WSN中利用广义学习自动机和休眠机制的部分覆盖方法

摘要

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。