一种基于感知邻居集覆盖贡献角的无线传感器网络节点休眠资格判断方法

摘要

本发明公开了一种基于感知邻居集覆盖贡献角的无线传感器网络节点休眠资格判断方法，该方法通过节点本身位置信息及其感应信息，通过计算了节点2倍感应半径范围内感知邻居集对当前节点覆盖贡献角的覆盖度的贡献情况，从而计算出当前节点的覆盖度，进而判断其休眠资格。本方法在计算2倍感应半径范围内邻居的覆盖贡献角时，采用了基于感应半径范围内邻居辅助的方式，从而避免覆盖盲点。通过此方法判断出节点休眠资格，进而进行休眠调度，大大降低了计算的复杂度，与传统的基于圆心角的休眠资格判断方法相比，可以更精确的判断节点的休眠资格，进而关闭更多的冗余节点，降低能耗，获得更长的网络生存时间。

说明书

技术领域

本发明涉及一种应用于无线传感器网络的节点休眠资格判断方法，更特别地说， 是指一种基于感知邻居集覆盖贡献角的能够根据节点本身位置信息及其感应信息，利 用节点2倍感应半径范围内感知邻居集覆盖贡献角对其覆盖度的贡献进行判断节点 休眠资格的方法。

背景技术

近年来，随着微机电系统、无线通信、信息网络与集成电路等技术的飞速发展， 一种新兴的无线传感器网络应运而生。无线传感器网络是由大量部署在监测区域内廉 价微型的传感器节点组成，通过无线通信方式形成一个多跳自组织网络，其目的是协 作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并传送给观察者。传感器网 络具有十分广阔的应用前景，在军事国防、工农业、城市管理、生物医疗、环境监测、 抢险救灾、防恐反恐、危险区域远程控制等许多重要领域都有潜在的实用价值和应用 前景。WSN被McGraw-Hill公司出版的《Business Week》认为是能对21世纪 产生重大影响力的技术之一，并被MIT出版的《Technology Review》列为十项未 来新兴技术的第一位，因此无线传感器网络技术得到了越来越多的关注和研究。

覆盖与连通性以及网络寿命问题是无线传感器网络中几个重要的问题。无线传感 器网络是由大量的体积微小，集成信息感知、数据处理、无线通信以及电源管理等多 种功能模块于一体的传感器节点组成。由于成本和体积等因素的限制，单个传感器节 点的处理能力、通信能力以及电池能量等资源极为有限。因此经常通过部署方式以及 节点间协同工作以达到使获得的数据更准确、整个网络运行时间更长的目的。节点休 眠调度的就是通过节点间协同工作，使节点轮换进入休眠状态以降低能量消耗，从而 达到延长网络生存时间的目的。

节点休眠调度的性能主要有以下几个评价指标：①集中式与分布式；在WSN 中，分布式算法比集中式更加具有实际意义。这是由于集中式算法通常是基于网络全 局信息，而WSN的网络规模一般较大，获取全局信息需要消耗大量的能量，代价较 大，在有的条件下甚至是不可能的。因此，基于局部信息的分布式算法更加适合于 WSN的大规模、自组织和动态性的特点。②覆盖连通性；由于无线传感器网络中大 量节点采用自组织方式协同完成指令中心的查询、搜集等指令，网络节点之间需要通 过无线多跳方式或直接或间接地相互通信来协同工作网络的覆盖和连通性决定了 WSN感知、监视、传感、通信等各种服务质量。③网络寿命；由于无线传感器网络 实际应用的环境条件复杂，网络节点数量巨大且大多数不允许对失效节点进行电池更 换，因此如何根据节点休眠资格使节点进入休眠状态节约节点有限的能量并尽力延长 整体网络的生存时间已成为无线传感器网络的重要性能指标。④算法复杂度；覆盖控 制协议及算法实现方式不同，导致算法复杂程度也较大，算法复杂度通常包括有时间 复杂度、空间复杂度以及实现复杂度。

发明内容

针对传统的无线传感器网络覆盖度算法和休眠资格判断方法复杂度高、休眠资格 判断不精确、能耗大，本发明提出一种基于感知邻居集覆盖贡献角的无线传感器网络 节点休眠资格判断方法，该方法将2倍感应半径范围内感知邻居集对区域的覆盖转 换为对节点的覆盖贡献角，计算任意节点的各覆盖贡献角被覆盖的度数，从而得出节 点整个感知区域被覆盖的度数，由此进行节点休眠资格判断。本方法是无线传感器网 络休眠资格判断的充分条件，利用节点2倍感应半径范围内感知邻居集覆盖贡献角 的覆盖度的贡献情况，能够找到更多的冗余节点，更有效的降低网络能耗，延长网络 生存时间。

本发明是一种基于感知邻居集覆盖贡献角的无线传感器网络节点休眠资格判断 方法，其包括有下列步骤：

步骤一：对于第一感知邻居集中的各个感知节点采用覆盖贡献角第一策略 CCRS求取覆盖贡献角，并将覆盖贡献角按先后顺序添加入覆盖贡献角集Angle中；

步骤二：对于第二感知邻居集中的各个感知节点采用覆盖贡献角第二策略 CC2RS求取覆盖贡献角，并将覆盖贡献角按先后顺序添加入覆盖贡献角集Angle中；

步骤三：采用覆盖贡献角标志位添加策略CCAF对覆盖贡献角集Angle中的每一 个覆盖贡献角区间进行处理，获得边界覆盖度K_bj；

覆盖贡献角标志位添加策略CCAF包括下列步骤：

步骤3-1：先对覆盖贡献角集Angle中的第一个覆盖贡献角区间与该覆盖贡献 角区间之后的其他覆盖贡献角区间进行角度大小比较，得到第一个覆盖贡献角区间的 边界覆盖度k_bj的值；

步骤3-2：然后对覆盖贡献角集Angle中的最后一个覆盖贡献角区间与该覆盖 贡献角之前的其他覆盖贡献角区间进行角度大小比较，得到最后一个覆盖贡献角区间 的边界覆盖度K_bj的值；

步骤3-3：最后对覆盖贡献角集Angle中的除第一个覆盖贡献角区间和最后一 个覆盖贡献角区间以外的覆盖贡献角区间与覆盖贡献角集Angle中的其他覆盖贡献 角区间进行角度大小比较，得到除第一个覆盖贡献角区间和最后一个覆盖贡献角区间 以外的覆盖贡献角区间的边界覆盖度K_bj的值；

步骤四：选出边界覆盖度K_bj中的最小值作为任意节点u的覆盖度K；

步骤五：判断任意节点u是否具有休眠资格；如果任意节点u的覆盖度K≥K_req， K_req表示所需覆盖度，则u可以进入休眠状态，u的休眠资格eligible＝1；如果任意 节点u的覆盖度K＜K_req，u的休眠资格eligible＝0，u需保持工作状态。

本发明基于感知邻居集覆盖贡献角的无线传感器网络节点休眠资格判断方法，存 在有如下优点：

①本方法只需要利用节点本身位置信息及本节点感应信息，与CCP(Coverage  Configuration Protocol，中文译文覆盖控制协议)的方法相比，大大降低了计 算复杂度。

②本方法充分利用节点2倍感应半径范围内感知邻居集对本节点覆盖度的贡献情况 与传统的基于圆心角覆盖度的判断方法相比，可以识别出更多的冗余节点，减少 能耗，从而更有效的延长网络生存时间。

③本方法适用于对不同区域有不同的覆盖度要求的应用。

附图说明

图1是本发明中感应半径范围内邻居邻居对u的覆盖贡献角计算示意图。

图2是本发明中感应半径到2倍感应半径间邻居对u的覆盖贡献角计算示意图。

图3是本发明中任意节点u与其2倍感应半径范围内感知邻居集的感知区域构形图。

图3A是本发明中任意节点u的感知邻居集覆盖圆心角的覆盖度情况统计图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明做进一步的详细说明。

在本发明中，R_S为无线传感器网络的感应半径，其网络中的各个无线传感器(即 任意一节点u)的坐标均采用二维坐标xuy表示，任意节点u与其邻居节点间的欧氏 距离记为d(u，W_w)，W_w表示任意节点u的感知邻居集。

参见图1所示，节点间欧氏距离在[0，R_S]传感范围内时，感知邻居节 点u₂对节点u₁的覆盖贡献角的计算方法(简称为覆盖贡献角第一策略CCRS)：

步骤1-1：对于节点u₁在[0，R_S]传感范围内若有一个感知邻居节点u₂(该感知 邻居节点u₂是第一感知邻居集中的任意一个邻居节点)；在二维坐标xu₁y表示的无线 传感器网络中，节点u₁的坐标记为(x_u1，y_u1)，感知邻居节点u₂的坐标记为(x_u2，y_u2)； 由于是以节点u₁为二维坐标xu₁y的原点，则节点u₁的坐标也为(0，0)；

