文摘

最近,无线传感器网络(WSN)应用程序增加了兴趣。在搜索和救援、战场侦察、和其他一些这样的应用程序,这样的调查可以共同感兴趣的领域,移动节点部署一套。保持网络节点连接轮为有效是至关重要的。提供连接可以在创业的时候,可以由仔细协调节点移动时。然而,如果一个节点突然失败,网络可以分区造成沟通问题。最近,使用迁移的节点连接的几种方法修复。然而,这些方法的倾向在某些地方没有考虑潜在的保险损失。本文解决的问题连接和综合报道这个差距可以填满。一种新颖的算法simultaneous-node重新定位。在这种方法中,每个失败节点的邻居,一个接一个,在一定的时间来代替失败的节点,它返回到其原始位置后网络。 The effectiveness of this algorithm has been verified by the simulation results.

1。介绍

无线传感器网络(网络)是今天最重要的技术之一,因为他们已经广泛使用,已经成为一个成熟的研究领域。通常情况下,网络由大量的紧安装小型传感器节点移动。这些节点是便宜的和使用的小力量。他们往往是最有效的应用于监测各种环境,处理信息和通过无线电互相沟通(1- - - - - -5]。网络可以降低延迟和成本的发展。此外,他们适用于许多类型的环境中使用。它们用于部署的情况下正常的有线传感器网络是不可能的。这些环境中如发现太空,海洋深处,或战场6,7]。在大多数情况下,利用传感器节点监测区域的家里,健康,和军事。因为他们行动迅速,自我组织,容错个性,传感器网络应用于军事应用,例如,非常适用于许多系统在军队。这样的军事用途是控制、指挥、监督、沟通和目标。然而,当用于健康产业,实现它们帮助残疾病人以及监测病人。此外,库存的管理和监控灾区和产品质量是其他商业事务的例子,也可以使用这些传感器节点(8- - - - - -10]。

当这些节点被部署在无人值守的环境非常恶劣,在能源的消耗或某种类型的物理损伤可以导致网络被分为multidisjoint块。这可能会导致它停止工作导致的损失节点。这些地区通常被称为感应孔。这可以填补这些漏洞,额外的传感器或传感器部署之前必须移动,这样可以解决这些失败,或者作为响应事件,需要移动的传感器在一定区域(11- - - - - -14]。节间连接为一个应用程序的有效性是至关重要的;此外,有节点的作用保持来自传感器的数据流,在的地方,从远程用户15]。

当一个死亡节点需要进行替换,它可以消耗很多时间,常常在危险的环境中不可能如战场。有研究提出了节点定位在恢复分区网络作为一种有效的工具(16]。网络运营期间,动力节点需要重新定位,增加网络的性能。这种情况的一个例子是当几个传感器周围基站停止工作,因为他们的电池已经用完了;一些额外的地区被监视的传感器从不同的区域可以被识别并搬到受灾地区无功能传感器的更换。这将增加网络的生命周期(17- - - - - -19]。此外,这种类型的动态迁移是很有利的一个应用程序,该应用程序是用于追踪移动目标。一些传感器,例如,可能搬到附近的一个位置,目标来提高传感器的数据的准确性。此外,为安全起见,一些应用程序可能需要保持基站合适距离目标是危险的,例如,一个敌人的坦克。这是通过到一个更危险的位置,使其可用性保证(20.- - - - - -22]。

很难以迁移节点在正常操作条件下的网络。这个运动到一个新的位置是由反应环境,或基于网络的活动。这是不同于最初的部署。进一步,因为搬迁是基于一个发生的事件,持续监测网络的状态和性能是必要的。它还需要分析的事件发生在节点的面积(23- - - - - -25]。此外,这个迁移过程的节点必须小心处理,因为潜在破坏数据的交付。这些早期的研究更关注修复破碎的连接没有考虑采取的建设性影响迁移的节点可以覆盖,如一个额外的节点被安置在失败的节点。

