CN106792981B - 一种无线传感器网络节点定位检测方法 - Google Patents

一种无线传感器网络节点定位检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106792981B
CN106792981B CN201611208209.2A CN201611208209A CN106792981B CN 106792981 B CN106792981 B CN 106792981B CN 201611208209 A CN201611208209 A CN 201611208209A CN 106792981 B CN106792981 B CN 106792981B
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
neighbor
rigid
information
positioning
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201611208209.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106792981A (zh
Inventor
吴贺俊
丁奥
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sun Yat Sen University
Original Assignee
Sun Yat Sen University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sun Yat Sen University filed Critical Sun Yat Sen University
Priority to CN201611208209.2A priority Critical patent/CN106792981B/zh
Publication of CN106792981A publication Critical patent/CN106792981A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106792981B publication Critical patent/CN106792981B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W40/00—Communication routing or communication path finding
    • H04W40/24—Connectivity information management, e.g. connectivity discovery or connectivity update
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W40/00—Communication routing or communication path finding
    • H04W40/24—Connectivity information management, e.g. connectivity discovery or connectivity update
    • H04W40/246—Connectivity information discovery
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W40/00—Communication routing or communication path finding
    • H04W40/24—Connectivity information management, e.g. connectivity discovery or connectivity update
    • H04W40/248—Connectivity information update
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W84/00—Network topologies
    • H04W84/18—Self-organising networks, e.g. ad-hoc networks or sensor networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明提供了一种无线传感器网络节点定位检测方法，该方法减轻单个节点资源消耗的同时还可以保证找到网络中绝大多数可定位节点，进一步地，该方法只要求节点掌握其邻域拓扑，因此在时间和空间上的开销更小。