节点u₁与感知邻居节点u₂之间的感应边界相交有两点，即点A和点B；

连接节点u₁与点A的连线，连线A u₁与节点u₁的x轴之间的第一夹角记为 ∠xu₁A，且∠xu₁A的取值范围为[0，2π]；

连接节点u₁与点B的连线，连线B u₁与节点u₁的x轴之间的第二夹角记为 ∠xu₁B，且∠xu₁B的取值范围为[0，2π]；

通过边界相交点与节点u₁的连线，则有第三夹角∠Au₁B，且∠Au₁B的取值范围 为[0，π]；

连接节点u₁与感知邻居节点u₂的连线，连线u₁u₂与节点u₁的x轴之间的第四夹角 记为∠xu₁u₂，且∠xu₁u₂的取值范围为[0，2π]；

步骤1-2：依据节点u₁和感知邻居节点u₂的坐标，计算节点间欧氏距离 $d(u_1,W_{u_2})=\sqrt{{(x_{u1}-x_{u2})}^2+{(y_{u1}-y_{u2})}^2};$所述$d(u_1,W_{u_2})=\sqrt{{(x_{u1}-x_{u2})}^2+{(y_{u1}-y_{u2})}^2}$即为 节点u₁和感知邻居节点u₂的连线距离(即u₁u₂连线)；

步骤1-3：依据垂径定理及三角关系，以逆时针方向为正方向，求第三夹角 ${\angle \mathrm{Au}}_{1}B=\arccos \frac{d(u_1,W_{u_2})}{2\times R_S}$的角度；

步骤1-4：依据垂径定理及三角关系，以逆时针方向为正方向，求第四夹角 ${\angle \mathrm{xu}}_1{u}_2=\arctan \left(\frac{y_{u1}-y_{u2}}{x_{u1}-x_{u2}}\right)$的角度；

步骤1-5：根据节点在二维坐标xu₁y中的坐标值进行第四夹角∠xu₁u₂所在二维 坐标xu₁y中的象限判断，并对第四夹角∠xu₁u₂进行调整；

若x_u2≥x_u1且y_u2≥y_u1(∠xu₁u₂在第一象限)，则不调整∠xu₁u₂；

若x_u2＜x_u1(∠xu₁u₂在第二象限或者第三象限)，则对∠xu₁u₂加上一个π(180°)；

若x_u2＞x_u1且y_u2＜y_u1(∠xu₁u₂在第四象限)，则对∠xu₁u₂加上一个2π(360°)；

步骤1-6：依据第三夹角∠Au₁B和第四夹角∠xu₁u₂的角度分别求得第一夹角 ∠xu₁A和第二夹角∠xu₁B的角度；

${\angle \mathrm{xu}}_{1}A={\angle \mathrm{xu}}_1{u}_2-\frac{{\angle \mathrm{Au}}_{1}B}{2};$

${\angle \mathrm{xu}}_{1}B={\angle \mathrm{xu}}_1{u}_2+\frac{{\angle \mathrm{Au}}_{1}B}{2}.$

在本发明中，通过感应边界相交的两点(点A、点B)以及节点u₁为原点的二维 坐标关系，获取节点u₁的感知邻居节点对节点u₁的覆盖贡献角，该覆盖贡献角就是点 A与节点u₁的x轴之间的第一夹角∠xu₁A和点B与节点u₁的x轴之间的第二夹角 ∠xu₁B的角度区间，即覆盖贡献角为∠xu₁A～∠xu₁B。

参见图2所示，节点间欧氏距离在[R_S，2R_S]传感范围内时，第二感知 邻居节点u₅在第一感知邻居节点u₃辅助下对节点u₄的覆盖贡献角的计算方法(简称 为覆盖贡献角第二策略CC2RS)：

步骤2-1：对于节点u₄在[0，R_S]传感范围内有感知邻居节点u₃(也称为第一感 知邻居节点)；

对于节点u₄在[R_S，2R_S]传感范围内有感知邻居节点u₅(也称为第二感知邻居节 点)；

在二维坐标xu₄y表示的无线传感器网络中，节点u₄的坐标记为(x_u4，y_u4)，节点u₃的坐标为(x_u3，y_u3)，节点u₅的坐标为(x_u5，y_u5)；由于是以节点u₄为二维坐标xu₄y的原 点，则节点u₄的坐标也为(0，0)；

第一感知邻居节点u₃与第二感知邻居节点u₅之间的感应边界相交有两点，即点 C和点D；在二维坐标xu₄y表示的无线传感器网络中，点C的坐标记为(x_C，y_C)，点 D的坐标记为(x_D，y_D)；

节点u₄与第二感知邻居节点u₅之间的感应边界相交有两点，即点E和点F；在 二维坐标xu₄y表示的无线传感器网络中，点E的坐标记为(x_E，y_E)，点F的坐标记为 (x_F，y_F)；

连接节点u₄与点C的连线，即连线Cu₄与节点u₄的x轴之间的第二一夹角记为 ∠xu₄C，且∠xu₄C的取值范围为[0，2π]；

连接节点u₄与点D的连线，即连线Du₄与节点u₄的x轴之间的第二二夹角记为 ∠xu₄D，且∠xu₄D的取值范围为[0，2π]；

连接节点u₄与点E的连线，即连线Eu₄与节点u₄的x轴之间的第二五夹角记为 ∠xu₄E，且∠xu₄E的取值范围为[0，2π]；

连接节点u₄与点F的连线，即连线Fu₄与节点u₄的x轴之间的第二六夹角记为 ∠xu₄F，且∠xu₄F的取值范围为[0，2π]；

通过边界相交点C和点D与节点u₄的连线，则有第二三夹角∠Cu₄D，且∠Cu₄D 的取值范围为[0，π]；

通过边界相交点E和点F与节点u₄的连线，则有第二七夹角∠Eu₄F，且∠Eu₄F 的取值范围为[0，π]；

连接节点u₄与第二感知邻居节点u₅的连线，连线u₄u₅与节点u₄的x轴之间的第二 四夹角记为∠xu₄u₅，且∠xu₄u₅的取值范围为[0，2π]；

步骤2-2：依据节点u₄和第二感知邻居节点u₅的坐标，计算节点间欧氏距离 $d(u_4,W_{u_5})=\sqrt{{(x_{u4}-x_{u5})}^2+{(y_{u4}-y_{u5})}^2};$所述$d(u_4,W_{u_5})=\sqrt{{(x_{u4}-x_{u5})}^2+{(y_{u4}-y_{u5})}^2}$即为 节点u₄和第二感知邻居节点u₅的连线距离(即u₄u₅连线)；

依据节点u₄和第一感知邻居节点u₃的坐标，计算节点间欧氏距离 $d(u_4,W_{u_3})=\sqrt{{(x_{u4}-x_{u3})}^2+{(y_{u4}-y_{u3})}^2};$所述$d(u_4,W_{u_3})=\sqrt{{(x_{u4}-x_{u3})}^2+{(y_{u4}-y_{u3})}^2}$即为 节点u₄和第一感知邻居节点u₃的连线距离(即u₄u₃连线)；

步骤2-3：依据垂径定理及三角关系式，以逆时针方向为正方向，计算第二七 夹角${\angle \mathrm{Eu}}_{4}F=\arccos \frac{d(u_4,W_{u_5})}{2\times R_S}$的角度；

步骤2-4：依据垂径定理及三角关系式，以逆时针方向为正方向，计算第二四 夹角${\angle \mathrm{xu}}_4{u}_5=\arctan \left(\frac{y_{u4}-y_{u5}}{x_{u4}-x_{u5}}\right)$的角度；

步骤2-5：根据节点在二维坐标xu₄y中的坐标值进行第四夹角∠xu₄u₅所在二维 坐标xu₄y中的象限判断，并对第二四夹角∠xu₄u₅进行调整；

若x_u5≥x_u4且y_u5≥y_u4(∠xu₄u₅在第一象限)，则不调整∠xu₄u₅；

若x_u5＜x_u4(∠xu₄u₅在第二象限或者第三象限)，则对∠xu₄u₅加上一个π(180 °)；

若x_u5＞x_u4且y_u5＜y_u4(∠xu₄u₅在第四象限)，则对∠xu₄u₅加上一个2π(360°)；

步骤2-6：依据第二七夹角∠Eu₄F和第二四夹角∠xu₄u₅的角度分别求得第二五 夹角∠xu₄E和第二六夹角∠xu₄F的角度；

${\angle \mathrm{xu}}_{4}E={\angle \mathrm{xu}}_4{u}_5-\frac{{\angle \mathrm{Eu}}_{4}F}{2};$

${\angle \mathrm{xu}}_{4}F={\angle \mathrm{xu}}_4{u}_5-\frac{{\angle \mathrm{Eu}}_{4}F}{2};$

