專利名稱：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中有向節(jié)點(diǎn)的調(diào)度方法
無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中有向節(jié)點(diǎn)的調(diào)度方法所屬領(lǐng)域本發(fā)明涉及一種應(yīng)用于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的有向節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法，屬于軟件領(lǐng)域。特別是涉及一種針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中部署的有向節(jié)點(diǎn)所提出的節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法，首先需要對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的有向節(jié)點(diǎn)進(jìn)行最優(yōu)感知方向確定，然后再根據(jù)確定后的方向所知道的節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)之間的覆蓋關(guān)系進(jìn)行節(jié)點(diǎn)調(diào)度。
背景技術(shù)：
當(dāng)前，隨著微傳感器技術(shù)、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和嵌入式處理技術(shù)等的發(fā)展，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域都得到多種多樣的應(yīng)用，如工業(yè)、農(nóng)業(yè)、建筑、生物、醫(yī)學(xué)以及軍事等。傳感器網(wǎng)絡(luò)一般由大量傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，而節(jié)點(diǎn)通常包含信息感知、數(shù)據(jù)采集和通信部分?；诓煌闆r的應(yīng)用環(huán)境，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)存在著不同的覆蓋控制問(wèn)題，以保證 在一定質(zhì)量的前提下，達(dá)到網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍最大化。通常情況下，覆蓋分為點(diǎn)覆蓋、完全覆蓋即區(qū)域覆蓋、柵欄覆蓋。點(diǎn)覆蓋針對(duì)的是覆蓋目標(biāo)區(qū)域內(nèi)分布的有限的離散點(diǎn)，對(duì)此進(jìn)行監(jiān)測(cè)并得出所需的最少傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量以及節(jié)點(diǎn)位置；而區(qū)域覆蓋則需要覆蓋目標(biāo)區(qū)域的每一處，任意一點(diǎn)都至少要被一個(gè)節(jié)點(diǎn)所覆蓋，保證節(jié)點(diǎn)覆蓋能力與網(wǎng)絡(luò)連通性，在此前提下盡量使用最少的傳感器節(jié)點(diǎn)使得網(wǎng)絡(luò)成本最?。恢劣跂艡诟采w考慮的是運(yùn)動(dòng)物體穿越網(wǎng)絡(luò)部署區(qū)域被發(fā)現(xiàn)及檢測(cè)的概率問(wèn)題，分為“最壞與最佳情況覆蓋”和“暴露穿越”兩種類型。總的來(lái)說(shuō)，區(qū)域覆蓋問(wèn)題應(yīng)用比較多，而本發(fā)明涉及的是點(diǎn)覆蓋問(wèn)題。針對(duì)覆蓋問(wèn)題，如果采用的節(jié)點(diǎn)感知模型不同，那么解決方法也不同。常見(jiàn)的節(jié)點(diǎn)感知模型通常分為全向感知模型、有向感知模型。全向感知模型是指節(jié)點(diǎn)感知范圍是以節(jié)點(diǎn)為圓心、感知距離為半徑的圓形區(qū)域，當(dāng)節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)之間的距離小于感知半徑時(shí)，我們便稱節(jié)點(diǎn)覆蓋目標(biāo)點(diǎn)。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的全向覆蓋模型中，傳感器的探測(cè)覆蓋范圍可以近似看作是一個(gè)圓形區(qū)域，探測(cè)距離為圓形區(qū)域的半徑。