Sammanfattning av denna webbsida: Anslutning har betydelse i både datainsamling och aggregering av trådlösa sensornätverk (WSN). När anslutning är förlorad, relä noder är utplacerade för att bygga en Steiner Minimal Tree (SMT) så att den inter-komponent anslutning återupprättas. Under de senaste åren har intresset för problem med konnektivitetsrenovering ökat. I tidigare arbeten antas utplaceringsområdet för ett WSN vara plant utan hinder. Ett sådant antagande är emellertid inte realistiskt. Dessutom valde de flesta av de befintliga strategierna företrädaren för varje komponent, som fungerar som utgångspunkt för utbyggnad av reläknutor under konnektivitetsåterställningen, antingen på ett slumpmässigt sätt eller på det kortaste avståndsbaserade sättet. I själva verket kan båda sätten för representativt urval potentiellt öka längden på SMT så att fler relänoder krävs. I detta dokument, en ny konnektivitet restaureringsstrategi föreslås-Obstacle-Undvik konnektivitet restaureringsstrategi baserad på Straight Skeletons (OASS), som använder både polygonbaserade representativa urval med förekomsten av hinder och den raka skelettbaserade SMT etablering. OASS är visat sig vara en 3-opt approximation algoritm med komplexiteten i O(n log n), och approximation förhållandet kan minska till 3 ε 3 2 medan det uppfyller ett visst villkor. Den teoretiska analysen och simuleringarna visar att prestandan hos OASS är bättre än andra strategier när det gäller reläräkning och kvaliteten på den etablerade topologin (dvs. avstånd mellan komponenter, leverans latens och balanserad trafikbelastning) också.
Wang m.fl. REF presenterar en ny konnektivitet restaureringsstrategi - proposed-Obstacle-Undvik konnektivitet restaureringsstrategi, baserad på Straight Skeletons (OASS), som använder både polygonbaserade representativa urval med förekomsten av hinder och den raka skelettbaserade SMT etablering.
A Straight Skeleton Based Connectivity Restoration Strategy in the Presence of Obstacles for WSNs
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}