步骤2-7：依据圆与圆的位置关系，计算第二一夹角∠xu₄C和第二二夹角 ∠xu₄D的角度；

(A)在二维坐标xu₄y表示的无线传感器网络中，点C在x轴上的赋值记为 ${x_C}^{\prime }=\frac{{2\mathrm{my}}_{u3}+{2x}_{u3}+\sqrt{4{({\mathrm{my}}_{u3}+x_{u3})}^2-4(m^2+1)(x_{u3}^2+y_{u3}^2+1)}}{2(m^2+1)},m=-\frac{x_{u5}-x_{u3}}{y_{u5}-y_{u3}},$点C在y轴 上的赋值记为 ${y_C}^{\prime }=\frac{{2\mathrm{nx}}_{u3}+{2y}_{u3}+\sqrt{4{({\mathrm{nx}}_{u3}+y_{u3})}^2-4(n^2+1)(x_{u3}^2+y_{u3}^2+1)}}{2(n^2+1)},n=-\frac{y_{u5}-y_{u3}}{x_{u5}-x_{u3}};$

在二维坐标xu₄y表示的无线传感器网络中，点D在x轴上的赋值记为 ${x_D}^{\prime }=\frac{{2\mathrm{my}}_{u3}+{2x}_{u3}-\sqrt{4{({\mathrm{my}}_{u3}+x_{u3})}^2-4(m^2+1)(x_{u3}^2+y_{u3}^2+1)}}{2(m^2+1)},m=-\frac{x_{u5}-x_{u3}}{y_{u5}-y_{u3}},$点D在y轴 上的赋值记为 ${y_D}^{\prime }=\frac{{2\mathrm{nx}}_{u3}+{2y}_{u3}-\sqrt{4{({\mathrm{nx}}_{u3}+y_{u3})}^2-4(n^2+1)(x_{u3}^2+y_{u3}^2+1)}}{2(n^2+1)},n=-\frac{y_{u5}-y_{u3}}{x_{u5}-x_{u3}};$

(B)若(x_C′-x_u4)²+(y_C′-y_u4)²＝R_S²，则x_C＝x_C′，y_C＝y_C′；

(C)若(x_D′-x_u4)²+(y_D′-y_u4)²＝R_S²，则x_D＝x_D′，y_D＝y_D′；

(E)若(x_C′-x_u4)²+(y_C′-y_u4)²≠R_S²，且(x_D′-x_u4)²+(y_D′-y_u4)²≠R_S²，则 x_C＝x_D′，y_C＝y_C′，x_D＝x_C′，y_D＝y_D′；

(F)依据三角关系计算第二一夹角的角度，然后根据节 点在二维坐标xu₄y中的坐标值进行第二一夹角∠xu₄C所在二维坐标xu₄y中的象限判 断，并对第二一夹角∠xu₄C进行调整；

若x_c≥x_u4且y_c≥y_u4(∠xu₄C在第一象限)，则不调整∠xu₄C；

若x_c＜x_u4(∠xu₄C在第二象限或者第三象限)，则对∠xu₄C加上一个π(180°)；

若x_c＞x_u4且y_c＜y_u4(∠xu₄C在第四象限)，则对∠xu₄C加上一个2π(360°)；

(G)依据三角关系计算第二二夹角的角度，然后根据节 点在二维坐标xu₄y中的坐标值进行第二二夹角∠xu₄D所在二维坐标xu₄y中的象限 判断，并对第二二夹角∠xu₄D进行调整；

若x_d≥x_u4且y_d≥y_u4(∠xu₄D在第一象限)，则不调整∠xu₄D；

若x_d＜x_u4(∠xu₄D在第二象限或者第三象限)，则对∠xu₄D加上一个π(180°)；

若x_d＞x_u4且y_d＜y_u4(∠xu₄D在第四象限)，则对∠xu₄D加上一个2π(360°)；

(H)如果∠xu₄C＞∠xu₄D，则两角互换；

如果∠xu₄C＜∠xu₄D，则两角不互换；

步骤2-8：根据∠xu₄C、∠xu₄D、∠xu₄E及∠xu₄F的角度大小确定节点u₄的感 知邻居覆盖贡献角；依据顺时针方向进行相交点的角度排列，如果 ∠xu₄E＜∠xu₄C＜∠xu₄D＜∠xu₄F，则取∠xu₄C和∠xu₄D的角度区间为感知邻居覆盖 贡献角，即覆盖贡献角为∠xu₄C～∠xu₄D。

在本发明中，通过感应边界相交点(点C、点D、点E和点F)以及节点u₄为 原点的二维坐标关系，获取节点u₄的感知邻居节点对节点u₄的覆盖贡献角，该覆盖 贡献角就是点C与节点u₄的x轴之间的第二一夹角∠xu₄C和点D与节点u₄的x轴之 间的第二二夹角∠xu₄D。在节点u₄具有多个感知邻居节点，且当节点u₄与其中的感 知邻居节点之间的传感范围为[R_S，2R_S]时，需要传感范围为[0，R_S]中的感知邻居节点 作为覆盖贡献角的辅助节点才能被完全覆盖。

在本发明中，若无线传感网络的所需覆盖度记为K_req(在本发明中，所需覆盖度 可以设置为1，即K_req＝1)，采用如下的基于感知邻居集覆盖贡献角的休眠资格判断 策略来判断任意节点u的休眠资格。

在本发明中，无线传感器网络为二维网络，R_S为无线传感器网络的感应半径， 其网络中的各个无线传感器(即任意一节点u)的坐标均采用二维坐标xuy表示，任 意节点u与其邻居节点间的欧氏距离记为d(u，W_w)，W_w表示任意节点u的感知邻居 集，采用数学集合形式表示感知邻居集W_w＝{W_w1，W_w2，W_w3，W_w4，…，W_wa，…W_wb，…}，W_w1表示任意节点u的第1个感知邻居节点w₁，W_w2表示任意节点u的第2个感知邻居节 点w₂，W_w3表示任意节点u的第3个感知邻居节点w₃，W_w4表示任意节点u的第4个 感知邻居节点w₄，W_wa表示任意节点u的第a个感知邻居节点w_a，W_wb表示任意节点 u的第b个感知邻居节点w_b。

以图3为例，节点间欧氏距离d(u，W_w)在[0，R_S]传感范围内的感知邻居集记为(简称为第一感知邻居集)，由图可知节点w₁、节点w₂和节点w₃在传感范围 [0，R_S]内，采用集合形式表示为若在[0，R_S]传感范围内的感知邻居 有a个，则$N_{R_S}=\{w_1,w_2,···,w_a,···\}.$

以图3为例，节点间欧氏距离d(u，W_w)在[R_S，2R_S]传感范围内的感知邻居集记为 (简称为第二感知邻居集)，由图可知节点w₄在传感范围[R_S，2R_S]内，采用 集合形式表示为若在[R_S，2R_S]传感范围内的感知邻居有b个，则 $N_{{2R}_S}=\{w_4,···,w_b,···\}.$

参见图3所示，在本发明中，基于感知邻居集覆盖贡献角的无线传感器网络休 眠资格判断方法包括有下列执行步骤：

步骤一：对于第一感知邻居集中的各个感知节点采用 覆盖贡献角第一策略CCRS求取覆盖贡献角，并将覆盖贡献角按先后顺序(在本发明 中，先后顺序是指谁先计算得到覆盖贡献角，谁就先添加至覆盖贡献角集Angle，形 式先后的覆盖贡献角排列)添加入覆盖贡献角集Angle中；

步骤二：对于第二感知邻居集中的各个感知节点采用覆盖贡 献角第二策略CC2RS求取覆盖贡献角，并将覆盖贡献角按先后顺序(在本发明中， 先后顺序是指谁先计算得到覆盖贡献角，谁就先添加至覆盖贡献角集Angle，形式先 后的覆盖贡献角排列)添加入覆盖贡献角集Angle中；

步骤三：采用覆盖贡献角标志位添加策略CCAF对覆盖贡献角集Angle中的每一 个覆盖贡献角区间进行处理，获得边界覆盖度K_bj；

覆盖贡献角标志位添加策略CCAF包括下列步骤：

步骤3-1：先对覆盖贡献角集Angle中的第一个覆盖贡献角区间与该覆盖贡献 角区间之后的其他覆盖贡献角区间进行角度大小比较，得到第一个覆盖贡献角区间的 边界覆盖度K_bj的值；

步骤3-2：然后对覆盖贡献角集Angle中的最后一个覆盖贡献角区间与该覆盖 贡献角之前的其他覆盖贡献角区间进行角度大小比较，得到最后一个覆盖贡献角区间 的边界覆盖度K_bj的值；