不同于前面所介紹的全向感知模型，有向感知模型的感知區(qū)域受到“視角”的限制。此刻節(jié)點(diǎn)感知范圍是一個(gè)以節(jié)點(diǎn)為圓心、其感知距離為半徑的扇形區(qū)域。隨著傳感技術(shù)的不斷發(fā)展和實(shí)際工程的應(yīng)用需求，基于有向感知模型的傳感器，如視頻傳感器、超聲波傳感器、紅外線傳感器等得以出現(xiàn)，它們的感知能力被限制在視角范圍內(nèi)，只是有效體現(xiàn)在工作方向上，而其他方向則無(wú)法進(jìn)行感知監(jiān)測(cè)。在進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用時(shí)，通常假設(shè)傳感器節(jié)點(diǎn)的感知方向是全方向的。但是由于受到技術(shù)、成本以及周圍環(huán)境等各種因素的影響，有些節(jié)點(diǎn)的感知方向還是會(huì)受到不同程度的限制，導(dǎo)致其在不同方向上的感知能力不同。一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)節(jié)點(diǎn)只有在工作方向上才具備有效感知功能時(shí)，這樣的節(jié)點(diǎn)我們稱之為有向節(jié)點(diǎn)，并且相對(duì)應(yīng)的傳感器網(wǎng)絡(luò)稱為有向傳感器網(wǎng)絡(luò)。由于傳感器節(jié)點(diǎn)的能量由自身所攜帶的節(jié)點(diǎn)電池所提供，能量有限，可維持工作的時(shí)間較短，能量消耗無(wú)法進(jìn)行及時(shí)補(bǔ)給，不利于網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)期穩(wěn)定的工作，因此在針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的很多研究課題中，如何延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期則是一個(gè)研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)，部署有向節(jié)點(diǎn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)亦是如此。在目前多種可以延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間的方法中，節(jié)點(diǎn)調(diào)度是一種行之有效的方法，合理組織網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的工作狀態(tài)，使部分節(jié)點(diǎn)處于低能耗的休眠狀態(tài)而另一部分處于活動(dòng)狀態(tài)，輪流工作，降低網(wǎng)絡(luò)中活躍節(jié)點(diǎn)的密度，提高能量利用效率。在基于節(jié)點(diǎn)分布滿足泊松靜態(tài)分布的條件下，節(jié)點(diǎn)調(diào)度可以分為兩類節(jié)點(diǎn)隨機(jī)調(diào)度和節(jié)點(diǎn)協(xié)作調(diào)度。(I)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)調(diào)度是指隨機(jī)分組，將每個(gè)節(jié)點(diǎn)分到某一組或某幾組，執(zhí)行調(diào)度算法一次，依次調(diào)度每組的傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行工作。Slij印cevic等人提出了一種基于最大化互不相交節(jié)點(diǎn)集合的算法，利用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的冗余特性，對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域進(jìn)行分組劃分，使得無(wú)交集覆蓋集合個(gè)數(shù)最大化，進(jìn)而有效延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。Kumar等人提出一種隨機(jī)獨(dú)立休眠機(jī)制RIS，將時(shí)間劃分為時(shí)隙，每個(gè)時(shí)隙中的節(jié)點(diǎn)按照概率P自主決定該節(jié)點(diǎn)是否進(jìn)入休眠狀態(tài)。