CN103281708A - 无线传感器节点部署方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种无线传感器节点部署方法,包括以下步骤:在预设区域设置多个节点传感器,其中,多个节点传感器包括感知节点传感器、中继节点传感器,且指定任意一个中继节点传感器作为基站;根据感知节点传感器和中继节点传感器的传输半径构建多个联通子网;计算多个联通子网中每个联通子网与基站的连通路径,其中,联通路径中不存在妨碍数据传输的障碍物;以及根据每个联通子网与基站的联通路径和多个联通子网之间的位置关系布置中继节点传感器。根据本发明实施例的方法,根据最短路径布置中继节点传感器,提高中继节点的利用率,减少了计算复杂度,降低了建设成本。
Description
技术领域
本发明涉及自组织网络技术领域,特别涉及一种无线传感器节点部署方法。
背景技术
无线传感器网络已经逐渐应用于环境监测等领域。一方面,低成本的传感器制造在技术上和经济上是可行的。另一方面,无线传感器网络的技术(如路由协议,链路调度协议,能量功耗)变得越来越成熟。因此由成千上万的单个节点组成的大规模、自组织的无线传感器网络已经成为现实。
在城市环境监测的背景下,我们需要按照环境专家的建议将配有各种传感器(如温湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器等)的无线节点放置于指定位置,对周边环境数据进行实时的采集。配备有二氧化碳传感器的节点因为感知模块带来的巨大能量消耗的原因,出于节省能量的目的,只进行数据采集和自身数据发送的操作,不为任何其他节点进行数据转发,因此称之为感知节点(Sensor Node),简称SN;配备有温湿度传感器和光照传感器的节点除了采集环境中的温湿度数据和光照数据,并进行数据发送外,在需要的时候,还可以为其他任何节点进行数据的转发,因此称之为中继节点(RelayNode),简称RN。在环境学家为所有SN和RN节点指定部署位置之后,由于无线传输距离受限的原因,已经部署好的环境监控节点也许无法形成一个互联互通的网络,进而以网络孤岛的形式存在。因此需要我们布置一定数量的中继节点(RN)将整个网络联通。
在进行RN节点部署时,尤其在复杂城市环境中,由于建筑物对射频信号的阻断、反射等原因,造成了大量网络“黑洞”的存在。这些黑洞不仅使得无法在黑洞内部部署传感器节点,甚至造成经过黑洞的无线传输失败。因此,部署更多RN节点是网络得以联通的关键是在避免使用经过黑洞的无线链路的同时,尽量减少RN的数量达到节省开销的目的。
如果将所有由环境学家选定的SN节点和RN节点看作是一个节点集合A,那么我们部署更多中继节点RN的具体任务是为每一个新部署的RN节点选择一个物理位置,使得任何一个处于集合A中的节点在满足如下约束条件的同时,可以将自己的数据只通过一系列的RN节点返回到基站(通常某一个与服务器相连的RN可以被指定为基站)。
现有方案中,关于中继节点RN部署使得网络联通的工作主要分为两大类,即单层节点部署方法和双层节点部署方法。单层节点部署方法是假设SN和RN均参与转发从其他节点收到的数据包。基本上,他们定义单层节点部署问题为一个有最小数量的Steiner点和有限边长的Steiner最小树。
发明内容
本发明的目的旨在至少解决上述的技术缺陷之一。
为此,本发明的目的在于提出一种无线传感器节点部署方法。
为达到上述目的,本发明的实施例提出一种无线传感器节点部署方法,包括以下步骤:在预设区域设置多个节点传感器,其中,所述多个节点传感器包括感知节点传感器、中继节点传感器,且指定任意一个中继节点传感器作为基站;根据所述感知节点传感器和中继节点传感器的传输半径构建多个联通子网;计算所述多个联通子网中每个联通子网与所述基站的连通路径,其中,所述联通路径中不存在妨碍数据传输的障碍物;以及根据所述每个联通子网与所述基站的联通路径和所述多个联通子网之间的位置关系布置中继节点传感器。
在本发明的一个实施例中,所述联通路径使所述每个联通子网到所述基站的长度的总和最小。
在本发明的一个实施例中,所述多个联通子网的每个联通子网包括一个所述感知节点传感器和多个中继节点传感器。
在本发明的一个实施例中,所述根据所述每个联通子网与所述基站的联通路径和所述多个联通子网之间的位置关系布置中继节点传感器,进一步包括:如果第一联通子网没有可使用的其他联通子网,则根据第一联通子网与与所述基站之间的最短路径的距离布置N个中继节点传感器,其中,N为正整数;如果第一联通子网有可使用的其他联通子网,则所述第一联通子网与所述可用的其他联通子网之间布置布置多个中继节点传感器。