步骤3-3：最后对覆盖贡献角集Angle中的除第一个覆盖贡献角区间和最后一 个覆盖贡献角区间以外的覆盖贡献角区间与覆盖贡献角集Angle中的其他覆盖贡献 角区间进行角度大小比较，得到除第一个覆盖贡献角区间和最后一个覆盖贡献角区间 以外的覆盖贡献角区间的边界覆盖度K_bj的值；

步骤四：选出边界覆盖度K_bj中的最小值作为任意节点u的覆盖度K；

步骤五：判断任意节点u是否具有休眠资格；如果任意节点u的覆盖度K≥K_req， K_req表示所需覆盖度，则u可以进入休眠状态，u的休眠资格eligible＝1；如果任意 节点u的覆盖度K＜K_req，u的休眠资格eligible＝0，u需保持工作状态。

在本发明中，对于第一感知邻居集中的各个感知节点 采用覆盖贡献角第一策略CCRS求取覆盖贡献角，并将覆盖贡献角按先后顺序(在本 发明中，先后顺序是指谁先计算得到覆盖贡献角，谁就先添加至覆盖贡献角集Angle 中，并形成先后顺序的覆盖贡献角排列)添加入覆盖贡献角集Angle中。具体的覆盖 贡献角第一策略CCRS包括有下列步骤：

参见图1、图3所示，步骤101：对于任意节点u在[0，R_S]传感范围内的第一感 知邻居节点集在二维坐标xuy表示的无线传感器网络中，节 点u的坐标记为(x_u，y_u)，感知邻居节点w₁的坐标为(x_w1，y_w2)，感知邻居节点w₂的坐 标为(x_w2，y_w2)，……(省略号表示其他的感知邻居节点，不再穷举)，感知邻居节点w_a的坐标为(x_wa，y_wa)；由于是以节点u为二维坐标xuy的原点，则节点u的坐标也为 (0，0)；

节点u与感知邻居节点w₁之间的感应边界相交有两点，即点P_L(u，W_w1)和点 P_R(u，W_w1)；连接节点u与点P_L(u，W_w1)的连线，即连线uP_L(u，W_w1)与节点u的x轴之间 的第一夹角记为∠xuP_L(u，W_w1)，且∠xuP_L(u，W_w1)的取值范围为[0，2π]；连接节点u与 点P_R(u，W_w1)的连线，即连线uP_R(u，W_w1)与节点u的x轴之间的第二夹角记为 ∠xuP_R(u，W_w1)，且∠xuP_R(u，W_w1)的取值范围为[0，2π]；通过边界相交点与节点u的连 线，则有第三夹角∠P_L(u，W_w1)uP_R(u，W_w1)，且∠P_L(u，W_w1)uP_R(u，W_w1)的取值范围为 [0，π]；连接节点u与感知邻居节点w₁的连线，连线uw₁与节点u的x轴之间的第四夹 角记为∠xuw₁，且∠xuw₁的取值范围为[0，2π]。

节点u与感知邻居节点w₂之间的感应边界相交有两点，即点P_L(u，W_w2)和点 P_R(u，W_w2)；连接节点u与点P_L(u，W_w2)的连线，即连线uP_L(u，W_w2)与节点u的x轴之间 的第一夹角记为∠xuP_L(u，W_w2)，且∠xuP_L(u，W_w2)的取值范围为[0，2π]；连接节点u与 点P_R(u，W_w2)的连线，即连线uP_R(u，W_w2)与节点u的x轴之间的第二夹角记为 ∠xuP_R(u，W_w2)，且∠xuP_R(u，W_w2)的取值范围为[0，2π]；通过边界相交点与节点u的连 线，则有第三夹角∠P_L(u，W_w2)uP_R(u，W_w2)，且∠P_L(u，W_w2)uP_R(u，W_w2)的取值范围为 [0，π]；连接节点u与感知邻居节点w₂的连线，连线uw₂与节点u的x轴之间的第四夹 角记为∠xuw₂，且∠xuw₂的取值范围为[0，2π]。

……；此处省略号表示节点u与其他感知邻居节点的边界相交；

节点u与感知邻居节点w_a之间的感应边界相交有两点，即点P_L(u，W_wa)和点 P_R(u，W_wa)；连接节点u与点P_L(u，W_wa)的连线，即连线uP_L(u，W_wa)与节点u的x轴之间 的第一夹角记为∠xuP_L(u，W_wa)，且∠xuP_L(u，W_wa)的取值范围为[0，2π]；连接节点u与 点P_R(u，W_wa)的连线，即连线uP_R(u，W_wa)与节点u的x轴之间的第二夹角记为 ∠xuP_R(u，W_wa)，且∠xuP_R(u，W_wa)的取值范围为[0，2π]；通过边界相交点与节点u的连 线，则有第三夹角∠P_L(u，W_wa)uP_R(u，W_wa)，且∠P_L(u，W_wa)uP_R(u，W_wa)的取值范围为 [0，π]；连接节点u与感知邻居节点w_a的连线，连线uw_a与节点u的x轴之间的第四夹 角记为∠xuw_a，且∠xuw_a的取值范围为[0，2π]。

步骤102：依据节点u和感知邻居节点w₁的坐标，计算节点间欧氏距离 $d(u,W_{w_1})=\sqrt{{(x_u-x_{w1})}^2+{(y_u-y_{w1})}^2};$所述$d(u,W_{w_1})=\sqrt{{(x_u-x_{w1})}^2+{(y_u-y_{w1})}^2}$即为节点 u和感知邻居节点w₁的连线距离(即uw₁连线，图3中未示出，可根据图1推导得到)；

依据节点u和感知邻居节点w₂的坐标，计算节点间欧氏距离 $d(u,W_{w_2})=\sqrt{{(x_u-x_{w2})}^2+{(y_u-y_{w2})}^2};$

……；此处省略号表示节点u与其他感知邻居节点间的欧氏距离；

依据节点u和感知邻居节点w_a的坐标，计算节点间欧氏距离 $d(u,W_{w_a})=\sqrt{{(x_u-x_{\mathrm{wa}})}^2+{(y_u-y_{\mathrm{wa}})}^2};$

步骤103：依据垂径定理及三角关系，以逆时针方向为正方向，求节点u与感知 邻居节点w₁之间的第三夹角$\angle P_L(u,W_{w1})u{P}_R(u,W_{w1})=\arccos \frac{d(u,W_{w_1})}{2\times R_S}$的角度；

依据垂径定理及三角关系，以逆时针方向为正方向，求节点u与感知邻居节点w₂之间的第三夹角$\angle P_L(u,W_{w2})u{P}_R(u,W_{w2})=\arccos \frac{d(u,W_{w_2})}{2\times R_S}$的角度；

……；此处省略号表示节点u与其他感知邻居节点间第三夹角求取；

依据垂径定理及三角关系，以逆时针方向为正方向，求节点u与感知邻居节点w_a之间的第三夹角$\angle P_L(u,W_{\mathrm{wa}})u{P}_R(u,W_{\mathrm{wa}})=\arccos \frac{d(u,W_{w_a})}{2\times R_S}$的角度；

步骤104：依据垂径定理及三角关系，以逆时针方向为正方向，求节点u与感知 邻居节点w₁之间的第四夹角${\angle \mathrm{xuw}}_1=\arctan \left(\frac{y_u-y_{w1}}{x_u-x_{w1}}\right)$的角度；

依据垂径定理及三角关系，以逆时针方向为正方向，求节点u与感知邻居节点w₂之间的第四夹角${\angle \mathrm{xuw}}_2=\arctan \left(\frac{y_u-y_{w2}}{x_u-x_{w2}}\right)$的角度；

……；此处省略号表示节点u与其他感知邻居节点间第四夹角求取；

依据垂径定理及三角关系，以逆时针方向为正方向，求节点u与感知邻居节点w_a之间的第四夹角${\angle \mathrm{xuw}}_a=\arctan \left(\frac{y_u-y_{\mathrm{wa}}}{x_u-x_{\mathrm{wa}}}\right)$的角度；

步骤105：根据节点在二维坐标xuy中的坐标值进行节点u与感知邻居节点w₁之 间的第四夹角∠xuw₁所在二维坐标xuy中的象限判断，并对第四夹角∠xuw₁进行调整；

若x_w1≥x_u且y_w1≥y_u(∠xuw₁在第一象限)，则不调整∠xuw₁；

若x_w1＜x_u(∠xuw₁在第二象限或者第三象限)，则对∠xuw₁加上一个π(180°)；

若x_w1＞x_u且y_w1＜y_u(∠xuw₁在第四象限)，则对∠xuw₁加上一个2π(360°)；

根据节点在二维坐标xuy中的坐标值进行节点u与感知邻居节点w₂之间的第四 夹角∠xuw₂所在二维坐标xuy中的象限判断，并对第四夹角∠xuw₂进行调整；若 x_w2≥x_u且y_w2≥y_u(∠xuw₂在第一象限)，则不调整∠xuw₂；若x_w2＜x_u(∠xuw₂在第 二象限或者第三象限)，则对∠xuw₂加上一个π(180°)；若x_w2＞x_u且y_w2＜y_u(∠xuw₂在第四象限)，则对∠xuw₂加上一个2π(360°)；

