Att utforma en effektiv installationsmetod för att garantera optimal övervakning av kvaliteten är ett av de viktigaste ämnena i undervattenssensornätverken. För närvarande innebär en realistisk strategi för utplacering att djupen på noder i vatten justeras. En av de typiska algoritmer som används i en sådan process är algoritmen för djupjustering (SDDA). Denna algoritm fokuserar främst på att maximera nätverkstäckning genom att ständigt justera noddjup för att minska täckning överlappningar mellan två angränsande noder, och därmed uppnår bra prestanda. Uppkopplingsprestandan för SDDA är dock olöslig. I detta dokument föreslår vi en djupjusteringsalgoritm baserad på uppkopplat träd (CTDA). I CTDA används diskbänksnoden som den första rotnoden för att börja bygga ett uppkopplat träd. Slutligen kan nätverket organiseras som en skog för att upprätthålla nätverksanslutning. Täckning överlappar mellan föräldern noden och barn noden minskas sedan inom varje delträd för att optimera täckningen. Den hierarkiska strategin används för att justera avståndet mellan föräldernoden och barnnoden för att minska nodrörelsen. Dessutom används det tysta läget för att minska kommunikationskostnaderna. Simuleringar visar att jämfört med SDDA kan CTDA uppnå hög konnektivitet med olika kommunikationsområden och olika antal noder. Dessutom kan det realisera täckning lika hög som SDDA med olika sensorintervall och antal noder men med mindre energiförbrukning. Simuleringar under glesa miljöer visar att CTDA:s konnektivitet och energiförbrukning är betydligt bättre än SDDA:s. Under tiden, Sensors 2015, 15 16764 konnektivitet och täckning prestanda CTDA är nära dessa djupjusteringsalgoritmer bas på anslutna dominerande set (CDA), som är en algoritm som liknar CTDA. CTDA:s energiförbrukning är dock mindre än CDA:s, särskilt i glesa undervattensmiljöer.
Undervatten sensor nod utbyggnad för att garantera optimal övervakning kvalitet är en utmaning i undervattens UWSNs REF.
Node Deployment Algorithm Based on Connected Tree for Underwater Sensor Networks