOA方法不同，TDOA方法不需要节点之间的时间同步。
TDOA方法的优点是可以同时测量多对节点之间的距离，且对节点的时钟同步要求较低。
然而，这种方法需要节点具备高精度的时钟，并且需要大量的计算资源。
此外，在多径传播和干扰的影响下，测距误差会增大。
四、AOA（Angle of Arrival）方法AOA方法通过计算信号到达不同节点之间的入射角度来估计节点之间的距离。
第8章 无线传感器网络节点定位技术
第八章 无线传感器网络节点定位技术
节点定位技术概述——要求
传感器网络的定位算法通常需要具备以下特点： 自组织性：传感器网络的节点随机部署，不依赖于全局基础设施协助定 位； 健壮性：传感器节点的硬件配置低，能量有限，可靠性较差，定位算法 必须能够容忍节点失效和测距误差； 节能性：尽可能地减少算法中计算的算法复杂度，减少节点间的通信开 销，以尽量延长网络的生存周期；
第八章 无线传感器网络节点定位技术
基于测距的定位技术——三角定位法
常用的角度定位方法有：已知两个顶点和夹角的射线确定一点，以及已
知三点和三个夹角确定一点。
1．已知两个顶点和夹角的射线确定一点 如图所示，测得参考点A(x1,y2)和B(x2,y2)收到的信号夹角分别是α和β，根 据
( y x tan ) ( y1 x1 tan ) x 2 2 tan tan y ( x2 y2 cot ) ( x1 y1 cot ) cot c t1 (T2 T0 ) (T1 T0 ) T2 T1 即： c2 c1
TDOA有一些固有的缺陷需要考虑。首先利用TDOA进行定位要求传感节点上必 须附加特殊的硬件（声波或者超声波的收发器等），这会增加传感节点的成本； 其次，声波或者超声波在空气中的传输特性和一般的无线电波并不一样，空气 的温度、湿度或者风速都会对声波的传输速度产生很大的影响，这就使得距离 的估计可能出现较大偏差；最后，TDOA测速的一个很大的假设是发送节点和 接收节点之间是没有障碍物阻隔的，在有障碍物的情况下会出现声波的反射、 折射和衍射，此时得到的实际传输时间将变大，在这种传输时间下估算出来的 距离也将出现较大的误差。
种信号的传播速度，计算两个节点之闻的距离，再通过已有基本的定位
详解无线传感器网络定位技术
详解无线传感器网络定位技术1 引言无线传感器网络作为一种全新的信息获取和处理技术在目标跟踪、入侵监测及一些定位相关领域有广泛的应用前景。
然而，无论是在军事侦察或地理环境监测，还是交通路况监测或医疗卫生中对病人的跟踪等应用场合，很多获取的监测信息需要附带相应的位置信息，否则，这些数据就是不确切的，甚至有时候会失去采集的意义，因此网络中传感器节点自身位置信息的获取是大多数应用的基础。
首先，传感器节点必须明确自身位置才能详细说明“在什么位置发什么了什么事件”，从而实现对外部目标的定位和跟踪；其次，了解传感器节点的位置分布状况可以对提高网络的路由效率提供帮助，从而实现网络的负载均衡以及网络拓扑的自动配置，改善整个网络的覆盖质量。
因此，必须采取一定的机制或算法来实现无线传感器网络中各节点的定位。
无线传感器网络定位最简单的方法是为每个节点装载全球卫星定位系统（GPS）接收器，用以确定节点位置。