表明可以测量传感器网络的QoS覆盖良好的连接(26,27),因此,似乎连通性和覆盖范围都必须考虑在内。它已被证明在早期研究中,单个节点的失败没有网络中冗余节点可用类似于基线的方法。本文提出了一种节能同时节点定位算法;此外,在研究有助于填补这个洞。不像其他方法,重新定位节点为了调整网络的拓扑结构,算法,提出了使试图维护的网络拓扑和本地化复苏的范围。一般来说,一个节点的失败是由节点的更换,暂时,邻国之一。这些邻居搬到一个接一个失败的节点的位置。当检测到失败的节点,其邻国共同努力,创建一个计划,这样每个邻居知道什么时候移动自己的位置失败的节点。替代节点将回到其初始位置提供了一定的时间。这让其他替代品失败节点取而代之。 This is repeated again and again. As this proposed algorithm is distributed, it creates quite a limited amount of messaging overhead during the process of the recovery.

本文的主要贡献可以概括如下。(我)首先,提出了一种方法来动态地重新定位网络中的节点同步节点故障发生时,提高网络的性能。(2)其次,一个节能同时介绍了移动传感器网络节点定位算法来解决同步节点失效问题。该算法力求保持大部分的网络拓扑结构的完整和本地化了复苏的范围。一个节点的失败被暂时容忍取而代之的邻国之一。这些邻居们轮流搬到失败的节点的位置。(3)第三和最后,广泛进行模拟评估拟议中的协议的性能,通过比较其性能与基准方法。结果表明,我们的算法已经成功地最小化总行驶距离和提高了其他QoS参数,如交换消息的数量,平均移动的节点数量,比例的减少现场报道。

本文以下部分组织如下。节2、相关工作总结。节3同时提出了移动传感器网络节点定位算法。仿真结果提出了部分4,结论和未来的工作提供的部分5。

2。相关工作

有关这类三种算法:基于矢量算法(VEC) VORonoi-based算法(伏尔),极大极小算法。他们建议王et al。28]。有一个密切的关系这三个算法的泰森多边形法多边形传感器节点或点。这是一个节点或点位置小于另一个节点或感官的边界点。在这样的情况下,基于矢量算法后准备库仑定律是一个等同的过程中显示预防静电粒子。因此,节点用于剥夺一个元素的一个节点的泰森多边形法多边形离开其他节点与力是比较近的距离是角点的多边形或节点本身。Heo和Varshney29日)提出了一个相应的程序作为一个指示库仑定律,但在这种情况下并没有考虑节点的泰森多边形法多边形。每个节点功能,反过来,作为替代会很远,比例,节点的密实度通常在其地区附近。它能够导致节点迁移到最接近的邻国泰森多边形法多边形的点,同时,提出更为常规的多边形。事实上,VORonoi-based算法,节点的位置波动。与此同时,在极大极小算法,可以找到相当小,常见的运动。这是真的,即使没有波动。然而,总的来说,这些算法可以,事实上,带来运动,断断续续,后来导致浪费时间和精力。

为了减少课程是多长时间,这种方法是基于一个代理没有任何传感器节点运动。除了将在目的地事先计算(30.]。在他们的工作,他们更侧重于一个系统,证实了固定和移动的传感器。在这种情况下,移动节点负责加载位置的程度的节点是缺席的。这是完成的方式分配,可以预测的固定节点。这意味着移动节点的运动逻辑,固定节点代理在一个逻辑位置。使用这种方法会导致的距离减少了不少。减少可能从其均值或移动节点的整体指导以及为了保持同等速度的范围(31日]。另一方面,结果只可能是增加的信息密度。在一般情况下,可以做出的假设,这样的方法在报道倾向于避免洞而不是专注于连接。吴、杨提出了另一种解决方案。他们的建议被称为智能利用2 d scrutinisation选定的网络。目的是减少总体部署时(32]。方法采用一种广泛接受的设计对于一个节点之间的负载平衡的并行处理构象是使用。过程分为单独的组件,实现在不同的处理器。随后,这个设计是利用了网络multicluster。在这些网络中,每个单独的集群是由2 d网格,广场是由细胞。此外,几个传感器将被添加到一个细胞代表集群的负载。互连的位置在垂直或水平指数以及传感器的数量在其集群只表明一个簇首的沟通可以在类似的位置传感器在其他细胞近在咫尺。适时相应的覆盖率,实现相关的问题平衡所需要的能量的数量水平传感器的分布在集群。总之,这些方法更注重避免缺口覆盖率比在维持连接。

