]> AND Private Git Repository - ThesisAli.git/blobdiff - CHAPITRE_02.tex
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
Update by Ali
[ThesisAli.git] / CHAPITRE_02.tex
old mode 100644 (file)
new mode 100755 (executable)
index 5b7f45d..7aaafbe
@@ -102,6 +102,14 @@ The works presented in~\cite{ref134,ref135,ref136} focus on coverage-aware, dist
 
 Shibo et al.~\cite{ref137} have expressed the coverage problem as a  minimum  weight submodular set cover problem  and proposed a Distributed Truncated Greedy Algorithm (DTGA) to solve it. They take  advantage from both temporal and spatial correlations between  data sensed by different sensors, and leverage prediction, to improve  the lifetime. 
 
 
 Shibo et al.~\cite{ref137} have expressed the coverage problem as a  minimum  weight submodular set cover problem  and proposed a Distributed Truncated Greedy Algorithm (DTGA) to solve it. They take  advantage from both temporal and spatial correlations between  data sensed by different sensors, and leverage prediction, to improve  the lifetime. 
 
+In \cite{ref160}  authors  transform the  area  coverage  problem to  the  target
+coverage one taking into account the  intersection points among disks of sensors
+nodes or between disk of sensor nodes and boundaries.
+
+
+In \cite{ref133} authors prove  that  if  the perimeters  of sensors are sufficiently  covered it will be  the case for the  whole area. They provide an algorithm in $O(nd~log~d)$  time to compute the perimeter-coverage of
+each  sensor,  where  $d$  denotes  the  maximum  number  of  sensors  that  are neighboring  to  a  sensor and  $n$  is  the  total  number of  sensors  in  the network.
+
 
 In \cite{ref84}, Xu et al. have described an algorithm, called Geographical Adaptive Fidelity (GAF), which uses geographic location information to divide the area of interest into fixed square grids. Within each grid, it keeps only one node staying awake to take the responsibility of sensing and communication. Figure~\ref{gaf1} gives an example of fixed square grid in GAF.
 
 
 In \cite{ref84}, Xu et al. have described an algorithm, called Geographical Adaptive Fidelity (GAF), which uses geographic location information to divide the area of interest into fixed square grids. Within each grid, it keeps only one node staying awake to take the responsibility of sensing and communication. Figure~\ref{gaf1} gives an example of fixed square grid in GAF.
 
@@ -248,12 +256,16 @@ check if its $n_i$ is decreased to 0 or not. If $n_i$ of a sensor node is 0 (i.e
 
 & \tiny  L. Zhang et al. (2013)~\cite{ref136} & \OK &   & \OK &   &  & \OK & \OK &  & \OK &  & \OK &  &\\
 
 
 & \tiny  L. Zhang et al. (2013)~\cite{ref136} & \OK &   & \OK &   &  & \OK & \OK &  & \OK &  & \OK &  &\\
 
-& \tiny   S. He et al. (2012)~\cite{ref137}   & \OK & \OK  & \OK  &   &  &  & \OK &  & \OK &  &  &  &\\
+& \tiny  S. He et al. (2012)~\cite{ref137}   & \OK & \OK  & \OK  &   &  &  & \OK &  & \OK &  &  &  &\\
 
 & \tiny  Y. Xu et al. (2001)~\cite{ref84}   & \OK &   & \OK  &   &  &  & \OK &  & \OK &  &  &  &\\
 
 & \tiny  C. Vu et al. (2006)~\cite{ref132}  & \OK &   & \OK &  & \OK &  & \OK &  & \OK &  & \OK &  &\\
 
 
 & \tiny  Y. Xu et al. (2001)~\cite{ref84}   & \OK &   & \OK  &   &  &  & \OK &  & \OK &  &  &  &\\
 
 & \tiny  C. Vu et al. (2006)~\cite{ref132}  & \OK &   & \OK &  & \OK &  & \OK &  & \OK &  & \OK &  &\\
 
+& \tiny  X. Deng et al. (2012)~\cite{ref160}  & \OK &   & \OK &  &  &  & \OK &  & \OK &  &  &  &\\
+
+& \tiny  X. Deng et al. (2005)~\cite{ref133}  & \OK &   & \OK &  & \OK &  & \OK &  & \OK &  &  &  &\\
+
 &\textbf{\textcolor{red}{ \tiny DiLCO Protocol (2014)}}                  &  \textbf{\textcolor{red}{\OK}}   &   & \textbf{\textcolor{red}{\OK}}   &   &   & \textbf{\textcolor{red}{\OK}}  & \textbf{\textcolor{red}{\OK}}   &   &  &   &\textbf{\textcolor{red}{\OK}}  &    &  \\
 
 &\textbf{\textcolor{red}{ \tiny MuDiLCO Protocol (2014)}}                  &  \textbf{\textcolor{red}{\OK}}   &   & \textbf{\textcolor{red}{\OK}}   &   &   & \textbf{\textcolor{red}{\OK}}  & \textbf{\textcolor{red}{\OK}}   &   &  & \textbf{\textcolor{red}{\OK}}  &\textbf{\textcolor{red}{\OK}}  &    &  \\
 &\textbf{\textcolor{red}{ \tiny DiLCO Protocol (2014)}}                  &  \textbf{\textcolor{red}{\OK}}   &   & \textbf{\textcolor{red}{\OK}}   &   &   & \textbf{\textcolor{red}{\OK}}  & \textbf{\textcolor{red}{\OK}}   &   &  &   &\textbf{\textcolor{red}{\OK}}  &    &  \\
 
 &\textbf{\textcolor{red}{ \tiny MuDiLCO Protocol (2014)}}                  &  \textbf{\textcolor{red}{\OK}}   &   & \textbf{\textcolor{red}{\OK}}   &   &   & \textbf{\textcolor{red}{\OK}}  & \textbf{\textcolor{red}{\OK}}   &   &  & \textbf{\textcolor{red}{\OK}}  &\textbf{\textcolor{red}{\OK}}  &    &  \\
@@ -271,6 +283,7 @@ check if its $n_i$ is decreased to 0 or not. If $n_i$ of a sensor node is 0 (i.e
 
 
 
 
 
 
+
 \section{Conclusion}
 \label{ch2:sec:05}
 This chapter has been described some coverage problems proposed in the literature, and their assumptions and proposed solutions.
 \section{Conclusion}
 \label{ch2:sec:05}
 This chapter has been described some coverage problems proposed in the literature, and their assumptions and proposed solutions.