基于矩形分区覆盖的节点确定部署策略
基于矩形窗口分区编码的圆形裁剪新算法
基于矩形窗口分区编码的圆形裁剪新算法王蕊;阎晓敏;唐棣【摘要】裁剪是计算机图形学中基本问题之一,其核心问题是效率问题,而矩形窗口是常用的裁剪边界.在分析现有圆裁剪算法的基础上,提出了基于矩形窗口分区编码的圆裁剪算法,首先根据圆的八分对称性求出圆周的关键点,然后按规则进行编码,从而判断圆与矩形窗口的相交关系,并对圆进行相应的裁剪输出.实验结果表明,该算法减少了复杂运算的次数,避免了多余的无用计算,具有较高的运算效率.【期刊名称】《辽宁大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(038)002【总页数】4页(P177-180)【关键词】矩形窗口;编码;圆形;裁剪;计算机图形学【作者】王蕊;阎晓敏;唐棣【作者单位】辽宁师范大学,计算机与信息技术学院,辽宁,大连,116029;沈阳音乐学院大连校区计算机教研组,辽宁,大连,116650;辽宁师范大学,计算机与信息技术学院,辽宁,大连,116029【正文语种】中文【中图分类】TP311.520 引言在计算机图形处理系统中，裁剪是一项经常而必需的操作，其原理是在一个窗口内显示一个大画面的局部内容，窗口内的内容得以显示，窗口外的内容被裁剪去除.但受当前显示屏和鼠标指针操作的限制，常用的裁剪窗口多为矩形［1］.基于矩形窗口的线裁剪［2，3］和多边形裁剪已有许多经典算法，如 Cohen—Sutherland 算法［4］、中点分割算法［5］、梁—Barsky 算法［6］，Sutherland—Hodgon［1］算法以及 Nicholl—Lee—Nicholl算法［7］等.而在实际应用中，圆形裁剪的操作也十分普遍，如二维动画的设计、机械构件的检测、机器人运动学等，由于圆属于二次曲线，因此，采用原始的类圆形逼近生成的裁剪算法将会造成复杂的计算和较低的效率.为此，一些学者对圆形裁剪进行了研究，提出了相应的算法，如:文献［8］提出的基于矩形窗口的圆曲线裁剪算法，利用坐标变换的原理对圆形进行空间预处理，得到裁剪结果;文献［9］提出的任意多边形的圆形裁剪算法，以单条直线与圆形相交的计算为基础，将圆形分段为圆弧进行裁剪.现有的算法都能对圆形进行有效的裁剪，但从裁剪复杂度与算法实用性的角度来考察都存在一些局限.本文提出一种基于矩形窗口编码的圆裁剪算法，采用矩形分区编码的方法［1，10～12］进行圆形位置以及圆与矩形窗口相交情况的判定，快速完成矩形窗口对圆的裁剪，实验结果证明了本方法的有效性.1 矩形窗口与圆形的位置判断在二维平面空间中，圆与矩形的相交情况共有五种:(1)无交点:圆在矩形窗口外或圆全部在矩形窗口内，如图1－a;(2)有2n个交点(1≤n≤4):有n段圆弧裁剪结果，如图1－b，c，d，e(以圆心在矩形内部为例);由于圆属于二次曲线，与矩形的相交情况较为复杂，且圆并不一定与矩形四个边界都有相交，因此，为避免因无相交边的求交运算而产生多余的操作，本方法对圆与矩形的相交情况进行了编码预处理:首先，根据圆的八分对称性求出圆的八个关键特征点，再根据特征点的编码结果快速判断圆与矩形的相交情况，从而为裁剪提供依据.图1 圆与矩形的相交情况示例(a.圆与矩形无交点;b.圆与矩形有2个交点;c.圆与矩形有4个交点;d.圆与矩形有6个交点;e.圆与矩形有8个交点)1.1 圆形关键点圆形在几何上具有完全对称的特性，其中八分对称的计算较简单，可以由一个点同时计算出其他七个点，且能完整地表达圆，因此，本方法选用圆周上0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°八个角度的点作为圆的特征点，记为(xi，yi)，其中i∈［1，8］，将其作为接下来分区编码、判断是否相交的基础.1.2 矩形窗口分区编码设矩形窗口两个对角的顶点坐标为(xa，ya)、(xb，yb)，其中xa≤xb、ya≤yb.将矩形窗口的边界延长成直线，则把二维平面分成九个区域，本方法规定:每个区域对应一个四位编码，编码意义如下(以二进制形式自右向左给出，如图2):第0位:若点在窗口下边界的下方(即yi＜ya)，则为 1，否则为 0，记为 B［i］;第1位:若点在窗口上边界的上方(即yi＞yb)，则为1，否则为0，记为 U［i］;第2位:若点在窗口右边界的右方(即xi＞xb)，则为1，否则为0，记为 R［i］;第3位:若点在窗口左边界的左方(即xi＜xa)，则为 1，否则为 0，记为 L［i］;图2 窗口分区编码根据编码规则，圆周的每个关键点都具有一个对应的四位二进制编码，该圆则具有八组二进制编码.对圆与矩形各种相交情况下圆的八组编码进行统计可以得出规律，即:(1)将八组编码按照对应位求和，可得到SUM(B)、SUM(U)、SUM(R)、SUM(L)，再将四个算术和中非零的数字求乘积，其奇偶性决定了圆与矩形是否相交;(2)算术和中非零数字对应的位决定了圆与矩形具体相交的边.通过圆形关键点在矩形窗口分区中的编码统计，可以快速判断圆与矩形不相交的情况;在相交的情况下亦可快速判断相交边，从而避免了无用的求交运算.2 基于矩形窗口的圆裁剪算法及实现前文介绍了根据矩形窗口分区编码进行的快速判断，判断结果包括圆是否与矩形相交以及具体相交的边界位置，接下来对此结果进行进一步判断以得到最终的裁剪结果:设圆心坐标为(x0，y0)，半径为 r.(1)若圆与矩形无交点，判断(x0，y0)与(xa，ya)、(xb，yb)的关系，若 xa＜x0＜xb且 ya＜y0＜yb，则圆全部在矩形窗口内，裁剪输出整圆，否则，圆全部在矩形窗口外，输出整个矩形窗口;(2)若圆与矩形有交点，分别判断交点是否在算术和非零的边上，进一步去除没有相交的“伪边”，在真实相交边上求交点，输出边界内圆弧.2.1 算法框架按照上述原理，可以得出本方法的基本框架，如图3所示.