46、无线传感器网络中可靠的地理路由技术解析

无线传感器网络中可靠的地理路由技术解析

1. 基础概念

在无线传感器网络的路由研究中,一些基础概念是理解后续算法和策略的关键。
- 凸集与凸包 :凸集是指若集合 $S$ 内任意两点 $P$ 和 $Q$,连接它们的线段 $PQ$ 也完全在集合 $S$ 内,那么集合 $S$ 就是凸集。而凸集 $S = {P}$ 的凸包则是包含集合 $S$ 的最小二维多边形 $W$,即不存在其他多边形 $L$ 使得 $S⊂L⊆W$。在处理故障区域时,将故障区域表示为凸包有诸多好处。由于凸多边形的特性,使用最少数量的传感器节点就能包含相邻的故障节点,避免了进入故障区域的冗余路径,从而降低了寻找中继节点的计算复杂度和路由的失败率。
- 故障节点与正常节点 :在传感器网络图 $G (V, E)$ 中,若节点 $x$ 发生故障的概率大于阈值 $\alpha$,则该节点为故障节点;反之,若节点 $x$ 发生故障的概率小于等于阈值 $\alpha$,则为正常节点。
- 故障区域 :给定传感器网络图 $G (V, E)$,故障区域是由其连通循环子图 $G_s (V_s, E_s)$ 内的所有故障节点构成的凸包。这里 $V_s$ 是相互连接的故障节点的顶点集,$E_s ⊆V_s x V_s$ 是由 $V_s$ 中任意一对故障节点之间的通信链路组成的边集,并且需要满足特定条件。
- 边界节点与中继节点 :边界节点是位于故障区域边界的节点。中继节点则是位于所有故障区域之外,且是通过中继节点选择算法(RNSA)找到的最短路径上边界节点的最近邻居之一。

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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