Liu等人根據(jù)隨機(jī)部署網(wǎng)絡(luò)的覆蓋特性，提出一種數(shù)學(xué)模型，通·過(guò)已知監(jiān)測(cè)范圍和節(jié)點(diǎn)感知半徑的比例來(lái)計(jì)算滿足服務(wù)質(zhì)量期望的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。Jiang等人考慮分析在節(jié)點(diǎn)部署失效情況下得節(jié)點(diǎn)調(diào)度問(wèn)題。Li等人在節(jié)點(diǎn)位置信息未知的情況下，提出了兩種集中式和分布式覆蓋算法。Wang等人利用信息論的思想，提出一種信息覆蓋算法，分析隨機(jī)部署區(qū)域中任一節(jié)點(diǎn)不被信息覆蓋的概率上限值，找出節(jié)點(diǎn)部署密度和平均覆蓋洞之間的關(guān)系。Ding等人提出一種自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)分割策略，通過(guò)分組將節(jié)點(diǎn)調(diào)度問(wèn)題轉(zhuǎn)化到有約束的優(yōu)化圖論問(wèn)題，并提出一種分布式啟發(fā)算法一基于連通的分割算法。Deng等人提出一種基于簇的高密度傳感器網(wǎng)絡(luò)的調(diào)度算法。(2)節(jié)點(diǎn)協(xié)作調(diào)度則是指節(jié)點(diǎn)需要和周圍節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信，在每一輪開(kāi)始執(zhí)行算法一次，按照某種競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制在所有節(jié)點(diǎn)中選擇部分節(jié)點(diǎn)作為活動(dòng)節(jié)點(diǎn)，該算法在調(diào)度過(guò)程中需要執(zhí)行多次。DiTian等人提出基于局部鄰居幾何位置進(jìn)行判斷的冗余檢測(cè)算法，通過(guò)被節(jié)點(diǎn)覆蓋所形成的近似于扇形區(qū)域?qū)?yīng)的圓心角并集來(lái)判斷節(jié)點(diǎn)的覆蓋冗余情況。Zhang等人采用Crossing Coverage的覆蓋冗余判別方法，提出了一種分布式的節(jié)點(diǎn)密度控制算法0GDC(0ptimal Geographical DensityControl);而Xing對(duì)OGDC進(jìn)行擴(kuò)展，提出了 CCP算法，將網(wǎng)絡(luò)配置到指定的覆蓋度和連通度，需要較為精確的位置信息。Xu等人提出基于節(jié)點(diǎn)地理位置的GAF算法，將監(jiān)測(cè)區(qū)域劃分成正方形虛擬單元格，將節(jié)點(diǎn)按照位置信息放入相應(yīng)單元格，相鄰單元格的任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)可以直接通信。Shao-Feng J等人針對(duì)圓周覆蓋判別中的邊界效應(yīng)問(wèn)題，提出一種增強(qiáng)型圓周覆蓋密度控制算法。但是需要注意的是，有向節(jié)點(diǎn)的方向性感知特性使得現(xiàn)有覆蓋密度控制研究成果不能直接應(yīng)用于基于有向感知模型的傳感器網(wǎng)絡(luò)，因此需要將問(wèn)題轉(zhuǎn)化一下來(lái)考慮進(jìn)而解決。當(dāng)使用有向節(jié)點(diǎn)對(duì)選定目標(biāo)進(jìn)行覆蓋時(shí)，節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)分布以及感知方向的受限都會(huì)導(dǎo)致有些目標(biāo)不容易被覆蓋從而造成目標(biāo)覆蓋率不高的問(wèn)題，這樣就減少了網(wǎng)絡(luò)的生命周期和資源的利用率。而增強(qiáng)有向節(jié)點(diǎn)的感知能力的方法很多，其中一種是將幾個(gè)方向各不相同的有向節(jié)點(diǎn)等同于一個(gè)節(jié)點(diǎn)，另外還可以設(shè)置傳感器節(jié)點(diǎn)隨著移動(dòng)設(shè)備來(lái)使得自身可以全方向旋轉(zhuǎn)，以及設(shè)置節(jié)點(diǎn)使其可以選擇不同的感知方向。此處選擇最后一種情況來(lái)設(shè)置有向節(jié)點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容