在本发明的一个实施例中,当所述联通子网中的任意一个联通子网或者任意两个联通子网之间存在障碍物时,通过添加所述中继节点传感器规避所述障碍物。
在本发明的一个实施例中,所述中继节点传感器的布置位置不超过所述中继节点传感器的最大传输距离。
在本发明的一个实施例中,所述感知节点传感器进行数据采集和自身数据的发送。
根据本发明实施例的方法,根据最短路径布置中继节点传感器,提高中继节点的利用率,减少了计算复杂度,降低了建设成本。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1为根据本发明一个实施例的无线传感器节点部署方法的流程图;
图2为根据本发明一个实施例的不同子网的示意图;
图3为根据本发明一个实施例的在最初曲线图中的一些合法子网;
图4为根据本发明一个实施例的所有虚拟超级节点在整个预设区域的示意图;
图5为根据本发明一个实施例的欧拉回路生成的所有虚拟超级节点的示意图;以及
图6为根据本发明一个实施例的汉密顿循环生成所有虚拟超级节点的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
图1为根据本发明一个实施例的无线传感器节点部署方法的流程图。如图1所示,根据本发明实施例的无线传感器节点部署方法,包括以下步骤:
步骤101,在预设区域设置多个节点传感器,其中,多个节点传感器包括感知节点传感器、中继节点传感器,且指定任意一个中继节点传感器作为基站。
具体地,环境专家根据预设区域的环境、地理位置等具体情况以及所要采集的数据在预设区域设置多个节点传感器。感知节点传感器进行数据采集和自身数据的发送,而中继节点传感器在一般情况下进行数据的转发,必要的时候进行数据的采集。
在本发明的一个实施例中,传感器的布置中遵从如下约束条件:
(1)一个SN不能为任何其他节点(包括任何其他SN节点和任何RN节点)转发数据。
(2)无线链路,既任何两个无线节点所处物理位置的连线不可以进入“黑洞”,否则链接视为无效。
步骤102,根据感知节点传感器和中继节点传感器的传输半径构建多个联通子网。当联通子网中的任意一个联通子网或者任意两个联通子网之间存在障碍物时,通过添加中继节点传感器规避障碍物。
具体而言,找到洞(即障碍物)约束下的所有子网,即联通子网,不考虑任何的SN,在所有部署RN的位置对应到LS。然后,我们通过添加每一个SN来获得所有合法的子网。整个子网的获取可在O(n2p+m)时间内完成,其中,m和n分别是PS和LS的基数,p是在地区Ω的洞数,即妨碍数据传输的障碍物个数。多个联通子网的每一个子网包括一个感知节点传感器和多个中继节点传感器。图2为根据本发明一个实施例的不同子网的示意图。如图2所示,图中子网(a)、(b)、(c)是不合法子网(d)是合法子网。
在本发明的一个实施例中,假定子网集合为S,S={S1,S2,…,Sd},其中,Si=(V(Si),E(Si))表示第i个子网。V(Si)包含所有属于子网Si的传感器节点,E(Si)包含在节点V(Si)中所有可能的连接其连接中不存在障碍物,即洞。图3为根据本发明一个实施例的在最初曲线图中的一些合法子网。如图3所示,阴影区域表示障碍物(建筑),此区域不能部署传感器节点(至少在二维空间),白色节点和黑色节点分别表示RN和SN。所有通过虚线的节点循环属于相同的子网。红色虚线显示了在不同子网中的一些最短路径。除此之外,由于洞的原因,在传输范围内,两个传感器节点彼此不能通讯或者以非常低的传输比率,以致连接不可用。
在本发明的一个实施例中,对于子网集G={G1,G2,…,Ge},通过删除所有SN和相应的边缘,也就是,Gi=(V(Gi),E(Gi)),V(Gi)=V(Si)\{所有SN},E(Gi)=E(Ci)\{所有SN的边缘事件}。显然,如果我们能够找到一个可行的解决方案,在子网集G中连接所有的节点,同样的解决方案可以应用到在子网集S中连接所有节点,因为没有一个SN将被选择作为连接两个子网的桥点。
步骤103,计算多个联通子网中每个联通子网与基站的连通路径,其中,联通路径中不存在妨碍数据传输的障碍物。该联通路径使每个联通子网到基站的长度的总和最小。多个联通子网的每个联通子网包括一个感知节点传感器和多个中继节点传感器。
