基于局部信息的无线传感器网络覆盖问题与粗糙集理论

This project is a cross research on computer networks, data mining and general topology.In this project, we mainly study some unsolved problems in wireless sensor network deployments with practical application significance, such as optimal patterns and complete n-coverage criterion in some practial deployments. The characteristics of these problems is to design the entire network deployment or to identify the coverage condition of whole network by using of local information of sensors. Motivated by these problems, we study the basic theory of topological mapping theory and the rough set theory themselvies in depth. We also search applications of the research results of these theories in wireless sensor network depolyment. At the same time, we try to apply the resulst obtained by the project team in the study of the problems of sensor network deployment to practical problems, such as reliability , optimization mechanism research of the Internet of things and so on.The research of this project not only has great significance to the theory of wireless sensor network and has a certain application value, but also has very positive significance to development and improvement of relevant theory of mathematics and data mining.

本项目是一个跨计算机网络研究，数据挖掘，一般拓扑的综合性项目。本项目主要研究无线传感器网络布局中一些具有实际应用意义的未解决问题，例如与实际布局有关的最优覆盖问题与n 完全覆盖度判别等问题，这些问题的特点是利用传感器局部信息来进行整个网络布局设计或者对整个网络覆盖情况进行鉴别。我们以此为驱动，对涉及的拓扑映射理论、粗糙集理论等基础学科理论本身也进行深入研究。同时，寻找项目组在传感器网络布局问题研究中取得的结果在物联网可靠性研究、物联网系统优化机理研究等实际问题中的应用。本项目的研究不但对无线传感器网络理论有较大的意义，也具有一定的应用价值，而且对相关数学与数据挖掘理论的发展与完善，极具积极意义。

针对本项目的研究目标“本项目主要研究无线传感器网络布局中利用传感器局部信息来设计网络最优布局或者对网络整体覆盖情况进行鉴别的一些问题，并且以此为驱动，对涉及的拓扑映射理论、粗糙集理论等基础学科理论进行深入研究，解决这些理论中的一些公开问题，寻找这些基础理论研究所得的结果在无线传感器网络布局相关问题中的应用。”四年来，项目组全体成员，立足基础，面向应用，协作攻关，进行研究，较好地完成了项目既定的目标。在无线传感器网络布局，拓扑映射理论、粗糙集理论各个方向都取得了一定的研究成果。四年来，项目组全体成员共发表标注本项目基金号的期刊论文或会议论文18篇，其中包括《CCF推荐国际学术会议和期刊目录》中A类会议论文一篇，B类期刊论文3篇，其他SCIE论文5篇，由国际著名出版社《Atlantis Press》与中国科学出版社联合出版英文专著一部(标注本项目基金号)，获得发明专利4个。项目组完成的论文与专著，不但解决了相关领域一些重要的理论问题，其中包括被相关领域的研究者提出并且认为难以解决的公开问题，受到相关领域国际权威人士的高度评价，而且在传感器网络布局，流行病诊断等应用问题上具有潜在的应用价值。