定位节点的结构是非常有效的目标上面提到的算法。网络应用程序开始时,一个节点失败可能导致效率降低了不少。此外,改变应用程序的需求也可能会影响效率的意义本身。在这两种情况下,节点必须重新定位自己,保持网络布局的效率。王等人。28)提出了级联运动来代替失败的传感器节点。它达到反复使用附近的冗余节点代替失败的节点。其他一些研究也考虑到连接。这是解释28),例如,一个方法决定保持连接的两个学位。它,即使一个链接或节点失败,将节点的一个子集。而节点的运动与我们的方法,如果需要2-connectivity强调,应用层的功能可能会受到限制。然而,在大规模网络中,节点的资源限制,这可能不是实用。在我们的研究中,RIM最近的关系的方法(通过向内运动恢复)发现在文献中是达拉(分布式演员恢复算法)33]。在该方法中,每个节点需要保持他们的2-hop邻居列表。他们必须选择一个失败的节点的邻居移动的基础上有多少通信链路。然而,一组规则为分散演员改善修复的演员网络分区是由Akkaya et al。34]。实时恢复达拉没有假说被提出的如何演员故障前的网络互联。此外,没有相关性。而不是将一块(35),达拉可能跟踪飞行几个演员的重新定位。通过这种方式,少量的运动是假定而不是一整块的运动。这将导致整个运动的参与者被要求在运动或重新定位。此外,块运动涉及到意识到所有的演员在每个网络向位置和分离运动走多远。这引入了额外的消息开销。在这种情况下,它执行两跳邻居列表,这样可以很容易地创建和维护。

同时,postdeployment连接和报道被认为是由Akkaya和尤尼斯(36,37]。覆盖不打破任何现有的节间增加链接时C²美联社(coverage-aware connectivity-constrained演员)扩散连接节点同时与COCOLA(连接覆盖和延迟知道演员的位置),一个层次网络体系结构。在这种方法中,节点在一个更高的层正在重新定位,增量,这样可以最大化但报道没有扩展到数据路由节点在第一层。这是所需的绑定数据延迟。然而,失败的节点的影响也不是由C²美联社或COCOLA。

分配一个流动性准备指数(MRI)每个演员根据目前执行任务的影响提出了Abbasi et al。38]。它是在这个时候MRI,允许一个演员的价值被重新安置。网络拓扑结构是这样,如果非关键演员失败,很难与连通性提供替代路线不会受损。然而,三个缺点已经指出他们的方法。第一个缺点是C2AM(关联连接与应用程序级别限制演员的流动性)是一个被动的方法,因此,它可能不是适合关键任务和时间敏感的应用程序。第二个缺点是C2AM不考虑演员的能力在搬迁过程中演员故障中恢复。这里,执行无效的演员的搬迁会造成相反的效果要在应用程序中。第三个缺点是C2AM需要2-hop信息维护和不在乎的报道的演员。

神经网络(近邻)和RIM(通过向内运动恢复)算法依次尤尼斯等人提出的。39]。边缘是一个分布式的方法恢复连接通过一个向内运动。背后的主要概念的方法是失败的节点,其最近的邻近节点将重新定位自己向内故障的位置,这样他们将有能力相互联系。这是由于相邻节点指的是节点的失败,直接影响了节点f .因此,又能达到彼此时,网络的连通性是恢复到故障发生前的水平。搬迁过程中执行的任何节点重复的方式并没有为了邻居节点的移动,例如,其中的一个节点已经搬迁到失败的节点的位置。神经网络的方法,像RIM,遵循贪婪启发式。一个节点的失败后,神经网络将前往最近的邻国,模糊神经网络,F所在。需要这一行动是为了修复中断连接节点周围f模糊神经网络的搬迁,从那些最亲密的邻居节点位置将前往附近的原始位置模糊神经网络和解决。这个过程会重复。当没有可以找到邻居搬迁节点在网络的边缘或所有网络节点已经重新定位,神经网络将停止。 Unlike RIM which uses a 1-hop neighbour list, NN requires each node to have knowledge of its 2-hop neighbours. Because of this, the closest neighbouring node will be determined ahead of the F node failing. This is where, neither RIM nor NN are concerned with the impact that the restoration of the connectivity has on the coverage of the network. Repositioning permanently like this is avoided by using the algorithm known as coverage conscious connectivity restoration (C³R) [22]。同时交换另一个节点的邻居节点恢复连通性,事实是,它只改变了报道的另一个领域领域的差距。这可能是在网络的内部区域或在其外缘。这可能是处理节点的临时替代,没有与一个或多个邻近的节点。表1显示的比较总结讨论的协议,在一些基本的参数。

