En av de mest kritiska frågorna för trådlösa sensornätverk (WSN) är utbyggnaden av ett begränsat antal sensorer för att uppnå maximal täckning i terräng. Den optimala sensordistributionen som gör det möjligt att minimera förbrukad energi, kommunikationstid och personal för underhåll av nätverket har väckt intresse med det ökade antalet studier som genomförts i ämnet under det senaste årtiondet. De flesta av studierna i litteraturen idag föreslås för tvådimensionella (2D) ytor; men, verkliga världen sensor driftsättningar ofta uppstår på tredimensionella (3D) miljöer. I detta dokument föreslås en styrd wavelettransform (WT) baserad installationsstrategi (WTDS) för 3D-terräng, där sensorrörelser utförs inom mutationsfasen av de genetiska algoritmerna (GAs). Den föreslagna algoritmen syftar till att maximera kvaliteten på täckningen (QoC) av en WSN genom att distribuera ett begränsat antal sensorer på en 3D-yta genom att använda en probabilistisk sensormodell och Bresenhams synfältsalgoritm (LOS). Dessutom är den metod som följs i detta dokument ny för litteraturen och prestandan hos den föreslagna algoritmen jämförs med Delaunay Triangulation (DT) metod samt en standard genetisk algoritm baserad metod och resultaten visar att den föreslagna metoden är en mer kraftfull och mer framgångsrik metod för sensor distribution på 3D terränger.
Unaldi m.fl. REF föreslår en GA baserad på en styrd vågform och en slumpmässig mutation för den probabilistiska spridningen av WSN-noder i samband med 3D-terränger.
Method for Optimal Sensor Deployment on 3D Terrains Utilizing a Steady State Genetic Algorithm with a Guided Walk Mutation Operator Based on the Wavelet Transform
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}