具体地,利用子网集G{g1,g2,…,gk}。正如我们之前提起的,在城市碳排放监测***,仅含二氧化碳的子网的数量是非常小的,因为任何一个SN所需的位置始终是靠近一些RN的位置,以提高空气中的二氧化碳通量计算的准确性。其过程为,首先使用[1]中提出的障碍物条件下最短路径方法的方法,在“洞约束”下,对在不同群体u和v节点之间找到最短路径,也就是,u∈Gi,v∈Gj且i≠j。如果在洞约束下,连接u和v的最短路径是一系列连续的线段(从u开始和到v结束),则在洞约束下u和v之间最短路径的欧式长度是各线段的欧式长度的总和。然后,把每个子网看作是一个虚拟超级节点,洞约束下,连接两个虚拟超级节点的最短路径被定义为每两个虚拟超级节点(子网)中连接两个传感器节点的最短路径,也就是,连接两个虚拟超级节点Gi和Gj的欧式长度的最短路径是d(Gi~Gj)=min{d(u,v)因此,可得到一个完整的曲线图Ggrp=(V(Ggrp),E(Ggrp)),其中,V(Ggrp)包含所有虚拟超级节点,(Gi,Gj)∈E(Ggrp)是在洞约束下连接(Gi,Gj)的最短路径,如图4所示。
【1】KAPOOR,S.,MAHESHWARI,S.,AND MITCHELL,J.An efficient algorithm foreuclidean shortest paths among polygonal obstacles in the plane.In Discrete&Computational Geometry(1997),no.4,pp.377–383.
在本发明的一个实施例中,利用最小欧式生成树(MST)方法,例如,Prim算法。用MST方法可以连接所有的子网。然后,将用相应的MST方法的每个边来替换原来的连续的线段。基于所有相应的路径(线段)连接所有的子网,在这些路径中配置更多的RN,其中,中继节点传感器的布置位置不超过中继节点传感器的最大传输距离,即每对临近的节点在传感器最大传输距离γ的范围内,例如,使用ZigBee传输协议的节点的室外传输距离为100米左右。由此,得到有连接的无线传感器网络。具体算法如下:
连接所有子网的最短路径
输入:子网集G={G1,G2,…,Gd}和已知的洞集H。
输出:在洞约束下,连接所有组的最短路径。
1:对于每对节点u和v,其中u∈Gi,v∈Gj:1≤i≠j≤d。
2:运用[1]中提出的障碍物条件下最短路径方法来计算洞约束下u和v之间最短欧式路径。
3:假定在集G中每个组是一个虚拟的超级节点。
4:对于G中每对虚拟节点Gi和Gj,其中i≠j。
6:在洞约束下,运用Prim算法来找到MST方法来连接所有虚拟超级节点。
7:在洞约束下,找到一个从自身连接到最近RN的最短路径。
在本发明的一个实施例中,设预设区域为Ω,感知节点传感器、中继节点传感器分别为RN和SN,且具有相同的传输距离r(例如,使用ZigBee传输协议的节点的室外传输距离为100米左右),假设所有由环境学家已定指定位置的m个SN节点和n个RN节点在Ω中的位置集合分别是PS={p1,p2,…,pm}和LS={l1,l2,…,ln}。为简单起见,我们用节点u的ID也同时表示节点u的位置;用d(u,v)来表示在平面上的u和v两个节点之间的欧式距离,使用d(u~v)表示的连接节点u和v的传输路径的欧式距离。例如,如果从节点u到节点v之间的转发节点为节点w,即从u到v的传输路径为u到w,再通过w到v,那么d(u~v)=d(u,w)+d(w,v)。另外,在城市复杂环境下,由于地域的物理限制(如大厦,人工湖泊等),造成我们无法直接在这些区域上部署无线节点或者无线信号无法通过,也就是我们之前所说的网络黑洞。假设地域Ω上所有p个黑洞的集合H={h1,h2,…,hp}已知,并假设任意黑洞hi:1<=1<=p为位置及大小已知的凸多边形。
步骤104,根据每个联通子网与基站的联通路径和多个联通子网之间的位置关系布置中继节点传感器。
具体地,如果第一联通子网没有可使用的其他联通子网,则根据第一联通子网与与基站之间的最短路径的距离布置N个中继节点传感器,其中,N为正整数。如果第一联通子网有可使用的其他联通子网,则第一联通子网与可用的其他联通子网之间布置布置多个中继节点传感器。
根据本发明实施例的方法,根据最短路径布置中继节点传感器,提高中继节点的利用率,减少了计算复杂度,降低了建设成本。
为了证明本发明的效果进行了如下验证。
对于子网集G,在G中每个组是一个虚拟的超级节点,我们指出在洞约束下,MST方法生成所有虚拟超级节点拥有的总长度是最优解的两倍,也就是,最小边加权组Stein树生成的所有虚拟节点的总长度。假定在洞约束下的利用最小总长度最优Steiner树需要OPT。我们将欧拉曲线图的边通过加倍,来连接所有虚拟超级节点,也许是一些Steiner顶点。下一步,我们按照深度优先搜索的顺序发现。图5为根据本发明一个实施例的欧拉回路生成的所有虚拟超级节点的示意图。如图5所示的欧拉回路。欧拉回路需要2OPT。通过寻找欧拉回路和在Steiner顶点和之前访问的节点(所有超级节点)之间“走捷径”,我们在顶点(所有超级节点和steiner节点)获得一个哈密顿循环。从循环中移除一个边,我们获得一个穿过G的路径。在洞约束下,“走捷径”到达Steiner顶点,使用最短路径来连接两个顶点。图6为根据本发明一个实施例的汉密顿循环生成所有虚拟超级节点的示意图。如图6所示,两个虚拟超级节点u和v,OPT解决方案使用两条线段(u,t)和(t,v),在哈密顿循环中将用(u~v)来代替(连接u和v的最短路径)。由于在洞约束下,根据(u~v)是连接u和v的最短路径、(u~t~v)的长度不小于(u~v)及三角不等式,这样S需要最多2×OPT。在洞约束下,在S中这路径是一个生成树,在洞约束下,MST方法生成树最多2×OPT。