3所示。提出了协议

3.1。问题描述

不仅影响网络的覆盖率可以失去一个节点的节点失败,还可能影响网络的连通性。该方法的程序恢复连通性开始以同样的方式作为C³r .这项工作的重点是在保持网络连接,同时保持prefailure覆盖率层次时同步节点的失败。该方法可以在图1。图1(一)显示了一个网络的拓扑结构,以及连接节点。如图1 (b)节点7和10失败的同时,所有相邻节点迁移到节点n7和n10以开始恢复过程。有可能迁移其他节点替换节点失败了可以恢复连接。然而,这并不能解决问题,因为它只移动的覆盖范围到另一个位置的差距。这可能是在内部区域或网络的外缘。如果失败节点代替暂时由一个或多个邻国,这个问题可以解决。换句话说,当有一个失败的参与节点的邻居,每个参与节点将决定与一些特定的标准将加入哪个邻居节点。涉及的节点将轮流来回移动会导致网络的拓扑结构以及它的报道几乎是一样的前的失败。节能同时节点定位方法的网络连接和覆盖恢复已被提出。

3.2。建议的解决方案

正如前面所讨论的,网络可以划分为不相交的部分和/或可能有网络覆盖的差距如果节点F失败了。如果节点,重新定位失败的节点的位置方便连接恢复和节点不是一个额外的节点,然后在覆盖的差距只是搬到另一个位置。因此,连接仍然失去了,因为搬迁的节点a。然而,如果节点只能回到家里地位后支出一定的时间节点F的地方,一个主要的变化网络的拓扑结构可以避免。这与运动恢复网络连通性和覆盖范围从永久失去但不导致级联运动。其他近邻节点F可以做同样的事情。通过这种方式,恢复连通性可以旋转的过程中失败的其他最近的邻居节点。这将继续下去,直到没有进一步引入任何新,永久连接丢失和/或覆盖。此外,用于网络的复苏的过程应该不仅快而且轻便。如前所述,一个节点的失败导致网络分区是最具挑战性的问题,这是非常严重的。在这种情况下,当试图恢复连接,主要的问题在于,某些节点可能是遥不可及的。 As such, it becomes difficult to achieve a well-coordinated noncentralised process of recovery. Further, the sensor nodes, which are resource-constrained, require that the overhead be minimised. A solution would be for all of node F’s neighbours to simultaneously begin moving towards the site of node F. Eventually, the nodes would arrive at a position where they would be in range to communicate with each other. At that time, they would synchronise their clocks and decide on a schedule for the recovery plan. A time slot could be assigned to each neighbour as to when each would move to the failed node’s area during the recovery process. The schedule would be agreed upon and each node would return to its home location to begin to follow the new schedule and initiate the actual process of recovery.

3.3。解释提出的协议

很明显,当一个网络有额外的节点替换失败节点F和一个额外的节点是最好的,最有效的方法来解决故障问题的报道和网络的连通性。另一方面,没有额外的节点不可能防止退化。背后的哲学提出的设计方法,如上所示,是保持从永久替换节点失败了。为了实现这个目的,作用是由F用于传感和路由数据的网络是由最近的邻国。然而,邻居参与经济复苏还必须照顾自己的任务。因此,宽容失败的工作执行函数添加这些邻近节点负载。

3.3.1。流程节点故障之前

在我们的方法中,prefailure 1-hop邻居列表是唯一的知识需要每个节点。这个列表是之前创建的部署和每个节点广播介绍邻国你好消息。此外,节点必须每个确定的ID和位置邻近的节点。建议的方法,只需要近似的gps坐标的节点的位置。这些数据需要使用只有在失败的情况下相邻的节点。此外,为了验证他们是可用的,节点将发送心跳消息从他们的邻居。一个,因此,如果一个节点没有收到的预定数心跳消息从邻近的节点,F,它将意味着节点,F,失败了。在开始迁移,一个节点将传递一个消息移动到它的每个邻居的。通过这种方式,它不会被错误地认为是失败了。此外,这意味着邻近节点的列表可能是每次更新的位置其中之一是改变。