图3 算法框架2.2 算法的描述与实现根据上述基本框架，可以得出算法具体的实现步骤:Step1:输入矩形对角顶点坐标(xa，ya)、(xb，yb)，圆心坐标(x0，y0)，半径 r;计算圆周上0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°八个角度的特征点Pi(xi，yi)，i∈［1，8］;Step2:按规则对Pi进行编码，分别按位存入数组 E(j)，j∈［1，4］，并分别求算术和 SUM(j)(E(j)为上文提到的 B［i］、U［i］、L［i］、R［i］的集体数组表示); Step3:求SUM中非零数的乘积M，若M是偶数，转Step4;否则，其中非零数对应的可能是相交边，转Step5;Step4:若xa＜x0＜xb且 ya＜y0＜yb，输出整圆，转Step6;否则，输出整个矩形窗口，转Step6;Step5:分别求圆心(x0，y0)与非零数对应边的距离 d1、d2，并使d1≥d2，若d1 ＞r，则是真实相交边，求出圆与边界交点，输出边界内的圆弧，转Step6;否则，则是“伪边”，转Step5继续判断;若非零数对应边均为“伪边”，输出矩形窗口，转Step6;Step6:结束退出.3 结果分析与总结本文从实际应用的角度出发，以符合显示标准的矩形窗口对特殊图形——圆形进行裁剪的方法进行了分析研究，将矩形窗口的边界延长，对分出的每个区域进行二进制编码，从而在较低运算量的前提下完成了圆与矩形相交关系的快速判断，并为进一步求交点、裁剪等后续工作提供了数据;在接下来的裁剪过程中，对每条非零数对应边进行二次相交判定，从中去除“伪边”以及“全伪边”，而对于真实相交边则可以快速地完成求交点及圆弧段输出的操作.与文献［8］的算法进行比较，本文方法在前期通过分区编码的预处理分析了圆与矩形相交的可能情况，预先得到了对于相交情况以及裁剪形式的规定，可以不必对每条边都进行相交的判断，因而计算量少、算法简单，不存在误判的情况，具有较好的稳定性;在裁剪过程中，本文方法根据预先的筛选结果来确定相交的边界，可以快速有序地进行求交点和裁剪输出，避免了多余的无用计算(算法具体对比如表1、表2所示).因此，本文方法复杂度低、执行速度快，能够有效地应用于实际的裁剪操作中.当然，本文方法只考虑了圆形的完全对称特性，而未利用矩形的中心对称特性.接下来的工作将进一步研究矩形的对称性对于裁剪的意义以及在裁剪具体环节中的应用.表1 本文算法与文献［8］算法复杂度对比注:表1中以N个圆与矩形相交的情况为例减法乘法判断开平方文献［8］算法 12N次 2N次 12N次 3N次加、本文算法 10N次 N次 9N次 3N次表2 本文算法与文献［8］算法的裁剪过程对比求交点过程文献［8］算法是否预处理是否各边都需计算与判断个数分别处理本文算法是.平移预处理，使矩形中心与圆中心重合是按照与边的交点是.分区编码，提前确定相交边否.只需处理编码结果中判断出的相交边交点计算简单，按序记录，便于输出裁剪结果参考文献:【相关文献】［1］何援军.计算机图形学［M］.北京:机械工业出版社，2006，1.［2］余加红，邹稳纯.采用动态基线的矩形窗口的裁剪算法［J］.工程图学学报，2007，4:36 －39.［3］彭艳莹，陆国栋，李基拓，王进.基于包围盒编码的三维线段裁剪新算法［J］.计算机辅助设计与图形学学报，2003，11.［4］Newman W.M.，Sproull R.F..Principles of Interactive computer graphics［M］.New York:McGraw －Hill，1979:chapter5.［5］Sproull R.F.，Sutherland I.E..Aclipping diliver［M］.In:FallJointComputerCon.1968，Washington:Thompson Books，765 －775.［6］Liang Y.D.，Barsky B.A..A new concept and method for line cipping［C］.ACM Trans.On Grphics，1984(3):1－22.［7］Nicholl T.M.，Lee D.T.，Nicholl R.A..An efficient new algorithn for 2－D line cipping:Its development and analysis［J］.Computer ＆ Graphics，1987，21(4):253－263. ［8］孙岩，唐棣.矩形窗口的曲线裁剪算法［J］.计算机应用与软件，2003，20(5):35 －36，56. ［9］杭后俊，孙丽萍.任意多边形窗口的圆裁剪算法［J］.计算机技术与发展，2009，19(5):235 －241.［10］陆国栋，邢军伟，谭建荣.基于多重编码技术的圆形窗口线裁剪算法［J］.计算机辅助设计与图形学学报，2002，14(12):1133 －1137.［11］彭欢，陆国栋，谭建荣.基于端点与交点编码的矩形窗口多边形裁剪新算法［J］.工程图学学报，2006，4.［12］何陈祺，陆国栋，谭建荣.基于编码与分类技术的任意多边形裁剪新算法［J］.工程图学学报，2003，21.。
多个矩形覆盖问题算法
多个矩形覆盖问题算法一、问题描述多个矩形覆盖问题是一种常见的计算机科学问题，涉及到对一组矩形区域的优化覆盖。
具体来说，给定一组矩形区域，我们需要找到一种最优的覆盖方式，使得覆盖的总面积最小。
这个问题在许多实际场景中都有应用，例如在计算机视觉、图形学、游戏开发等领域。
二、算法思路解决多个矩形覆盖问题的关键在于找到一种最优的覆盖策略，使得覆盖的总面积最小。
我们可以使用以下思路来解决这个问题：1. 空间划分：将问题分解为两个部分：搜索和空间划分。
搜索部分用于找到最优的矩形覆盖方案，空间划分部分则用于优化搜索效率。
2. 空间划分策略：根据矩形的形状和大小，采用不同的策略进行空间划分。
例如，可以使用网格划分法、层次遍历法等。
3. 搜索算法：采用启发式搜索算法，如深度优先搜索、A*搜索等，来寻找最优的矩形覆盖方案。
同时，可以利用剪枝函数等技巧来避免无效搜索，提高搜索效率。
4. 动态规划：在某些情况下，可以使用动态规划算法来优化搜索过程，避免重复计算，提高算法效率。
三、算法实现下面是一个基于深度优先搜索和剪枝函数的多个矩形覆盖问题的算法实现示例：1. 初始化：创建一个空的矩形集合，并设置一个最小值变量minArea为正无穷大。
2. 进入循环，直到所有矩形都被处理完毕：a. 对于每个待处理的矩形rect，进行以下操作：i. 计算当前矩形rect的面积area。
ii. 如果area小于当前最小值minArea，则将minArea更新为area，并将当前矩形rect添加到已处理矩形集合中。
iii. 使用深度优先搜索或A*搜索算法，寻找可以与当前矩形rect重叠的最小面积矩形（称为父矩形）。
iv. 如果父矩形rect已存在于已处理矩形集合中，则跳过此次搜索；否则，更新父矩形rect的位置和面积信息，并将其添加到已处理矩形集合中。