但是，由于经济因素、节点能量制约和GPS 对于部署环境有一定要求等条件的限制，导致方案的可行性较差。
因此，一般只有少量节点通过装载GPS 或通过预先部署在特定位置的方式获取自身坐标。
另外，无线传感器网络的节点定位涉及很多方面的内容，包括定位精度、网络规模、锚节点密度、网络的容错性和鲁棒性以及功耗等，如何平衡各种关系对于无线传感器网络的定位问题非常具有挑战性。
可以说无线传感器网络节点自身定位问题在很大程度上决定着其应用前景。
因此，研究节点定位问题不仅必要，而且具有很重要的现实意义。
2 WSN 定位技术基本概念2.1 定位方法的相关术语1）锚节点（anchors）：也称为信标节点、灯塔节点等，可通过某种手段自主获取自身位置的节点；2）普通节点（normal nodes）：也称为未知节点或待定位节点，预先不知道自身位置，需使用锚节点的位置信息并运用一定的算法得到估计位置的节点；3）邻居节点（neighbor nodes）：传感器节点通信半径以内的其他节点；4）跳数（hop count）：两节点间的跳段总数；5）跳段距离（hop distance）：两节点之间的每一跳距离之和；6）连通度（connectivity）：一个节点拥有的邻居节点的数目；7）基础设施（infrastructure）：协助节点定位且已知自身位置的固定设备，如卫星基站、GPS 等。
无线传感器网络的设计与实现
无线传感器网络的设计与实现无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布在空间中的传感器节点组成的网络系统，通过无线通信进行数据传输和信息处理。
它具有广泛的应用领域，如环境监测、物流追踪、智能交通等。
本文将介绍无线传感器网络的设计与实现过程。
一、无线传感器网络的架构无线传感器网络由三个组成部分构成：传感器节点、基站和网络拓扑。
1. 传感器节点传感器节点是无线传感器网络的核心组成部分，每个节点包含传感器、处理器、存储器以及无线通信设备。
传感器负责采集环境信息，将其转化为数字信号并进行初步处理。
处理器和存储器用于数据处理和存储。
无线通信设备则负责与其他节点进行数据传输。
2. 基站基站是无线传感器网络的中央控制节点，负责与传感器节点进行通信。
它接收传感器节点采集的数据，并进行进一步的分析和处理。
基站通常具有更强大的计算和存储能力，能够支持复杂的算法和应用。
3. 网络拓扑无线传感器网络的网络拓扑决定了节点之间的连接方式。
常见的网络拓扑包括星型、树状和网状等。
选择适合应用场景的网络拓扑能够优化网络性能和能耗。
二、无线传感器网络的设计与实现流程无线传感器网络的设计与实现包括以下几个关键步骤：需求分析、节点设计、通信协议选择、网络拓扑设计和系统实现。
1. 需求分析在设计无线传感器网络之前，首先需要进行详细的需求分析，明确网络的应用场景和功能要求。
例如，对于环境监测系统，需要确定监测范围、采样频率、数据传输需求等。
2. 节点设计传感器节点的设计是无线传感器网络设计的核心环节。
节点设计需要考虑功耗、传感器选择、处理器性能、通信模块等因素。
合理选择节点硬件和软件平台，设计出满足需求的传感器节点。
3. 通信协议选择通信协议是无线传感器网络中节点之间进行数据传输的关键。
