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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems >Finding Best and Worst k-Coverage Paths in Multihop Wireless Sensor Networks
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Finding Best and Worst k-Coverage Paths in Multihop Wireless Sensor Networks

机译：在多跳无线传感器网络中找到最佳和最差的k覆盖路径

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Coverage is a fundamental problem in wireless sensor networks (WSNs). From both economic and applicable concerns, designers always would like to provide guaranteed QoS of coverage of WSNs. In this paper, we address two path-coverage problems in WSNs, maximum $(k)$-support path coverage (a.k.a. best case coverage) and minimum $(k)$-breach path coverage (a.k.a. worst case coverage), in which every point on the desired resultant path is covered by at least $(k)$ sensors simultaneously while optimizing certain objectives. We present two polynomial-time approaches to find optimal solutions for both maximum $(k)$-support coverage problem and minimum $(k)$-breach coverage problem. The time complexity of both algorithms are $(O(k^2nlog n))$, where $(n)$ is the number of deployed sensor nodes and $(k)$ is the coverage degree. In addition, a number of properties of $(k)$th-nearest point Voronoi diagram are presented, which is new to the literature.
机译：覆盖范围是无线传感器网络（WSN）中的一个基本问题。出于经济和适用方面的考虑，设计人员始终希望为WSN的覆盖范围提供有保证的QoS。在本文中，我们解决了无线传感器网络中的两个路径覆盖问题，即最大（k）美元的支持路径覆盖率（即最佳情况下的覆盖率）和最小$（k）美元的违规路径覆盖率（即最坏情况下的覆盖率），其中所需结果路径上的每个点同时至少由（k）$个传感器覆盖，同时优化某些目标。我们提出了两种多项式时间方法来找到最大（k）美元支持覆盖问题和最小（k）美元违反覆盖问题的最优解。两种算法的时间复杂度均为$（O（k ^ 2nlog n））$，其中$（n）$是部署的传感器节点数，$（k）$是覆盖度。此外，提出了$（k）$最近点Voronoi图的许多特性，这对文献来说是新的。

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