节点一个启动经济复苏的过程中一旦检测到邻居节点,F,失败了。值得注意的是有两个可用的一般策略。第一个策略包括确定节点F的失败将导致网络分区,和响应将只有F是一个cut-vertex。这个解决方案,采用达拉,防止过度反应引起故障时不会阻止其他节点相互通信。尽管如此,这个选项要求有一个非平凡cut-vertex检测过程。这需要2-hop信息可以导致增加消息开销。此外,没有考虑的影响,它将覆盖。第二种策略只实现了一个过程节点F的复苏报道丢失不管cut-vertex与否。这个建议的方法使用这一策略,因为它不会引起重大变化在网络的拓扑结构恢复连接。此外,它处理的差距引起的覆盖网络。

3.3.2。邻居节点管理

节点开始复苏的过程中一旦检测到它的邻居节点F已经失败了。该节点必须确定的第一件事就是F有邻近的节点是否可以参加恢复过程。从这里开始,有关节点F的邻国将被称为节点。节点并不会意识到所有的相关节点自各个节点保持只有1-hop邻居列表。这些其他有关节点同时也可以制定计划对他们来说在从节点恢复F失败。有关的唯一方式,所有的节点可以相互协调是如果每个人对旅行的位置节点F直到他们可能是积极的,他们的通信范围的所有其他人。必须明白节点F的失败可能导致的所有航线相关的节点间的通信中断。然而,一个节点只需要旅行的距离rc / 2 F从节点,节点的通信范围是钢筋混凝土,能够与每一个相关的节点。同时作为相关节点可能不检测和反应节点F的失败,一些需要同步这一场景。代替,有关节点都可以前往失败节点的位置。 Then, the first to get there, say node J, would communicate with the other nodes. At that time, they would synchronise with each other. This would negate the requirement for the synchronisation of all of the nodes with each other to be distributed. However, it could cause the travelling distance to be increased which would lead to an increase in the overhead. Even so, our approach favours this method because of the high degree of coordination involved in the proposed approach. Another reason for this choice is that it is difficult, in practice, to come up with a waiting time that is suitable in order to ensure a meeting time for all of the concerned nodes. From now on, the recovery coordinator or the coordinator of the recovery will refer to node J.

3.3.3。输入参数计算值

经济复苏协调员执行同步参与节点的作用,恢复和发展计划所涉及的节点分配计划。以后会看到,复苏过程中所涉及的节点选择基于节点的覆盖重叠,距离他们失败的节点,和他们拥有多少残余能量。节点必须每个计算这些参数值,因为它们适用于自己。然后他们与节点共享的价值观协调经济复苏。一个特定的节点的覆盖重叠的比例是整个地区的节点覆盖和坐落在传感范围的一个或多个邻国。确定重叠覆盖是简单的,因为与他们的邻居节点知道自己的位置。这是通过把它建立在传感范围,一个节点。当一个磁盘覆盖模型假定,重叠的面积可以计算了考虑节点之间的关系亲密的邻国和。当邻居,之间有一个大的十字路口的两个圆半径在节点。此外,重叠覆盖的节点将在距离更当有更多的邻居。两个相邻的节点重叠覆盖如果距离,,它们之间满足

图2表明覆盖重叠的两个节点可以被估计如果和弦的面积(),以下简称区(),发现。远处,在两个节点之间,如果他们是邻居,可以计算。在余弦定理基本使用欧几里德几何,一个节点可以计算 然后,一个三角形的价值可以被利用的性质计算角度的总和。在图2区域()是不同部门ACB AB和三角形的面积。这是计算提出了如下:

和弦的面积的公式,下面,是用来发现重叠率:

3.3.4。恢复计划的实现

设计和实现的基本主要因素的计划恢复过程给出如下。(我)参与节点能够计算它的覆盖重叠,距离F,和能源储备开始迁移之前位置F。(2)节点与相邻节点验证暂时安置在避免申报错误的邻居发现其他路线或缓冲数据,直到节点返回到原来位置。(3)如果两个节点声称经济复苏协调员,最低的节点靠近F ID将任务。该节点将消息广播给所有参与的节点。(iv)这次复苏协调员让列表的排名是由考虑覆盖重叠,行驶距离和的能量储备。然后使用循环赛的方式设置的优先级搬迁。(v)回程时,通知其邻近节点,并开始再次缓冲数据包的传输。相同的节点将重复一个像预设的过程。(vi)一旦低于阈值,节点将发送一个请求。目前的节点位于F将收到请求的位置。该节点将取代新复苏协调员,产生一个新的时间表。

的主要因素为设计和实现计划的恢复连通性的同步节点失败在不同时期是如下所述。(我)图中所示3(一个)节点7和9节点同时失败,为了开始恢复过程失败的邻居节点将开始他们走向失败的节点的恢复过程。(2)节点6和8节点都是在节点n7和n10失败。节点6和8节点首先计算重叠覆盖和距离与失败的节点,如图3 (b)。由于高重叠n7失败的节点,节点n6和n8将朝着n7参与恢复过程。(3)如果重叠距离等于邻居节点将迁往邻居失败节点减少节点ID。(iv)根据图3 (c)节点6和节点11是第一个节点的复苏计划他们将搬到失败的节点。(v)图3 (d)搬迁后显示节点6和节点11回到其初始位置。节点2和节点14将迁往失败的节点。(vi)在数据3 (e)- - - - - -3 (g)根据复苏后搬回他们的初始位置安排其余的节点将在循环赛的方式安置。

算法1解释说,经济复苏过程同步节点故障发生时。

4所示。仿真和结果

模拟进行了基于发达系统模型使用OMNet + + (40为评价该方法执行。比较是针对两个当代协议:RIM和神经网络(39]。仿真的设置的细节,能量模型,这项研究的结果发表在本节的讨论。

4.1。仿真设置

所涉及的实验仿真过程包括随机生成的网络拓扑和节点在不同数量和不同范围的沟通。节点的数量设置为25、50、75年、100年和125年的1000×1000²。RIM和NN没有住宿为不同的通信和传感范围的值和在所有的实验都保持平等。另一方面,该方法的实验是由使用不同的传感和通信范围以及通过测量覆盖领域的变化。这些范围设置为25、50、75、100、125和150。每个节点的能量水平100年开始J。能源用于通信、传感和移动计算的基础上指定的模型。

4.2。传感器的能量模型

仿真的模型对能源消费不同的传感器节点的活动总结如下。

通信能量耗散。在这个模型中,沟通的主要能量参数使用的能量/位变送器电子(β₁₁),能量在传输放大器(),和能源/接收机使用的一些电子(β₁₂)。如果1 / dn路径损耗是假定,消耗能量 在哪里能源用于发送比特和能源用于接收位。表2指定的能量参数。

感应能量耗散。所需要的能量感一点被假定为一个常数(),总能量使用意义位是 在模拟中,等于25 nJ /位。运动与能量:我们做了一个假设,即0.65磅的重量轻的移动传感器可以以一个恒定的速度旅行2.5厘米/秒。

4.3。结果与讨论

比较了RIM的性能和神经网络协议和该算法。实验、行驶距离、交换信息,移动的节点数量,减少比例的视野的参数用于测量的算法。

4.3.1。移动距离

移动的总距离是衡量总距离感动所有节点参与指标的恢复效率的能源效率和开销的复苏。在图4移动的总距离是策划设在不同通信范围(从25到125米)设在。图4显示了节点的总距离集体经济复苏期间旅行作为通信范围的函数。再一次,这些集传感和通信范围相等的实验。一个节点的距离将旅行取决于节间距离,最多也就是通信范围。这是简单的RIM和NN随着路程的成长速度高。与RIM和神经网络不同,我们的算法,节点参与有限的过程中复苏的邻居节点的失败。它没有利用级联搬迁RIM和神经网络。是值得提到rc很大时,该算法处理的网络的连通性。

