Resumen

Los métodos de detección de límites de agujeros de cobertura existentes no pueden detectar los límites de agujeros de cobertura a gran escala en redes de sensores inalámbricas de forma rápida y eficiente. Teniendo en cuenta este problema, se propone un método de detección de límites para agujeros de cobertura a gran escala en redes de sensores inalámbricas basado en la restricción del umbral crítico mínimo. En primer lugar, se destaca el problema de optimización del umbral crítico mínimo y se construye su descripción formulaica de acuerdo con el modelo de detección probabilística. Sobre esta base, se utiliza la información de gradiente distribuido para resolver aproximadamente el problema de optimización. A continuación, se propone un algoritmo de detección de límites rugosos a escala local que incorpora el umbral crítico mínimo y su algoritmo iterativo de adelgazamiento de acuerdo con la teoría del flujo de bloqueo. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto tiene una complejidad computacional y una sobrecarga de red bajas a la hora de detectar límites de agujeros de cobertura a gran escala en redes de sensores inalámbricas.

• Materias:Redes de sensores Sensores inalámbricos Sensor inteligente Sensores electroquímicos Biosensores
• Subjects:Sensor networks Wireless sensors Intelligent sensor Electrochemical sensors Biosensors
• Palabras claves:red de sensores inalámbricos, límite de agujero de cobertura a escala, umbral crítico mínimo, problema de optimización, métodos de detección de límite de agujero de cobertura, restricción de umbral crítico mínimo, algoritmo de detección de límite aproximado, método de detección de límite, algoritmo de adelgazamiento iterativo, baja complejidad computacional
• Keywords:wireless sensor network, scale coverage hole boundary, minimum critical threshold, optimization problem, coverage hole boundary detection methods, minimum critical threshold constraint, rough boundary detection algorithm, boundary detection method, iterative thinning algorithm, low computational complexity