刘 东 旭

(滁州职业技术学院 信息工程学院， 安徽 滁州 239500 )

0 前言

WSN(wireless sensor network，无线传感网)技术是大数据及人工智能技术发展的新方向[1]。WSN技术主要立足于智能传感技术，采取自组织方式组网并通过传感器将数据发送至基站节点(sink节点)，从而实现区域覆盖及数据感知[2]。由于传感节点同时具有易损特性，因此如何高效部署节点并提升节点均衡覆盖能力，成为当前研究的热点之一[3]。

实践中，主要采取策略部署、能量感知等方式提升节点的覆盖性能，在能量消耗可控的前提下尽量提高传感节点对区域的覆盖强度，以增强网络覆盖比例，减少因覆盖不到位而导致的区域空洞现象。文献[4]中提出一种基于节点分簇机制的WSN均衡覆盖算法，通过主备机制实现对区域的多重覆盖，采用周期交替休眠模式对区域进行重叠覆盖。采用该算法，可在很大程度上避免因节点失效而导致无法覆盖的问题，网络覆盖比例较高。但是，该算法因主备节点更换频繁而加剧能量消耗，易致节点受限，从而降低网络覆盖性能。文献[5]中提出一种基于聚类分簇机制的WSN均衡覆盖算法，对具有相似采集特性的节点进行聚类处理，以减少因区域分割而导致的重叠覆盖现象。该算法所选簇头节点的覆盖能力较强，能够适应链路抖动频繁的实际部署场景。但该算法也存在节点密度不均衡的特点，特别是网络传输率较高时易出现聚类冗余度较高的问题，使节点覆盖区域效果变差。……