CN104066097A - 一种智能抄表系统设备现场布置方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种智能抄表系统设备现场布置方法，它是一种基于无线传感网络的智能电表节点布置方法。本发明研究了智能抄表系统中无线网络节点的部署问题，针对离散、不均匀分布的目标点覆盖问题，提出了静态节点部署的相关算法；为了提高中继链路的可靠性，延长网络生存期，提出了不依赖位置信息的节点盲移动算法；为了增强网络的连通性，构建容许一个节点失效的两连通网络拓扑，提出了基于接收信号强度的单节点移动算法。

Description

一种智能抄表系统设备现场布置方法

技术领域

本发明涉及无线传感网领域，具体说是基于无线智能抄表系统的智能电表终端节点的布置方法。

背景技术

作为无线智能抄表的基础问题之一，节点部署问题(Deployment Problem)是无线智能抄表系统运行、应用实现的基础，网络环境中不仅存在着智能电表终端节点，还可能存在我们要获取信息的目标区域(PA,Preference Area)和无法检测或妨碍检测的障碍区域(OA,Obstacle Area)，一个良好的网络部署应该保证所有节点的感应区域覆盖整个监控区域的各个角落，节点和节点之间相互连通，对目标区域100％覆盖，对障碍区域不覆盖，同时节点可进行信息的通信，灵活性强，具有容错性，具有自组织能力。随着各种研究的深入，部署问题已经与节点覆盖连通、目标跟踪和定位、路由管理、网络组织管理、节点能量等问题关联起来。

无线智能抄表网络中的节点部署问题，即通过一定的算法来布置无线节点，优化现有的网络的资源，它决定着节点监测物理空间的效果，进而影响传无线智能抄表网络的服务质量。在实现各种网络协议和应用系统时，存在着一些现实约束，比如节点体积微小，通常有能量十分有限的电池；但同时节点个数多、分布区域广、部署区域环境复杂，通过充电或更换电池的方式来补充能源是不现实的，因此节能是无线传感网络研究的重要目标。无线传感网络的能量消耗直接决定了网络的使用寿命，通过有效配置网络节点可以保证网络的有效覆盖性和连通性，也有利于节省节点的能量，延长网络的生命周期，更好更大地发挥网络的作用。

发明内容

本发明通过静态网络规划，动态网络规划实现无线智能抄表网络的节点部署机制。静态节点部署的两种情况进行了建模。基于节点的可控制移动的思想，提出了增强链路有效性的节点移动部署算法；对无线网络拓扑抗毁性提出了增强网络连通性能的单节点移动控制算法。

为了实现上述目的，本发明的具体技术方案如下：

一种智能抄表系统设备现场布置方法，针对离散、不均匀分布的目标点覆盖问题，设计了静态节点部署的相关算法；

增强链路有效性的节点优化部署，提高中继链路的可靠性，延长网络生存期；

网络拓扑动态优化，增强了网络的连通性。

静态节点部署问题：

扫描部署，通过动态移动节点扫描感知区域，搜索监视目标，实现信息检测；在扫描部署方式中，感知数据的过程节点的数量、节点布置的位置和感知目标的数据采集效果；使尽量多的目标对象被检出，减少遗漏；

区域部署；采用静止节点采集感知区域的数据，节点布置到目标区域后不可移动或只能在小范围内移动；寻求能覆盖整个感知区域的最少节点数目；根据检测需要也可以再次移动布置的节点，但移动的范围很小，以保证节点的能源有效；

障碍部署；信息采集的目标区域的自然环境非常复杂，有建筑物、斜坡、高山影响数据采集和通讯的自然因素，节点的布置要考虑到这些自然环境因素的限制；为实现有效覆盖，应该减少或避开障碍对节点的影响；可以根据障碍物的空间结构，将障碍物与检测目标有机结合来布置节点位置。

节点的静态优化部署两种描述：一为运用优化策略将节点分派到网格上，使得在满足每个网格点覆盖要求的前提前，配置的节点数量最小；二为已知所有网格点以及需要部署的节点节点数量k，应合理地安排k个节点的位置。