……；此处省略号表示节点u与其他感知邻居节点间的第四夹角调整；

根据节点在二维坐标xuy中的坐标值进行节点u与感知邻居节点w_a之间的第四 夹角∠xuw_a所在二维坐标xuy中的象限判断，并对第四夹角∠xuw_a进行调整；若 x_wa≥x_u且y_wa≥y_u(∠xuw_a在第一象限)，则不调整∠xuw_a；若x_wa＜x_u(∠xuw_a在第 二象限或者第三象限)，则对∠xuw_a加上一个π(180°)；若x_wa＞x_u且y_wa＜y_u(∠xuw_a在第四象限)，则对∠xuw_a加上一个2π(360°)；

步骤106：依据节点u与感知邻居节点w₁之间的第三夹角∠P_L(u，W_w1)uP_R(u，W_w1) 和节点u与感知邻居节点w₁之间的第四夹角∠xuw₁的角度分别求得节点u与感知邻 居节点w₁之间的第一夹角∠xuP_L(u，W_w1)和节点u与感知邻居节点w₁之间的第二夹角 ∠xuP_R(u，W_w1)的角度；则$\angle {\mathrm{xuP}}_L(u,W_{w1})=\angle {\mathrm{xuw}}_1-\frac{{\angle P}_L(u,W_{w1})u{P}_R(u,W_{w1})}{2};$$\angle {\mathrm{xuP}}_R(u,W_{w1})=\angle {\mathrm{xuw}}_1+\frac{{\angle P}_L(u,W_{w1})u{P}_R(u,W_{w1})}{2}.$

依据节点u与感知邻居节点w₂之间的第三夹角∠P_L(u，W_w2)uP_R(u，W_w2)和节点u与 感知邻居节点w₂之间的第四夹角∠xuw₂的角度分别求得节点u与感知邻居节点w₂之 间的第一夹角∠xuP_L(u，W_w2)和节点u与感知邻居节点w₂之间的第二夹角 ∠xuP_R(u，W_w2)的角度；则$\angle {\mathrm{xuP}}_L(u,W_{w2})=\angle {\mathrm{xuw}}_2-\frac{{\angle P}_L(u,W_{w2})u{P}_R(u,W_{w2})}{2};$$\angle {\mathrm{xuP}}_R(u,W_{w2})=\angle {\mathrm{xuw}}_2+\frac{{\angle P}_L(u,W_{w2})u{P}_R(u,W_{w2})}{2}.$

……；此处省略号表示节点u与其他感知邻居节点间的第一夹角和第二夹角的求 取；

依据节点u与感知邻居节点w_a之间的第三夹角∠P_L(u，W_wa)uP_R(u，W_wa)和节点u与 感知邻居节点w_a之间的第四夹角∠xuw_a的角度分别求得节点u与感知邻居节点w_a之 间的第一夹角∠xuP_L(u，W_wa)和节点u与感知邻居节点w_a之间的第二夹角 ∠xuP_R(u，W_wa)的角度；则$\angle {\mathrm{xuP}}_L(u,W_{\mathrm{wa}})=\angle {\mathrm{xuw}}_a-\frac{{\angle P}_L(u,W_{\mathrm{wa}})u{P}_R(u,W_{\mathrm{wa}})}{2};$$\angle {\mathrm{xuP}}_R(u,W_{\mathrm{wa}})=\angle {\mathrm{xuw}}_a+\frac{{\angle P}_L(u,W_{\mathrm{wa}})u{P}_R(u,W_{\mathrm{wa}})}{2}.$

在本发明中，通过节点u与感知邻居节点w₁之间的感应边界相交的两点(点 P_L(u，W_w1)、点P_R(u，W_w1))以及节点u为原点的二维坐标关系，获取节点u的感知邻 居节点对节点u的覆盖贡献角，该覆盖贡献角就是点P_L(u，W_w1)与节点u的x轴之间的 第一夹角∠xuP_L(u，W_w1)和点P_R(u，W_w1)与节点u的x轴之间的第二夹角∠xuP_R(u，W_w1) 的角度区间，即节点u与感知邻居节点w₁之间的覆盖贡献角为∠xuP_L(u，W_w1)～ ∠xuP_R(u，W_w1)。

在本发明中，通过节点u与感知邻居节点w₂之间的感应边界相交的两点(点 P_L(u，W_w2)、点P_R(u，W_w2))以及节点u为原点的二维坐标关系，获取节点u的感知邻 居节点对节点u的覆盖贡献角，该覆盖贡献角就是点P_L(u，W_w2)与节点u的x轴之间的 第一夹角∠xuP_L(u，W_w2)和点P_R(u，W_w2)与节点u的x轴之间的第二夹角∠xuP_R(u，W_w2) 的角度区间，即节点u与感知邻居节点w₂之间的覆盖贡献角为∠xuP_L(u，W_w2)～ ∠xuP_R(u，W_w2)。

……；此处省略号表示节点u与其他感知邻居节点间的覆盖贡献角求取；

在本发明中，通过节点u与感知邻居节点w_a之间的感应边界相交的两点(点 P_L(u，W_wa)、点P_R(u，W_wa))以及节点u为原点的二维坐标关系，获取节点u的感知邻 居节点对节点u的覆盖贡献角，该覆盖贡献角就是点P_L(u，W_wa)与节点u的x轴之间的 第一夹角∠xuP_L(u，W_wa)和点P_R(u，W_wa)与节点u的x轴之间的第二夹角∠xuP_R(u，W_wa) 的角度区间，即节点u与感知邻居节点w_a之间的覆盖贡献角为∠xuP_L(u，W_wa)～ ∠xuP_R(u，W_wa)。

在本发明中，对于第二感知邻居集中的各个感知节点采用覆 盖贡献角第二策略CC2RS求取覆盖贡献角，并将覆盖贡献角按先后顺序(在本发明 中，先后顺序是指谁先计算得到覆盖贡献角，谁就先添加至覆盖贡献角集Angle，形 式先后的覆盖贡献角排列)添加入覆盖贡献角集Angle中。

参见图2、图3所示，节点间欧氏距离d(u，W_w)在[R_S，2R_S]传感范围内时，一方 面感知邻居节点w₄在感知邻居节点w₁辅助下对节点u的覆盖贡献角的计算；另一方 面感知邻居节点w_b在感知邻居节点w_a辅助下对节点u的覆盖贡献角的计算方法(简 称为覆盖贡献角第二策略CC2RS)，具体的覆盖贡献角第二策略CC2RS包括有下列 步骤：

步骤201：对于节点u在[0，R_S]传感范围内有第一感知邻居节点 $N_{R_S}=\{w_1,w_2,···,w_a,···\};$

对于节点u在[R_S，2R_S]传感范围内有第二感知邻居节点$N_{{2R}_S}=\{w_4,···,w_b,···\};$

在二维坐标xuy表示的无线传感器网络中，节点u的坐标记为(x_u，y_u)，节点w₁的 坐标为(x_w1，y_w1)，节点w₄的坐标为(x_w4，y_w4)，节点w_a的坐标为(x_wa，y_wa)，节点w_b的 坐标为(x_wb，y_wb)；由于是以节点u为二维坐标xuy的原点，则节点u的坐标也为(0，0)；

感知邻居节点w₄分别与任意节点u、感知邻居节点w₁的夹角关系为：感知邻居 节点w₁与感知邻居节点w₄之间的感应边界相交有两点，即点P_L(W_w1，W_w4)和点 P_R(W_w1，W_w4)；连接节点u与点P_L(W_w1，W_w4)的连线，即连线uP_L(W_w1，W_w4)与节点u的x 轴之间的第二一夹角记为∠xuP_L(W_w1，W_w4)，且∠xuP_L(W_w1，W_w4)的取值范围为[0，2π]； 连接节点u与点P_R(W_w1，W_w4)的连线，即连线uP_R(W_w1，W_w4)与节点u的x轴之间的第二 二夹角记为∠xuP_R(W_w1，W_w4)，且∠xuP_R(W_w1，W_w4)的取值范围为[0，2π]；通过边界相交 点P_L(W_w1，W_w4)和点P_R(W_w1，W_w4)与节点u的连线，则有第二三夹角 ∠P_L(W_w1，W_w4)uP_R(W_w1，W_w4)，且∠P_L(W_w1，W_w4)uP_R(W_w1，W_w4)的取值范围为[0，π]。任意 节点u与感知邻居节点w₄之间的感应边界相交有两点，即点P_L(u，W_w4)和点 P_R(u，W_w4)；连接节点u与点P_L(u，W_w4)的连线，即连线uP_L(u，W_w4)与节点u的x轴之间 的第二五夹角记为∠xuP_L(u，W_w4)，且∠xuP_L(u，W_w4)的取值范围为[0，2π]；连接节点u 与点P_R(u，W_w4)的连线，即连线uP_R(u，W_w4)与节点u的x轴之间的第二六夹角记为 ∠xuP_R(u，W_w4)，且∠xuP_R(u，W_w4)的取值范围为[0，2π]；通过边界相交点P_L(u，W_w4)和 点P_R(u，W_w4)与节点u的连线，则有第二七夹角∠P_L(u，W_w4)uP_R(u，W_w4)，且 ∠P_L(u，W_w4)uP_R(u，W_w4)的取值范围为[0，π]。连接节点u与感知邻居节点w₄的连线，连 线uw₄与节点u的x轴之间的第二四夹角记为∠xuw₄，且∠xuw₄的取值范围为[0，2π]。

