Abstract Deployment av ett trådlöst sensornätverk är ett utmanande problem, särskilt när miljön i nätverket inte tillåter vare sig slumpmässig distribution eller exakt placering av sensornoder. Om sensorn noder är mobila, då en metod för att övervinna detta problem är att först distribuera sensor noder slumpmässigt i någon inledande region inom området för nätverket, och sedan låta sensorn noder att flytta runt och samarbeta och gradvis öka den täckta delen av området. Nyligen, en cellulär inlärning automatiserad installationsstrategi, kallad CLA-DS, introduceras i litteratur som följer denna strategi och är robust mot felaktigheter som kan uppstå i mätningar av sensorpositioner eller i rörelser av sensorn noder. Trots dess fördelar täcker denna installationsstrategi varje punkt inom nätverkets område med endast en sensornod, vilket inte räcker för applikationer med k-täckningskrav. I detta dokument utvidgar vi CLA-DS så att det kan uppfylla k-täckningskravet. Denna utvidgning, kallad CLA-EDS, kan också uppfylla k-täckningskravet med olika värden på k i olika regioner i nätverksområdet. Experimentella resultat har visat att den föreslagna installationsstrategin, utöver de fördelar den ärvs från CLA-DS, överträffar befintliga algoritmer som DSSA, IDCA och DSLE när det gäller att täcka nätverksområdet, särskilt när den erforderliga täckningen skiljer sig åt i olika regioner i nätverket.
Arbetet i REF studerar tanken på att först ha en sensor distribution slumpmässigt i någon inledande region inom området för nätverket, och sedan en rörelse runt, vilket leder till att maximera nätverkstäckningen.
Deployment of a mobile wireless sensor network with k-coverage constraint: a cellular learning automata approach
{'venue': None, 'journal': 'Wireless Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}