Description

一种无线传感器网络节点定位检测方法
技术领域
本发明涉及无线传感器技术领域，更具体地，涉及一种无线传感器网络节点定位检测方法。
背景技术
传感器网络可定位状态在传感器定位、节点高效部署以及作为类似物体追踪和事件检测等位置相关应用的前置条件中是必不可少的，然而对于WSN来说，现存的定位性检测方法要么在不同网络条件下的适应性差，要么太复杂繁琐。网络的可定位问题实际上是把传感器网络抽象为一个平面图进行讨论的：
每个传感器代表图中一个节点，图中一条边意味着对应节点间距离已知。如果给定一个图，以及图中三个非共线点的位置且要求所有节点在满足边集合所指定的相对位置关系的情况下，对于图中未指定位置的节点如果只存在一个合理的位置，那么这个图就是可定位的。
图的可定位性质已被证实和图的刚性是紧密相关的，然而在实际的节点部署中可能只有部分子图是有这样的可定位性质的。考虑到这一点，实用性的算法都是考虑单个节点的可定位问题。给定图中节点之间的位置关系和部分节点的位置，如果对于一个节点只存在一个可能的位置，那么该节点就是可定位的。
图的刚性是指对于一个图来说，其绘制在平面上的形式的个数是有限的。形式可以定义成这样：给定图中三个点的在平面中的坐标后，若存在一个图中点到一个坐标集合的双射关系，使得相邻两个点所对应的位置之间的距离等于两点之间的边所指定的距离，该坐标集合以及其旋转平移变化的变体称为一个形式。例如，添加一条对角线的矩形是刚性图。一个全局刚性的图则是指图只有一个形式，对于一个全局刚性图来说如果其中三个点的位置确定，那么其形式也只有一个坐标集合，也就是说图是可定位的。例如，添加两条对角线的矩形就是一个全局刚性图。
在无线传感器领域，为了检测节点的可定位性质或是位置，已经有很多需要利用全局拓扑信息的中心化算法，比如RR3P算法。当然也有一些可以被配置在单个节点上的分布式算法，主要有ITP算法以及WE算法。
ITP算法的基本原理就是用三个位置已知的节点来定位一个未知节点。WE算法使用更为复杂的邻域拓扑结构，对于每个节点分别尝试以自身为轮式图中心，在邻居中找到一条回路用于构成一个完整的轮式图，然后开始检测该轮式图，如果其中有多于两个可定位节点，那么整个轮式图是可定位的。RR3P算法给出了根据图的拓扑结构寻找图中可定位节点的充分必要条件，在一个冗余刚性图中，如果对于一个点存在三条指向三个不同可定位节点的不交叉路径，那么可以判定该节点是可定位的。
实际应用在WSN定位性判断时，这三种算法都有各自的局限性质。ITP算法在稀疏部署的传感器网络中只有通过部署更多位置已知的节点才能完成定位检测工作。WE算法本身算是对ITP算法的一个补充和改良，WE算法在网络中传播可定位状态，在不同网络配置下WE算法总是可以比ITP算法找到更多的可定位节点，但是这种提升是有限的，而且建立轮式图是一个耗时耗力的过程，每个节点先要收集邻居然后再向邻居广播，中心节点则需要获取邻居的邻居并完成回路搜索。而在WSN中应用RR3P算法时，建立冗余刚性子图就需要对应子图的完整拓扑，此外三条路径也要求了数据包的多跳传输，换言之，作为一个图论算法RR3P算法完美解决了问题，但是该方法并不适用于不够稳定的传感器网络。
发明内容
本发明为解决以上现有技术的难题，提供了一种无线传感器网络节点定位检测方法，该方法减轻单个节点资源消耗的同时还可以保证找到网络中绝大多数可定位节点，进一步地，该方法只要求节点掌握其邻域拓扑，因此在时间和空间上的开销更小。
为实现以上发明目的，采用的技术方案是：
一种基于全局刚性图的无线传感器网络节点定位检测方法，包括以下步骤：
A、对已定位节点进行初始化；对未定位节点进行初始化，并初始化未定位节点的邻居状态信息集合P和刚性图信息集合B；设未定位节点经过扩展操作后其状态变换为刚性，刚性节点经过检测操作后其状态变换为可定位状态；已定位节点向邻域广播自身的位置和编号；刚性节点、可定位节点向邻域广播自身的刚性子图信息和编号；
B、设节点k接收到邻居节点n发送的信息，若节点k为刚性节点且邻居节点n为可定位或已定位节点，则先执行一次检测：
(1)若邻居节点n为可定位节点且其为节点k的父节点，设邻居节点n的根节点为r1、r2，则令节点k的刚性图信息集合B中根节点为r1、r2的刚性子图的状态变换为可定位状态，；
(2)若邻居节点n为已定位节点，则遍历集合B，若果某个子图指定的两个根节点与邻居节点n不共线即将该子图的状态变换为可定位状态；