4.3.2。交换消息的数量

交换的消息的数量来衡量在节点之间交换的消息的数量。这是一个衡量经济复苏过程的开销。在图5,总包交换的绘制设在不同通信范围(从25到125米)设在。图5显示了交换的数据包的总数而恢复连接在所有三个方法。每个广播是算作一个消息。消息传递算法开销是最小的,而神经网络交流最的数据包数量。这是因为,在该算法中,只有失败节点的邻居。另一方面,RIM和神经网络,信息的交换必须同步他们的行动的所有节点重新定位。值得一提的是,消息的数量仍然几乎相同,在我们建议的方法,即使有一个增加大型网络的连通性。这是因为之间的互动很少发生其他相关节点和协调器。同样,图5礼物结果基于一个只有虽然会随着时间推移而增加。另一方面,该算法可以扩展几轮。它还将覆盖连接和修复在一个合理的成本。这是相当可观的优势性能解决方案调整,建立永久性的拓扑。总之,我们的算法已被证明对只有一点点的消息传递开销,见图5。此外,它是适合被用于传感器节点带宽限制。

4.3.3。移动节点数量

在故障恢复移动节点的数量在所有三个基线算法如图6。类似的性能提出了技术和RIM遇到操纵所有节点的总路程。的原因,更多的节点数量的旅行,总路程会更高。在这个结果的节点运动高于神经网络边缘。在任何情况下的节点数量越少运动参与拟议的技术,因为它限制了复苏的机会只有失败节点的相邻节点。

4.3.4。比例的减少现场报道

减少字段覆盖率的百分比称为连接中心恢复影响覆盖率,减少的百分比来计算的视野相对于prefailure水平。在数据7- - - - - -9的比例,平均减少视野绘制设在,不同数量的传感器节点(从25到125)设在。数据7和8展示整体算法可以显著限制损失的报道。稀疏的网络节点均匀分布以最小覆盖重叠,该领域覆盖算法减少下类似的在边缘。失败的前视野水平后持续我们的算法被应用。这是通过这一事实,因为增加的覆盖重叠,替换节点只需要移动一小段距离或不是。此外,大多数家庭的位置替换节点仍由其他邻居节点每个节点移动时。此外,有几个节点的迁移过程。然而,与稀疏网络节点部署没有大量的节点,可以用来取代失败的节点。此外,一个更大的区域被监测节点被重新安置。结果是网络的覆盖的空白。视野的百分比减少各种传感和通信范围如图9。相当多的覆盖率减少时注意到主导。这是因为更远的距离需要乘坐国内地区之间的节点和节点取代他们的位置。即便如此,减少有限与该算法即使是10%。

4.3.5。提出的技术总结的结果

本节讨论了模拟进行OMNeT + +评估拟议中的协议的性能比较,结果对当代基线的方法。仿真结果表明,提出的技术取得了显著的节能,提高了网络的生命周期。结果证明我们的方法是有效的提高QoS参数,如交换消息的数量,平均数量的节点移动,在视野和减少的百分比,与基线相比的方法。表3总结了本研究工作的结果。

5。结论

在移动传感器网络,它是至关重要的拓扑连接节间。网络可以分割,因为节点故障,这反过来会导致中断应用程序的操作。与大多数先前的工作,利用节点的搬迁,这样可以恢复连接,该算法处理不仅连接损耗问题,也失去视野的问题。一般来说,当人们还没有意识到覆盖通过连接的过程中,有可能造成一些地方没有监视传感器。为了解决这个问题,该算法不永久迁移的节点。经济复苏失败是邻近节点的责任。失败的节点的邻居之间协调自己决定每个角色在经济复苏的过程中。恢复连接,所有的相邻节点参与恢复过程迁移失败节点的面积,一次一个,提供覆盖在该位置。在花了一个分配的时间取代失败的节点,每个节点返回从它开始的位置。这些邻近节点轮流在这个过程。为更好的应用,网络的生命周期是最有价值的,覆盖和连通性之间的平衡是由该算法提供的。 It provides a balance of the load amongst the failed node’s neighbours. The proposed method is a combination of algorithms that are localized and distributed. Messaging overhead is slight and the approach can be scaled for networks that are not small. Validation of the proposed method is achieved by simulation which has also proven the proposed method’s effectiveness.

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

承认

作者要感谢大学的管理各种马来西亚国家石油公司、马来西亚,这一研究工作的支持。