一种基于学习自动机的WSN区域覆盖算法

摘要

基于连通支配集(Connected dominating set,CDS)的区域覆盖算法大都采用休眠节点数量的最大化机制来实现节能,这将给无线传感器网络中的活动节点带来沉重的负担.活动节点电能的迅速耗尽将导致CDS失效,产生覆盖盲区.不断激活其他休眠节点,会出现频繁的网络拓扑变化,导致网络收敛性出现问题.提出了一种基于学习自动机的WSN区域覆盖算法.采用受度限制的连通支配集d-CDS来构造WSN骨干网络,利用学习自动机选择当前节点的最优邻居节点,以此实现对所构造CDS的优化,实现活动节点的负载均衡,改善区域覆盖性能.通过仿真实验对比Gossip、ST-MSN和TMPO等算法,表明本文提出的算法在网络覆盖比率、活动节点的剩余电量等方面均存在优势.