本发明具有如下优点：

1、优化网络拓扑结构，降低感知区域节点部署费用，同时满足感知区域覆盖需要，适应节点计算、通讯以及容错处理要求。

2、有效实现感知信息检测、定位和目标跟踪，智能化的节点部署实现了一体化的整体设计，减少额外开销。

3、解决了节点失效的冗余技术和保证系统长期正常工作的能源有效技术。

4、在保证满意覆盖度的情况下，更改善了网络中节点分布的均匀度和能量的平衡度，算法的公平性使得重配置后的网络更符合Max/Min标 准，因而具有更长的生命周期。

5、在提高网络容量的同时使网络具有较强的抗毁性能。构造具有两连通性的网络拓扑可以在网络中任一个节点发生故障或移动情况下会影响其它节点之间的通信。

附图说明

图1是本发明基于菱形网格的节点放置方式图。

图2是本发明中继节点的最佳位置图。

图3是本发明网络模型图。

图4是本发明节点的搜索过程图。

具体实施方式

下面结合附图1-4对本发明作进一步详细说明。

一种智能抄表系统设备现场布置方法，包括对节点部署的方式、过程、手段进行了全面的介绍；对静态节点部署的两种情况进行了建模，研究了相关算法；增强链路有效性的节点移动部署算法；增强网络连通性能的单节点移动控制算法。

节点部署的方式；

扫描部署，通过动态移动节点扫描感知区域，搜索监视目标，实现信息检测。在扫描部署方式中，感知数据的过程需要考虑节点的数量、节点布置的位置和感知目标的数据采集效果。使尽量多的目标对象被检出，力争减少遗漏；

区域部署，采用静止节点采集感知区域的数据，节点布置到目标区域后不可移动或只能在小范围内移动。寻求能覆盖整个感知区域的最少节点数目。根据检测需要也可以再次移动布置的节点，但移动的范围很小，以保证节点的能源有效；。

障碍部署，信息采集的目标区域的自然环境非常复杂，有建筑物、斜坡、高山影响数据采集和通讯的自然因素，节点的布置要考虑到这些自然环境因素的限制。为实现有效覆盖，应该减少或避开障碍对节点的影响。可以根据障碍物的空间结构，将障碍物与检测目标有机结合来布置节点位置。

部署过程；

采用人工或机器人方式逐一摆放到目标点；

配置方案的制定受很多因素的影响，需要考虑如下因素：减少部署成本，排除预先影响部署的任何因素，扩大部署的适应性，提高自组织和容错能力，静态节点部署的相关算法；

部署后，网络拓扑结构的变化取决于节点自身的变化，包括：节点位置的变化；感知能力的降低，包括人为干扰、噪声、移动物体的干扰；

节点可利用的能量的变化；节点装置故障；节点感知数据的发生。

部署手段；

1)将节点装入固定的部署装置中，以部署装置作为节点的源位置，将节点部署到目标点位置。

2)将节点装入移动的配置装置中，以移动配置装置作为节点的源位置，通过移动的配置装置动态有序的将节点布置到目标点位置。

静态节点部署的相关算法；

MAX.AVG.COV与MAX.MIN.COV算法。MAX.AVG.COV和MAX.MIN.COV贪心启发策略布置节点，根据前驱节点的布置情况，应用某种启发策略，决定下一个节点的布置位置。其目的是希望运用优化策略将节点分派到网格上，使得在满足每个网格点覆盖要求的前提前，配置的节点数量最小。将待放置的节点区域划分成网格,假设节点探测目标的概率随目标和节点之间的距离成指数变化,并很好地把障碍物和优先覆盖模型化；同时与随机放置和均匀放置算法进行了比较，结果显示两种算法都有较好的性能。但是两种算法也存在一些不足，比如：MAX.AVG.COV是从整体角度出发，把节点放在能使整体性能改变最大的点上，而MAX.MIN.COV算法是从优先改善局部性能的角度出发，优先把节点放在性能最差的点上，该方法求解效率比较高，但对每个需求解的问题必须找出其特有的启发式规则，所以，这种方法较多地依赖于对问题构造和性质的认识和经验；

整体-局部-增进算法。这种算法是迭代算法，初始化后，每运行一次放置一个节点到网络区域中。算法只有在所有点都满足覆盖要求或是已配置的节点目已达到能配置的节点的数目的极限时算法才停止。在每次迭代过程中，寻找使网络整体有效覆盖性能改变最大的点。充分考虑这些实际问题，在保留原有的障碍物模型和优先覆盖模型很好的思考方法的同时，加进来新的元素，利用推导，剔除局部冗余，提升整体性能，通过算法迭 代，得到一系列网格点，在这些网格点上放置节点，得到了更高效的放置方法；