C、设节点k接收到邻居节点n发送的信息，若邻居节点n为已定位节点，则将邻居节点n的信息加入邻居状态信息集合P中，然后对邻居状态信息集合P中非邻居节点n的邻居节点执行遍历：
(1)若邻居节点pi也为已定位节点，则以该邻居节点pi与邻居节点n作为根节点和父节点执行一次扩展操作，然后将扩展操作产生的刚性子图信息存入集合B中；
(2)若邻居节点pi为刚性节点，且邻居节点n为邻居节点pi所属刚性子图的根节点之一，则以邻居节点pi与邻居节点n作为父节点执行一次扩展操作，节点k此时作为子节点，然后将扩展操作产生的刚性子图信息存入集合B中；
D、设节点k接收到邻居节点n发送的信息，若邻居节点n为刚性节点，则将邻居节点n的信息加入邻居状态信息集合P中，然后对邻居状态信息集合P中非邻居节点n的邻居节点执行遍历：
(1)若邻居节点pi为已定位节点，且其为邻居节点n的根节点之一，则以邻居节点pi、邻居节点n为父节点执行一次扩展操作，节点k此时作为子节点，然后将扩展操作产生的刚性子图信息存入集合B中；
(2)若邻居节点pi为刚性节点，且其根节点与邻居节点n的根节点相同，则以邻居节点pi、邻居节点n为父节点执行一次扩展操作，节点k此时作为子节点，然后将扩展操作产生的刚性子图信息存入集合B中。
优选地，所述刚性子图信息表示为：(r1,r2,p1,p2,level)，其中r1、r2表示两个根节点，p1、p2表示两个父节点，level表示等级，根节点的等级为0，一次扩展后当前节点的等级等于父节点等级的较大值加1。
优选地，若集合B中已经保存有根节点相同的刚性子图信息，则保留等级较小的刚性子图信息，而删除等级较大的刚性子图信息。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提供了一种无线传感器网络节点定位检测方法，该方法减轻单个节点资源消耗的同时还可以保证找到网络中绝大多数可定位节点，进一步地，该方法只要求节点掌握其邻域拓扑，因此在时间和空间上的开销更小。
附图说明
图1为方法的流程示意图。
图2为扩展操作的流程图。
图3为检测的流程图。
图4为扩展操作的示意图。
图5为检测操作的示意图。
图6为扩展所得的刚性图。
图7为扩展构成的全局刚性图。
图8为扩展的示意图。
图9为等级变换的示意图。
图10为扩展的示例图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例1
本实施例先描述一下原始的图算法。该算法定义一个扩展操作如下：
如图4所示，已知有图K2，其包括两个节点V1和V2以及一条无向边(V1,V2)。通过添加两条无向边(V1,a)和(V2,a)以及一个节点a到该图中，a的这种加入方式可以称为一次扩展。其中V1和V2称为a的一对父节点，也是a这次扩展构成的刚性子图的根节点。若图G是从K2经过多次扩展操作得到的，对于G中的两个点Vi和Vj，通过添加两条无向边(b,Vi)和(b,Vj)的方式给G加入新的点b的操作也是一次扩展。Vi和Vi称为b的父节点，而该K2中的两个点称为其根节点。
从K2进行一次扩展得到最简单的刚性图，此后每次扩展所得的图都是一个刚性图。经过一系列扩展操作得到一个刚性子图，该子图经过下述检测操作就可以得到一个全局刚性图：
对于由两个节点(r1,r2)组成的K2经过不少于一次扩展得到的图H，记最后一次扩展的点为v。如图5所示，如果此时加入一个节点a并同时加入三条无向边(a,r1)，(a,r1)和(a,v)的到图L，该检测操作完成后可把图L标记为全局刚性图。
算法开始之前，图中节点被初始化为两种状态之一，一种是未定位状态，另一组是已定位状态。扩展操作使得新加入刚性图的顶点由未定位状态变为刚性状态，而检测操作后新的子图中所有刚性节点变为全局刚性状态。因为已定位节点之间存在一条边，所以可以规定任意一对已定位节点可以构成一个K2图，也就是说该对节点将作为一对根节点用于其他节点的扩展操作。
通过从一对已定位节点开始的扩展操作可以在构成一个刚性图，每个被扩展的节点都可以通过指定其父节点和根节点标记出一个刚性子图。如图6所示，经过四次扩展得到一个包含六个节点的刚性图。根据扩展顺序，依次可以得到该刚性图的四个刚性子图：B(c)，B(d)，B(e)和B(f)。
继而在检测操作时，某个刚性节点如果发现了一个不同于根节点的已定位节点，也就可以确定在该第三个已定位节点加入图中后的新图就是一个全局刚性图。例如图6中如果e找到了第三个已定位节点r3，那么e所指定的子图B(e)加上r3和额外的三条边后就是一个全局刚性图，如图7所示。
