为了进一步减少监视穿越行为的无线传感器网络的强势垒覆盖范围的能耗，首先显示了强势垒的最小能耗是NP-hard，并且提出了节点敏感型电源的HARPN启发式节能算法。算法根据围栏中相邻节点的间距和高级节点的状态，制定计算四个节点的感知半径的规则，然后根据大小确定节点的感知功率水平。
的感知半径。可能减少围栏的整体能耗。论分析和仿真实验表明，在相同的闭合波动条件下，HARPN算法具有更高的适应性和稳定性：网络的平均能耗约为Heuristic2算法的62％。络寿命进一步延长。着无线传感器网络（WSN）技术的不断发展，其应用迅速渗透到许多领域，例如在边境部署无线传感器节点以监视非法越境。林或易燃物质聚集地点无线传感器节点被部署在周围以监视火的发生频率和蔓延，无线传感器节点被部署在敌方营地周围以监视敌人的部署和部署武器[1]。种在频带区域中部署无线传感器节点以监视该区域中的移动目标的技术称为封闭覆盖[2]，是传感器网络领域的研究热点。线。机器人技术领域，Gage [3]率先提出了封闭的概念：Kumar等。
[1]首先给出了强围栏和弱围栏的定义，并提出了一种集中算法来确定监视区域是否被k栅栏覆盖。推导了无线传感器节点随机部署区域中低闭合覆盖率k的临界条件。[4]中，得出了在随机部署的无线传感器节点区域中高k屏障覆盖的临界条件，并推导了大型无线传感器网络中的传感器屏障搜索算法。子被设计了。[5]中，基于NPhard问题，提出了基于概率感知模型的最小闭合权问题，提出了最小权重障碍算法（MWBA）来构造k-算法。
择活动节点以监视交叉行为的最小重量障碍。[6]中，在分析屏障能量消耗和容错能力的基础上，提出了一个屏障覆盖累积点（APBC），可以平衡能量消耗。点并延长网络的生命周期。献[7]证明，在传感器节点的活动性受到限制的原则下，最小位移距离和用网格模型构造的围栏1的问题都是NPhard。出了一种构造1围栏覆盖物的近似算法。造基线网格屏障（CBGB）算法旨在构建基于划分和征服策略的k栅栏覆盖构造算法。献[8]将移动模型引入封闭覆盖范围，并且可以使用较少的节点以较高的概率识别入侵者。上所有研究都要求无线传感器节点以固定的检测半径运行，这导致围栏中节点的平均能耗过高。对这一差距，文献[9]证明了可调调光无线检测屏障的最小能耗是一个NPhard问题，并提出了一种基于启发式算法的最小能耗为k-的启发式算法。据节点之间的距离设置障碍。络降低了网络的功耗，但是该算法忽略了围栏节点分布不均的客观事实，因此相邻节点波动较大的节能效果栅栏中的高度明显低于其他部分。文针对具有功率等级和节点间距可调的无线传感器的k栅覆盖网络，提出了一种与直接节点有关的启发式算法HARPN（预启发式算法）。点）。算法充分考虑围栏内节点间距的波动因素，并根据围栏内前节点的感知半径确定节点的感知功率，该算法的适应性和稳定性为显然比Heuristic2更好，并且网络的总体能耗进一步降低。要更长的时间。义1感知光盘。感器节点si∈S在监视区域M（xi，yi）中的圆形区域是圆的中心，并且传感器的感知半径的半径称为传感器的感测盘。果感知半径为0，则节点检测模块处于空闲状态，否则节点以感知功率电平之一进行操作。义2穿越方式。点和终点分别位于监视区域M的两侧，将M分为两部分的任何弯曲部分称为路径。义3入侵者。任何交叉路径穿过M波段监视区域的移动目标称为入侵者。义4坚固的围栏。
堆叠的传感器节点或切线传感器节点连接到传感盘的路径连接到监视区域的两端，这称为固体屏障，它允许入侵者至少通过传感器检测到的监视区域通过。线。置5 k的覆盖范围。果入侵者沿着一条穿越路径穿过监视区M，并且至少被k个无线传感器节点感知到，则以带形式的监视区M被说成是被强屏障覆盖。果带状监视区域M在k中被强屏障覆盖，则在区域M中至少存在由彼此连接的传感器节点的检测盘形成的k个不相交的检测栅栏。
1是高阻隔涂层2的示意图，其中灰色节点检测盘形成两个坚固的屏障，并且入侵者在穿过带区域时至少被两个传感器节点感知。M沿任何路径。中的总和是在两个不同方向上通过的路径，而总和不是通过的方式。