验证本发明的时间复杂度。首先,子网集的基数S,结果集G最多是n。下一步,计算在不同组中每对节点之间的最短路径,需要O(n+p2logn)时间。在洞约束下,计算每对虚拟超级节点的最短路径将需要O(n2)时间。利用Prim算法找出MST方法需要O(n2logn)时间,因为在所有组中完整的曲线图的边的数量是O(n2)。最后,通过[1]中提出的障碍物条件下最短路径方法,找出连接每个独立的CO2到最近的RN的最短路径需要O(m+p2logm)。因此,整个运行时间为O(n+m+p2logn+p2logm)。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (7)
1.一种无线传感器节点部署方法,其特征在于,包括以下步骤:
在预设区域设置多个节点传感器,其中,所述多个节点传感器包括感知节点传感器、中继节点传感器,且指定任意一个中继节点传感器作为基站;
根据所述感知节点传感器和中继节点传感器的传输半径构建多个联通子网;
计算所述多个联通子网中每个联通子网与所述基站的连通路径,其中,所述联通路径中不存在妨碍数据传输的障碍物;以及
根据所述每个联通子网与所述基站的联通路径和所述多个联通子网之间的位置关系布置中继节点传感器。
2.如权利要求1所述的无线传感器节点部署方法,其特征在于,所述联通路径使所述每个联通子网到所述基站的长度的总和最小。
3.如权利要求1所述的无线传感器节点部署方法,其特征在于,所述多个联通子网的每个联通子网包括一个所述感知节点传感器和多个中继节点传感器。
4.如权利要求1所述的无线传感器节点部署方法,其特征在于,所述根据所述每个联通子网与所述基站的联通路径和所述多个联通子网之间的位置关系布置中继节点传感器,进一步包括:
如果第一联通子网没有可使用的其他联通子网,则根据第一联通子网与与所述基站之间的最短路径的距离布置N个中继节点传感器,其中,N为正整数;
如果第一联通子网有可使用的其他联通子网,则所述第一联通子网与所述可用的其他联通子网之间布置布置多个中继节点传感器。
5.如权利要求1所述的无线传感器节点部署方法,其特征在于,当所述联通子网中的任意一个联通子网或者任意两个联通子网之间存在障碍物时,通过添加所述中继节点传感器规避所述障碍物。
6.如权利要求1所述的无线传感器节点部署方法,其特征在于,所述中继节点传感器的布置位置不超过所述中继节点传感器的最大传输距离。
7.如权利要求1所述的无线传感器节点部署方法,其特征在于,所述感知节点传感器进行数据采集和自身数据的发送。
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103905249A (zh) * | 2014-03-18 | 2014-07-02 | 重庆邮电大学 | 一种基于jxme的移动互联网网络监控管理方法 |
CN105182886A (zh) * | 2015-11-05 | 2015-12-23 | 罗文凤 | 基于无线传输的工厂车间监测*** |
CN108966239A (zh) * | 2018-01-18 | 2018-12-07 | 北京交通大学 | 一种基于能量空洞度部署中继节点的方法 |
CN110207748A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-09-06 | 榆林学院 | 一种物联网环境监测*** |
CN110769430A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-02-07 | 西安石油大学 | 基于最小包围圆算法的无线传感器网络中继节点部署方法 |
CN110856184A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-02-28 | 西安航空学院 | 基于k均值算法的双层结构无线传感器网络节点部署方法 |
