基于学习自动机的异构有向传感器节点调度算法

李 ,

(1.重庆工商大学 重庆市检测控制集成系统工程实验室,重庆 400067;2.电子科技大学 自动化工程学院,成都 611731)

0 概述

随着微机电技术的发展,由视频传感器、红外传感器和超声波传感器等构成的有向传感器网络在实践中得到了广泛应用[1],且受到越来越多研究者的重视。如何在保证监测质量的前提下减少网络能耗、延长网络工作时间,成为有向传感器网络领域的重点研究方向之一。节点调度技术通过对传感器节点的资源进行时间和空间的优化,实现了网络工作时间的延长[2-4]。文献[5]提出一种邻居节点调度协议,引入局部覆盖集的概念,通过局部覆盖集来判断当前节点是否为冗余节点,并在考虑节点剩余能量时决定其是否可以转为休眠状态。该调度协议允许一个节点加入多个覆盖集,覆盖集轮流工作使网络生存期达到最大化。文献[6]研究最大有向区域覆盖问题,通过调整有向传感器的工作方向使覆盖的区域面积达到最大值,但其在调整过程中未考虑能量消耗。文献[7]提出2种启发式有向传感器网络节点调度算法,以解决监测目标在有优先级情况下的网络覆盖问题并延长网络寿命,但该算法需要大量的消息交换,算法复杂度较高。文献[8]提出一种基于遗传算法的节点调度策略,用其来延长网络的生命周期。文献[9]将网络中的节点划分为互不相交的子集合,每个子集合都能将数据传送到sink节点,每次只有一个子集合处于工作状态,其他子集合处于休眠状态,通过这种方式来延长网络的生命周期。……