b. 返回minArea作为结果。
四、算法优化在实际应用中，可以通过以下方法对上述算法进行优化：1. 使用空间索引结构（如Kd树、B树等）来加速矩形之间的碰撞检测和重叠判断。
NSA网络中NR覆盖功能部署策略
2021年第01期43NSA 网络中NR 覆盖功能部署策略范芳芳中国联合网络通信有限公司石家庄市分公司，河北 石家庄 050000摘要：本文以电联共建NSA 网络为背景，通过NR 覆盖锚点优先和迁回原理的阐述，从实际案例入手，分析NR 覆盖的部署机制，剖析NR 覆盖功能的部署策略。
优化NR 覆盖部署策略能够保护承建方锚点资源，完善共建共享功能，从而提升用户感知。
关键词：移动网络优化；电联NSA 网络；NR 覆盖功能部署中图分类号：TN929.51 NR 覆盖功能部署的背景时代不断进步，科技发展日新月异，各种资本进入通信领域，使得通信领域的竞争日益激烈。
频谱资源越来越稀少，成本的压力越来越大，业务不断扩展对连续覆盖的要求也越来越高，这一切推动了运营商想出各种办法不断降低运营成本，以期提升品牌的竞争力，共建共享在此时应运而生。
共建共享在5G 建设、打造精品区域等方面实现了高效5G 网络覆盖，对提升资产运营效率、网络收益提升和增强5G 网络的市场竞争力有非常重要的作用。
电信和联通双方合作共同建设5G 网络，通过相互合作建设5G 网络的策略，能够很好地降低成本，包括在5G 运行维护和网络建设等方面的资本投入，对5G 连续广域覆盖的服务能力提升有很大作用。
在NSA 网络实际应用过程中，使用方5G 用户通过锚点优选切换至承建方共享4G 锚点，在5G 弱覆盖区域或者无覆盖区域，仍驻留在4G 锚点小区，并占用承建方锚点资源［1］。
NR 覆盖锚点优先和迁回，是对NR 覆盖进行判断，再决定是否进行锚点优选或者触发迁回使用。
该机制是对承建方锚点资源的一种保护机制，是对NR 共建共享功能的一种完善，能够提升用户感知的功能。
2 电联NSA 网络的概述2019年9月9日，中国电信与中国联通签署《5G 网络共建共享框架合作协议书》，电联在全国范围内分区合作共建一张5G 接入网络。
电联，即中国电信和中国联通基于这一协议下合作共建共享5G 网络的公司主体简称。
无线传感器网络的节点部署策略
无线传感器网络的节点部署策略无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量分布式无线传感器节点组成的网络。
这些节点具有感知、处理和通信能力，可以收集、处理和传输环境信息。
节点的部署策略是构建高效可靠的无线传感器网络的关键。
节点部署策略的目标是实现最大的覆盖范围、最小的能量消耗，以及网络的可靠性和效率。
节点的部署位置取决于具体的应用场景和网络需求。
下面将介绍几种常见的节点部署策略。
首先是全覆盖部署策略。
全覆盖部署是指在感兴趣的区域内布置足够数量的传感器节点，以实现对整个区域进行监测和采集数据。
这种部署策略适用于需要对整个区域进行全面覆盖的应用，如环境监测、灾害预警等。
在全覆盖部署中，节点的密度应根据应用需求和环境特点进行合理配置，以实现最佳的网络覆盖率和能量利用效率。
其次是目标探测部署策略。
目标探测部署是根据目标物体或事件的特性，在感兴趣区域内部署一定数量的节点。
这些节点通过感知目标的变化以及相邻节点的协作，实现对目标的探测和跟踪。
目标探测部署策略适用于需要针对特定目标进行监测和采集数据的应用，如视频监控、室内导航等。
在目标探测部署中，节点的密度和分布应根据目标的运动特性和环境的障碍物进行合理配置，以实现对目标的准确跟踪和数据采集。
第三是边界监测部署策略。
边界监测部署是在感兴趣区域的边界线上部署节点，对外界环境进行监测和防御。
这种部署策略适用于需要对外界环境进行安全监测和预警的应用，如边境防御、安全巡逻等。
在边界监测部署中，节点的密度和位置应根据边界线的特点进行合理配置，以实现对边界的有效监测和防御。
此外，还有随机部署策略和适应性部署策略。
随机部署是指将节点随机地部署在感兴趣区域内，适用于节点部署位置不太敏感的应用。
适应性部署是根据环境的特点和任务的需求，动态地调整节点的位置和密度。
适应性部署策略可以根据网络的实时状态和环境的变化，自适应地优化节点的部署位置，以实现最佳的性能和能量利用效率。
云计算中的边缘计算节点选择与部署优化
云计算中的边缘计算节点选择与部署优化边缘计算是云计算发展的重要分支，在物联网和移动互联网的背景下得到了广泛的应用。
它的核心思想是将计算资源和数据处理能力下移到距离用户更近的边缘设备上，以提供更低的延迟和更高的带宽。
在边缘计算网络中，边缘计算节点的选择和部署是非常重要的，它关系到整个系统的性能和效益。
本文将探讨云计算中的边缘计算节点选择与部署优化的问题。
一、边缘计算节点选择边缘计算节点选择主要考虑以下几个因素：1.1 距离：边缘计算节点要尽可能靠近最终用户，以减少传输延迟。
因此，选择距离用户更近的节点是比较明智的选择。
1.2 资源容量：边缘计算节点的资源容量要足够满足用户需求。
资源包括计算能力、存储容量和带宽等。
根据用户的需求，选择资源容量适合的节点是很重要的。
1.3 可靠性：边缘计算节点的可靠性是指节点的稳定性和可用性。
选择可靠性较高的节点可以提高系统的可靠性和稳定性。
1.4 成本：节点的选择也要考虑成本因素。
成本包括硬件设备的价格、能源消耗和维护成本等。
选择成本较低的节点可以降低系统的总成本。
二、边缘计算节点部署优化边缘计算节点部署优化主要考虑以下几个问题：2.1 节点位置：节点的位置决定了边缘计算网络的拓扑结构。
根据用户分布和网络拓扑，选择合适的节点位置能够提高系统的性能。
2.2 网络拓扑：在边缘计算网络中，节点之间的连接方式对系统性能有很大影响。
选择合适的网络拓扑结构，可以减少通信延迟和网络拥塞。
2.3 负载均衡：边缘计算网络中的节点负载均衡是一个关键问题。
合理调度任务，使得各个节点负载均衡，能够提高整个系统的效率和性能。
2.4 容灾备份：为了提高系统的可靠性，边缘计算节点的容灾备份也是非常重要的。
通过备份节点，可以在主节点故障时继续提供服务，保证系统的连续性和稳定性。
三、边缘计算节点选择与部署实践案例为了更好地理解边缘计算节点选择与部署优化的问题，下面以某边缘计算网络为例进行讲解。
在某物联网项目中，为了提供低延迟的服务，选择了距离用户较近的边缘计算节点。
基于虚拟力的LoRa浮标网络覆盖优化算法