CN116074225A (zh) * | 2023-03-28 | 2023-05-05 | 浙江大丰数艺科技有限公司 | 一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法、***与介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1750494A (zh) * | 2004-09-13 | 2006-03-22 | 日本电气株式会社 | 中继节点安装选择方法、安装点选择装置、安装基站 |
CN101087218A (zh) * | 2006-06-07 | 2007-12-12 | 中国科学院电子学研究所 | 基于无线传感器网络的粮情测控*** |
CN101883455A (zh) * | 2009-05-08 | 2010-11-10 | 北京时代凌宇科技有限公司 | 一种基于无线传感器网络的照明节电测控*** |
KR20110038473A (ko) * | 2009-10-08 | 2011-04-14 | 한국전자통신연구원 | 무선 센서 네트워크의 릴레이 노드 위치 결정 방법 및 시스템 |
-
2013
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1750494A (zh) * | 2004-09-13 | 2006-03-22 | 日本电气株式会社 | 中继节点安装选择方法、安装点选择装置、安装基站 |
CN101087218A (zh) * | 2006-06-07 | 2007-12-12 | 中国科学院电子学研究所 | 基于无线传感器网络的粮情测控*** |
CN101883455A (zh) * | 2009-05-08 | 2010-11-10 | 北京时代凌宇科技有限公司 | 一种基于无线传感器网络的照明节电测控*** |
KR20110038473A (ko) * | 2009-10-08 | 2011-04-14 | 한국전자통신연구원 | 무선 센서 네트워크의 릴레이 노드 위치 결정 방법 및 시스템 |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103905249A (zh) * | 2014-03-18 | 2014-07-02 | 重庆邮电大学 | 一种基于jxme的移动互联网网络监控管理方法 |
CN103905249B (zh) * | 2014-03-18 | 2017-03-29 | 重庆邮电大学 | 一种基于jxme的移动互联网网络监控管理方法 |
CN105182886A (zh) * | 2015-11-05 | 2015-12-23 | 罗文凤 | 基于无线传输的工厂车间监测*** |
CN108966239A (zh) * | 2018-01-18 | 2018-12-07 | 北京交通大学 | 一种基于能量空洞度部署中继节点的方法 |
CN108966239B (zh) * | 2018-01-18 | 2020-10-09 | 北京交通大学 | 一种基于能量空洞度部署中继节点的方法 |
CN110207748A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-09-06 | 榆林学院 | 一种物联网环境监测*** |
CN110769430A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-02-07 | 西安石油大学 | 基于最小包围圆算法的无线传感器网络中继节点部署方法 |
CN110769430B (zh) * | 2019-10-28 | 2022-09-09 | 西安石油大学 | 基于最小包围圆算法的无线传感器网络中继节点部署方法 |
CN110856184A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-02-28 | 西安航空学院 | 基于k均值算法的双层结构无线传感器网络节点部署方法 |
CN110856184B (zh) * | 2019-11-26 | 2022-08-19 | 西安航空学院 | 基于k均值算法的双层结构无线传感器网络节点部署方法 |
CN116074225A (zh) * | 2023-03-28 | 2023-05-05 | 浙江大丰数艺科技有限公司 | 一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法、***与介质 |
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