感知邻居节点w_b分别与任意节点u、感知邻居节点w_a的夹角关系为：感知邻居 节点w_a与感知邻居节点w_b之间的感应边界相交有两点，即点P_L(W_wa，W_wb)和点 P_R(W_wa，W_wb)；连接节点u与点P_L(W_wa，W_wb)的连线，即连线uP_L(W_wa，W_wb)与节点u的x 轴之间的第二一夹角记为∠xuP_L(W_wa，W_wb)，且∠xuP_L(W_wa，W_wb)的取值范围为[0，2π]； 连接节点u与点P_R(W_wa，W_wb)的连线，即连线uP_R(W_wa，W_wb)与节点u的x轴之间的第二 二夹角记为∠xuP_R(W_wa，W_wb)，且∠xuP_R(W_wa，W_wb)的取值范围为[0，2π]；通过边界相交 点P_L(W_wa，W_wb)和点P_R(W_wa，W_wb)与节点u的连线，则有第二三夹角 ∠P_L(W_wa，W_wb)uP_R(W_wa，W_wb)，且∠P_L(W_wa，W_wb)uP_R(W_wa，W_wb)的取值范围为[0，π]；任意 节点u与感知邻居节点w_b之间的感应边界相交有两点，即点P_L(u，W_wb)和点 P_R(u，W_wb)；连接节点u与点P_L(u，W_wb)的连线，即连线uP_L(u，W_wb)与节点u的x轴之间 的第二五夹角记为∠xuP_L(u，W_wb)，且∠xuP_L(u，W_wb)的取值范围为[0，2π]；连接节点u 与点P_R(u，W_wb)的连线，即连线uP_R(u，W_wb)与节点u的x轴之间的第二六夹角记为 ∠xuP_R(u，W_wb)，且∠xuP_R(u，W_wb)的取值范围为[0，2π]；通过边界相交点P_L(u，W_wb)和 点P_R(u，W_wb)与节点u的连线，则有第二七夹角∠P_L(u，W_wb)uP_R(u，W_wb)，且 ∠P_L(u，W_wb)uP_R(u，W_wb)的取值范围为[0，π]；连接节点u与感知邻居节点w_b的连线，连 线uw_b与节点u的x轴之间的第二四夹角记为∠xuw_b，且∠xuw_b的取值范围为[0，2π]。

步骤202：依据节点u和感知邻居节点w₁的坐标，计算节点间欧氏距离 $d(u,W_{w_1})=\sqrt{{(x_u-x_{w1})}^2+{(y_u-y_{w1})}^2};$

依据节点u和感知邻居节点w₄的坐标，计算节点间欧氏距离 $d(u,W_{w_4})=\sqrt{{(x_u-x_{w4})}^2+{(y_u-y_{w4})}^2};$

依据节点u和感知邻居节点w_a的坐标，计算节点间欧氏距离 $d(u,W_{w_a})=\sqrt{{(x_u-x_{\mathrm{wa}})}^2+{(y_u-y_{\mathrm{wa}})}^2};$

依据节点u和感知邻居节点w_b的坐标，计算节点间欧氏距离 $d(u,W_{w_b})=\sqrt{{(x_u-x_{\mathrm{wb}})}^2+{(y_u-y_{\mathrm{wb}})}^2};$

步骤203：依据垂径定理及三角关系式，以逆时针方向为正方向，计算节点u与 感知邻居节点w₄之间的第二七夹角$\angle P_L(u,W_{w4})u{P}_R(u,W_{w4})=\arccos \frac{d(u,W_{w_4})}{2\times R_S}$的角度；

依据垂径定理及三角关系式，以逆时针方向为正方向，计算节点u与感知邻居节 点w_b之间的第二七夹角$\angle P_L(u,W_{\mathrm{wb}})u{P}_R(u,W_{\mathrm{wb}})=\arccos \frac{d(u,W_{w_b})}{2\times R_S}$的角度；

步骤204：依据垂径定理及三角关系式，以逆时针方向为正方向，计算节点u与 感知邻居节点w₄之间的第二四夹角${\angle \mathrm{xuw}}_4=\arctan \left(\frac{y_u-y_{w4}}{x_u-x_{w4}}\right)$的角度；

依据垂径定理及三角关系式，以逆时针方向为正方向，计算节点u与感知邻居节 点w_b之间的第二四夹角${\angle \mathrm{xuw}}_b=\arctan \left(\frac{y_u-y_{\mathrm{wb}}}{x_u-x_{\mathrm{wb}}}\right)$的角度；

步骤205：根据节点在二维坐标xuy中的坐标值进行节点u与感知邻居节点w₄之 间的第四夹角∠xuw₄所在二维坐标xuy中的象限判断，并对第四夹角∠xuw₄进行调整；

若x_w4≥x_u且y_w4≥y_u(∠xuw₄在第一象限)，则不调整∠xuw₄；

若x_w4＜x_u(∠xuw₄在第二象限或者第三象限)，则对∠xuw₄加上一个π(180°)；

若x_w4＞x_u且y_w4＜y_u(∠xuw₄在第四象限)，则对∠xuw₄加上一个2π(360°)。

根据节点在二维坐标xuy中的坐标值进行节点u与感知邻居节点w_b之间的第四 夹角∠xuw_b所在二维坐标xuy中的象限判断，并对第四夹角∠xuw_b进行调整；若 x_wb≥x_u且y_wb≥y_u(∠xuw_b在第一象限)，则不调整∠xuw_b；若x_wb＜x_u(∠xuw_b在第 二象限或者第三象限)，则对∠xuw_b加上一个π(180°)；若x_wb＞x_u且y_wb＜y_u(∠xuw_b在第四象限)，则对∠xuw_b加上一个2π(360°)。

步骤206：依据节点u与感知邻居节点w₄之间的第二七夹角 ∠P_L(u，W_w4)uP_R(u，W_w4)和第二四夹角∠xuw₄的角度分别求得第二五夹角∠xuP_L(u，W_w4) 和第二六夹角∠xuP_L(u，W_w4)的角度；则 $\angle {\mathrm{xuP}}_L(u,W_{w4})=\angle {\mathrm{xuw}}_4-\frac{{\angle P}_L(u,W_{w4})u{P}_R(u,W_{w4})}{2};$$\angle {\mathrm{xuP}}_R(u,W_{w4})=\angle {\mathrm{xuw}}_4+\frac{{\angle P}_L(u,W_{w4})u{P}_R(u,W_{w4})}{2};$

依据节点u与感知邻居节点w_b之间的第二七夹角∠P_L(u，W_wb)uP_R(u，W_wb)和第二 四夹角∠xuw_b的角度分别求得第二五夹角∠xu∠P_L(u，W_wb)和第二六夹角 ∠xuP_R(u，W_wb)的角度；则$\angle {\mathrm{xu}\angle P}_L(u,W_{\mathrm{wb}})=\angle {\mathrm{xuw}}_b-\frac{{\angle P}_L(u,W_{\mathrm{wb}})u{P}_R(u,W_{\mathrm{wb}})}{2};$$\angle {\mathrm{xu}\angle P}_R(u,W_{\mathrm{wb}})=\angle {\mathrm{xuw}}_b+\frac{{\angle P}_L(u,W_{\mathrm{wb}})u{P}_R(u,W_{\mathrm{wb}})}{2};$

步骤207：依据圆与圆的位置关系，计算节点u与感知邻居节点w₄之间的第二 一夹角和节点u与感知邻居节点w₄之间的第二二夹角 的角度；

(A)在二维坐标xuy表示的无线传感器网络中，点在x轴上的赋值 记为${x_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime }=\frac{{2\mathrm{my}}_{w1}+{2x}_{w1}+\sqrt{4{({\mathrm{my}}_{w1}+x_{w1})}^2-4(m^2+1)(x_{w1}^2+y_{w1}^2+1)}}{2(m^2+1)},m=-\frac{x_{w4}-x_{w1}}{y_{w4}-y_{w1}},$点在y轴上的赋值记为 ${y_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime }=\frac{{2\mathrm{nx}}_{w1}+{2y}_{w1}+\sqrt{4{({\mathrm{nx}}_{w1}+y_{w1})}^2-4(n^2+1)(x_{w1}^2+y_{w1}^2+1)}}{2(n^2+1)},n=-\frac{y_{w4}-y_{w1}}{x_{w4}-x_{w1}};$

