物联网感知层改进型正方形剖分节点调度算法

计算机工程与应用 ›› 2014, Vol. 50 ›› Issue (19): 23-26.

物联网感知层改进型正方形剖分节点调度算法

卢旭1，2，程良伦2

1.广东技术师范学院自动化学院，广州 510665
2.广东工业大学自动化学院，广州 510006

出版日期:2014-10-01 发布日期:2014-09-29

Improved squared rectangle partition based node scheduling algorithm for sensor layer in Internet of Things

LU Xu1，2, CHENG Lianglun2

1.College of Automatization, Guangdong Polytechnic Normal University, Guangzhou 510665, China
2.College of Automatization, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China

Online:2014-10-01 Published:2014-09-29

摘要/Abstract

摘要： 设计合理的节点调度机制是提高物联网感知层能效性的重要方法。探讨了基于正方形剖分模型的节点调度算法，在此基础上对其通信模型进行扩展，在保持100%的组网络覆盖率及组全局连通性的前提下，通过改进剖分正方形边长取值机制，提出一种改进型正方形剖分节点调度算法。实验结果表明，改进后算法可有效降低系统能耗，延长网络寿命。

关键词: 物联网, 感知层, 节点调度, 正方形剖分

Abstract: An efficient node scheduling scheme can significantly improve the energy efficiency for sensor layer in Internet of Things. A squared rectangle partition based node scheduling algorithm is discussed, and then its communication model is extended. While maintaining 100% group coverage rate of network and group global connectivity, an improved squared rectangle partition based node scheduling algorithm is proposed by improving the set value for side length of partitioned squared rectangle. Experimental results show that the proposed algorithm effectively reduces system energy consumption and prolongs network lifetime.

Key words: Internet of Things, sensor layer, node scheduling, squared rectangle partition

卢旭1，2，程良伦2. 物联网感知层改进型正方形剖分节点调度算法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(19): 23-26.

LU Xu1，2, CHENG Lianglun2. Improved squared rectangle partition based node scheduling algorithm for sensor layer in Internet of Things[J]. Computer Engineering and Applications, 2014, 50(19): 23-26.

[1]	王振东，张林，李大海. 基于机器学习的物联网入侵检测系统综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 18-27.
[2]	李天明，严翔，张增年，田阳，吴鑫，李超群. 区块链+物联网在农产品溯源中的应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 50-60.
[3]	王晓光，杨培蓓. 航运物流企业数字化转型设计与效果分析[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 241-247.
[4]	邹建文，赵波，李想，刘一凡，黎佳玥. 基于tPUF的物联网设备安全接入方案[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 119-126.
[5]	杨舒，苏放. 基于微服务的分布式数据安全整合应用系统[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(18): 238-247.
[6]	解迎刚，兰江雨. 协作机器人及其运动规划方法研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 18-33.
[7]	甄凯成，黄河，宋良图. 基于Netty和Kafka的物联网数据接入系统[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(5): 135-140.
[8]	张森，叶剑，李国刚. 面向冷链物流的区块链技术方案研究与实现[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(3): 19-27.
[9]	蔡青松，林佳. 提升LoRa网络性能的终端参数动态选择方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(3): 113-120.
[10]	向敏，戴柯宇，周恩，刘榆，雷儒杰. 面向物联网终端的任务相关性调度策略[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(23): 95-102.
[11]	涂经科，梁俊斌，蒋婵，王天舒. 大规模无环有向管网中移动物联网监测进展[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(17): 1-11.
[12]	石锋，梁尚斌，蒋勇，闫丽萍，徐建军，郭晓东. 油田物联网系统边缘计算研究与实践[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(16): 273-278.
[13]	蒋凌燕1，王晓光2. 物联网技术下重复质押风险的防范[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(9): 223-229.
[14]	周玉轩1，杨絮1，2，鲍富成1，朱一峰1，2，段锦1，2. Cordova-NodeJS混合式物联网信息服务系统[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(6): 209-217.
[15]	黄思猛1，程良伦2，王涛2. 基于双数组trie树的多模式复杂事件检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(4): 91-95.