菱形网格放置方法。适用于静态网络部署的为已知所有网格点以及需要部署的节点数量k，能够合理地安排k个节点的位置。菱形网格既能充分利用节点的感知和通信能力，又能够确保区域内完全无缝连通和完全无缝覆盖，实现完全无缝覆盖的网络区域内所需要的最少节点数N由下面公式给出：

$N=\frac{F}{\mathrm{\δ}}=\frac{F}{\frac{3\sqrt{3}}{2}{r}^2}$

此处，F为网络区域的面积，为每个节点的有效覆盖面积，r为节点的感知或通信半径。令每个节点位于菱形网格的定点上。菱形网格能保证网络区域完全无缝覆盖，又能使所需要的节点数最少，即给出了菱形网格是最优的一种网格形式。

VRGSD把网络区域分成一个个的菱形网格。图1给出了基于菱形网格的一种节点布置方式。此布置方式使每节点位于菱形网格的定点上。这样，既能保证在网络区域无“holes”即实现了完全无缝覆盖，又使得所使用的节点数量最少。对于有n个节点和m个RG顶点的网络区域，VRGSD算法的复杂度为O(mn)。

增强链路有效性的节点移动部署算法；

中继节点的移动部署；

利用节点的可移动特性，通过改变中继节点的位置以优化从源节点到目的节点之间已确定的路由上的传输能量消耗。根据链路损耗模型将传输能耗看作是链路长度的非递减的凸函数，由此得出任意一条路由上的中继节点的最佳位置都位于该路由上源节点与目的节点的连线上，且均匀分布在该直线上。这一算法通过对节点位置的优化配置实现了最小化某一数据链路上各节点的传输能量消耗以及总能量消耗。图2描述了对于某一条路由上中继节点的最佳位置。在图2中，X_s、X_d分别表示源节点和目的节点的位置，X_i(i＝1,2,3,4)表示根据路由准则确定的源节点到目的节点之间的某一路经上的中继节点的初始位置，x_i’表示x_i的最佳位置。每个中继节点i计算与其相邻的两个通信邻节点位置的平均值，然后朝向这个平均 值点移动，算法描述如图3所示。由于节点在移动过程中，始终保持两个通信邻节点之间的连通性不发生变化，最终，中继节点均匀分布在源节点和目的节点之间的连线上。

在现有中继节点移动算法中，节点移动均基于假设，节点位置可以通过GPS或其它定位算法提前获得。然而，当网络节点没有配备GPS装置时，节点将无法获取相关的位置信息。据此，提出了一种节点盲移动算法，节点根据检测到的接收信号强度并以一定的准则逐步搜索并移动到最佳位置，从而避免了节点在网络中漫无目的的移动。

网络模型；

网络会遇到这样的情况：在网络完成部署并运行一段时间后，某个节点因能量消耗过快，所剩能量不能满足最大发射功率的要求，从而它的某些邻节点无法正常接收该节点的信号；或者因受环境因素的影响，虽然节点能够以最大发射功率发射信号，但是接收端接收到的信号强度仍低于接收门限值R_th，使得节点之间无法正常通信。如图4所示，节点D接收到节点B的信号强度低于门限，链路BD(虚线所示)不能有效传输信息，进而影响了节点B、C之间的通信。由于再无法增大节点B的发射功率，在这种情况，利用节点的可移动性，改变接收节点D的位置可以提高节点和链路的有效性。然而，由于节点在不具备位置信息的条件下无法获取目标位置，因此，节点D作为节点B、C的中继节点，其移动必须遵循以下三个原则：

(1)节点的移动朝着提高链路有效性的方向移动；

(2)节点移动到最终位置后，与其邻节点通信时所需的传输能量消耗和最小；

(3)节点的移动需要考虑与其它邻节点之间的连接。

节点移动的最佳位置。考虑到无线信号的功率按照发送端和接收端之间距离d的β(β≥2)次方衰减，即给定发射功率和传输链路参数，某条链路上的传输能量消耗P∝d^β。假设当移动节点位于平面上某一点x时，接收到信号强度为R(x)，信号传输过程中所消耗的能量为P＝R^-1(x)。为了使节点的移动能够朝着提高链路有效性的方向进行，移动节点应减小与发射节点之间的距离以减少传输能量消耗，因此，定义节点的接收信号性能函数ξ(x)为