全局刚性图中任意三个点平面位置确定且不共线，那么理论上其他节点的位置就可以唯一确定。如图8所示，应用到无线传感器的定位性质检测，传感器之间可以通过RSSI与距离关系或是其他方式确定相邻节点间的距离，每个节点事先被分配全局唯一的编号以相互区分，图8中用虚线表示距离可以确定，实线表示已定位节点距离确定。传感器u1可以确认其与某两个位置已知的传感器b1和b2(可以称为beacon)的距离，那么实际上就可以进行一次扩展，其中u以b1和b2为根节点和父节点。紧接着u2因为可以确定其与b1和b2的距离，那么u2可以通过扩展加入这个刚性图中(实际上，这里因为u2与距离也可以确定，以u2和b2为父节点尝试进行扩展也是符合条件的)。重复类似的扩展操作，就可以在网络中得到一个刚性图。
属于某个刚性图中的一个传感器总是保存着其父节点和根节点信息，对于根节点除了编号还保存了位置信息，这些信息就组成了该传感器本地存储的一个刚性状态信息。对于某个状态为刚性的传感器un，如果其与第三个已定位的邻居r3之间距离可以确定，那么称为完成了一次全局刚性图的检测操作，但是还需要获取第三个已定位邻居r3的位置并比对根节点位置，如果三者不共线，那么该全局刚性图中所有位置未知的节点就是可定位的。自此，un首先状态升为可定位，而其父节点获取这一状态更新后也会提升状态为可定位，如此完成整个全局刚性图中节点的状态变化。
本发明提供的方法也可以分解为两个部分，一个是扩展一个是检测。该方法要转化为一个应用于无线传感器网络的实用算法，还有些需要优化的细节，包括但不限于：节点如何判定该进行扩展、如何保存扩展信息、如何判定该进行检测以及如何在检测成功后通知其他节点。
判定扩展的条件就是需要确认当前邻居节点的状态，如果有两个属于同一个刚性子图的邻居节点，那么就可以进行一次扩展。具体来说，除了没有父节点的已定位节点，任何一个节点应当保存其所属刚性图的根节点，那么这个根节点信息就足以用于判断两个节点是否可以作为一对父节点用于新的扩展。考虑到一个传感器可能会有多个邻居，而邻居的状态随时可能会更新为适用于扩展的刚性态，所以需要存储并更新邻居的状态信息，该信息集合就称为P。
某个节点找到合适的父节点进行扩展时，需要本地保存其该对父节点编号等信息以及复制父节点所属子图根节点编号信息到本地，可以用节点编号组成的四元组(r1,r2,p1,p2)来表示这次扩展的结果，其中r1和r2表示根节点，p1和p2表示父节点。该四元组和当前节点也就可以标记出一个刚性图，在后续扩展中这个刚性图会变成更大的刚性图的子图。考虑到一个问题，由于网络中并非只有一对已定位beacon节点作为根节点用于扩展，而且由于一个传感器的刚性邻居数量可能那个多于两个，这也就意味着执行过扩展操作的节点还需要进行来自其他刚性图的扩展，那么一个节点也就可能会存储包含多个扩展信息四元组，也就形成了一个扩展信息集合B。还需考虑到一点，由于一对邻居节点可能会成为自身的子节点，那么根据上述判定进行扩展的判断，子节点也是属于同一个刚性图的一对邻居，然而这样的扩展是没有意义的，所以引入一个等级表示扩展的层次顺序。
如图9，等级可以这样定义：根节点等级为0，一次扩展后当前节点的等级等于父节点较大值加1。此时表示扩展信息的四元组也就变成五元组
(r1,r2,p1,p2,level)，在执行扩展时如果已经集合B中存在一个根节点相同的子图信息且其等级比该扩展后所得等级低时，可以替换该子图。换言之，B集合中总是保存同一个刚性图中扩展层次最低的扩展信息。如图8中u2的扩展方式，u2可能先是以b1和u1为父节点进行扩展，但是后面发现以b1和b2进行扩展的等级更低，那么u2就只会保存(b1,b2,b1,b2,1)的扩展信息。
由于已定位beacon总是会重复广播自身编号和位置等信息，那么一个刚性节点(集合B非空，至少保存一次扩展的信息)n在接收到该beacon消息时就要考虑进行一次检测操作。由于n的集合B中可能保存的扩展信息表示不止一个刚性图，所以有必要对集合B中每个元素进行一次检测。如果某个扩展信息(r1,r2,p1,p2,level)所用的根节点(r1,r2)与该已定位beacon的位置不共线，那么该扩展信息所指定的刚性图的节点应当可以确认为是可以定位的，也就是说需要通知p1和p2自身状态的改变，p1和p2收到通知后还会通知该子图(也就是根为r1和r2的子图)中自身的父亲节点。
如图10所示，虚线代表距离可确定，A、B、J、I等浅色区域为位置已知的传感器节点，C、D、E、F、G、H等深色区域表示刚性的传感器节点，不同线形的线条代表了两个不同刚性图的扩展过程且其对应的扩展信息也标注在点附近。可见节点D和节点E都保存了两个扩展信息，分别表示两个刚性图。节点E接收到节点I或者节点J的消息后可以确定自身为可定位并通知双线线条指示的刚性图其他节点，即节点D和节点C。黑色实线的刚性图中，节点D也可以启动检测并完成可定位状态提升，继而节点D、节点H、节点F、节点E也会提升自身为可定位。