收稿日期：２０１９ ０６ ２０；修回日期：２０１９ ０８ １３ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１７０１２９９）；上海市科委科研项目（１８０４０５０１７００） 作者简介：刘侠（１９７８ ），女，四川江油人，讲师，硕导，博士，主要研究方向为海上无线通信新技术；郑建道（１９９２ ），男（通信作者），安徽阜阳人，硕士研究生，主要研究方向为ＬｏＲａ无线通信技术（５９９４９３３８６＠ｑｑ．ｃｏｍ）；吴华锋（１９７６ ），男，福建人，教授，博导，博士，主要研究方向为计算机、通信与网络的基础理论及其在海事领域的应用；张倩楠（１９８８ ），女，吉林人，博士研究生，主要研究方向为无线传感网络．基于虚拟力的ＬｏＲａ浮标网络覆盖优化算法刘 侠，郑建道 ，吴华锋，张倩楠（上海海事大学商船学院，上海２０１３０６）摘 要：无线传感网络（ＷＳＮ）节点部署问题是目前无线传感网络应用研究的关键点。
针对传统网络节点部署存在收敛速度慢、全局优化性能不强、感知角度受限的问题，提出一种虚拟力导向的全向感知覆盖算法（ＶＦＯＰＣＡ）。
该算法在传统虚拟力算法的基础上提出热点区域与节点间的受力模型，并采用０／１圆盘覆盖模型，对网络节点部署作进一步优化。
实验仿真表明，虚拟力导向的全向感知覆盖算法能快速有效地实现网络节点全局优化部署，与ＶＦＡ、ＤＡＣＱＰＳＯ等全向感知模型算法相比，该算法覆盖程度更好、收敛速度更快、能耗程度更低。
关键词：无线传感网络；０／１圆盘覆盖模型；ＶＦＯＰＣＡ；热点区域中图分类号：ＴＰ３９３．０７ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１ ３６９５（２０２０）１２ ０５１ ３７６８ ０５ｄｏｉ：１０．１９７３４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ ３６９５．２０１９．０６．０３０２ＬｏＲａｂｕｏｙｎｅｔｗｏｒｋｃｏｖｅｒａｇｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｖｉｒｔｕａｌｆｏｒｃｅＬｉｕＸｉａ，ＺｈｅｎｇＪｉａｎｄａｏ，ＷｕＨｕａｆｅｎｇ，ＺｈａｎｇＱｉａｎｎａｎ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｒｃｈａｎｔＭａｒｉｎｅ，ＳｈａｎｇｈａｉＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１３０６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅＷＳＮｎｏｄｅｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍｉｓｔｈｅｋｅｙｐｏｉｎｔｏｆｃｕｒｒｅｎｔｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｆｏｒｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋｎｏｄｅｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ，ｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄｉｓｓｌｏｗ，ｔｈｅｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｓｎｏｔｓｔｒｏｎｇ，ａｎｄｔｈｅｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎａｎｇｌｅｉｓｌｉｍｉｔｅｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｖｉｒｔｕａｌｆｏｒｃｅ ｏｒｉｅｎｔｅｄｏｍｎｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｐｅｒｃｅｐｔｕａｌｃｏｖｅｒａｇｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＶＦＯＰＣＡ）．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｖｉｒｔｕａｌｆｏｒｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｒｏｐｏｓｅｄｔｈｅｆｏｒｃｅｍｏｄｅｌｂｅｔｗｅｅｎｈｏｔｓｐｏｔｒｅｇｉｏｎａｎｄｎｏｄｅ，ａｎｄａｄｏｐｔｅｄｔｈｅ０／１ｄｉｓｃｃｏｖｅｒｍｏｄｅｌｔｏｆｕｒｔｈｅｒｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｎｏｄｅｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｖｉｒｔｕａｌｆｏｒｃｅ ｏｒｉｅｎｔｅｄｏｍｎｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｐｅｒｃｅｐｔｕａｌｃｏｖｅｒａｇｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｑｕｉｃｋｌｙａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｎｅｔｗｏｒｋｎｏｄｅｓ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｏｍｎｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｐｅｒｃｅｐｔｕａｌｍｏｄｅｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｓｕｃｈａｓＶＦＡａｎｄＤＡＣＱＰＳＯ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｂｅｔｔｅｒｃｏｖｅｒａｇｅ，ｆａｓｔｅｒｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｎｄｌｏｗｅｒｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＳＮ）；０／１ｄｉｓｃｃｏｖｅｒｍｏｄｅｌ；ＶＦＯＰＣＡ；ｈｏｔｓｐｏｔｒｅｇｉｏｎ０ 引言无线传感网络（ＷＳＮ）是一种综合数据感知、采集、数据融合处理和传输集一体的无线多跳自组网络（ｍｕｌｔｉ ｈｏｐｓｅｌｆ ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋ）。
