Att tillhandahålla framgångsrik datainsamling och aggregering är ett primärt mål för ett brett spektrum av kritiska tillämpningar av trådlösa sensornätverk. Tyvärr, problemet med konnektivitet förlust, som kan uppstå när ett nätverk lider av naturkatastrofer eller mänskliga sabotage, kan orsaka misslyckande i dataaggregation. För att ta itu med denna fråga har det utarbetats massor av strategier som använder reläutrustning på målområden för att återställa konnektivitet. Alla av dem antar dock att antingen landformerna för målområdena är plana eller att det finns tillräckliga reläanordningar. I verkliga scenarier är sådana antaganden inte realistiska. I detta dokument föreslår vi en hybrid återhämtningsstrategi baserad på slumpmässig terräng (enkelt, HRSRT) som tar både realistiska terränginfluenser och kvantitativa begränsningar av reläenheter i beaktande. HRSRT är bevisat för att åstadkomma bikonnektivitet restaurering och under tiden minimera energikostnaden för datainsamling och aggregering. Dessutom undersöks både komplexitet och approximationsgrad för HRSRT. Simuleringsresultaten visar att HRSRT presterar bra i termer av total/maximal energikostnad.
De förde också fram en praktisk metod i Litteratur REF, som är en hybrid återhämtningsstrategi baserad på slumpmässig terräng, med både realistiska terränginfluenser och kvantitativa begränsningar av reläenheter i åtanke.
Hybrid Recovery Strategy Based on Random Terrain in Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Scientific Programming', 'journal': 'Scientific Programming', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}