Vi studerar en ny "täckning av riktningssensorer" problem med tungrodda orienteringar på en uppsättning av diskreta mål. Vi föreslår en maximal täckning med minimala sensorer (MCMS) problem där täckning i fråga om antalet mål som ska täckas maximeras medan antalet sensorer som ska aktiveras minimeras. Vi presenterar dess exakta Integer Linear Programmering (ILP) formulering och en ungefärlig (men beräkningseffektiv) centraliserad girig algoritm (CGA) lösning. Dessa centraliserade lösningar används som utgångspunkter för jämförelse. Då tillhandahåller vi en distribuerad girig algoritm (DGA) lösning. Genom att införliva ett mått på sensorernas återstående energi i DGA utvecklar vi vidare ett protokoll för Sensing Neighborhood Cooperative Sleeping (SNCS) som utför adaptiv schemaläggning i större skala. Slutligen utvärderar vi egenskaperna hos de föreslagna lösningarna och protokollen när det gäller att ge täckning och maximera nätverkets livslängd genom omfattande simuleringar. Dessutom, när det gäller cirkulär täckning, jämför vi mot den mest kända befintliga täckningsalgoritmen.
I REF föreslog författarna maximal täckning med minimala sensorer (MCMS) problem som försöker maximera antalet mål som ska täckas av riktningssensorn noder och minimera antalet sensornoder som ska aktiveras.
Coverage By Directional Sensors In Randomly Deployed Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Journal of Combinatorial Optimization', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}