$\mathrm{\ξ}\left(x\right)={\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N{R}_j^{-1}\left(x\right)$

式中，R_j(x)表示移动节点接收到的第j个邻节点的信号强度，N为移动节点的邻节点数。根据移动原则的第二条，移动节点的最佳位置为平面上的点，当节点位于该位置点时具有与其所有邻节点通信时所需的传输能量消耗和最小的特性，同时，节点的移动还需要考虑与其它邻节点之间的连接，因此，节点移动的过程为搜索平面上满足minξ(x)的位置，即

x^*＝argminξ(X)

s.t.R_j(x)≤R_th

算法描述。节点采用移动试探的方法，每移动一次即对接收信号进行检测，确保节点始终沿着ξ(x)值减小的方向移动以及与其它邻节点之间的连接关系。重复执行移动—检测的过程，直到ξ(x)不再减小或者受其它节点的限制为止。算法分为两个阶段，第一阶段(算法描述中第1-9行)：节点从初始位置开始，沿着任意方向开始测试，选择ξ(x)减小的方向作为节点移动方向并计算下一步移动步长。确定移动方向和移动步长后，节点逐步移动到该方向上ξ(x)最小值点；第二阶段(算法描述中第10-17行)：从第一个最小值位置，节点转向垂直方向继续搜索新方向上ξ(x)最小值点，最终确定节点移动的目标位置。

从算法描述中不难看出，节点始终沿着ξ(x)值减小的方向移动并逐步搜索到最佳位置x*。节点从初始位置x0(1)出发，首先沿某一方向移动到达x1(1)，由于ξ(x1(1))>ξ(x0(1))，节点的移动未能使ξ(x)值减小。因此，该方向失败(图中标示为Fail)。于是，节点反向移动并搜索到该方向上的ξ(x)最小值点x_i+n ⁽¹⁾后转向垂直方向。可以看出，当节点移动到x₁ ⁽²⁾时，因ξ(x₁ ⁽²⁾)>ξ(x_i+n ⁽¹⁾)(x₁ ⁽²⁾所在方向标示为FAIL)，节点再次在反方向上重复移动—检测的过程，直到搜索到最优位置x*。增强网络连通性能的节点移动算法；增加网络连通性最简单的方法就是减少网络中的分割节点数。利用节点的可移动性，将分割节点移动到新的位置来增加与分割节点相连接的两个群之间的链路。考虑到节点移动过程会影响正在进行的应用，且多个节点同时进行移动会降低网络的连通性。在节点移动的过程中，应满足以下两个原则：

·节点建立新链路的移动不应破坏网络原有的连通性；

·节点移动的能量消耗最小。

基于上述两条原则，将分割节点的1-跳邻节点作为移动备选节点。由于节点无法获取位置信息，算法根据节点的接收功率，从备选节点中选择一个节点朝着另一个群中信号最强的呼叫邻节点进行移动。与其它算法不同的是，本发明提出的算法通过只移动一个节点最大程度地改善网络的连通性。节点移动过程中，其它节点不移动，保持位置不变。

节点的移动。步骤1：移动节点初始位置记作x₀，如果节点在此位置时接收分割节点和目标节点的信号分别为P_nc(x0)和P_nt(x0)，根据式

$\mathrm{\ξ}\left(x\right)=P_{\mathrm{nc}}^{-1}\left(x\right)+P_{\mathrm{nt}}^{-1}\left(x\right)$

计算得到节点链路的代价为ξ(x₀)。节点从所处位置出发，沿着任意方向θ₀直线移动单位距离δ₀后到达x₁，接收分割节点和目标节点的信号分别为P_nc(x1)和P_nt(x1)，并计算该位置时链路的代价ξ(x₁)。如果ξ(x₁)>ξ(x₀)，说明代价函数减小的方向在-θ₀，节点移动到x₁关于x₀的对称点x₁′，测算新位置处的链路代价函数值并记作ξ(x₁′)。然后，节点从初始位置开始，

沿着与前一次移动垂直的方向，利用同样的方法确定一个代价函数值减小的点，并将该位置处的链路代价函数记作ξ(x₂)。节点再在前两次移动方向的夹角的角平分线上移动单位距离，该位置记作x₃，其代价函数为ξ(x₃)。根据这三个位置点的代价函数，应用式

