项目名称: 无线传感器网络不依赖位置信息的拓扑识别与构建技术研究

项目编号: No.61272482

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 董德尊

作者单位: 中国人民解放军国防科学技术大学

项目金额: 82万元

中文摘要: 拓扑识别与构建是无线传感器网络中的重要研究问题。传感器网络对信息的采集、处理和传输都需要有效组织的拓扑结构作为基本保障。现有的拓扑问题研究通常假设已知节点精确位置信息。获取准确的位置信息在大规模传感器网络中非常困难。不依赖位置信息的拓扑识别与构建技术可以极大提高网络系统在位置信息无法获取或部分可用情况下的有效性,是近年来传感器网络的热点研究方向。本课题以提高方法的可用性和效能为目标,系统地研究不依赖位置信息的拓扑识别与构建中四个重要的挑战性科学问题。本课题在信息受限的情况下,充分挖掘问题的特点,对网络连通图的几何和拓扑特性进行深入分析,建立有效的拓扑分析工具和方法,设计高效的不依赖位置信息的分布式算法。本课题有坚实的研究基础和大规模传感器网络运行数据作为支撑,研究成果有助于推进不依赖位置信息的拓扑问题与关键技术的研究进展、突破传感器网络实际应用限制,具有重要的理论意义与应用价值。

中文关键词: 无线传自组织与感器网络;拓扑识别;拓扑构建;;

英文摘要: Topology recognition and construction are important issues in wireless ad hoc and sensor networks. Effectively organized structures in network topology provide necessary infrastructures for many basic network operations, i.e. data gathering, in-network processing and communication etc. Most existing studies on topology issues assume the knowledge of accurate location information of nodes. Such assumptions substantially limit the applicability of those methods because acquiring accurate location measurement is practically difficult for large-scale sensor networks. Location-free methods can greatly enhance the applicability of network systems when location information is missing or only partially available. Aiming at relaxing the limitations of existing work and increasing the robustness and efficiency of methods under location uncertainty, this proposal systematically investigates four important issues involving location-free topology recognition and construction in sensor networks. We infer the geometric and topological features from network connectivity and construct effective connectivity substructures for important applications, including sensing coverage and geometrical routing. We design location-free distributed algorithms by exploring the techniques in combinatorial graph theory and computational topology

英文关键词: wireless ad hoc and sensor networks;topology recognition;topology construction;;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

基于 5G 通信技术的无人机立体覆盖网络白皮书
专知会员服务
61+阅读 · 2022年3月20日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年10月19日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年8月15日
专知会员服务
86+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年11月13日
基于机器学习的自动化网络流量分析
CCF计算机安全专委会
4+阅读 · 2022年4月8日
英伟达给你工具,用Python识别车辆信息
机器之心
0+阅读 · 2021年12月8日
学习抓取柔性物体
TensorFlow
3+阅读 · 2021年7月5日
面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
专知
4+阅读 · 2021年5月3日
基于深度学习的小目标检测方法综述
专知
2+阅读 · 2021年4月29日
ICCV 2019 | 精确的端到端的弱监督目标检测网络
AI科技评论
11+阅读 · 2019年12月9日
基于TensorFlow和Keras的图像识别
Python程序员
16+阅读 · 2019年6月24日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月24日
Arxiv
10+阅读 · 2020年6月12日
Arxiv
10+阅读 · 2018年4月19日
小贴士
相关VIP内容
基于 5G 通信技术的无人机立体覆盖网络白皮书
专知会员服务
61+阅读 · 2022年3月20日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年10月19日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年8月15日
专知会员服务
86+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年11月13日
相关资讯
基于机器学习的自动化网络流量分析
CCF计算机安全专委会
4+阅读 · 2022年4月8日
英伟达给你工具,用Python识别车辆信息
机器之心
0+阅读 · 2021年12月8日
学习抓取柔性物体
TensorFlow
3+阅读 · 2021年7月5日
面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
专知
4+阅读 · 2021年5月3日
基于深度学习的小目标检测方法综述
专知
2+阅读 · 2021年4月29日
ICCV 2019 | 精确的端到端的弱监督目标检测网络
AI科技评论
11+阅读 · 2019年12月9日
基于TensorFlow和Keras的图像识别
Python程序员
16+阅读 · 2019年6月24日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员