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石拓,李建中,高宏.多等级通信半径的无源传输网络中的覆盖问题.软件学报,0,(0):0
多等级通信半径的无源传输网络中的覆盖问题
Coverage Problem in the Battery-free Sensor Networks with Multi-level Communication Radius
投稿时间:2020-05-12  修订日期:2020-08-07
DOI:10.13328/j.cnki.jos.006216
中文关键词:  无源传输网络  传感器网络  覆盖
英文关键词:battery-free sensor network  sensor network  coverage
基金项目:国家自然科学基金重点项目(61832003,61632010);重点研发(2019YFB2101902)
作者单位
石拓 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001 
李建中 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001 
高宏 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001 
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中文摘要:
      无源传输网络是近些年兴起的一种新型的网络结构.无源传输网络可以用来解决传统无线传感器网络能量有限、寿命受限的问题.在无源传输网络中,每个无源传感器节点配备有能量收集模块,可以从周围环境中获取能量.由于周围环境中的能量是无限的,这样,从能量的角度来讲,无源传输网络的网络寿命是无限的.这样就解决了传统无线传感器网络寿命受限的问题.然而,由于周围环境中的能量源具有能量低、分布不均匀等特点,导致了在无源传输网络中的覆盖问题相比于传统的无线传感器网络而言更加复杂.为了解决无源传输网络中的覆盖问题,同时,也为了让无源节点更有效地利用环境中的能量,在本文中,我们考虑了一种具有多等级通信半径的无源节点,并提出了基于多等级通信半径的无源传输网络中的覆盖问题.我们证明了这个问题是NP-Hard问题.我们提出了一个基于贪心策略的近似算法解决了这个问题,并证明了该算法的近似比.我们同时采用了模拟实验的方式验证了该算法的性能.根据实验结果,本文中的算法是有效的、可靠的.
英文摘要:
      The battery-free sensor network is an emerging IoT network architecture. The battery-free sensor network aims to address the energy and lifetime limitations in traditional wireless sensor networks. In the battery-free sensor network, battery-free nodes can harvest energy from the ambient environment by specific energy harvesting component. Since the energy in the ambient environment is infinite, the lifetime of the battery-free sensor networks is unlimited in terms of energy. Thus, the lifetime limitation of the wireless sensor network can be addressed. However, since the ambient energy is usually very weak and distributes unevenly, the coverage problem in battery-free sensor networks is very complex than that in traditional wireless sensory networks. In order to solve the coverage problem in battery-free sensor networks and more reasonably use the harvested energy, we consider a battery-free sensor networks in which battery-free nodes have multi-level communication radius. Furthermore, we define a coverage problem in such networks. We prove that this problem is NP-Hard, and we propose an approximation algorithm to solve this problem. We analyze the approximation ratio of such algorithm and we also carry out simulations to evaluate the performance of the algorithm. Based on the simulation results, our algorithm is effective and efficient.
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