改进多目标蚁狮算法的WSNs节点部署策略
改进多目标蚁狮算法的WSNs节点部署策略
张浩;覃涛;徐凌桦;王霄;杨靖
【期刊名称】《西安电子科技大学学报》
【年(卷),期】2022(49)5
【摘要】针对无线传感网络节点部署中需要均衡覆盖率、连通度、节点数目等问题,构建了最低覆盖率与节点间连通性为约束条件的多目标节点部署模型,利用Pareto最优解集的思想,提出了一种基于改进多目标蚁狮算法的节点部署策略。
首先,使用Fuch混沌映射初始化种群,以增加种群的多样性,同时引入自适应收缩边界因子改善算法易陷入局部最优的缺点;然后,利用时变策略对蚂蚁位置扰动以增强算法的寻优能力;再后,通过测试函数与其他多目标算法进行对比分析,结果表明改进后的算法在不同的测试函数上均能获得最小的世代距离与反向世代距离值,验证了所提策略的有效性;最后,将改进多目标蚁狮算法应用于无线传感器网络多目标节点部署中。
仿真结果表明,相对于其他几种多目标算法,改进多目标蚁狮算法能有效解决无线传感器网络节点的多目标优化部署问题,提高了监测区域覆盖率与连通性,并为决策者提供更多可行解。
【总页数】13页(P47-59)
【作者】张浩;覃涛;徐凌桦;王霄;杨靖
【作者单位】贵州大学电气工程学院;贵州省互联网+协同智能制造重点实验室【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.改进灰狼优化算法在WSN节点部署中的应用
2.基于改进的微粒群算法的WSN 节点部署策略
3.改进的PSO动态WSN节点部署算法
4.基于多目标优化的WSNs 节点优化部署算法
5.基于多目标优化的WSNs节点优化部署算法
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5G承载网专业试题-160题
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[5G承载网操作维护与故障处理]5G承载网面临的关键需求，不包括
单选
[5G承载网操作维护与故障处理]为了满足5G业务灵活调度要求，承载网需要实 现 [5G承载网操作维护与故障处理]5G承载网中采用了一些保护技术，目的是当网 络发生故障时，保护用户业务尽量不中断，以下技术不属于保护技术的是 [5G承载网操作维护与故障处理]5G承载网中，降低时延的方法不包括
单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 单选 多选 多选 多选 多选 多选 多选 多选
[5G承载网操作维护与故障处理]提升承载网同步精度的措施，包括下列哪些措 施 [5G承载网操作维护与故障处理]以下选项属于5G前传主流方案的是 [5G承载网操作维护与故障处理]5G承载网部署方案中，推荐使用的PTN设备是 以下哪些 [5G承载网操作维护与故障处理]5G应用场景中，uRLLC类业务的特点包括以下 哪些特点 [5G承载网操作维护与故障处理]以下哪些属于端到端FlexE硬管道应用的优势 [5G承载网操作维护与故障处理]同一张城域网，多种业务形态共承载，主要依 靠以下哪些标记区分 [5G承载网操作维护与故障处理]以下哪些功能单元属于5G核心网
[5G承载网操作维护与故障处理]ISIS的骨干区域可以由哪些角色路由器组成 [5G承载网操作维护与故障处理]根据ITU-T的建议，5G应用会朝三大场景发 展，主要包括哪几大场景 [5G承载网操作维护与故障处理]HVPN方案中，那些设备存在有黑洞路由 [5G承载网操作维护与故障处理]由于无线设备的拆分和拉远，5G承载网被分为 了哪几段
5G承载网技术及部署题库习题试卷及答案
第一章课后习题1.选择题（1）在 5G 移动通信系统网络架构中,无线接入网地设备是〔C〕。
A．BTS B．BSC C．gNodeB D．eNodeB（2）【多项选择】从物理层次划分,5G 承载网被分为〔ABD〕。
A.前传网B.中传网C.后传网D.回传网（3）【多项选择】为了满足低时延业务需求,核心网地局部网络需求下沉到〔CD〕类数据中心中。
A.核心 DCB.中心 DCC.区域 DCD.边缘 DC（4）【多项选择】全球 3G 标准包含〔ABC〕。
A．WCDMA B．CDMA2023 C．TD-SCDMA D．WiMAX〔5〕4G 使用〔D〕作为接入技术。
A．FDMAB．CDMA C．TDMA D．OFDMA2.简答题（1）写出 ITU 定义地 5G 地八大力气目标。
答：ITU 定义了 5G 地八大力气目标,分别为峰值速率到达 10Gbit/s,用户体验速率到达 100Mbit/s,频谱效率是IMT-A 地3 倍,移动性到达500km/h,空中接口时延到达1ms,连接数密度到达106个设备/平方千米,网络功耗效率是 IMT-A 地100 倍,区域流量力气到达 10Mbit/s/m2。
（2）概述 5G 地三大应用场景。
答：5G 地应用场景分为三大类：加强移动宽带 eMBB,超高牢靠低时延通信uRLLC,海量机器类通信mMTC,不同应用场景有着不同地关键力气要求。
其中,峰值速率,空中接口时延,连接数密度是关键力气。
eMBB 场景下主要关注峰值速率与用户体验速率,其中,5G 地峰值速率是LTE 地 100 倍,到达了 10Gbit/s;uRLLC 场景下主要关注空中接口时延与移动性,其中,5G 地空中接口时延相对于LTE 地 50ms 降低到了 1ms;mMTC 场景下主要关注连接数密度,5G 地每平方千米连接数相对于LTE 地104个提升到了 106个。
其次章课后习题1.选择题〔1〕3GPP 为 5G 定义了三类应用场景,包含 IMT-2023 愿景地 8 个关键指标地提升,这 8 个关键指标不包含〔D〕。
基于工程应用的区域航迹关联策略
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ： ｔａ ｋ ｃ ｒｅ ａｉｎ；ｔ ｃｉｓ；ｒ ｄ ｒｎ ｔ ｏ ｋ ｄ ｒ ｃ ｏ ｌｔｏ ａ ｔｃ ａ ａ ｅ ｒ ｗ
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９