$\mathrm{\θ}=\left\{\begin{array}{c}\frac{\mathrm{\π}}{2}-\frac{\mathrm{\ξ}\left(x_3\right)-\mathrm{\ξ}\left(x_6\right)}{\mathrm{\ξ}\left(x_3\right)}\×\frac{\mathrm{\π}}{4}\\ \frac{\mathrm{\π}}{4}+\frac{\mathrm{\ξ}\left(x_6\right)-\mathrm{\ξ}\left(x_3\right)}{\mathrm{\ξ}\left(x_6\right)}\×\frac{\mathrm{\π}}{4}\\ \frac{\mathrm{\ξ}\left(x_5\right)-\mathrm{\ξ}\left(x_6\right)}{\mathrm{\ξ}\left(x_5\right)}\×\frac{\mathrm{\π}}{4}\\ \frac{\mathrm{\π}}{4}-\frac{\mathrm{\ξ}\left(x_6\right)-\mathrm{\ξ}\left(x_5\right)}{\mathrm{\ξ}\left(x_6\right)}\×\frac{\mathrm{\π}}{4}\end{array}\right.$

所描述的方法求得方向θ，定为节点移动方向。再由式

$\begin{array}{c}{\mathrm{\δ}}_{i+1}=\frac{1}{2}[{\left(\frac{k{P}_t}{P_{\mathrm{nc}}\left(x_i\right)}\right)}^{\frac{1}{2}}(\cos \mathrm{\α}\cos {\mathrm{\θ}}_{i+1}+\sin \mathrm{\α}\sin {\mathrm{\θ}}_{i+1})\\ +{\left(\frac{k{P}_t}{P_{\mathrm{nc}}\left(x_i\right)}\right)}^{\frac{1}{2}}(\cos \mathrm{\β}\cos {\mathrm{\θ}}_{i+1}+\sin \mathrm{\β}\sin {\mathrm{\θ}}_{i+1})]\end{array}$

计算得到节点沿着θ方向移动的上限距离Δ₁，取节点的移动步长为

δ₁＝1/2Δ₁。

步骤2：节点从x₀位置出发，沿着θ方向直线移动δ₁后到达x₁。在该点，通过接收信号强度计算Δ₂，根据Δ₂确定节点的移动是继续向前还是反方向进行，以及移动的步长δ₂＝1/2Δ₂。并根据到达x₂后的代价函数值，可以判断节点再次移动的步长和方向。重复上述的步骤，直到计算得到的Δ_i+1＝0

，此时，节点所处的位置即为代价函数最小值点。

节点移动的过程中，只要满足节点可移动范围内成功建立目标链路，节点接收到的信号强度大于最小接收值，即

$\left\{\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{nd}}\left(x\right)\≥P_{\mathrm{RT}}\\ P_{\mathrm{nt}}\left(x\right)\≥P_{\mathrm{RT}}\end{array}\right.$

此时算法结束。当移动节点接收到限制节点的信号不大于接收门限P_TH，即

P_nd(x)≤P_TH

节点也将停止移动，算法结束。

从算法描述可以看出，算法满足节点移动的原则，移动不破坏网络原有连接的同时，移动的能量消耗最小。

Claims (6)

1.一种智能抄表系统设备现场布置方法，其特征在于：

针对离散、不均匀分布的目标点覆盖问题，设计了静态节点部署的相关算法；

增强链路有效性的节点优化部署，提高中继链路的可靠性，延长网络生存期；

网络拓扑动态优化，增强了网络的连通性。

2.按照权利要求1所述的智能抄表系统设备现场布置方法，其特征在于：

静态节点部署问题：

扫描部署，通过动态移动节点扫描感知区域，搜索监视目标，实现信息检测；在扫描部署方式中，感知数据的过程节点的数量、节点布置的位置和感知目标的数据采集效果；使尽量多的目标对象被检出，减少遗漏；

区域部署；采用静止节点采集感知区域的数据，节点布置到目标区域后不可移动或只能在小范围内移动；寻求能覆盖整个感知区域的最少节点数目；根据检测需要也可以再次移动布置的节点，但移动的范围很小，以保证节点的能源有效；

障碍部署；信息采集的目标区域的自然环境非常复杂，有建筑物、斜坡、高山影响数据采集和通讯的自然因素，节点的布置要考虑到这些自然环境因素的限制；为实现有效覆盖，应该减少或避开障碍对节点的影响；可以根据障碍物的空间结构，将障碍物与检测目标有机结合来布置节点位置。