技術(shù)問(wèn)題根據(jù)上面所述，由于有的節(jié)點(diǎn)因?yàn)楦鞣N因素的影響而使得節(jié)點(diǎn)的感知方向受限，再加上節(jié)點(diǎn)部署的隨機(jī)性造成網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)對(duì)所選目標(biāo)覆蓋率不高的問(wèn)題，針對(duì)這種情況，本發(fā)明的目的是提出一種應(yīng)用于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中有向節(jié)點(diǎn)調(diào)度方法，所述方法通過(guò)確定傳感器網(wǎng)絡(luò)中有向節(jié)點(diǎn)最優(yōu)感知方向，優(yōu)化配置網(wǎng)絡(luò)資源，從而提高網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)覆蓋率、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
技術(shù)方案本發(fā)明提出的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中有向節(jié)點(diǎn)調(diào)度方法分為場(chǎng)景設(shè)置、節(jié)點(diǎn)方向優(yōu)化和節(jié)點(diǎn)調(diào)度3個(gè)部分；所采取的感知模型是以節(jié)點(diǎn)為圓心引出兩條射線和感知距離為感知半徑所形成的扇形區(qū)域，該方法主要包括以下幾個(gè)步驟



1=0，I,步驟一場(chǎng)景設(shè)置1)設(shè)置所需場(chǎng)景參數(shù)，隨機(jī)分布節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)；2)設(shè)置節(jié)點(diǎn)的相關(guān)參數(shù)，確定節(jié)點(diǎn)的若干可能感知方向；步驟二 節(jié)點(diǎn)方向優(yōu)化21)首先確定方向優(yōu)化的衡量標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點(diǎn)在每個(gè)方向上的效用值；22)考慮影響效用值大 小的若干因素；23)計(jì)算每個(gè)選定目標(biāo)的效用值；24)計(jì)算節(jié)點(diǎn)每個(gè)方向上目標(biāo)效用值的總和，根據(jù)大小確定最終節(jié)點(diǎn)最優(yōu)方向； 步驟三節(jié)點(diǎn)調(diào)度涉及到兩種節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法優(yōu)化算法和啟發(fā)式算法。符號(hào)說(shuō)明如下:區(qū)域目標(biāo)集合；區(qū)域目標(biāo)總數(shù)；節(jié)點(diǎn)方向數(shù)； f:區(qū)域目標(biāo)覆蓋度；個(gè)目標(biāo)；S :有向傳感器節(jié)點(diǎn)集合；N:有向節(jié)點(diǎn)總數(shù)； r :節(jié)點(diǎn)感知半徑；00；p :節(jié)點(diǎn)O的第P個(gè)感知方向T0,p :節(jié)點(diǎn)O在方向P上的目標(biāo)集合:節(jié)點(diǎn)O在方向P上的第 q :節(jié)點(diǎn)感知視角；L :節(jié)點(diǎn)固有生存周期；Cffl :覆蓋目標(biāo)km的傳感器節(jié)點(diǎn)Si的下標(biāo)集合；B1 :覆蓋I個(gè)目標(biāo)的傳感器節(jié)點(diǎn)Si的下標(biāo)集合；Xij :布爾變量，如果滿足節(jié)點(diǎn)Si e Jj., Xij的取值為1，反之為O ;Yi [O, M]之間的整型變量，當(dāng)且僅當(dāng)節(jié)點(diǎn)Si為集合B1中的成員時(shí)，yi取值為I ; tj [O, I]之間的實(shí)變量,分組Jj的活躍時(shí)間；kcritical:被個(gè)數(shù)最少并且剩余節(jié)點(diǎn)能量也最少的傳感器節(jié)點(diǎn)所覆蓋的目標(biāo)； a1:處于[O, I]之間的節(jié)點(diǎn)Si的檢測(cè)率；Ptx :節(jié)點(diǎn)活躍期間功率值；E1:節(jié)點(diǎn)Si的初始能量值；當(dāng)分組I活躍時(shí)，覆蓋目標(biāo)km的傳感器節(jié)點(diǎn)Si的下標(biāo)集合；當(dāng)分組I活躍時(shí)，覆蓋I個(gè)目標(biāo)的傳感器節(jié)點(diǎn)Si的下標(biāo)集合； u [Ο,Μ]之間的整型變量，當(dāng)且僅當(dāng)節(jié)點(diǎn)Si為集合中的成員時(shí)，Wu取值為I ; kcritical :被個(gè)數(shù)最少并且剩余節(jié)點(diǎn)能量也最少的傳感器節(jié)點(diǎn)所覆蓋的目標(biāo)?