设无线传感器节点是随机部署的，则必须执行高密度部署，以确保在带状监视区域中对栅栏的强大覆盖。是，随机部署方法不能保证无线节点分布的绝对均匀性，因此，如果监视区域内的节点围起来，则在监视区域内建的围栏中节点的密度程度也可以不同。栏全部在最大感知半径（感知功率）内工作。大），则围墙密集节点的平均能耗较高。图2所示，节点A，B，C，D，E，恒温阀芯F，G和H形成检测屏障，如果D，E，F节点密集分布，则DEFG段的节点以密集的方式分布和G被感知。将盘调整到图中的虚线圆圈所示的大小时，检测屏障仍然被穿透并且屏障的能量消耗被大大降低。以看出，围栏中节点密度的不相等为其能量消耗提供了很大的压缩空间。于强kence涵盖的最小能耗问题是NPhard，因此必须针对该问题设计多项式时间逼近算法，以获得对该问题的次优解决方案。章提出了与传输节点HARPN相关的启发式算法来解决此问题。果带状监视区域被以k为单位的强势垒所覆盖，则如果将每个栅栏的能耗降低到最小，则k障壁的能耗必须尽可能小，因此，可以将覆层-k覆层的最小能耗问题转换成每个围栏。耗最小的问题，此处提到的最小值是指次优解决方案。于栅栏的密集节点具有较大的能量压缩空间，因此通过降低栅栏上节点的感知功率，可以有效降低监测区域中栅栏覆盖网络的能耗。过连接围栏检测链接。义8闭合边缘。心围栏中的两个相邻无线传感器节点形成围栏边缘。然，围栏由若干个端对端的围栏组成。义9节能收益。果降低了无线节点的感知功率，并且检测盘仍然可以与围墙中两个相邻节点的检测盘相交，则该节点的最大感知功率和降低的感知功率之间的差称为节点。省能源。本文中，无线节点能耗模型为E =μr2，其中：r为感知半径，μ为能耗系数，该常数为常数[12]。
文的研究仅考虑传感器节点传感模块的能耗，而没有考虑其他能耗，例如通信和计算。了平衡带状监视区中无线节点的能量消耗，轮流执行HARPN算法，并将每一轮分为三个阶段： k，调整感知功率的阶段和工作阶段。形成强势垒的每个阶段，有必要综合考虑节点的剩余能量，工作匝数和围墙中的节点数等，以确保平衡网络的功耗并建立可靠的缓存。点越少越好。这一回合开始时，在监视区M中形成了一个强大的保护区，每个生成的屏障都存储在屏障队列中。果障碍列表中的项目数> 0，请转到步骤3，否则转到步骤9。栅栏列表中获取栅栏b，然后转到步骤4。找边在b中的不确定性障碍的所有边缘中，障碍e中最长的e（至少未确定端节点的感知半径）。果未确定两端节点的感知半径，请使用规则1计算e两端节点的感知半径。后继续执行步骤8，否则转到步骤5。果已确定闭合边缘的正向节点1的检测半径，则使用规则2计算正向节点e的检测半径。后执行步骤8，否则执行步骤6。果未确定闭合边e的前向节点1的检测半径，但已确定前向节点2的检测半径，则计算使用规则3感知前向节点e和前向节点1的半径，然后执行步骤8，否则执行步骤7。果未确定闭合边缘e的前节点1和前节点2的感知半径，则使用规则4计算前向转向节点e的感知半径，然后执行步骤8，恒温阀芯否则执行步骤8。行步骤4。果已经确定ba的所有节点的检测半径，则将围栏b的第一节点和最后节点的检测半径设置为覆盖监视区域的界限，然后根据半径确定检测功率。测b的每个节点，并执行步骤2；转到第4步。置一条坚实的毯子，此回合结束，然后输入新的回合。
对k个强力围栏的最小能耗进行分析的基础上，发现k个强力围栏的最小能耗是NPhard的一个问题，因此，从保护的理论分析来看针对封闭盖的能量，提出了一种与先进节点相关的HARPN启发式节能算法。算法根据围栏中节点的间距和前向节点的状态确定节点的感知半径，从而确定节点的感知功率水平。真实验表明，在相同条件下，该算法具有较高的适应性和稳定性，并最小化了围栏所有节点的功耗，从而降低了网络的能耗。长寿命。是，本文主要研究无线传感器网络中传感器覆盖率高的检测模块的节能问题，而不考虑数据通信部分的能耗。一步将是使检测服务与障碍通信兼容。
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