在二维坐标xuy表示的无线传感器网络中，点在x轴上的赋值记为 ${x_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime }=\frac{{2\mathrm{my}}_{w1}+{2x}_{w1}-\sqrt{4{({\mathrm{my}}_{w1}+x_{w1})}^2-4(m^2+1)(x_{w1}^2+y_{w1}^2+1)}}{2(m^2+1)},m=-\frac{x_{w4}-x_{w1}}{y_{w4}-y_{w1}},$点 在y轴上的赋值记为 ${y_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime }=\frac{{2\mathrm{nx}}_{w1}+{2y}_{w1}-\sqrt{4{({\mathrm{nx}}_{w1}+y_{w1})}^2-4(n^2+1)(x_{w1}^2+y_{w1}^2+1)}}{2(n^2+1)},n=-\frac{y_{w4}-y_{w1}}{x_{w4}-x_{w1}};$

(B)若${({x_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime }-x_u)}^2+{({y_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime }-y_u)}^2={R_S}^2,$则$x_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}={x_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime },$$y_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}={y_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime };$

(C)若${({x_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime }-x_u)}^2+{({y_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime }-y_u)}^2={R_S}^2,$则$y_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}={y_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime },$$y_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}={y_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime };$

(E)若${({x_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime }-x_u)}^2+{({y_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime }-y_u)}^2\ne {R_S}^2,$且 ${({x_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime }-x_u)}^2+{({y_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime }-y_u)}^2\ne {R_S}^2,$则$x_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}={x_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime },$$x_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}={x_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime },$$x_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}={x_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime },$$x_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}={x_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}}^{\prime };$

(F)依据三角关系计算节点u与感知邻居节点w₄之间的第二一夹角 ${\angle \mathrm{xuP}}_L(W_{w_1},W_{w_4})=\arctan \frac{y_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}-y_u}{x_{P_L(W_{w_1},W_{w_4})}-y_u}$的角度，然后根据节点在二维坐标xuy中的坐标 值进行第二一夹角∠xuP_L(W_w1，W_w4)所在二维坐标xu₄y中的象限判断，并对第二一夹 角∠xuP_L(W_w1，W_w4)进行调整；

若且(∠xuP_L(W_w1，W_w4)在第一象限)，则不调整 ∠xuP_L(W_w1，W_w4)；

若(∠xuP_L(W_w1，W_w4)在第二象限或者第三象限)，则对 ∠xuP_L(W_w1，W_w4)加上一个π(180°)；

若且(∠xuP_L(W_w1，W_w4)在第四象限)，则对 ∠xuP_L(W_w1，W_w4)加上一个2π(360°)；

(G)依据三角关系计算节点u与感知邻居节点w₄之间的第二二夹角 ${\angle \mathrm{xuP}}_R(W_{w1},W_{w4})=\arctan \frac{y_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}-y_u}{x_{P_R(W_{w_1},W_{w_4})}-y_u}$的角度，然后根据节点在二维坐标xuy中的坐 标值进行第二二夹角∠xuP_R(W_w1，W_w4)所在二维坐标xuy中的象限判断，并对第二二夹 角∠xuP_R(W_w1，W_w4)进行调整；

若且(∠xuP_R(W_w1，W_w4)在第一象限)，则不调整 ∠xuP_R(W_w1，W_w4)；

若(∠xuP_R(W_w1，W_w4)在第二象限或者第三象限)，则对 ∠xuP_R(W_w1，W_w4)加上一个π(180°)；

若且(∠xuP_R(W_w1，W_w4)在第四象限)，则对 ∠xuP_R(W_w1，W_w4)加上一个2π(360°)；

(H)如果∠xuP_L(W_w1，W_w4)＞∠xuP_R(W_w1，W_w4)，则两角互换；

如果∠xuP_L(W_w1，W_w4)＜∠xuP_R(W_w1，W_w4)，则两角不互换；

在本发明中，依据圆与圆的位置关系，计算节点u与感知邻居节点w_b之间的第二 一夹角∠xuP_L(W_wa，W_wb)和节点u与感知邻居节点w_b之间的第二二夹角 ∠xuP_R(W_wa，W_wb)的角度；

(A)在二维坐标xuy表示的无线传感器网络中，点P_L(W_wa，W_wb)在x轴上的赋值 记为 ${x_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime }=\frac{{2\mathrm{my}}_{\mathrm{wa}}+{2x}_{\mathrm{wa}}+\sqrt{4{({\mathrm{my}}_{\mathrm{wa}}+x_{\mathrm{wa}})}^2-4(m^2+1)(x_{\mathrm{wa}}^2+y_{\mathrm{wa}}^2+1)}}{2(m^2+1)},m=-\frac{x_{\mathrm{wb}}-x_{\mathrm{wa}}}{y_{\mathrm{wb}}-y_{\mathrm{wa}}},$点 C在y轴上的赋值记为 ${y_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime }=\frac{{2\mathrm{nx}}_{\mathrm{wa}}+{2y}_{\mathrm{wa}}+\sqrt{4{({\mathrm{nx}}_{\mathrm{wa}}+y_{\mathrm{wa}})}^2-4(n^2+1)(x_{\mathrm{wa}}^2+y_{\mathrm{wa}}^2+1)}}{2(n^2+1)},n=-\frac{y_{\mathrm{wb}}-y_{\mathrm{wa}}}{x_{\mathrm{wb}}-x_{\mathrm{wa}}};$

在二维坐标xuy表示的无线传感器网络中，点P_R(W_wa，W_wb)在x轴上的赋值记为 ${x_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime }=\frac{{2\mathrm{my}}_{\mathrm{wa}}+{2x}_{\mathrm{wa}}-\sqrt{4{({\mathrm{my}}_{\mathrm{wa}}+x_{\mathrm{wa}})}^2-4(m^2+1)(x_{\mathrm{wa}}^2+y_{\mathrm{wa}}^2+1)}}{2(m^2+1)},m=-\frac{x_{\mathrm{wb}}-x_{\mathrm{wa}}}{y_{\mathrm{wb}}-y_{\mathrm{wa}}},$点 D在y轴上的赋值记为 ${y_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime }=\frac{{2\mathrm{nx}}_{\mathrm{wa}}+{2y}_{\mathrm{wa}}-\sqrt{4{({\mathrm{nx}}_{\mathrm{wa}}+y_{\mathrm{wa}})}^2-4(n^2+1)(x_{\mathrm{wa}}^2+y_{\mathrm{wa}}^2+1)}}{2(n^2+1)},n=-\frac{y_{\mathrm{wb}}-y_{\mathrm{wa}}}{x_{\mathrm{wb}}-x_{\mathrm{wa}}};$

(B)若${({x_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime }-x_u)}^2+{({y_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime }-y_u)}^2={R_S}^2,$则$x_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}={x_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime },$$y_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}={y_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime };$

(C)若${({x_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime }-x_u)}^2+{({y_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime }-y_u)}^2={R_S}^2,$则$x_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}={x_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime },$$y_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}={y_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime };$

(E)若${({x_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime }-x_u)}^2+{({y_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime }-y_u)}^2\ne {R_S}^2,$且 ${({x_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime }-x_u)}^2+{({y_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime }-y_u)}^2\ne {R_S}^2,$则$x_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}={x_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime },$$y_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}={y_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime };$$x_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}={x_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime },$$y_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}={y_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}}^{\prime };$

(F)依据三角关系计算节点u与感知邻居节点w_b之间的第二一夹角 ${\angle \mathrm{xuP}}_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})=\arctan \frac{y_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}-y_u}{x_{P_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}-y_u}$的角度，然后根据节点在二维坐标xuy中的坐 标值进行节点u与感知邻居节点w_b之间的第二一夹角∠xuP_L(W_wa，W_wb)所在二维坐标 xuy中的象限判断，并对第二一夹角∠xuP_L(W_wa，W_wb)进行调整；

若且(∠xuP_L(W_wa，W_wb)在第一象限)，则不调整 ∠xuP_L(W_wa，W_wb)；

若(∠xuP_L(W_wa，W_wb)在第二象限或者第三象限)，则对 ∠xuP_L(W_wa，W_wb)加上一个π(180°)；

若且(∠xuP_L(W_wa，W_wb)在第四象限)，则对 ∠xuP_L(W_wa，W_wb)加上一个2π(360°)；

(G)依据三角关系计算节点u与感知邻居节点w_b之间的第二二夹角 ${\angle \mathrm{xuP}}_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})=\arctan \frac{y_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}-y_u}{x_{P_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})}-y_u}$的角度，然后根据节点在二维坐标xuy中的坐 标值进行节点u与感知邻居节点w_b之间的第二二夹角∠xuP_R(W_wa，W_wb)所在二维坐标 xuy中的象限判断，并对第二二夹角∠xuP_R(W_wa，W_wb)进行调整；