３ 几种情况下航 迹关联策 略的讨论
选择一种航迹关联策略的标准是它能否降低航 迹关联次数 ， 同时不影 响航迹关联 的质量。现在讨 论 整 个 目标 区域 被划 分成 子 区域 后航 迹关 联次 数 的
变化 情况 。
图 １ 目标区域及区域 坐标
③ 区域航迹集合 定义下面的集合为区域航迹集合。 Ｔ ＝｛ ， ， ， ， ｝ ｉ ，， … （ ） Ｓｉ … ＝１２３， １ 集合中的元素 ． 代表在第 ｉ 个关联周期落在
划分 成若 干相 等 的区域 后 ， 个 目标 子 区域 的编 号 每 都是 一位 十进制 数 。编 号 顺 序 如 图 １所 示 ， 样 落 这
２ 分 区准 则
①分区后子区域 的分布必须是有规则 的， 分区
2019年全国青少年信息学(计算机)奥林匹克分区联赛提高组复赛试题
2002年全国青少年信息学〔计算机〕奥林匹克分区联赛复赛提高组试题解题报告题一均分纸牌〔存盘名NOIPG1〕[问题描述]有N堆纸牌，编号分别为1，2，…,N。
每堆上有假设干张，但纸牌总数必为N 的倍数。
可以在任一堆上取假设干张纸牌，然后移动。
移牌规那么为：在编号为1堆上取的纸牌，只能移到编号为2的堆上；在编号为N的堆上取的纸牌，只能移到编号为N-1的堆上；其他堆上取的纸牌，可以移到相邻左边或右边的堆上。
现在要求找出一种移动方法，用最少的移动次数使每堆上纸牌数都一样多。
例如N=4，4堆纸牌数分别为：①9②8③17④6移动3次可达到目的：从③取4张牌放到④〔981310〕->从③取3张牌放到②〔9111010〕->从②取1张牌放到①〔10101010〕。
[输入]：键盘输入文件名。
文件格式：N〔N堆纸牌，1<=N<=100〕A1A2…An〔N堆纸牌，每堆纸牌初始数，l<=Ai<=10000〕[输出]：输出至屏幕。
格式为：所有堆均达到相等时的最少移动次数。
‘[输入输出样例]a.in：498176屏慕显示：3分析：如果你想到把每堆牌的张数减去平均张数，题目就变成移动正数，加到负数中，使大家都变成0，那就意味着成功了一半！拿例题来说，平均张数为10,原张数9，8，17，6，变为-1，-2，7，-4，其中没有为0的数，我们从左边出发：要使第1堆的牌数-1变为0，只须将-1张牌移到它的右边〔第2堆〕-2中；结果是-1变为0，-2变为-3，各堆牌张数变为0，-3，7，-4；同理：要使第2堆变为0，只需将-3移到它的右边〔第3堆〕中去，各堆牌张数变为0，0，4，-4；要使第3堆变为0，只需将第3堆中的4移到它的右边〔第4堆〕中去，结果为0，0，0，0，完成任务。
每移动1次牌，步数加1。
也许你要问，负数张牌怎么移，不违反题意吗？其实从第i堆移动-m张牌到第i+1堆，等价于从第i+1堆移动m张牌到第i堆，步数是一样的。
边缘计算技术的部署策略及步骤详解
边缘计算技术的部署策略及步骤详解边缘计算是一种分布式计算架构，旨在将计算资源和数据放置在接近数据源的位置，以提供更低的延迟和更高的带宽。
它适用于许多领域，例如物联网、智能城市、自动驾驶等。
本文将详细介绍边缘计算技术的部署策略及步骤。
一、部署策略1. 确定部署位置：边缘计算的关键是将计算资源放置在靠近数据源和终端设备的位置。
因此，选择合适的部署位置至关重要。
一般来说，边缘计算节点可以部署在物理设备（如边缘服务器）或虚拟设备（如虚拟机或容器）上。
2. 考虑网络拓扑：边缘计算节点与数据源和终端设备之间的网络拓扑也需要考虑。
通常情况下，边缘计算节点应该与数据源和终端设备之间有较低的网络延迟和较高的带宽。
3. 考虑安全性：边缘计算涉及到大量的敏感数据和设备，因此安全性是一个重要的考虑因素。
部署策略应包括安全控制和安全监测机制，以保护数据和设备的安全。
4. 考虑可扩展性：边缘计算系统可能需要在不同地理位置和规模上进行部署。
因此，部署策略应考虑可扩展性，能够支持不同规模和数量的边缘计算节点的增加或减少。
二、部署步骤1. 需求分析：首先，需要对边缘计算的需求进行详细分析。
这包括确定需要处理的数据量、延迟要求、可用的计算资源等。
2. 选择合适的边缘计算节点：根据需求分析的结果，选择合适的边缘计算节点。
这可以是现有的物理服务器、云服务提供商的边缘计算节点，或者自己搭建的边缘服务器。
3. 部署边缘计算节点：将选定的边缘计算节点部署在合适的位置。
这可能需要进行物理设备的安装、网络配置、软件安装等。
4. 连接数据源和终端设备：将数据源和终端设备连接到边缘计算节点。
这可以通过网络连接或直接连接进行。
5. 配置和管理边缘计算节点：配置边缘计算节点的软件和硬件参数，并进行必要的管理操作，例如安全设置、性能监测等。
6. 测试和优化：在部署完成后，进行系统的测试和优化。
这包括测试系统的稳定性、延迟、吞吐量等指标，并根据测试结果进行优化和调整。
分布式存储系统架构设计预案
分布式存储系统架构设计预案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 设计目标与需求 (4)1.3 技术选型与分析 (4)第2章分布式存储系统概述 (5)2.1 分布式存储系统基本概念 (5)2.2 分布式存储系统关键技术 (5)2.2.1 数据分布策略 (5)2.2.2 数据复制与一致性 (5)2.2.3 负载均衡与容错 (5)2.2.4 数据恢复与备份 (5)2.3 分布式存储系统架构模式 (5)2.3.1 对等式架构 (5)2.3.2 主从式架构 (6)2.3.3 分层式架构 (6)2.3.4 集群式架构 (6)第3章存储节点设计与部署 (6)3.1 存储节点硬件选型 (6)3.1.1 处理器选型 (6)3.1.2 内存选型 (6)3.1.3 存储设备选型 (6)3.1.4 网络设备选型 (6)3.1.5 电源与散热 (6)3.2 存储节点软件架构 (7)3.2.1 操作系统 (7)3.2.2 分布式存储引擎 (7)3.2.3 数据冗余与备份 (7)3.2.4 数据一致性保障 (7)3.2.5 功能优化 (7)3.3 存储节点部署策略 (7)3.3.1 部署模式 (7)3.3.2 部署位置 (7)3.3.3 部署步骤 (7)3.3.4 监控与运维 (7)3.3.5 拓展与升级 (8)第4章数据分布策略 (8)4.1 数据分布算法 (8)4.1.1 哈希分布算法 (8)4.1.2 一致性哈希算法 (8)4.1.3 虚拟节点算法 (8)4.2 数据冗余与副本管理 (8)4.2.2 副本放置策略 (8)4.2.3 副本一致性策略 (8)4.3 数据迁移与负载均衡 (9)4.3.1 数据迁移策略 (9)4.3.2 负载均衡策略 (9)4.3.3 迁移过程中的数据一致性保障 (9)第5章数据一致性保障 (9)5.1 数据一致性模型 (9)5.1.1 强一致性模型 (9)5.1.2 最终一致性模型 (9)5.1.3 顺序一致性模型 (9)5.2 一致性保障机制 (10)5.2.1 数据复制与同步 (10)5.2.2 分布式锁与事务 (10)5.2.3 一致性协议 (10)5.3 一致性功能优化 (10)5.3.1 数据分区与负载均衡 (10)5.3.2 缓存优化 (10)5.3.3 延迟优化 (10)5.3.4 异地多活与故障转移 (10)第6章数据可靠性保障 (10)6.1 数据可靠性指标 (10)6.1.1 数据可用性 (10)6.1.2 数据一致性 (11)6.1.3 数据持久性 (11)6.2 数据校验与修复 (11)6.2.1 数据校验机制 (11)6.2.2 数据修复策略 (11)6.3 数据备份与恢复 (11)6.3.1 数据备份策略 (11)6.3.2 数据恢复机制 (11)6.3.3 多副本管理 (11)第7章分布式存储系统功能优化 (12)7.1 功能指标与评估方法 (12)7.1.1 功能指标 (12)7.1.2 评估方法 (12)7.2 存储功能优化策略 (12)7.2.1 数据布局优化 (12)7.2.2 存储设备优化 (12)7.2.3 缓存优化 (12)7.3 网络功能优化策略 (12)7.3.1 网络拓扑优化 (12)7.3.2 网络协议优化 (13)第8章分布式存储系统安全性设计 (13)8.1 安全性需求分析 (13)8.1.1 数据保密性需求 (13)8.1.2 数据完整性需求 (13)8.1.3 系统可用性需求 (13)8.2 访问控制与身份认证 (13)8.2.1 访问控制策略 (13)8.2.2 身份认证机制 (13)8.2.3 权限管理 (14)8.3 数据加密与传输安全 (14)8.3.1 数据加密策略 (14)8.3.2 传输安全 (14)8.3.3 密钥管理 (14)8.3.4 加密算法的选择与优化 (14)第9章系统监控与运维 (14)9.1 监控指标与数据采集 (14)9.1.1 监控指标设置 (14)9.1.2 数据采集与处理 (14)9.2 告警与故障排查 (15)9.2.1 告警机制 (15)9.2.2 故障排查与定位 (15)9.3 系统优化与升级 (15)9.3.1 系统优化 (15)9.3.2 系统升级 (15)第10章分布式存储系统案例分析 (16)10.1 典型分布式存储系统介绍 (16)10.1.1 HDFS (16)10.1.2 Ceph (16)10.1.3 GlusterFS (16)10.2 案例分析与总结 (16)10.2.1 HDFS案例分析 (16)10.2.2 Ceph案例分析 (16)10.2.3 GlusterFS案例分析 (17)10.3 面临的挑战与发展趋势 (17)10.3.1 面临的挑战 (17)10.3.2 发展趋势 (17)第1章引言1.1 背景与意义信息技术的飞速发展，数据量呈现出爆炸式增长，传统的集中式存储系统已经难以满足大规模、高并发访问的需求。
数据库技术的分布式部署方案
数据库技术的分布式部署方案随着互联网行业的迅猛发展和数据规模的不断增长，传统的单机数据库已经无法满足大规模应用的需求。
在这样的背景下，分布式数据库技术应运而生。
分布式数据库指的是将数据分布在不同的节点上进行存储与计算，从而提高整个系统的性能和可伸缩性。
在本文中，我将介绍一些常见的数据库分布式部署方案。
1. 主从复制主从复制是一种简单且常用的数据库分布式部署方式。
该方案通过一个主节点和多个从节点的组合来实现数据的冗余备份和读写分离。
主节点负责接收和处理所有的写操作，然后将写操作日志传输给从节点进行执行。
此外，从节点可以处理读操作，从而降低主节点的负载压力。
主从复制方案的优势在于简单易用，但是它存在单点故障和数据一致性的问题。
2. 分区与分片分区与分片是一种常见的增加数据库可伸缩性的方案。
分区指的是将数据分割成不同的分区，每个分区可以放置在不同的节点上进行存储和计算。
分区可以根据数据的某种特性进行划分，例如按照用户ID、地理位置等进行划分。
分片是指将一个表按照某种规则进行划分成多个片，每个片可以放置在不同的节点上。
多个节点之间可以通过共享数据字典来进行查询，或者使用路由机制来保证数据的一致性。
分区与分片方案的优势在于增加了数据库的并发处理能力和数据存储空间，但是也增加了数据分布与数据查询的复杂性。
3. 垂直切分与水平切分垂直切分和水平切分是两种常见的数据库分布式部署策略。
垂直切分指的是将一个大型的数据库中的表按照某种规则拆分成多个子库，每个子库包含一部分表。
垂直切分可以根据不同的业务需求将数据存放在不同的节点上，从而提高效率和灵活性。
水平切分是指根据数据的某种特性将表中的数据划分成多个片，然后将每个片存放在不同的节点上。
水平切分的优势在于提高了数据库的并发处理能力和存储空间，但是也会增加数据查询的复杂性。
4. 分布式事务在分布式部署的数据库中，事务的处理是一个重要的问题。
传统的单机数据库可以通过锁机制来保证事务的一致性和隔离性，但是在分布式数据库中，由于数据分布在不同的节点上，锁机制无法直接应用。
5G网络部署中的AAS天线系统
5G网络随着容量、覆盖范围和连接密度的增加，网络运营商(MNO)已将Mass MIMO和波束赋形等先进技术应用于网络中；与此同时AAS(高级天线系统)已集成并在无线网络设施中部署。
什么是AAS(高级天线系统)？Mass MIMO和波束赋形技术对于5G(NR)可实现容量和吞吐量提高至关重要。
然而,随着Mass MIMO天线阵列尺寸的增长，传统天线由于重量、空间和功耗限制而难以支持它们。
我们知道在传统天线中，RF电子设备和无源天线在物理上是分开的。
5G天线阵列中有100个或更多天线元件，使用单独射频电缆连接它们变得笨重且效率低下。
AAS与MIMO阵列同步发展(如图1右)是利用集成和小型化技术的进步，它可在MNO的5G(NR)网络基础设施中有效部署。
AAS(高级天线系统)是将AAS无线与一组AAS功能(包括MIMO和波束成形)相结合。
AAS的核心部件是有源天线系统，其中有源收发器阵列和无源天线阵列智能地集成到单个硬件单元中。
