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节点选择的合理性是影响传感器网络生命期的重要因素。在分析了GB 节点选择算法原理的基础上，对算法进行了性能分析，并提出了几点优化策略，改进后的算法更加准确和高效。
关键字: 传感器网络，节点选择，覆盖区域，采样点，网格密度
节点选择即确定出传感器网络中执行感知、处理或通信任务的节点，同时选择需进入休眠状态的节点以延长整个网络的生命期。
最简单的方法是选择网络中所有节点采集环境数据，这种方式节点选择几乎没有额外开
销。但由于传感器网络节点密集部署的特性，节点采集的信息冗余度最大，导致低效且能耗大。
为了避免所有节点采集数据，可随机选择一部分节点承担任务。随机选择方式算法简单，额外开销小，但节点选择仍具有一定冗余，或者无法满足用户对信息的需求，需附加一定的反馈控制机制。
Yan 等人[1][2][3]提出了基于覆盖的节点选择方法。它的基本思想是每个传感器节点都在其覆盖区域内采集有用的数据，所有节点的覆盖区域合并形成了系统覆盖。但随机布撒的节点可能会导致覆盖冗余，因此，有必要确定传感器节点的最小子集，它们覆盖了整个区域，该子集外的任何节点都可以处于非活跃状态。这样不仅节约了能源，同时减少了无线信道中潜在的冲突，降低了争用访问介质的可能性。从而延长了网络的生命期，提高了网络的性能。但该方法计算量大，额外通信开销大。
关键字: 传感器网络，节点选择，覆盖区域，采样点，网格密度
节点选择即确定出传感器网络中执行感知、处理或通信任务的节点，同时选择需进入休眠状态的节点以延长整个网络的生命期。
最简单的方法是选择网络中所有节点采集环境数据，这种方式节点选择几乎没有额外开
销。但由于传感器网络节点密集部署的特性，节点采集的信息冗余度最大，导致低效且能耗大。
为了避免所有节点采集数据，可随机选择一部分节点承担任务。随机选择方式算法简单，额外开销小，但节点选择仍具有一定冗余，或者无法满足用户对信息的需求，需附加一定的反馈控制机制。
Yan 等人[1][2][3]提出了基于覆盖的节点选择方法。它的基本思想是每个传感器节点都在其覆盖区域内采集有用的数据，所有节点的覆盖区域合并形成了系统覆盖。但随机布撒的节点可能会导致覆盖冗余，因此，有必要确定传感器节点的最小子集，它们覆盖了整个区域，该子集外的任何节点都可以处于非活跃状态。这样不仅节约了能源，同时减少了无线信道中潜在的冲突，降低了争用访问介质的可能性。从而延长了网络的生命期，提高了网络的性能。但该方法计算量大，额外通信开销大。
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