若且(∠xuP_R(W_wa，W_wb)在第一象限)，则不调整 ∠xuP_R(W_wa，W_wb)；

若(∠xuP_R(W_wa，W_wb)在第二象限或者第三象限)，则对 ∠xuP_R(W_wa，W_wb)加上一个π(180°)；

若且(∠xuP_R(W_wa，W_wb)在第四象限)，则对 ∠xuP_R(W_wa，W_wb)加上一个2π(360°)；

(H)如果∠xuP_L(W_wa，W_wb)＞∠xuP_R(W_wa，W_wb)，则两角互换；

如果∠xuP_L(W_wa，W_wb)＜∠xuP_R(W_wa，W_wb)，则两角不互换；

步骤208：根据节点u与感知邻居节点w₄之间的∠xuP_L(W_w1，W_w4)、 ∠xuP_R(W_w1，W_w4)、∠xuP_L(u，W_w4)及∠xuP_R(u，W_w4)的角度大小确定节点u的感知邻居覆 盖贡献角；依据顺时针方向进行相交点的角度排列，如果 ∠xuP_L(u，W_w4)＜∠xuP_L(W_w1，W_w4)＜∠xuP_R(W_w1，W_w4)＜∠xuP_R(u，W_w4)，则取 ∠xuP_L(W_w1，W_w4)和∠xuP_R(W_w1，W_w4)的角度为感知邻居覆盖贡献角。

根据节点u与感知邻居节点w_b之间的∠xuP_L(W_wa，W_wb)、∠xuP_R(W_wa，W_wb)、 ∠xuP_L(u，W_wb)及∠xuP_R(u，W_wb)的角度大小确定节点u的感知邻居覆盖贡献角；依据顺 时针方向进行相交点的角度排列，如果 ∠xuP_L(u，W_wb)＜∠xuP_L(W_wa，W_wb)＜∠xuP_R(W_wa，W_wb)＜∠xuP_R(u，W_wb)，则取 ∠xuP_L(W_wa，W_wb)和∠xuP_R(W_wa，W_wb)的角度为感知邻居覆盖贡献角。

在本发明中，通过节点u与感知邻居节点w₄之间的感应边界相交点(点 P_L(W_w1，W_w4)、点P_R(W_w1，W_w4)、点P_L(u，W_w4)和点P_R(u，W_w4))以及节点u为原点的二 维坐标关系，获取节点u的感知邻居节点对节点u的覆盖贡献角，该覆盖贡献角就是 点P_L(W_w1，W_w4)与节点u的x轴之间的第二一夹角∠xuP_L(W_w1，W_w4)和点P_R(W_w1，W_w4)与 节点u的x轴之间的第二二夹角∠xuP_R(W_w1，W_w4)的角度区间，即节点u与感知邻居节 点w₄之间的覆盖贡献角为∠xuP_L(W_w1，W_w4)～∠xuP_R(W_w1，W_w4)。通过节点u与感知邻居 节点w_b之间的感应边界相交点(点P_L(W_wa，W_wb)、点P_R(W_wa，W_wb)、点P_L(u，W_wb)和点 P_R(u，W_wb))以及节点u为原点的二维坐标关系，获取节点u的感知邻居节点对节点u 的覆盖贡献角，该覆盖贡献角就是点P_L(W_wa，W_wb)与节点u的x轴之间的第二一夹角 ∠xuP_L(W_wa，W_wb)和点P_R(W_wa，W_wb)与节点u的x轴之间的第二二夹角∠xuP_R(W_wa，W_wb) 的角度区间，即节点u与感知邻居节点w_b之间的覆盖贡献角为∠xuP_L(W_wa，W_wb)～ ∠xuP_R(W_wa，W_wb)。

在本发明中，节点u在[0，R_S]传感范围内的覆盖贡献角有：∠xuP_L(u，W_w1)～ ∠xuP_R(u，W_w1)、∠xuP_L(u，W_w2)～∠xuP_R(u，W_w2)、……、∠xuP_L(u，W_wa)～∠xuP_R(u，W_wa)。

在本发明中，节点u在[R_S，2R_S]传感范围内的覆盖贡献角有：∠xuP_L(W_w1，W_w4)～ ∠xuP_R(W_w1，W_w4)、∠xuP_L(W_wa，W_wb)～∠xuP_R(W_wa，W_wb)。

对所有覆盖贡献角采用集合形式表达为覆盖贡献角集 $\mathrm{Angle}=\left(\begin{array}{c}{\angle \mathrm{xuP}}_L(u,W_{w1})~{\angle \mathrm{xuP}}_R(u,W_{w1}),\\ {\angle \mathrm{xuP}}_L(u,W_{w2})~{\angle \mathrm{xuP}}_R(u,W_{w2}),···,\\ {\angle \mathrm{xuP}}_L(u,W_{\mathrm{wa}})~{\angle \mathrm{xuP}}_R(u,W_{\mathrm{wa}}),\\ {\angle \mathrm{xuP}}_L(W_{w1},W_{w4})~\angle {\mathrm{xuP}}_R(W_{w1},W_{w4}),···,\\ {\angle \mathrm{xuP}}_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})~{\angle \mathrm{xuP}}_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})\end{array}\right)$

在本发明中，覆盖贡献角集$\mathrm{Angle}=\left(\begin{array}{c}{\angle \mathrm{xuP}}_L(u,W_{w1})~{\angle \mathrm{xuP}}_R(u,W_{w1}),\\ {\angle \mathrm{xuP}}_L(u,W_{w2})~{\angle \mathrm{xuP}}_R(u,W_{w2}),···,\\ {\angle \mathrm{xuP}}_L(u,W_{\mathrm{wa}})~{\angle \mathrm{xuP}}_R(u,W_{\mathrm{wa}}),\\ {\angle \mathrm{xuP}}_L(W_{w1},W_{w4})~\angle {\mathrm{xuP}}_R(W_{w1},W_{w4}),···,\\ {\angle \mathrm{xuP}}_L(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})~{\angle \mathrm{xuP}}_R(W_{\mathrm{wa}},W_{\mathrm{wb}})\end{array}\right)$中每 个覆盖贡献角的初始边界覆盖度为“0”。采用表格形式表达为：

表1覆盖贡献角集Angle中每个覆盖贡献角的初始边界覆盖度

  角度边界   边界覆盖度   ∠xuP_L(u，W_w1)   0   ∠xuP_R(u，W_w1)   0   ∠xuP_L(u，W_w2)   0   ∠xuP_R(u，W_w2)   0   ......   ∠xuP_L(u，W_wa)   0   ∠xuP_R(u，W_wa)   0   ∠xuP_L(W_w1，W_w4)   0   ∠xuP_R(W_w1，W_w4)   0   ......   ∠xuP_L(W_wa，W_wb)   0   ∠xuP_R(W_wa，W_wb)   0

采用覆盖贡献角标志位添加策略CCAF处理后，覆盖贡献角集Angle中每个覆盖 贡献角的边界覆盖度如表2所示：

表2覆盖贡献角集Angle中每个覆盖贡献角的边界覆盖度

  角度边界   边界覆盖度   ∠xuP_L(u，W_w1)   1   ∠xuP_R(u，W_w1)   2   ∠xuP_L(u，W_w2)   1   ∠xuP_R(u，W_w2)   1   ......   ∠xuP_L(u，W_wa)   1   ∠xuP_R(u，W_wa)  1   ∠xuP_L(W_w1，W_w4)  1   ∠xuP_R(W_w1，W_w4)  2   ......   ∠xuP_L(W_wa，W_wb)  2   ∠xuP_R(W_wa，W_wb)  1

对比表2中的边界覆盖度，选取最小的作为任意节点u的覆盖度K，即K＝1， 覆盖度的范围如图3A所示。

图3A中，以0～2π为区间进行展示覆盖度，能够较为直观地观察到不同夹角 区间的覆盖度情况。

本发明的一种基于感知邻居集覆盖贡献角的无线传感器网络节点休眠资格判断 方法，通过节点本身位置信息及其感应信息，即可得到节点的休眠资格，进而进行休 眠调度，大大降低了计算的复杂度。此外本发明利用节点[0，2R_S]范围内感知邻居集 覆盖贡献角对当前节点覆盖度的贡献情况，与传统的基于圆心角的休眠资格判断方法 相比，可以更精确的判断节点的休眠资格，进而关闭更多的冗余节点，降低能耗，获 得更长的网络生存时间。