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无线传感器网络中基于距离变换的骨架提取
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华中科技大学电子与信息工程系,武汉430074, [2]湖北经济学院统计与应用数学系,武汉430205
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60803115)
作者: 刘文平[1,2]
中文摘要:

在无线传感器网络中,利用骨架信息可以提高路由性能,也可以用于网络定位、导航以及分割等。以往的骨架算法往往假定边界节点被全部识别,但在绝大多数网络中,尤其是低密度网络,边界节点往往很难被全部正确识别。提出了一种基于距离变换的低复杂度、分布式骨架提取算法,该算法不要求所有边界节点被识别。实验结果表明,该算法对于边界不准确时能够得到较好骨架,同时对于边界点缺失具有鲁棒性。

英文摘要:

In wireless sensor networks, skeleton information has been successfully used to improve routing performance; and also can be used in localization, navigation and segmentation, etc. Existing solutions often assume that all boundary nodes have been correctly recognized, in most cases, especially for networks with low node density, the boundary nodes are hardly fully identified. This paper proposed a distributed skeleton extraction algorithm of low complexity based on distance transform. The proposed algorithm did not require that all boundary nodes were correctly identified. Experiment results show that the proposed algorithm can achieve a good approximation of skeleton even under incomplete or inaccurate boundaries, and also is robust to the boundary incompleteness.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049