3.按照权利要求1所述的智能抄表系统设备现场布置方法，其特征在于：

节点的静态优化部署两种描述：一为运用优化策略将节点分派到网格上，使得在满足每个网格点覆盖要求的前提前，配置的节点数量最小；二为已知所有网格点以及需要部署的节点节点数量k，应合理地安排k个节点的位置。

4.按照权利要求3所述的智能抄表系统设备现场布置方法，其特征在于：

静态节点部署的相关算法；

MAX.AVG.COV与MAX.MIN.COV算法；MAX.AVG.COV和MAX.MIN.COV贪心启发策略布置节点，根据前驱节点的布置情况，应用某种启发策略，决定下一个节点的布置位置；其是希望运用优化策略将节点分派到网格上，使得在满足每个网格点覆盖要求的前提前，配置的节点数量最小；将待放置的节点区域划分成网格，假设节点探测目标的概率随目标和节点之间的距离成指数变化，并很好地把障碍物和优先覆盖模型化；同时与随机放置和均匀放置算法进行了比较，结果显示两种算法都有较好的性能；

整体-局部-增进算法；这种算法是迭代算法，初始化后，每运行一次放置一个节点到网络区域中；算法只有在所有点都满足覆盖要求或是已配置的节点目已达到能配置的节点的数目的极限时算法才停止；在每次迭代过程中，寻找使网络整体有效覆盖性能改变最大的点；充分考虑这些实际问题，在保留原有的障碍物模型和优先覆盖模型很好的思考方法的同时，加进来新的元素，利用推导，剔除局部冗余，提升整体性能，通过算法迭代，得到一系列网格点，在这些网格点上放置节点，得到了更高效的放置方法；

菱形网格放置方法；适用于静态网络部署的为已知所有网格点以及需要部署的节点数量k，能够合理地安排k个节点的位置；菱形网格既能充分利用节点的感知和通信能力，又能够确保网络区域内完全无缝连通和完全无缝覆盖，实现完全无缝覆盖的网络区域内所需要的最少节点数N由下面公式给出：

$N=\frac{F}{\mathrm{\δ}}=\frac{F}{\frac{3\sqrt{3}}{2}{r}^2}$

此处，F为网络区域的面积，为每个节点的有效覆盖面积，r为节点的感知或通信半径；令每个节点位于菱形网格的定点上；菱形网格能保证网络区域完全无缝覆盖，又能使所需要的节点数最少。

5.按照权利要求1所述的智能抄表系统设备现场布置方法，其特征在于：

增强链路有效性的节点优化部署；

无线网络中，节点属性基本相同且依靠电池供电，因此，处理和传输能力也相对有限；处于通信范围内的节点之间可以直接通信，而超出通信能力则需要这两个节点之间的其它节点转发和路由；通过在网络中部署中继节点的方法，能够有效地降低节点的传输功率，以延长网络生存期；

提出了基于信号强度感知的节点盲移动算法，在保持网络节点之间连通的基础上，部署中继节点以提高链路的有效性，延长网络的生存期；因此，算法将节点链路的代价即与中继节点相关的各条链路的传输消耗之和作为中继节点移动的依据，根据链路代价的变化，中继节点动态调节自己的位置，使其逐步到达最小化链路代价的最佳位置；由于节点不具备位置信息，中继节点每一步的移动方向、移动步长都是由邻节点信号强度确定；这种方法能够在降低信息获取难度的同时，减少传输消耗，提高链路的有效性。

6.按照权利要求1所述的智能抄表系统设备现场布置方法，其特征在于：

网络拓扑动态优化；

提出的增强网络连通性的节点移动控制解决在不破坏网络原有链路的基础上，改变节点位置从而构建两连通网络的问题；算法不依赖节点的位置信息，仅利用邻节点信号强度和呼叫信号强度确定一个移动节点和它将要建立连接的目标节点以及该节点移动的方向、步长；考虑到节点能量有限而且节点的移动也需要消耗能量，网络连通性能的改善是以一定能量消耗为代价而实现的；因此，所选取的移动节点是分割节点的邻节点中移动消耗最小的节点，也就是说算法实现了以最少的移动节点、最小的能量消耗、最大程度地建立与目标节点之间的链路，消除网络中的分割节点；虽然单节点算法只移动一个节点能够改善网络节点之间的连接关系，对于节点分布较为密集的网络，这样的方法很有效。