这种集成使AAS 显着小型化，同时提高通信吞吐量，并减少电缆损耗和功耗。
AAS还包括处理无线电信号所需硬件和软件，以及支持执行AAS功能算法。
图1：天线演变(来源RCR Wireless）AAS(高级天线系统)原理AAS工作基于矩形天线阵列，其中波束成形用于在一定角度范围内控制高增益波束。
天线阵列的设计使得各个元件建设性地组合形成一个主瓣，该主瓣在给定方向上传输能量，系统的整体增益由阵列中元件的数量决定。
传输的射频信号在应用于各个阵列元件之前经过单独的预编码，具有相移和幅度偏移-使它们能够被引导到所需方向。
使用同时响应水平和垂直极化无线电波双极化阵列元件增加了系统的流量处理能力。
每个元件由两个独立收发器馈电，其中一组为垂直极化，另一组为水平极化。
图2:射频和数字转向混合波束形成示例(来源:MathWorks）在AAS部署中多个天线元件被划分为子阵列，每个子阵列都由自己的射频链馈电(图2)。
基于区域划分的连通支配集协议
计 算 机 工程 与 设 计
ＣＯＭ ＰＵＴＥＲ ＥＮＧＩ ＮＥＥ ＮＧ ＲＩ ＡＮＤ Ｓ ＧＮ ＤＥ Ｉ
Ａｐ ． ０ ２ ｒ２ １ Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ４ １３ ．
第３卷 ３
第 ４期
基于 区域划分的连通 支配集协议
谢 珊 珊 白光 伟 ， 曹 ， 磊。
本 文在 深入 研 究 求 解 连 通 支 配 集 的典 型 协 议 基 础 上 ，提 出
基 于局域划分 的连通支配集 协议 ，保证 Ｃ ＤＳ规模 降低 的同
基金项 目：国家 自然科学基金项 目 （ １ ７ １ ７ ；江苏省 自然科学基金项 目 （ Ｋ２ １ ５ ） ６０ ３ ９ ） Ｂ ０ ０ ４ 作者简介 ：谢珊珊 （９ ７一 ，女 ，江苏连云港人 ，硕士研究 生 ，研 究方向为无线传感 器网络 ；白光伟 （９ １一 ，男，河北玉 田人 ，博 士， １８ ） １６ ）
定义 ４ （ 中继转发节点集） 无向图Ｇ （ Ｄ 中，对 一 Ｖ， 于节点 ｖ ＥＶ，存 在一个 ￣】（）的子集 Ｖ’ ，满足 （）
Ｎ （ ）， （ ） Ｖ’ Ｎ Ｖ’ Ｎ２ （ ）。
较传统广播方 式 明显减少 。文 献 ［２ １ ］提 出独立 于源节点
的创新方法来构造节点转发集合 ，并 提出两条基于 Ｉ Ｄ限制 的简单规则 构建 Ｃ Ｓ ＭＰ ＿］ ＭＰ １ 的两 条 限制规 Ｄ 。Ｅ Ｒ １ 对 。 Ｒ［］
（ ． 南京 工业大 学 计 算机科 学与技 术 系，江 苏 南京 ２ ０ ０ ； １ １ ０ ９ ２ 南京 大学 软 件新技 术 国家重点 实验 室 ，江苏 南京 ２ ０ ９ ） ． １ ０ ３
摘 要 ：针 对 规模 较 大 、节 点分 布 密 集 的无 线 传 感 器 网 络 容 易 产 生 冗余 数 据 包 以 及 信 号 冲 突 ，导 致 过 多的 节 点 能 量 消 耗 ，
城市环境车联网中基于近似算法的RSU部署方案
城市环境车联网中基于近似算法的RSU部署方案朱钧宇;黄传河;范茜莹;覃匡宇;付斌【摘要】To minimize the number of RSU deployed to cover a specific area,a c street model transforming the area covering problem to streets covering problem was designed,and a greedy-based polynomial (GBP) time approximation algorithm was developed to obtain the optimal RSU deployment for area coverage.For complex urban environments,a Cue model (complex urban environments model) was proposed.In this model,the target area was divided into different partitions.Then,based on shifting strategy,a polynomial time approximation scheme was designed.Theoretical analysis that include the approximation ratio and time complexity of the proposed algorithm were also presented.Simulation results show that GBP can efficiently solve the coverage problem in urban VANET.%为了使用尽可能少的RSU实现对目标区域的有效覆盖,设计c街道模型,将对区域的覆盖转化为对区域内街道的覆盖,然后,在该模型下提出基于贪心策略的多项式(GBP,greedy-based polynomial)时间近似算法,得到RSU的部署方案以解决覆盖问题.针对城市中一些地形复杂的区域,设计Cue模型(complex urban environment model),将目标区域划分为子区域,然后提出基于shifting策略的多项式时间近似算法,并对算法的近似比率和时间复杂度进行了理论分析与证明.仿真结果表明,算法GBP能够有效地解决城市环境车联网中的区域覆盖问题.【期刊名称】《通信学报》【年(卷),期】2018(039)001【总页数】12页(P78-89)【关键词】车联网;RSU部署;区域覆盖;近似算法【作者】朱钧宇;黄传河;范茜莹;覃匡宇;付斌【作者单位】武汉大学计算机学院,湖北武汉430072;武汉大学计算机学院,湖北武汉430072;武汉大学计算机学院,湖北武汉430072;武汉大学计算机学院,湖北武汉430072;美国得克萨斯里奥格兰德河谷大学,得克萨斯爱丁堡78539【正文语种】中文【中图分类】TP393车辆自组织网络（VANET, vehicular ad hoc network）作为现代智能交通系统（ITS, intelligent transportation system）的重要组成部分，主要通过无线通信技术来提高道路安全和交通运营效率，在辅助安全驾驶的同时提供多方面的娱乐服务信息，来提升驾驶员和乘客的交通体验[1]。