综上，如图1、2、3所示，本发明提供的方法具体包括以下内容：
A、对已定位节点进行初始化；对未定位节点进行初始化，并初始化未定位节点的邻居状态信息集合P和刚性图信息集合B；设未定位节点经过扩展操作后其状态变换为刚性，刚性节点经过检测操作后其状态变换为可定位状态；刚性节点、可定位节点、已定位节点向邻域广播自身的位置和编号；
B、设节点k接收到邻居节点n发送的信息，若节点k为刚性节点且邻居节点n为可定位或已定位节点，则先执行一次检测：
(1)若邻居节点n为可定位节点且其为节点k的父节点，设邻居节点n的根节点为r1、r2，则令节点k的刚性图信息集合B中根节点为r1、r2的子图的状态变换为可定位状态，即子图中各个节点的状态变换为可定位状态；
(2)若邻居节点n为已定位节点，则遍历集合B，若果某个子图指定的两个根节点与邻居节点n不共线即将该子图的状态变换为可定位状态，即子图中各个节点的状态变换为可定位状态；
C、设节点k接收到邻居节点n发送的信息，若邻居节点n为已定位节点，则将邻居节点n的信息加入邻居状态信息集合P中，然后对邻居状态信息集合P中非邻居节点n的邻居节点执行遍历：
(1)若邻居节点pi也为已定位节点，则以该邻居节点pi与邻居节点n作为根节点和父节点执行一次扩展操作，节点k此时作为子节点，然后将扩展操作产生的刚性子图信息存入集合B中；
(2)若邻居节点pi为刚性节点，且邻居节点n为邻居节点pi所属刚性子图的根节点之一，则以邻居节点pi与邻居节点n作为父节点执行一次扩展操作，节点k此时作为子节点，然后将扩展操作产生的刚性子图信息存入集合B中；
D、设节点k接收到邻居节点n发送的信息，若邻居节点n为刚性节点，则将邻居节点n的信息加入邻居状态信息集合P中，然后对邻居状态信息集合P中非邻居节点n的邻居节点执行遍历：
(1)若邻居节点pi为已定位节点，且其为邻居节点n的根节点之一，则以邻居节点pi、邻居节点n为父节点执行一次扩展操作，节点k此时作为子节点，然后将扩展操作产生的刚性子图信息存入集合B中；
(2)若邻居节点pi为刚性节点，且其根节点与邻居节点n的根节点相同，则以邻居节点pi、邻居节点n为父节点执行一次扩展操作，节点k此时作为子节点，然后将扩展操作产生的刚性子图信息存入集合B中。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种无线传感器网络节点定位检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
A、对已定位节点进行初始化；对未定位节点进行初始化，并初始化未定位节点的邻居状态信息集合P和刚性图信息集合B；设未定位节点经过扩展操作后其状态变换为刚性，刚性节点经过检测操作后其状态变换为可定位状态；已定位节点向邻域广播自身的位置和编号；刚性节点、可定位节点向邻域广播自身的刚性子图信息和编号；
B、设节点k接收到邻居节点n发送的信息，若节点k为刚性节点且邻居节点n为可定位或已定位节点，则先执行一次检测：
(1)若邻居节点n为可定位节点且其为节点k的父节点，设邻居节点n的根节点为r1、r2，则令节点k的刚性图信息集合B中根节点为r1、r2的刚性子图的状态变换为可定位状态；
(2)若邻居节点n为已定位节点，则遍历集合B，若果某个子图指定的两个根节点与邻居节点n不共线即将该子图的状态变换为可定位状态；
C、设节点k接收到邻居节点n发送的信息，若邻居节点n为已定位节点，则将邻居节点n的信息加入邻居状态信息集合P中，然后对邻居状态信息集合P中非邻居节点n的邻居节点执行遍历：
(1)若邻居节点pi也为已定位节点，则以该邻居节点pi与邻居节点n作为根节点和父节点执行一次扩展操作，然后将扩展操作产生的刚性子图信息存入集合B中；
(2)若邻居节点pi为刚性节点，且邻居节点n为邻居节点pi所属刚性子图的根节点之一，则以邻居节点pi与邻居节点n作为父节点执行一次扩展操作，节点k此时作为子节点，然后将扩展操作产生的刚性子图信息存入集合B中；
D、设节点k接收到邻居节点n发送的信息，若邻居节点n为刚性节点，则将邻居节点n的信息加入邻居状态信息集合P中，然后对邻居状态信息集合P中非邻居节点n的邻居节点执行遍历：
(1)若邻居节点pi为已定位节点，且其为邻居节点n的根节点之一，则以邻居节点pi、邻居节点n为父节点执行一次扩展操作，节点k此时作为子节点，然后将扩展操作产生的刚性子图信息存入集合B中；
(2)若邻居节点pi为刚性节点，且其根节点与邻居节点n的根节点相同，则以邻居节点pi、邻居节点n为父节点执行一次扩展操作，节点k此时作为子节点，然后将扩展操作产生的刚性子图信息存入集合B中；