常用的通信协议有IEEE 802.15.4、ZigBee等。
根据应用需求，选择适合的通信协议，保证数据传输的可靠性和效率。
无线传感器网络布局优化算法实现
无线传感器网络布局优化算法实现传感器网络是由大量的无线传感器节点组成的网络，这些节点可以感知和收集周围环境的数据，并通过网络传输到数据处理中心。
但是，无线传感器网络的布局问题一直是一个挑战，因为如何合理地部署传感器节点，以最大程度地满足监测需求，并同时考虑能源消耗和通信质量等因素，是一个复杂且多目标的优化问题。
为了解决无线传感器网络布局优化问题，研究者们提出了许多算法。
其中一种常用的算法是基于覆盖率的布局优化算法。
该算法的核心思想是通过调整传感器节点的位置，使得网络中每个区域都被足够多的节点所覆盖，以提高监测的准确性和可靠性。
基于覆盖率的布局优化算法可以分为两个阶段：节点部署和节点调整。
在节点部署阶段，首先需要确定传感器节点的数量和位置。
通常情况下，节点的数量是固定的，而位置可以根据实际需求进行调整。
在确定节点位置的过程中，需要考虑多个因素，如监测需求、通信范围和节点能耗等。
一种常用的方法是使用图论模型来描述传感器网络拓扑结构，并利用优化算法求解最优节点位置。
在节点调整阶段，需要根据实时监测情况对节点位置进行调整，以确保网络的覆盖率和监测能力。
这个过程通常是一个迭代的过程，通过不断地调整节点位置，直到达到最优的布局效果为止。
为了降低调整成本，一种常用的方法是利用节点之间的通信能力，通过节点之间的协作来完成位置调整。
例如，如果一个区域内的节点已经被充分覆盖，那么可以将多余的节点移动到其他区域，从而提高整个网络的覆盖率。
除了基于覆盖率的布局优化算法，还有其他一些算法可以用于解决无线传感器网络布局问题。
例如，基于贪心算法的布局优化算法充分利用局部信息，以快速求解近似最优解；遗传算法则通过模拟生物进化过程来进行优化搜索，具有较好的全局搜索能力。
这些算法在不同的情况下有着各自的优势，研究者们可以根据具体需求选择合适的算法。
无线传感器网络布局优化算法的实现需要考虑多个方面的因素。
首先，算法的时间复杂度应该尽可能低，以便在实时场景中能够快速求解。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａ ｉｔ ｎ ｅ－ｓ ｉｔｎ ｏ ｅ ｃ ｖ ｒ ｇ ｄ ｎ ｆ ａ ｏ ｄ ｌ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ｉ ｈ ａ ｏ ￣ ｄ ｓ ｎ ｅ ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ ｂ － ｓ ｒ ｃ ： ｄ ｓ ｃ － ｓｓａ ｔｎ ｄ ｏ ｅ ａ ｅ ｉ ｅ ｔ ｃ ｔ ｎ ｍｏ ｅ ａ ａ ｉ ｉ ｉ ｗａ ｒ ｐ ｓｄ ｗｈ ｃ ｄ ｐ ｉｔ ｃ ｏ ｍａ ｏ ｅ－ ａ ｎ ｉ ｔ ｅ ｈ ｏ ｅ ａ ｄ ｉ ｅｇ ｂ ￣ ｔ ｅ ｔ ｙ ｎ ｄ ｓｃ ｖ ｒ ｇ ｔ ｏ ｔｕ ｉ ｇ ａ ｙ ｌ ｃ ｔ ｎ ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ Ｔ ｅ ｒ ｎ ｌ ｓｓａ ｄ ｗｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｄ ｓｎ ｉ ｈ ｏ ｏ ｉ ｎ ｉ ｏ ｅ ｏ ｅ ａ ｅｗｉ ｕ ｓｎ ｎ ｏ ａ ｏ ｎ ｏ ｍａ ｏ ． ｈ
关键词 ：无线传感 器网络 ；距离辅助 ；覆盖判别 中图分类号 ：Ｔ ３ ９ Ｐ０ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ —３ Ｘ（０ ００ ．１ ７０ ０ ０４ ６ ２ １）８０ ２ —７
Ｄｉｔ ｎ ｅ ａ ｓｓ ｎ ｄ ｏ ｅ ａ ｅｉ ｅ ｔｆｃ ｔｏ ｓａ ｃ － ｓ ｉｔ ｔ ａ ｎｏ ｅｃ ｖ ｒ ｇ ｎ ｉ ａ ｉ ｎ ｄ ｉ
第 ３ 卷 第 ８期 １
２１ ０ ０年 ８月
通
信
学
报
Ｖｂ ． ｌ Ｎ Ｏ８ １ ３ ． Ａｕ ｕ ｔ ０ ０ ｇ ｓ １ ２
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｎ Ｃｏ ｏ ｒ ａ ｍｍｕ ｉａ ｉ Ｉ ｏ ｎ ｃ ｔＯ ｌ Ｓ
距离辅助 的无线传 感器 网络 节点覆盖判别模 型
凡 高娟 ，孙 力 娟 ，王 汝传 一 ． ，黄 海 平
邻居节点到本节 点的距离信息 ，判别该节 点被邻居节点覆盖 的程度 。理论 分析 与仿真结果表 明，在节点 随机 部署 情况下 ，计算所得 的覆盖度 与节点位置 已知情 况下 ，其覆盖 度的最大误差仅为 ６３ ６Ｏ ． ％。相对于邻居节 点个 数与 ９
最 近 邻 居 距 离 覆 盖 判 别 方 法 ，极 大 提 高 了覆 盖 判 别 的精 确 性 。
ｎ ｔ ｒ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｉ ｍ ｒｏ ｅ ｗｅ ｎ ＤＡＮＣＩ ｍｏ ｅ ｄ ｌ ｃ ｔ ｎ ｉ ｆ ｒ ａ ｏ — ｗａ ｅ ｓｒ ｔｇ ｓ ６ ３ ６ ０ ，ａ ｄ ｔ ｅ ｅ ｗｏ ｋ ， ｘ ｍｕ ｅ ｒ ｒ ｂ ｔ ｅ ｈ ｄ ｌａ ｏ ａ ｏ ｎ ｏ ｎ ｉ ｍ ｔ ｎ ａ ｒ ｔａｅ ｙ ｉ ． ９ ％ ｉ ｎ ｈ ｎ ｄ ｓｃ ｖ ｒ ｇ ｃ ｕ ａ ｙ ｉ ｒ ｖ ｓｓｇ ｉ ｃ ｎ ｌ ｏ ａ ｅ ｏ ｎ ｉ ｈ ｏ ｕ ｅ － ａ ｅ ｃ ｅ ｎ ｅ ｅ ｔ ｅ ｇ ｂ ｒｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｏ ｅ ａ ｅａ ｃ ｒ ｃ ｍｐ ｏ ｅ ｉ ｎ ｆ ａ ｔ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｔ ｅ ｇ ｂ ｒ ｍｂ ｒｂ ｓ ｄ ｓ ｈ ｍｅａ ｄ ｎ ａ ｓ ｉｈ ｏ － ａ ｅ ｉ ｙ ｎ ｒ ｎ