；趦?yōu)化算法的節(jié)點(diǎn)調(diào)度所涉及的算法過(guò)程如下311)對(duì)給定的一個(gè)分組進(jìn)行初始化，設(shè)置Cmj=Cm, Dlj=D1, Wij=Yi,其中滿足V/,V; ,
312)找出分組集合Jj中的重疊目標(biāo)，,313)對(duì)于中的目標(biāo)km，找出覆蓋km的重疊節(jié)點(diǎn)的集合，然后在其中選出節(jié) 點(diǎn)Sp其中為RS節(jié)點(diǎn)；314)更新節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)關(guān)系，對(duì)于中所有節(jié)點(diǎn)Si來(lái)說(shuō)，這里滿足Si Φ &，重新賦 值 Cmj=Cmj-{i}，Dlj=Dlj-{i}且 D(H)j=D(H)j+{i}，Wij=Wij-I,返回步驟 313)；315)重新更新分組集合中的Cnij、Dlj和Wij ；在這個(gè)優(yōu)化算法中，為了從分組J1, J2，......,Jq中去掉冗余目標(biāo)信息，需要執(zhí)行
Q次，其次，為了使網(wǎng)絡(luò)生命周期最大化，優(yōu)化算法在執(zhí)行時(shí)還要滿足以下的條件規(guī)劃，總的方程MaximizeI,
滿足條件為
權(quán)利要求
1.一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中有向節(jié)點(diǎn)調(diào)度方法，其特征在于該方法分為場(chǎng)景設(shè)置、節(jié)點(diǎn)方向優(yōu)化和節(jié)點(diǎn)調(diào)度3個(gè)部分；所采取的感知模型是以節(jié)點(diǎn)為圓心引出兩條射線和感知距離為感知半徑所形成的扇形區(qū)域，該方法主要包括以下幾個(gè)步驟 步驟一場(chǎng)景設(shè)置 1)設(shè)置所需場(chǎng)景參數(shù)，隨機(jī)分布節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)； 2)設(shè)置節(jié)點(diǎn)的相關(guān)參數(shù)，確定節(jié)點(diǎn)的若干可能感知方向； 步驟二 節(jié)點(diǎn)方向優(yōu)化 21)首先確定方向優(yōu)化的衡量標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點(diǎn)在每個(gè)方向上的效用值； 22)考慮影響效用值大小的若干因素； 23)計(jì)算每個(gè)選定目標(biāo)的效用值； 24)計(jì)算節(jié)點(diǎn)每個(gè)方向上目標(biāo)效用值的總和，根據(jù)大小確定最終節(jié)點(diǎn)最優(yōu)方向； 步驟三節(jié)點(diǎn)調(diào)度 涉及到兩種節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法優(yōu)化算法和啟發(fā)式算法； 符號(hào)說(shuō)明如下 S:有向傳感器節(jié)點(diǎn)集合；T :區(qū)域目標(biāo)集合； N:有向節(jié)點(diǎn)總數(shù)；Μ:區(qū)域目標(biāo)總數(shù)； r :節(jié)點(diǎn)感知半徑；P:節(jié)點(diǎn)方向數(shù)； c\p :節(jié)點(diǎn)O的第P個(gè)感知方向；f:區(qū)域目標(biāo)覆蓋度； TQ,P:節(jié)點(diǎn)O在方向P上的目標(biāo)集合；tQ,p，1:節(jié)點(diǎn)O在方向P上的第i個(gè)目標(biāo)； q :節(jié)點(diǎn)感知視角；L :節(jié)點(diǎn)固有生存周期； Cffl :覆蓋目標(biāo)km的傳感器節(jié)點(diǎn)Si的下標(biāo)集合； B1 :覆蓋I個(gè)目標(biāo)的傳感器節(jié)點(diǎn)Si的下標(biāo)集合； Xij :布爾變量，如果滿足節(jié)點(diǎn)Si e Jj., Xij的取值為1，反之為O ; Yi [O, M]之間的整型變量，當(dāng)且僅當(dāng)節(jié)點(diǎn)Si為集合B1中的成員時(shí)，Yi取值為I ; tj [O, I]之間的實(shí)變量,分組Jj的活躍時(shí)間； kcritical:被個(gè)數(shù)最少并且剩余節(jié)點(diǎn)能量也最少的傳感器節(jié)點(diǎn)所覆蓋的目標(biāo)； a1:處于[O, I]之間的節(jié)點(diǎn)Si的檢測(cè)率； Ptx :節(jié)點(diǎn)活躍期間功率值； E1:節(jié)點(diǎn)Si的初始能量值； Cfflj :當(dāng)分組I活躍時(shí)，覆蓋目標(biāo)km的傳感器節(jié)點(diǎn)Si的下標(biāo)集合； Dlj :當(dāng)分組I活躍時(shí)，覆蓋I個(gè)目標(biāo)的傳感器節(jié)點(diǎn)Si的下標(biāo)集合； Wij [O, M]之間的整型變量，當(dāng)且僅當(dāng)節(jié)點(diǎn)Si為集合中的成員時(shí)，Wij取值為I ; kcritical :被個(gè)數(shù)最少并且剩余節(jié)點(diǎn)能量也最少的傳感器節(jié)點(diǎn)所覆蓋的目標(biāo)； 基于優(yōu)化算法的節(jié)點(diǎn)調(diào)度所涉及的算法過(guò)程如下 311)對(duì)給定的一個(gè)分組進(jìn)行初始化，設(shè)置Cmj=Cm,Dlj=B1，Wij=Yi，其中滿足MiNm'1=0，I,......,M； 312)找出分組集合Jj中的重疊目標(biāo)，為OTfj' 313)對(duì)于中的目標(biāo)<，找出覆蓋km的重疊節(jié)點(diǎn)的集合，然后在其中選出節(jié)點(diǎn)Sp其中為RS節(jié)點(diǎn)； ·314)更新節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)關(guān)系，對(duì)于中所有節(jié)點(diǎn)Si來(lái)說(shuō)，這里滿足Si幸&，重新賦值Cmj=Cmj-{i}，Dlj=Dlj-{i}且 D(H)j=D(H)j+!^，Wij=Wij-1,返回步驟 313)； ·315)重新更新分組集合中的Cmj、Dlj和Wij； 在這個(gè)優(yōu)化算法中，為了從分組J1, J2，......,Jq中去掉冗余目標(biāo)信息，需要執(zhí)行Q次，其次，為了使網(wǎng)絡(luò)生命周期最大化，優(yōu)化算法在執(zhí)行時(shí)還要滿足以下的條件規(guī)劃， 總的方程
全文摘要
本發(fā)明是一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中有向節(jié)點(diǎn)調(diào)度方法，該方法分為場(chǎng)景設(shè)置、節(jié)點(diǎn)方向優(yōu)化和節(jié)點(diǎn)調(diào)度3個(gè)部分；所采取的感知模型是以節(jié)點(diǎn)為圓心引出兩條射線和感知距離為感知半徑所形成的扇形區(qū)域，由于有的節(jié)點(diǎn)因?yàn)楦鞣N因素的影響而使得節(jié)點(diǎn)的感知方向受限，再加上節(jié)點(diǎn)部署的隨機(jī)性造成網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)對(duì)所選目標(biāo)覆蓋率不高的問(wèn)題，針對(duì)這種情況，所述方法通過(guò)確定傳感器網(wǎng)絡(luò)中有向節(jié)點(diǎn)最優(yōu)感知方向，優(yōu)化配置網(wǎng)絡(luò)資源，從而提高網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)覆蓋率、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
文檔編號(hào)H04W72/12GK103002590SQ20121048356
公開(kāi)日2013年3月27日 申請(qǐng)日期2012年11月23日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月23日
發(fā)明者孫力娟, 苗麗媛, 肖甫, 葉曉國(guó), 周劍, 王汝傳, 郭劍, 韓崇 申請(qǐng)人:南京郵電大學(xué)