其中刚性图的定义如下：
设有图K2，其包括两个节点V1和V2以及一条无向边(V1,V2)，通过添加两条无向边(V1,a)和(V2,a)以及一个节点a到该图中，a的这种加入方式称为一次扩展，其中V1和V2称为a的一对父节点，也是a这次扩展构成的刚性图的根节点；若图G是从K2经过多次扩展操作得到的，对于G中的两个点Vi和Vj，通过添加两条无向边(b,Vi)和(b,Vj)的方式给G加入新的点b的操作也是一次扩展，Vi和Vi称为b的父节点，而该K2中的两个点称为其根节点；
从K2进行一次扩展得到刚性图，此后每次扩展所得的图都是一个刚性图。
2.根据权利要求1所述的无线传感器网络节点定位检测方法，其特征在于：所述刚性子图信息表示为：(r1,r2,p1,p2,level)，其中r1、r2表示两个根节点，p1、p2表示两个父节点，level表示等级，根节点的等级为0，一次扩展后当前节点的等级等于父节点等级的较大值加1。
3.根据权利要求2所述的无线传感器网络节点定位检测方法，其特征在于：若集合B中已经保存有根节点相同的刚性子图信息，则保留等级较小的刚性子图信息，而删除等级较大的刚性子图信息。
CN201611208209.2A 2016-12-23 2016-12-23 一种无线传感器网络节点定位检测方法 Active CN106792981B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611208209.2A CN106792981B (zh) 2016-12-23 2016-12-23 一种无线传感器网络节点定位检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611208209.2A CN106792981B (zh) 2016-12-23 2016-12-23 一种无线传感器网络节点定位检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106792981A CN106792981A (zh) 2017-05-31
CN106792981B true CN106792981B (zh) 2019-10-29

Family

ID=58920042

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201611208209.2A Active CN106792981B (zh) 2016-12-23 2016-12-23 一种无线传感器网络节点定位检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106792981B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107613502B (zh) * 2017-09-07 2021-03-16 广东工业大学 一种传感器网络非规则区域节点定位方法及其装置
CN109803291B (zh) * 2018-12-25 2023-06-20 天津大学 基于水声传感器网络的健壮拓扑生成方法
CN109885588B (zh) * 2019-01-23 2021-05-07 齐鲁工业大学 一种复杂事件检测方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101711062A (zh) * 2009-11-27 2010-05-19 上海交通大学 分布式无线传感器网络节点定位方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101711062A (zh) * 2009-11-27 2010-05-19 上海交通大学 分布式无线传感器网络节点定位方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于图刚性理论的无线传感器网络可定位性研究;曾祥辉;《信息科技辑》;20141130;全文 *
基于图刚性的无线传感器网络定位新算法;陈杨;《计算机应用研究》;20150531;全文 *
基于最优刚性图的能量有效分布式拓扑控制算法;罗小元;《通信学报》;20131231;全文 *
无线传感器网络中基于Voronoi 覆盖及Delaunay 三角剖分图的最小刚性拓扑控制算法;薛亮;《自动化学报》;20161031;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN106792981A (zh) 2017-05-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Wang et al. Boundary recognition in sensor networks by topological methods