收 稿 日期 ：２ ｏ —５２ ；修 回 日期 ： ２ １－６０ ０ ８０ —７ ０ Ｏ０ ． １ 基金项 目：国家 自然科学基金 资助项 目 （０ ７ １ ９ ６ ７ ３ ４ ） ６ ９ ３ ３ ， ０ ７ ０ １ ；江苏省 自然科学基金 资助 项 目 （ Ｋ ０ ８ ５ ） ０ ６江苏省 Ｂ ２ ０ ４ １ ；２ ０ 软 件 专 项 基 金 资 助 项 目 ； 苏 省 现 代 服 务 业 发 展 专 项 基 金 资 助 项 目； 国 博 士 后 基 金 资 助 项 目 （ ０ ９ ４ １４ ，０ ９ ４ １４ ） 江 中 ２ ００ ５ ２ ０ ２ ０ ０ ５ ２ １ ； 江 苏省博 士后基金资助项 目 （ ８ １ １Ｃ） ０ ０ ０ ９ ；江 苏省高校科技创新计划基金 资助 项 目 （ ｘ０ Ｂ １３ ， Ｘ ８ ＿ ８Ｚ） ｃ ９ 一 ５ Ｚ Ｃ ０ Ｂ ０ ６ ；苏州大学 计算机 信息处理技术重 点实验室基金资助项 目；江苏省六大 高峰人才 基金资助项 目 （０ ８ １ ） ２ ０ １８
ｓ ｈｅ ｅ． ｃ ｍ
Ｋｅ ｒ ｓ ｗｉ ｌ ｓ ｅ ｓ ｒ ｅｗｏ ｋ ； ｉｔ ｎ ｅ ａ ｓｓａ ｔ ｃ ｖ ｒ ｇ ｅ ｔ ｃ ｔ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ｒ ｅ ｓｓ ｎ ｏ ｔ ｒ ｓ ｄ ｓ ｃ — ｓ ｉｔｎ ； ｏ ｅ ａ ｅｉ ｎ ｉ ａｉ ｅ ｎ ａ ｄ ｉ ｆ ｏ
ｍ ０ｄｅ ０ｒ ｗ ｉ ｅ ｅ Ｓ Ｓ ｎＳ ｔ ０ｒ Ｉｌ ｒ Ｉ Ｓ ｅ ０ｒ ｎｅ Ｗ ＫＳ
ｌ ｔ ●’ ● ｌ ■ ｌ
Ｆ ｏ ｕ ｎ， Ｕ Ｌ￣ ａ ＷＡ ＡＮ Ｇａ － ａ Ｓ Ｎ ｉ ｕ ｎ， ＮＧ ｕｃ ｕ ｎ ＨＵ ＮＧ ｉ ｉｇ ｊ Ｒ —ｈ ａ ， Ａ Ｈａ ｐｎ —
（ ． ｏｌｇ ｏ ｕｅ ， ｎｉｇＵ ｉｅｓ ｙ ｆ ｏ ｔ ａ ｄＴ ｌ ｏ １ Ｃ ｌ ｅｏ Ｃ ｍｐ ｔｒＮａｊ ｎｖ ｒｉ ｓ ｅｅ ｍｍｕ ｉａ ｏ ｓ Ｎ ｉｇ２ ０ ０ ， ｈｎ ； ｅ ｆ ｎ ｔｏ Ｐ ｓ ｎ ｃ ｎ ｔ ｎ ， ｎ １０ ３ Ｃ ｉ ａ ｃｉ ２ Ｓａ ｅ ａ ｏａ ｒ ｒ ｏ ｅ Ｓ ｆ ａｅ ｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｎ ｎｉｇＵ ｉｅｓ ｙ Ｎ ｎｉｇ２ ０ ９ ， ｈｎ Ｊ ． ｔ ｅＫ ｙＬ ｂ ｒ ｔ ｙｆ ｖ ｌ ｏｔ ｒ ｃ ｎ ｌ ｇ ， ａ ｊ ｎｖ ｒｉ ， ａ ｊ １０ ３ Ｃ ｉａ ｔ ｏ ｏＮ ｗ Ｔ ｎ ｔ ｎ
（． 京邮 电大 学 计 算机 学 院 ，江 苏 南京 ２ ００ ： １南 １０ ３ ２南京 大学 计算 机 软件 新技 术 国家 重 点实 验室 ，江 苏 南 京 ２０ ９ ） ． １０ ３
摘
要 ：提 出了距离辅助 的节点覆盖判别 模型 Ｄ Ｃ ｄｓ ｎｅａｓ ｔｎ ｏ ｅ ｏ ｅａｅ ｄｎ ｆ ａ ｏ ｄ１，通过 ＡＮ Ｉ（ ｉａ ｃ—ｓｉ ａ ｔ ｄ ｖｒｇ ｅ ｔ ｃｔ ｎｍｏ ｅ） ｔ ｓ ｎ ｃ ｉ ｉ ｉ ｉ
ｓｍ ｕｌｔｏｎ ｒ ｓ ｔ ｒ ｅ ｅ ｔ ｄ ｔ ｖａｕａｅ ｔ ｒ ｏｓ ｄ Ｄ ＡＮ ＣＩｍ ｏｄ １ ｔｉ ｈ ｉ ａ ｉ ｅ ｕｌｓａ ｅ ｐｒ ｓ ｎ ｅ ０ ｅ ｌ ｔ ｈｅ ｐ ｏｐ ｅ ｅ ．Ｉ ｓｓ ｏｗｎ ｔ ａ ｎ ａ ｄ ｔｉ ｒ ｈ ｎ ｏｍ ｌ ｐｌ ｙｅ ｅ ｏ ｙ ｄｅ ｏ ｄ ｓ ｎｓ ｒ