CN106792981B (zh) 一种无线传感器网络节点定位检测方法
Chen et al. Clustering algorithms for ad hoc wireless networks
Beghdad et al. Boundary and holes recognition in wireless sensor networks
Kuhn et al. Local approximation schemes for ad hoc and sensor networks
CN101483610B (zh) 链路状态路由协议的路由更新方法
Wu et al. Triangle extension: Efficient localizability detection in wireless sensor networks
Wang et al. Locating sensors in concave areas
Wang et al. Connectivity-based sensor network localization with incremental delaunay refinement method
Dagdeviren et al. Semi-asynchronous and distributed weighted connected dominating set algorithms for wireless sensor networks
Riaz et al. Formalizing mobile ad hoc and sensor networks Using VDM-SL
Kousaridas et al. SYSTAS: Density-based algorithm for clusters discovery in wireless networks
Chen et al. Obstacle-avoiding connectivity restoration based on quadrilateral Steiner tree in disjoint wireless sensor networks
CN110234145A (zh) 基于可靠信标节点的dv-hop改进的无线传感器网络定位方法
Król et al. Weave: Efficient geographical routing in large-scale networks
Wang et al. Sensor localization in concave environments
CN105721271A (zh) 无线和电力线通信网状网络
Liu et al. An approximate convex decomposition protocol for wireless sensor network localization in arbitrary-shaped fields
CN110062400B (zh) 任意二维与三维传感器网络拓扑带约束的节点线性化方法
US11435431B2 (en) Method for collaborative geolocation in a neighbourhood
Liu et al. An improved distributed algorithm for connected dominating sets in wireless ad hoc networks
CN108932306B (zh) 一种基于对称破坏的子图同构约束求解方法
Sharma et al. Distributed connectivity restoration in networks of movable sensor nodes
CN110881178A (zh) 一种基于分支游走的物联网数据聚合方法
Meghanathan Link selection strategies based on network analysis to determine stable and energy-efficient data gathering trees for mobile sensor networks

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant