中继节点解决无线传感器网络的能量空洞问题

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无线传感器网络的节点能量受限问题研究

无线传感器网络的节点能量受限问题研究近年来，随着科技的发展和物联网的普及，无线传感器网络已经成为科技领域中一个备受关注的热点话题。

无线传感器网络是由许多能够感知和收集环境信息的传感器节点组成的网络，这些节点可以通过无线信号相互通讯，从而实现对环境信息的收集和传输。

无线传感器网络在农业、矿业、环境保护等领域有广泛应用，但同时，也面临着节点能量受限的问题。

无线传感器节点的能量问题，是指节点通过传感器收集环境信息、以及进行节点内通讯和节点间通讯所需要的能量问题。

传统的能量补给方法是将电池放置在传感器节点内，节点通过连接电池可以实现数据的传输。

然而，由于传感器节点本身尺寸较小，因此能够容纳的电池容量较小，节点的能量补给难度大大增加。

在实际使用中，节点能量往往难以满足需要，这就给无线传感器网络的数据采集、传输和节点连接等方面带来了极大的挑战。

无线传感器节点的能量受限问题的研究已经成为学术界和工业界的关注重点。

为了解决这个问题，学者们实施了一些尝试，比如：改进节点能量管理、创造高效的通讯协议等，其中节点能量管理方案是提高节点能量利用效率的关键方法。

节点能量管理可以通过多种技术实现，其中最常见的是动态功率调整（DPA）技术。

DPA技术可以动态地调整节点的功率和工作频率，从而延长节点的电池寿命。

该技术可以根据不同的传感器场景、传输距离和数据需求的不同，进行动态调整，并根据实时环境信息进行灵活调整，从而达到最优的能量利用效果。

另外，动态停机技术（DPS）也是节点能量管理的另一种方式。

DPS可以在不影响数据传输的前提下，将传感器节点动态地进入睡眠状态，从而降低节点的能量消耗。

当节点需要采集或传输数据时，再将节点唤醒，使其能复活工作。

该技术的优点在于将非必要能量消耗降到最低，大大延长了传感器节点的电池寿命，提高了能量利用效率。

另一项重要的技术是集群技术。

传感器节点可以被分为多个集群，在集群内进行数据传输和通讯。

由于集群内的节点数量较少，数据传输距离较短，因此可以有效减少节点的能量消耗。

无线传感器网络中的能量优化策略

无线传感器网络中的能量优化策略无线传感器网络是由大量分散部署的无线传感器节点组成的网络系统。

这些节点可以通过互相通信来完成各种任务，如环境监测、数据采集和信息传递等。

然而，由于节点通常由小型电池供电，能源问题成为无线传感器网络中的一个重要挑战。

能源是无线传感器网络中最宝贵的资源之一。

传感器节点通过测量和传输数据来消耗能量，并且很难通过更换电池等方式进行能量补充。

因此，为了延长网络的寿命和增强其性能，需要采取能量优化的策略。

首先，一种常见的能量优化策略是节点的睡眠调度。

节点在非活跃状态下睡眠，以节省能量，并定期唤醒以完成任务。

这种睡眠调度可以根据节点的实际需求进行灵活设置。

例如，在环境监测中，传感器节点可以根据监测到的事件来决定是否进行睡眠或唤醒。

其次，能量优化的另一个策略是数据聚集和压缩。

在传感器网络中，节点通常需要将采集到的数据传输到基站或其他节点。

数据聚集和压缩可以将冗余的数据减少到最小，以减少能量消耗。

例如，在传感器网络中，如果相邻节点采集到相似的数据，则可以将这些数据聚集为一个数据包进行传输，而不是分别传输每个数据。

此外，动态功率管理也是一种重要的能量优化策略。

在传感器网络中，节点的功率需求可能因环境条件的变化而变化。

通过调整节点的传输功率和接收功率来适应环境变化，可以减少能量消耗。

例如，在信号强度较好的情况下可以减小功率，而在信号强度较差的情况下可以增加功率以保证传输的可靠性。

此外，路由设计也是能量优化的关键。

在传感器网络中，节点之间通常需要通过多跳来进行通信。

优化路由选择可以减少能量消耗，延长网络寿命。

例如，选择较短的路径和低能耗的节点作为中继节点可以减少能量消耗。

另外一个能量优化的策略是通过能量平衡来延长网络的寿命。

在传感器网络中，节点的能量往往不均衡，一些节点可能在早期消耗了大量能量，导致它们更早地失效。

通过选择合适的节点位置和调整节点的工作任务，可以实现能量的平衡，延长整个网络的寿命。

无线传感器网络覆盖空洞修复策略

信息技术推厂
冗余节点在目标节点通信范围内移动节点冗余节点在目标节点通信范围
｝
选择附近具有通信功能的冗余节点将其唤醒
０
计算出此节点与移动节Ｉ点所在位置距离，选择
图１无线传感器网络图
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２．当移动节点Ｍ移动到覆
６６— —
图２闭合空洞图
ＣＨＩＮＡＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣｉ－ｉＮＯＬＯＧＹｆｉ＇，ＪＦＯＦ￣！ｄＩＡｆＩＯＮＭａｙ２０１５中国科技信窟、２０１５颦第０９期
境特ｉ正等等
研究及发展概况
传感器节点在能量耗尽时可能会导致网络产生覆盖空洞。覆盖空ｉｌＳＪ￣ｌ９存在会使空洞边缘节点的能量消耗增加，
存在如下两种情况如图３。１．当移动节点Ｍ移动到覆
盖空洞中网络节点位置时，冗余节点在其通信范围内，则可将其唤醒。
在大部分静态传感器网络中使需要采集信息的地方每个节点对象都被ｋ（ｋ≥ １）个节点覆盖，多重覆盖使得许多节点在能量消耗结束不起作用后，网络仍然能保证需要采集信息地区的网络密度，这样的话在恶劣的条件下传感器网络能提高它的生命力。但是很多节点在同一时间都作用一个目标节点这会浪费节点的数量浪费成本。文献选择了空洞边缘节点数目很多的冗余节点进行激活来修复覆盖空洞，但该算法在一方面没有周全考虑冗余节点的利用效率，另一方面忽略了多重覆盖会形成很多经济损失。

如何解决无线传感器网络中的节点能量耗尽问题

如何解决无线传感器网络中的节点能量耗尽问题无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是一种由大量分布在特定区域内的无线传感器节点组成的网络系统。

这些节点具有感知环境、采集数据、处理信息和无线通信等功能，被广泛应用于环境监测、智能交通、农业等领域。

然而，WSNs中的节点能量耗尽问题一直是制约其发展的重要因素。

本文将探讨如何解决这一问题。

首先，我们可以通过优化节点能量管理策略来延长节点的工作寿命。

一种常见的策略是动态调整节点的工作模式。

例如，节点可以根据环境的变化自动切换工作模式，如从待机模式切换到休眠模式，或者根据任务的重要性切换到不同的工作模式。

此外，节点还可以根据自身的能量状况选择合适的工作模式，以平衡能量消耗和任务需求。

其次，我们可以通过优化数据传输协议来降低节点的能量消耗。

一种常见的协议是基于事件驱动的传输协议。

该协议只在检测到特定事件发生时才进行数据传输，避免了无效数据的传输，从而减少了能量消耗。

另外，协议还可以通过数据压缩、数据聚合等技术来减少数据传输量，进一步降低能量消耗。

此外，我们还可以通过节点能量的自我补充来解决能量耗尽问题。

一种常见的方法是利用环境中的能量资源，如太阳能、风能等，为节点充电。

通过在节点上添加太阳能电池板或风力发电装置，可以将环境中的能量转化为电能，为节点提供持续的能量供应。

此外，还可以利用节点之间的协作来实现能量的共享和传输，例如，节点可以通过无线充电技术向邻近节点传输能量，从而延长节点的工作寿命。

最后，我们可以通过优化网络拓扑结构来减少能量消耗。

一种常见的方法是通过节点的动态部署来优化网络拓扑结构。

节点的密度和位置对网络的能量消耗有重要影响。

通过合理部署节点，可以减少节点之间的通信距离，降低能量消耗。

此外，还可以通过选择合适的路由算法来优化网络拓扑结构，减少能量消耗。

例如，可以选择具有低能量消耗的多跳路由算法，避免节点之间的长距离通信，从而减少能量消耗。

无线传感器网络中的节点能量优化与能量均衡调节方法

无线传感器网络中的节点能量优化与能量均衡调节方法无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是一种由大量分布在特定区域内的无线传感器节点组成的网络系统。

这些节点能够感知、采集和传输环境中的数据，具有广泛的应用领域，如环境监测、智能交通、农业等。

然而，由于节点通常由电池供电，能量消耗是WSNs中的一个重要问题。

因此，如何优化节点能量并实现能量均衡调节成为WSNs研究的热点之一。

节点能量优化是指通过一系列技术手段，延长节点的工作寿命，提高网络的可靠性和稳定性。

首先，节点能量优化需要考虑节点的能耗和能量供给之间的平衡。

一方面，节点在感知和传输数据时会消耗大量的能量，因此需要采取有效的能耗控制策略。

例如，可以通过调整节点的工作模式，降低功率消耗。

当节点处于休眠状态时，可以将其功率降至最低，以减少能量消耗。

另一方面，节点的能量供给也需要保证。

传统的能量供给方式主要依赖于电池，但电池容量有限，难以满足长期使用的需求。

因此，研究人员提出了一些新的能量供给方式，如能量收集和能量传输。

能量收集是指通过环境中的能量来源，如太阳能、风能等，为节点提供能量。

能量传输则是通过其他节点之间的能量传递，实现节点之间的能量共享。

这些新的能量供给方式能够有效地延长节点的工作寿命，提高网络的可靠性。

能量均衡调节是指通过调整节点之间的能量分配，使得网络中的节点能量消耗更加均衡。

在WSNs中，节点之间的能量消耗往往存在不均衡现象，少数节点能量消耗较快，而大部分节点能量消耗较慢。

这种不均衡会导致少数节点能量耗尽，从而影响整个网络的正常运行。

因此，能量均衡调节是维持网络稳定性的关键。

一种常用的能量均衡调节方法是基于节点选择的机制。

该方法通过选择能量消耗较少的节点作为数据传输的中继节点，从而实现能量的均衡分配。

另一种方法是基于能量预测的机制。

该方法通过对节点能量消耗的预测，及时调整节点之间的能量分配，使得能量消耗更加均衡。

无线传感器网络能量空洞问题研究进展

地提高网络寿命，必将对无线传感器网络的应用产生深
远的影响。
成监测的空白区域，同时，由这一区域负责向前转发的数据也无法继续向前中继而导致路由断路现象，这就是所谓
２以能量均衡为主要特征的能量空洞避
免策略
这类策略研究的重要特征是尽量使网络节点间的能
在网络的不同区域部署不同的节点密度，但同时工作的节
点密度都为Ｐ内环密度比ｐ大的区域，，让一定比例的节点轮流工作与休眠，使整个网络达到能量消耗均匀，当网络
分的圆环等宽，路由上的能耗能够降到最低，但是此时网
络中可能会出现能量空洞。作者证明当能量衰减系数ａ２＞时．通过调整圆环的宽度可以避免能量空洞出现，ａ２而＝时，则网络无法避免能量空洞形成。ＡｈａＨｓｉ在部署网络时［让Ｓｋ节点附近节点ｓｒｏａｆｓｎ９１，ｉｎ
达５倍以上。可见，有效的能量空洞避免策略能够极大
域的节点需要承担更多的通信负载。因此这些节点容易过
早耗尽自身的能量而死亡，而在死亡节点附近的其他节点
由于需要中继已经死亡节点应该承担的数据转发，从而进
一
步加快这一区域节点的死亡速度，最后形成一块没有传
感器节点覆盖的区域，导致这一区域无节点监测，从而形
研究与开发
无线传感器网络能量空洞问题研究进展
胥楚贵 ’邓晓衡。（．明学院数学与计算机科学系三明３５０２中南大学信息科学与工程学院长沙４０８）１三６０４；．１０３

无线传感器网络覆盖空洞修复策略

ＡｓａｔＴｅｆｌｏｅｌａｅｐｅｏｎｎｏｖｒｅｈｌｒｌｓＳｎｏｅｏｓ（Ｎ，ｈｃｂｔｃ：ｈｉｄｎｄｓｅｄｔｔｈｎｍｅｏｆｏｅａｏｓｎＷｉｅｓｅｓｒｔｒＷＳ）ｗｉｒａｅｏｈｃｇｅｉｅＮｗｋｈ
修复覆盖空洞。最佳匹配节点策略主要思想是当基站发现网络中节点失败时，首先检测覆盖空洞，然后通过选取距离由空洞边界围所成多边形的最小覆盖圆圆心最近的非活跃节点来替换失败节点，并激活该节点修复覆盖空洞。仿真结果表明最佳匹配节点策略能保证较好的网络覆盖质量，充分利用了网络中的能量资源，延长了网络的生存时间，性能优于覆盖空洞修且补算法（ＨＡ）ＣＰ。
ｉｕｏｔｅｅｈｕｔｄｅｅｇｎｅｔｏｅｎｉｏｓｄｅｔｈｘａｓｅｎｒｙａｄｄｓｒｙｄｅｖｒｎｍｅ．ＴｈｓｉＮｏｅＰｌｙｉｒｐｓｄｔｅｉｏｅａｅｎｔｅＢｅｔＦｔｄｏｉｓｐｏｏｅｏｒｐａｒｃｖｒｇｃｈｌｓｏＳｏｅｆＷＮ．ＴｅｍｅｎｉｅｆｔｓｔＮｏｅＰｏｉｙｉｈｔｔｅｃｖｒｇｏｅｎｔｅＷＮＳａｅｄｔｃｅｏｆｎｈａｄａｏｈｅＢｅｔＦｉｄｌｓｔａｈｏｅａｅｈｌｓｉｈｃｒｅｅｔｄｔｄｉｔｅｆｉｄｎｄｓｉｈａｅｓａｉｎｏｈｅｗｏｋａｄｓｌｃｅｈｌｓｓｎｃｉｅｎｄｉｈｉｕ￣ｏｎｅｙｔｈａｌｏｅｎｔｅｂｓｔｔｏｆｔｅｎｔｒｎｅｅｔｄｔｅｃｏｅｔｉａｔｖｏｅｗｈｃｓｓｅｕｄｄｂｈｅｓｌｅｔｃｖｒｇｉｃｅｎｄｓｏｏｙｏｏｒｐａｅｔｅｆｉｄｎｄｓａｈｎｔｅｃｏｅｔｉａｔｅｎｄｓａｔｖｔｄｍａｌｓｏｅａｅｃｒｌｏｅｆｐｌｇｎｔｅｌｃｈａｌｏｅｎｄｔｅｈｌｓｓｎｃｉｏｅｉｃｉａｅｅｖｔｅａｒｔｅｃｖｒｇｏｅ．ＴｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｓｏｔａｈｓｔＮｏｅＰｌｃａｉａｎｂｔｒｑａｉｙｏｏｒｐｉｈｏｅａｅｈｌｓｈｉｌｔｏｅｕｔｈｗｈｔｔｅＢｅｔＦｉｄｏｉｙｃｎｍａｎｔｉｅｔｕｌｔｆｅｃｖｒｇｏｅａｅ，ａｄｍａｕｌｕｅｏｎｒｙｒｓｕｃｓ，ａｄｅｔｎｉｅｉｆｎｅｗｏｋ，ｍｏｅｖｒｎｋｅｆｌｓｆｅｅｇｅｏｒｅｎｘｅｔｌｆｔｍｅｏｔｒｓｒｏｅ，ＢＦＮＰｓｓｐｅｉｒｔｉｕｒｏｏ

如何解决无线传感器网络的能量补充问题

如何解决无线传感器网络的能量补充问题无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络系统，用于收集、处理和传输环境信息。

然而，WSN中的传感器节点通常由于能量有限而限制其寿命和性能。

因此，解决无线传感器网络的能量补充问题是一项关键的研究课题。

一、能量消耗分析在解决能量补充问题之前，我们需要先了解能量消耗的主要来源。

无线传感器节点的能量主要用于通信、数据处理和传感器工作。

其中，通信是最耗能的部分，特别是在大规模的传感器网络中。

因此，降低通信能耗是解决能量补充问题的关键。

二、能量节约技术为了降低通信能耗，可以采取以下几种能量节约技术：1. 路由优化：选择合适的路由算法和协议，减少无线传感器节点之间的通信距离和传输功率。

例如，基于集群的路由协议可以将传感器节点划分为不同的集群，并选择合适的簇头节点进行数据传输，从而减少无线传感器节点之间的通信距离。

2. 数据压缩：利用数据压缩算法对传感器节点采集的数据进行压缩，减少数据传输量。

例如，可以使用小波变换、差分编码等技术对数据进行压缩，从而减少通信能耗。

3. 睡眠调度：通过合理的睡眠调度算法，将部分无线传感器节点进入睡眠状态，降低功耗。

例如，可以根据节点的能量剩余情况和任务需求，动态调整节点的睡眠时间和唤醒时间，从而平衡能耗和任务完成时间。

4. 能量收集技术：利用环境中的能量资源，如太阳能、风能等，对无线传感器节点进行能量补充。

例如，可以在节点上添加太阳能电池板，通过光能转化为电能，为节点提供能量补充。

三、能量管理策略除了能量节约技术外，合理的能量管理策略也是解决能量补充问题的重要手段。

以下是几种常见的能量管理策略：1. 能量均衡：通过合理的能量分配和调度，使得网络中的各个节点能量消耗均衡。

例如，可以根据节点的能量剩余情况，动态调整节点的任务负载和通信范围，从而避免个别节点能量过早耗尽。

2. 节能模式：对于能量较低的节点，可以采用节能模式，减少功耗。

无线传感器网络解决能量空洞问题综述

ｃｎｌｄｄｔｅｍｅｈｄｆｔｉｐｏｌｍｒｍｉｅｐｒｓｔｅｅａｅｅｅｇｏｔｏｎｏｒｃｎｒｌｄｔｏｒｓｎｏｃｕｅｈｔｏｓｏｈｓｒｂｅｆｏｆｖａｔ，ｈｓｒｎｒｙｃｎｒｌａｄｐｗｅｏｔｏ，ａａｃｍｐｅｓａｄｍｉｔｒｔａｅｙ，ｏｅＳｎｎｕｉｒｄｓｒｕｉｎ，ｙａｃｎｔｒｎｎｒａｉｇｓｋ’ ｕｅ，ｎｌｓｅｌｏｉｍｘｕｅｓｒｔｇｎｄ ’ ｏ－ｎｆｍｉｔｉｔｏｄｎｍｉａｕｅａｄｉｃｅｓｎｉＳｎｍｂｒａｄｃｕｔｒｇｒｈｏｂｎａｔ．
Ｗｈｔｉｒ，ｎｌｓｄｔｅａｖｎａｅａｄｄｓｄａｔｇｍｏｇｔｅｅｆｅａｄｐｏｏｅｈｅｅｒｈｄｒｃｉｎａｓｍｏｅｗｅａａｙｅｈｄａｔｇｎｉａｖｎａｅａｎｈｓｉ，ｎｒｐｓｄｔｅｒｓａｃｉｔ．ｖｅｏ
第３卷７
第１期２
计
算
机
科
学
Ｖｏ．７Ｎｏ１１３．２
Ｄｅ０Ｏｃ２１
２１００年１２月
ＣｏｍｐｕｅＳｃｅｃｔｒｉｎｅ
无线传感器网络解决能量空洞问题综述
王东方齐小刚
（西安电子科技大学数学科学系西安７０７）１０１（西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室西安７０７）１０１

无线传感器网络如何应对节点频繁失效问题

无线传感器网络如何应对节点频繁失效问题无线传感器网络是一种由大量分布在空间中的节点组成的网络，这些节点可以感知、收集和传输环境中的信息。

然而，在实际应用中，由于环境复杂性和节点自身的限制，频繁的节点失效问题成为了无线传感器网络面临的一大挑战。

本文将探讨无线传感器网络如何应对节点频繁失效问题，并提出一些解决方案。

首先，要解决节点频繁失效问题，我们需要对节点失效的原因进行分析。

节点失效可能是由于能量耗尽、硬件故障、通信中断等多种因素引起的。

因此，我们需要采取一系列措施来应对这些问题。

其一，对于能量耗尽问题，我们可以采用能量管理策略来延长节点的寿命。

例如，可以通过动态调整节点的工作模式和传输功率，降低节点的能量消耗。

此外，还可以引入能量收集技术，如太阳能电池板或振动能收集器，将环境中的能量转化为电能，为节点提供持续的能量供应。

其二，对于硬件故障问题，我们可以采用冗余设计和自愈机制来提高网络的容错性。

通过增加多余的节点或传感器，当某些节点失效时，其他节点可以接替其功能，保证网络的正常运行。

同时，还可以引入自检和自修复机制，及时检测和修复节点的硬件故障，以避免节点频繁失效。

其三，对于通信中断问题，我们可以采用多路径传输和路由优化技术来提高网络的可靠性。

通过建立多条传输路径，当某些路径中的节点失效时，数据可以通过其他路径继续传输，避免数据丢失。

同时，通过优化路由算法，选择最优的传输路径，减少节点之间的通信延迟和能量消耗，提高网络的稳定性。

除了以上措施，还可以采用数据冗余和数据压缩技术来应对节点频繁失效问题。

通过在网络中复制数据，当某些节点失效时，可以从其他节点获取相同的数据，避免数据丢失。

同时，通过数据压缩技术，减少数据的传输量，降低节点的能量消耗，延长节点的寿命。

综上所述，无线传感器网络面临节点频繁失效问题时，我们可以采取多种措施来解决这一问题。

通过能量管理、冗余设计、自愈机制、多路径传输、路由优化、数据冗余和数据压缩等技术手段，可以提高网络的可靠性和稳定性，降低节点失效的风险。

解决无线传感器网络能量洞问题的贪婪算法

解决无线传感器网络能量洞问题的贪婪算法
宋超;刘明;龚海刚
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2009(45)15
【摘要】无线传感器网络中的能量洞问题是影响网络寿命的关键因素之一.在基于环模型的多跳传感器网络中,通过优化所有环的传输距离可以有效地延长网络寿命.提出了一种近似的贪婪算法(ASGT),该算法将最优传输距离序列问题转化为最优生成树问题,在降低搜索(算法)复杂度的同时得到与最优解近似的结果.模拟实验证明了采用ASGT算法的网络寿命逼近于理想最优序列下的网络生命时间,并且与已有的文献算法相比,ASGT可以延长网络寿命两倍以上.
【总页数】5页(P24-27,60)
【作者】宋超;刘明;龚海刚
【作者单位】电子科技大学,计算机科学与工程学院,成都,610054;电子科技大学,计算机科学与工程学院,成都,610054;电子科技大学,计算机科学与工程学院,成
都,610054
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.中继节点解决无线传感器网络的能量空洞问题 [J], 陈碧云;张萍;慧聪
2.无线传感器网络解决能量空洞问题综述 [J], 王东方;齐小刚
3.WSN中PMRC模型能量洞问题的解决策略研究 [J], 李倩倩;刘方爱;丁鼎
4.负载相似节点分布解决传感器网络能量洞问题 [J], 李巧勤;刘明;杨梅;陈贵海
5.放置中继节点解决无线传感器网络能量空洞问题 [J], 傅菊平;王东方;齐小刚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

无线传感器网络中的中继节点选择与调整

无线传感器网络中的中继节点选择与调整无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络，用于监测、采集和传输环境中的信息。

在WSN中，中继节点的选择与调整是一个重要的问题，它直接影响到网络的性能和能耗。

本文将探讨无线传感器网络中的中继节点选择与调整的相关问题，以及现有的解决方案。

一、中继节点的选择在无线传感器网络中，中继节点的选择是一个关键的问题。

中继节点负责将传感器节点采集到的数据传输到基站或其他节点，因此需要具备较强的通信能力和稳定性。

同时，中继节点的选择还需要考虑网络拓扑结构、能耗和传输延迟等因素。

1.1 距离和信号强度在选择中继节点时，距离和信号强度是重要的考虑因素。

通常情况下，选择离基站或目标节点较近的中继节点可以减少传输延迟和能耗。

而信号强度则可以用来评估节点之间的通信质量，选择信号强度较高的节点可以提高传输的可靠性。

1.2 能量平衡在无线传感器网络中，节点的能耗是一个重要的问题。

为了延长网络的寿命，需要合理选择中继节点，避免某些节点过早地消耗能量。

一种常见的方法是选择能量较充足的节点作为中继节点，或者通过动态调整节点的传输功率来平衡能耗。

1.3 拓扑结构网络的拓扑结构对中继节点的选择也有一定的影响。

例如，如果网络呈现出星状拓扑结构，可以选择距离基站较近的节点作为中继节点；而如果网络呈现出网状拓扑结构，可以选择连接度较高的节点作为中继节点。

二、中继节点的调整除了选择中继节点，还需要根据网络的实时情况进行中继节点的调整。

中继节点的调整可以优化网络的性能、能耗和覆盖范围。

2.1 动态调整传输功率传感器节点的传输功率对网络的能耗和覆盖范围有着重要的影响。

通过动态调整传输功率，可以在保证通信质量的同时降低能耗。

例如，当节点之间的距离较近时，可以降低传输功率以减少能耗；而当节点之间的距离较远时，可以增加传输功率以保证通信质量。

2.2 自适应路由算法自适应路由算法可以根据网络的实时情况选择合适的中继节点。

无线传感器网络覆盖空洞检测与修复方法研究

无线传感器网络覆盖空洞检测与修复方法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是由大量分布式的传感器节点组成的网络系统，能够实时感知和采集环境中的信息，并将其传输到指定的数据中心进行处理和分析。

然而，由于传感器节点分布范围的限制以及环境中可能存在的障碍物等因素，WSN中常常会出现一些无覆盖区域，即空洞（Coverage Hole）。

空洞的存在会影响网络的覆盖质量和数据采集的完整性，因此如何检测并修复空洞成为WSN中重要的研究内容。

针对WSN中的空洞问题，国内外学者已经提出了许多方法与算法。

下面将介绍一种基于节点分布特征的空洞检测与修复方法。

首先需要明确的是，空洞的产生是由于网络中的节点分布不均匀或障碍物阻挡引起的。

因此，在进行空洞检测时，可以通过分析节点的分布特征来判断是否存在空洞。

一种常见的方法是选取一部分节点作为监测节点，通过监测节点周围的邻居节点数量来判断网络中的覆盖情况。

通常情况下，若某个节点周围的邻居节点数量较少，则可以认定该节点周围存在空洞。

通过对所有节点进行监测，就可以得到整个网络的空洞分布图。

在得到空洞分布图后，可以结合网络拓扑结构进行定位和分析，进而选择合适的修复策略。

针对空洞的修复，可以采用多种方法和算法。

一种常见的方法是通过增加节点的数量来填补空洞。

具体做法是，在空洞区域内增加一个或多个新的节点，使得整个区域的节点密度增加，从而实现覆盖的目的。

这种方法需要在网络中选取适当的位置来放置新节点，以达到最优的填补效果。

为此，可以根据节点分布和空洞的特点，利用优化算法进行位置选择，确保新节点的部署能够最大化地增加覆盖范围。

另一种修复空洞的方法是通过调整节点的传输功率和通信半径来实现。

在空洞区域的边界处增加节点的传输功率和通信半径，可以扩大节点的覆盖范围，从而填补空洞。

这种方法相对简单且易于实施，但需要对网络的拓扑结构进行局部调整，以确保相邻节点之间不会发生干扰或冲突。

无线传感器网络的节点定位与能量管理策略

无线传感器网络的节点定位与能量管理策略无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络。

每个传感器节点都能够感知、处理和传输被监测环境中的信息，从而实现对环境的监测和控制。

节点的定位和能量管理是无线传感器网络中非常重要的问题，它们对于提高网络性能、延长网络寿命具有重要意义。

1. 节点定位节点定位是无线传感器网络中的一项基础任务，它是实现传感器网络应用的关键。

节点定位的目的是确定节点在空间中的位置信息，为后续的数据采集、目标追踪等任务提供准确的位置参考。

传统的节点定位方法包括GPS定位、基于信号强度的定位和三角测量方法。

然而，由于GPS信号在室内或复杂环境中不稳定，信号强度受到多种因素的影响，三角测量需要大量节点的参与，这些方法并不适用于无线传感器网络中大规模节点的定位。

近年来，基于无线信号的定位技术，如时延测距（Time of Flight，ToF）和接收信号强度指纹（Received Signal Strength Indicator，RSSI）成为主流。

ToF定位通过测量信号传输时间来估计节点之间的距离，进而计算节点的位置。

RSSI定位则通过测量收到信号的强度来推断距离，并结合多个节点的信息进行定位。

这些技术具有低成本、易于实现、适用于室内和室外等优点，已经得到了广泛应用。

2. 能量管理策略由于无线传感器节点通常需要长时间在野外环境中工作，能源是一个非常重要的限制因素。

因此，节点能量管理策略对于延长网络寿命和提高网络性能至关重要。

能量管理策略包括能量供给、能量消耗和能量节约三个方面。

在能量供给方面，传感器节点通常依靠电池供电或太阳能供电，有时候还可以通过能量传输技术进行无线充电。

能量消耗方面，需要考虑节点的通信、数据处理和感知任务对能量的消耗。

能量节约方面，重点是通过优化算法和协议来减少节点的能量消耗。

为了延长网络寿命，常见的能量管理策略包括：2.1 路由选择和拓扑控制合理的路由选择和拓扑控制可以减少不必要的数据传输和节点移动。

无线传感器网络中能量空洞问题研究与性能优化的开题报告

无线传感器网络中能量空洞问题研究与性能优化的开题报告一、选题背景和意义随着无线传感器网络应用领域的不断拓展和大规模应用的逐步推进，能量管理问题已成为无线传感器网络中的一个重要问题。

无线传感器网络中能量空洞问题是指由于某些区域传感器节点的能量消耗速度过快，导致这些区域周围的节点不能正常工作，这就会造成能量浪费，导致整个网络寿命降低。

因此解决无线传感器网络中的能量空洞问题，对于提高网络的稳定性和可靠性、延长网络寿命以及保障网络数据传输的成功率具有重要的意义，也是目前无线传感器网络研究的热点和难点问题之一。

二、研究内容和方法本文将从以下几个方面对无线传感器网络中的能量空洞问题进行深入研究：1. 能量空洞问题的成因和特点分析；2. 现有解决方案的评估和分析；3. 提出一种基于层次聚类以及动态调整数据采集频率的能量空洞问题优化算法；4. 实验结果的分析和性能评估。

研究方法：1. 调研国内外相关文献，深入了解无线传感器网络中的能量管理问题、能量空洞问题相关研究进展和现状；2. 分析能量空洞问题的成因和特点；3. 评估现有解决方案，总结优缺点。

随后，提出一种基于层次聚类和动态调整数据采集频率的优化算法来降低能量空洞的出现；4. 通过理论分析和相应的仿真实验来验证所提出算法的有效性。

三、预期成果本文主要预期取得以下成果：1. 对无线传感器网络中的能量空洞问题进行了深入探讨，并对其影响因素和特点进行详细介绍；2. 对现有解决方案进行了评估和总结，并提出一种优化算法，能够有效减少或避免能量空洞问题的出现；3. 实验结果表明所提出的算法能够有效优化网络性能，延长网络寿命，并提高数据传输成功率，具有一定的实用价值。

四、研究进度安排预估研究周期为6个月，具体研究进度安排如下：第1-2月：对相关文献进行调研和阅读，对无线传感器网络中的能量空洞问题进行深入了解和总结；第3-4月：分析现有解决方案，进行评价和总结，并提出一种优化算法；第5-6月：实验仿真，对所提算法进行实验验证，并分析实验结果。

无线传感器网络中节点非均匀分布的能量空洞问题

无线传感器网络中节点非均匀分布的能量空洞问题摘要:节点非均匀分布策略能缓解无线传感器网络中的能量空洞问题.本文从理论上探讨这种策略,证明在节点非均匀分布的圆形网络中,如果节点持续向Sink节点发送数据,能量空洞现象将无法避免,而当节点数目满足一定关系时,网络中能够实现次优能耗均衡.本文提出一种节点非均匀分布策略及相应的路由算法用于实现这种次优能耗均衡.模拟结果显示网络生存周期终止时,处于网络内部的节点几乎达到了能耗均衡.关键词:无线传感器网络;能量空洞;节点非均匀分布1 引言MEMS技术的快速发展使大批量生产和制造微小而经济的传感器成为可能.传感器可以用于探测周围环境的温度、湿度等信息.无线传感器网络通常由多个传感器节点和一个信息收集节点(Sink)组成,布置在森林、农田、民用建筑等环境中收集人们感兴趣的信息[1].无线传感器网络中能耗效率非常重要.传感器节点间往往采用多跳方式进行通讯,一些节点既产生数据也转发数据[1].同时,数据流遵循多对一的模式,离Sink较近的节点需要承担更多的通讯负载.因此这些节点容易过早耗尽自身的能量,导致在Sink周围出现能量空洞(Energy Hole).能量空洞的出现使网络采集的数据不能进一步传送给Sink节点,此时网络的生存周期结束,网络中遗留大量未被充分利用的能量资源.文献[5]中模拟实验表明如果采用节点均匀分布策略,网络中可能有高达90%的能量被浪费.我们把部分节点因为过早耗尽自身能量导致网络原有覆盖区域缺失或者数据无法送达Sink节点的现象称作”能量空洞”现象.本文从理论上探讨采用节点非均匀分布策略的无线传感器网络中能量空洞能否避免的问题. Li 和Mohapatra[2]首先提出了一个用于分析无线传感器网络中的能量空洞的模型.作者假设网络中节点均匀分布,分析了层次结构、数据压缩等手段对避免能量空洞的有效性. Lian等人在文献[3]中讨论了为节点装备不同的初始能量储备的方法提高网络数据容量的方法.作者假定在一个矩形的网络中节点均匀分布.这里网络的数据容量是指Sink节点收到的数据的总和.文献[2,3]都没有回答能量空洞能否避免的问题.Olariu和Stojmenovic[4]第一次证明了在特定条件下,无线传感器网络中的能量空洞不可避免.他们同样假设网络中节点均匀分布,传感器节点持续向Sink节点汇报数据. Lian[5]等人还提出采用节点非均匀分布策略提高数据容量的思想,但仍然没有涉及节点非均匀分布策略下的能量空洞问题.文献[6]简要讨论了使用节点非均匀分布策略的能量空洞问题.作者假设网络中的每个节点数据采集率可调,给出了避免能量空洞的条件.在文献[7]的工作基础上,本文从理论上进一步探讨无线传感器网络中采用节点非均匀分布策略的能量空洞问题.不同于文献[6]的是:本文假设网络中的每个节点数据采集率恒定，同时考虑数据发送和接收过程中的能量消耗,得出了不同的结论并给出了能够实现次优能耗效率的条件和具体的路由算法.本文证明了如果在一个圆形的无线传感器网络中节点非均匀分布并持续向Sink节点发送数据,节点间的能耗不均衡现象将无法避免,即能量空洞不可避免.但是如果将网络分为多个同心等宽的圆环,网络中节点数目除最外圆环外,由外环至内环以等比q递增,且最外圆环中节点数目是其相邻内环节点数目的1/(q-1),网络能获得次优的能耗效率.基于这种分析,本文提出了一个新的节点非均匀分布策略并设计了相应的路由算法用于获得次优的能耗效率.模拟结果显示当网络的生存周期终止时,网络内环中的节点间几乎达到了能耗均衡.2 相关工作针对无线传感器网络中的能量空洞问题已经有一些应对机制提出.下面介绍一些相关工作,其中一部分已经在上一节中提到.Li和Mahapatra[2]首先提出一个数学模型用于分析无线传感器网络中的能量空洞问题.文中假定一个圆形的网络中节点均匀分布.该模型从网络流量的角度出发,分析和比较几种针对能量空洞问题的常见方法的有效性.文中指出在一个节点均匀分布的无线传感器网络中,采用层次结构和数据压缩机制对于缓解能量空洞问题是有效的,增加数据采集率使能量空洞问题更加严重,而在网络中增加节点的作用不明显.文中没有讨论无线传感器网络中能量空洞能否避免的问题.文献[3]中作者假定在一个矩形网络中节点均匀分布.为了提高网络的数据容量,文中提出一种节点初始能量非均匀分布的方法,使距离Sink较近的节点有较多的初始能量储备.作者同时提出一种基于移动Sink的路由算法.Olariu和Stojmenovic[4]给出了第一个关于能否避免能量空洞问题的理论结果.和文献[2]一样,作者假定一个圆形网络中的节点均匀分布,节点持续向Sink汇报收集到的数据.文中使用的能量消耗模型是E = dα + c, α是能量衰减系数,d是数据发送方和接收方的距离,c 是一个正值常数.作者进一步假设网络中节点的发射半径可调,证明如果网络中被划分的圆环等宽,在路由上的能耗能够降到最低,但是此时网络中可能会出现能量空洞.作者证明当α > 2时通过调整圆环的宽度可以避免能量空洞出现,而α = 2时, 网络中则无法避免能量空洞形成.在多跳的网络中，能量空洞往往会在离Sink近的区域形成.一般认为在离Sink较近的地方放置更多的传感器节点是一种能够缓解能量空洞问题的措施,这就是所谓的节点非均匀分布策略. Lian[5]等人探讨了这种策略对于提高数据容量的有效性;同时他们提出一种路由算法,该算法使部分节点轮流休眠用于节省能量消耗.Olariu和Stojmenovic[6]讨论了在网络中采用节点非均匀分布策略避免能量空洞的问题,不同于文献[2]和[4]的是,作者假定网络中节点具有不同的数据率.文中仅考虑节点在发送数据过程中消耗的能量.作者认为如果网络中第i个圆环中节点密度和(k+1-i)成正比,网络中能够避免能量空洞问题, k是将圆形网络划分为等宽圆环的最佳数目.在这种方法中,离Sink近的节点只能有较低的数据率.Perillo[8]等人总结了无线传感器网络中出现能量空洞的两种情况.在第一种情况下,网络中所有的传感器节点直接将监测到的数据发送给Sink,这样离Sink较远的节点更容易耗尽自身的能量.在另外一种情况下,网络中的节点通过多跳方式将监测到的数据传递给Sink,这样离Sink近的节点较快耗尽自身的能量.当某些节点最先耗尽自身的能量时,在它们监测的区域就形成能量空洞.作者假定节点的通讯半径可变,将网络生存周期的最大化问题归结为一个线性规划问题.文献LEACH[9]、HEED[10]、UCS[11]、EECS[12]、和EEUC[13]等探讨了在无线传感器网络中通过分簇机制建立网络层次结构的方法. LEACH使用簇头节点轮换的方法来选择簇头节点,避免簇头过早耗尽自身的能量.和LEACH不同, HEED在选择簇头节点时考虑了节点的剩余能量和簇内通信代价. UCS、EECS和EEUC考虑到网络中部分簇头节点可能会承担较多的网络流量或者在单位时间内有较多的能耗,提出了形成不同大小的簇的思想.这些方法在能耗较多的区域形成较小的簇,这样簇头节点有较多的剩余能量用于转发来自其他节点的数据.其它的一些相关工作试图引入动态性来缓解无线传感器网络中能耗不均衡的问题. Wang[14]等人使用一个移动中继节点来延长网络的生存周期.作者发现移动中继仅需要在离Sink节点两跳范围内移动,网络的生存周期就可以提高近四倍.文中还提出了两种节点移动和图1 圆形网络区域路由算法. Luo和Hubaux[15]采用移动Sink的方法来解决网络中节点能耗不均衡的问题.由于采用了移动的Sink, 它周围的节点随着时间不断变化,这样可以避免在Sink节点周围形成能量空洞.作者证明在一个圆形的传感器网络中,将Sink节点放置在圆心位置是最能节省能量,如果采用移动Sink的方式, Sink沿网络的边缘移动是最符合节能要求的.3 网络模型及假设与文献[14]类似,本文假设网络中所有的节点分布在一个半径为R的圆形区域中.网络中唯一的Sink放置于圆心处,如图1所示.我们还假设所有的节点都是同质的,并且都有一个ID号,每个节点的通信半径固定为1个单位.网络被划分为R(R>1)个相邻的环状区域,每个圆环的宽度是1个单位.从内向外,用C i表示第i个圆环,这样C i区域中的节点到Sink的距离在(i-1)和i之间.另外,假设网络中的每个节点在单位时间内产生和发送L比特数据,处于圆环{C i| i ≠R}中的节点需要向Sink转发自身和处于圆环{C j| (i +1)≤ j ≤ R}中节点产生的数据.特别地,圆环C R中的节点不需要为其他圆环中的节点转发数据.另外假设在任何一个转发节点都没有数据聚集(Data Aggregation)过程.本文使用的能量消耗模型是:每个节点的初始能量是ε > 0. Sink没有能量限制.一个节点发送一比特数据消耗的能量是e1,接受一比特数据消耗的能量是e2, 这里e1 > e2 >0.后面我们可以看到本文的结论也适用于e2 > e1的情形.4 对节点非均匀分布策略的理论分析本节我们从能量的角度对在无线传感器网络中采用节点非均匀分布的策略进行理论分析.首先对组成网络的圆环进行能耗分析,然后证明在全网中最高效地实现能耗均衡不可能,即能量空洞不可避免.最后证明在除最外圆环外的内部圆环区域中实现能耗均衡是可能的.4.1 能耗分析用N i表示圆环C i中传感器节点的数目; E i表示圆环中所有节点在单位时间内的能耗;假设圆环中节点数据能够经过一跳传递给相邻的圆环,最终以经过i跳后到达Sink节点.我们用下面的方式来计算每个圆环中所有节点消耗的能量.根据以上假设和网络模型,圆环C R中在单位时间内所有节点消耗的能量为1Le N E R R =.其他圆环中的节点既要发送自身产生的数据,又要转发来自外部圆环的数据,所以.11])([1121-≤≤++=∑+=R i e N e e N L E i R i k k i这样每个圆环中所有节点在单位时间内消耗的能量是⎪⎩⎪⎨⎧-≤≤++==∑+=.11])([,11211R i e N e e N L R i Le N E i R i k k R i (1)4.2 网络能耗均衡的不可能性理想情况下,网络中的每个节点同时耗尽自身的能量时,能耗效率得到了最优化.此时,网络的生存时间是:....112211RR R R E N E N E N E N εεεε====-- (2)定理1.最优化能耗效率不可达,即公式(2)不可能成立.证明:仅需要证明在圆环C R 和C R-1之间不可能实现能耗均衡即可.采用反证法证明.假设R R R R E N E N εε=--11(3)成立.将公式(1)代入公式(3)后,经过简单的变换后我们得到].)([112111e N e e N L N Le N N R R R R R --++=εε (4)化简(4)后得到.0)(21=+e e N R (5)显然公式(5)不可能成立. □定理1表明在一个圆形网络中如果节点持续向Sink 节点汇报数据,节点通讯半径固定,即使使用节点非均匀分布策略也无法避免能量空洞的形成.这是由无线传感器网络内在的”多对一”的通讯模式决定的.4.3 次优网络能耗均衡尽管在全网范围内实现节点间的能耗均衡不可能,但是如果能够实现次优的能耗均衡也是非常有用的.我们定义次优的能耗均衡是网络中除了最外圆环中的节点外,其它圆环中的节点能够实现能耗均衡.定理2.实现次优的能耗均衡在理论上是可能的,此时系统中除圆环C R 中的节点外,其他节点能达到最佳的能耗效率.证明:我们采用演绎方法证明下面的公式成立..21,11-≤≤=++R i E N E N i i i i εε (6)假设公式(6)成立,则.11i i i i E N E N ++= (7)根据公式(1),化简后得到.1211>=∑∑+=+=+R i k kR i k k i i N N N N (8) 因此只要满足公式(8),则(6)成立. □推论 1.如果在网络中可能实现次优的能耗均衡，则网络中节点的数目从圆环C R-1到最内圆环C 1以等比递增.证明: 令∑==Ri iN N 1表示网络中所有的节点数;根据等比定理公式(8)可以写为.22,111111111-≤≤>=--=--=-=-=+==+∑∑∑∑R i N N N N N N N N N N N N i i i k ki k ki k kik k i i (9)证毕. □定理3.如果网络中节点的数目从圆环C R-1到最内圆环C 1以等比q(q>1)递增,且圆环C R 和圆环C R-1中的节点数目之比为1/(q - 1),则在网络中能够实现次优的能耗均衡.证明: 在定理2的证明中,我们知道只要满足公式(8),则(6)成立.因为网络中节点的数目从圆环C R-1到最内圆环C 1以等比q (q>1)递增,所以由等比数列求和公式,.11,1,1)1(11-≤≤>--=∑-=--R j q q q N N R j k j R R k而由命题条件, N R-1= (q-1) N R , 所以.)1(1∑-=--=R j k j R R k q N N因此, .∑=-=Rj k j R R k q N N(10)公式(8)的右边1)2()1(21++-+-+=+====∑∑i i i R R i R R R i k kR i k kN N q q N q N N N 等于左边,即公式(8)成立.□5 节点非均匀分布策略下的路由本文提出的节点非均匀分布策略与文献[5]中的策略类似.基本思想是在离Sink 较近的圆环中布置较多的节点.不同之处在于:基于前面的理论分析,我们能够定量规划网络中每个圆环中节点的数目.假设圆环C i 中节点的密度是ρi ,则从最外面的圆环C R 到最里面的圆环C 1,节点密度逐渐下降.因此....321R ρρρρ>>>> (11)在图1中颜色较深的圆环表示该区域的节点密度较高.在前面分析结果的基础上,我们假定从圆环C R-1到圆环C 1中的节点数目以等比系数q (q>1)递增, 而圆环C R 和C R-1中的节点数目之比为1/(q-1),即.21,1,111-≤≤>-==-+R i q q N N q N N R R i i (12)我们假设网络中的节点通过适当的布置,使得圆环C R 的每个节点能够和圆环C R-1中的(q-1)个节点直接通信,其它圆环中的每个节点能够和相邻的内环中的q 个节点直接通信,且他们间的距离是1个单位长度;这样建立到达Sink 的路径跳数最小.令S i 代表圆环C i 的面积,则圆环C i 中节点密度为.)12(-==i N S N i i i i πρ (13) 再根据公式(12), 可以得出两个相邻圆环C i+1和C i 之间的节点密度之比为.21,1,)12)(1(32)12(1211-≤≤>---=+-=-+R i q R q R i q i R R i i ρρρρ (14) 这表明相邻圆环间节点密度之比仅和等比系数以及节点处在哪个圆环相关.下面我们给出基于上述节点非均匀分布策略的分布式能耗均衡路由算法.算法的伪代码见算法1.因为我们采用了上述的节点非均匀分布策略,最外环中的任意一个节点可以和圆环C R-1中的(q-1)个节点直接通信,其它圆环中的任意一个节点可以和相邻的内圆环中的q个节点直接通信.算法的基本思想是外层圆环将自身采集的数据逐层发送至Sink节点,外层节点选择其相邻内环中的对应节点作为待选中继节点.假设网络中有一个初始化过程使节点能够发现它的上游节点和下游的q个待选中继节点并且记录下相应的ID标识(对于最外层的节点只需要发现它的(q-1)个待选中继节点).为了在待选中继节点中平衡能量消耗,节点每次发送数据时总是选择这些待选中继节点中剩余能量最多的一个.如果存在多个含有最多能量的节点,随机选择它们当中的一个.在进行这种选择的过程中,节点必须和待选中继节点交换相关信息.选择完成以后,源节点就将自己收集到的数据和来自上游的数据发送给选中的中继节点.不转发上游数据的节点将自己的数据直接发送给一个选中的中继节点.被选中的中继节点将重复上述过程直到数据到达C1中的节点,最后数据被发送给Sink节点.算法1基于节点非均匀分布策略的分布式能耗均衡路由1) 当从节点i收到能量查询消息ENERGY_QUERY_MSG如果THIS.parent.equal(i)为真,则Send(i, ENERGY_ACK_MSG) //向父节点报告自身剩余能量信息;否则DiscardMsg.2) 当从节点i收到能量查询回复消息ENERGY_ACK_MSG如果THIS.child.equal(i)为真,则UpdateEnergyInfo(THIS) //更新待选中继节点剩余能量信息;否则DiscardMsg.3) 当从节点i收到一个数据转发消息DATA_FORWARD_MSG① k =SelectNextRelay(THIS) //从待选中继节点中选择具有最大剩余能量的一个;②如果THIS.parent.equal(i)为真,则Send(k, DATA_FORWARD_MSG(data)) //发送数据给中继节点k;否则DiscardMsg.③Send(k, DATA_FORWARD_MSG(THIS.data)).//发送自身收集的数据给中继节点k;4) 没有收到消息时① k =SelectNextRelay(THIS) //从待选中继节点中选择最大剩余能量的一个;②Send(k, DATA_FORWARD_MSG(THIS.data)).//发送自身收集的数据给中继节点k.表1 模拟参数6 模拟分析我们对本文提出的节点非均匀分布策略和相应的路由算法进行了模拟,并比较了该策略和其它两种节点分布策略在网络生存周期、网络能量剩余率和数据送达率三方面的性能.我们采用在第3节中给出的能量消耗模型,忽略了MAC层和物理层的相关因素.表1中是模拟实验使用的基本参数.6.1 节点的剩余能量首先在半径为4的网络中布置了32个节点,最外圆环C 4中的有4个节点, C 3 ~ C 1三个圆环中的节点数目以等比系数2增长.图2中给出了当网络生存周期结束时,网络中每个节点的剩余能量值.其中, ID 号在1和4之间的对应圆环C 4中的节点, ID 号在5和8之间的对应圆环C 3中的节点,依此类推.网络的生存周期被定义为从最开始持续到网络中第一次出现有节点耗尽能量为止.当网络中的节点不能继续接收或者发送数据时,我们就认为该节点已经耗尽了能量.从图2中我们可以看出,当网络的生存周期结束时,最外圆环C 4中节点的剩余能量最多,远大于其它圆环中节点的剩余能量,且其它圆环中节点的剩余能量值都小于0.5,说明这些节点几乎同时耗尽了能量,这和本文的分析一致.然后,我们在同样的网络区域布置了108个节点,最外圆环C 4中的节点数目是4, C 3 ~ C 1三个圆环中的节点数目以等比系数3增长.图3中给出网络的生存周期结束时各个节点的能量剩余.同样可以看到除最外圆环有较多能量剩余外,其他圆环中的节图2 网络生存周期结束时每个节点的剩余能量, q =2 图3 网络生存周期结束时每个节点的剩余能量, q =3点几乎耗尽了能量.这和本文的分析也十分吻合.同时,可以看到外部圆环中的节点都仅有少于0.5个单位的能量剩余,说明了本文提出的基于节点非均匀分布策略的路由算法有非常高的能耗效率.另外,对比图2和图3中最外圆环中的能量剩余值可以发现q = 3时能量剩余较少,可以解释如下:理论上当网络的生存周期结束时,内部圆环中的节点同时耗尽了自身的能量,仅有最外圆环中的节点有能量剩余,因此最外圆环中的剩余能量可以计算为:.11R R R R residual E E N N E ⨯-=--εε 根据公式(1)和(12)得:.)(2121e qe e e N E R residual ++=ε (15) 由公式(15)可以看出在其它参数固定的情况下,最外圆环中的剩余能量值仅与最外圆环中的节点数目和q 值有关. q 值较大时,剩余能量值较小,和模拟结果一致.6.2 和其他节点分布策略的比较文献[5]提出的节点非均匀分布策略中假定部分节点不采集数据,仅转发数据. 对于外环中采集数据的节点, 在内部各个圆环中总是放置相同数目的节点专门用于转发数据. 例如，如果最外圆环C R 中有4个节点,则在内部(R-1)个圆环中各放置4个节点用于转发数据. 可以认为采用这种策略的网络退化成一个单跳网络. 因此,我们不比较本文提出的节点分布策略和文献[5]提出的策略.我们通过模拟实验比较了本文提出的节点非均匀分布策略和节点随机非均匀分布策略、节点均匀分布策略在网络生存周期、网络能量剩余率和数据送达率方面的性能.本文中所指的节点随机非均匀分布策略是指基于本文的分析,限定网络中各圆环中的节点数目;除最外圆环外, 节点数目以等比q (q>1)增长;最外圆环和次外圆环中节点数目之比为1/(q-1).但每个圆环中的节点随机出现在圆环内的任何位置.节点均匀分布策略是指网络中的节点随机出现在网络中的任何位置,网络中任意圆环中节点的数目不限定.在使用节点非均匀分布和节点随机非均匀分布策略的模拟实验中,我们在最外圆环布置了4个节点,内部圆环以等比q = 2增长.我们模拟了网络半径从2到6的情形.所有数据都是算法在运行105次后的取平均值得到的结果.为了便于比较分析,我们在节点随机非均匀分布策略和节点均匀分布策略中实现了类似于本文提出的路由算法.算法中仍然有一个初始化过程用于节点找到它的下游中继候选节点.节点总是选择它的下游节点中有最多能量剩余作为数据转发中继.图4中是网络在三种不同节点分布策略下的生存周期.可以看到图4 不同节点分布策略的网络生存周期图5 不同节点分布策略的网络能量剩余率网络半径为2时,采用均匀分布策略和随机非均匀分布策略的网络在网络生存周期方面优于采用非均匀分布策略的网络.同时注意到此时采用均匀分布策略的网络的数据送达率小于50％,采用随机非均匀分布策略的网络的数据送达率接近50％,见图6.数据送达率是指Sink 节点收到的数据占所有节点产生数据的比率.这说明采用前这两种节点分布策略时,有接近或者超过一半的数据没有送达Sink节点,即圆环C1中的大部分节点没有转发外围节点的数据,所以网络的生存周期超过采用非均匀分布策略时的网络生存周期.当网络半径大于2时,采用非均匀分布策略时的网络生存周期都超过采用均匀分布策略和随机非均匀分布策略时的网络生存周期,并且随着R的增长网络生存周期变化不明显,说明了本文提出的非均匀分布策略有较好的扩展性.图5中是网络在三种不同节点分布策略下的网络能量剩余率.在本文的讨论中,网络能量剩余率是指在网络的生存周期结束时,网络中剩余的能量总和与网络中所有节点的初始能量图6 不同节点分布策略的数据送达率总和之间的比值.从图5中我们可以看到,随着网络半径的增大,采用非均匀分布策略的网络的能量剩余率呈递减趋势,使用均匀分布和随机非均匀分布策略的网络的能量剩余率呈递增趋势.采用节点非均匀分布策略的网络的能量剩余率要远低于采用其它两中节点分布策略时的网络的能量剩余率.另外,采用随机非均匀分布策略比采用均匀分布策略也有更高的能耗效率,也印证了非均匀分布策略相对于均匀分布策略的有效性.图6中,我们给出了这三种不同节点分布策略在数据送达率方面的性能比较.从图中我们可以看出,采用非均匀分布策略的网络在数据送达率方面表现最好,当网络半径增大时,数据送达率也增加,说明了该策略有较好的扩展性.采用随机非均匀分布策略的网络的数据送达率也呈上升趋势,从侧面再次说明了非均匀分布策略的有效性.7 结束语本文从理论上分析了针对无线传感器网络中的能量空洞现象而采取的节点非均匀分布策略. 分析表明无线传感器网络中, 如果节点持续向Sink发送数据, 即使采用节点非均匀分布策略也无法避免能量空洞的出现, 这是由网络本身的多对一的数据通信模式决定的. 能量空洞的出现会严重影响网络的能耗效率. 尽管如此, 我们证明网络中的节点满足一定的关系时,可以在网络中实现次优的能耗效率. 我们提出一种新的节点非均匀分布策略并设计了相应的路由算法用于实现这种次优的能耗效率. 该策略量化了网络中相邻圆环间的节点数目关系,在此基础上可以算出相邻圆环中的节点密度关系. 模拟分析显示使用本文提出的节点非均匀分布策略及相应路由算法。

放置中继节点解决无线传感器网络能量空洞问题

放置中继节点解决无线传感器网络能量空洞问题傅菊平;王东方;齐小刚【摘要】在无线传感器网络中,传感器节点往往采用多跳的方式进行数据传榆,造成了基站sink周围节点能量消耗过快,易形成能量空洞问题.针对这个问题,提出了一种改变中继节点能量的能耗均衡策略,即将中继节点的能量加大为原传感器节点能量的数倍,同时减少中继节点的数量.理论分析和仿真结果表明,这种方法有效地解决了能量空洞问题.考虑到成本和数据冗余问题,在中继节点数为理想数目的3/5时,网络能耗没有太大的提高,即放置少量的中继节点也能达到能耗均衡的目的.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2011(030)002【总页数】4页(P72-74,78)【关键词】无线传感器网络;能量空洞;中继节点;能耗均衡【作者】傅菊平;王东方;齐小刚【作者单位】西安电子科技大学数学科学系,陕西西安710071;西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学数学科学系,陕西西安710071;西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学数学科学系,陕西西安710071;西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TP393无线传感器网络 WSNs（Wireless Sensor Networks）是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式组成的一个多跳的自组织的网络系统。

其主要功能是对周边环境信息进行采集和管理,并将感知到的数据发送到基站进行进一步的处理[1]。

无线传感器网络节点体积小、价格低，在工业、农业、交通、军事、安全、医疗、空间探测，以及家庭和办公环境等众多领域广泛应用。

与传统的Ad hoc网络相比，节点电源能量有限、通信能力有限以及计算和存储能量有限是无线传感器网络最大的特点，也是制约路由协议的主要因素。

因此，无线传感器网络的能效利用非常重要，传感器节点往往采用多跳的方式，一些节点既能转发数据又能产生数据[2]。

一种无线传感器网络覆盖空洞的修复方法

一种无线传感器网络覆盖空洞的修复方法张蕾;钱峰【摘要】针对无线传感器网络中覆盖空洞的现象，提出一种基于虚拟力的解决办法。

为减少节点由移动所带来的能量消耗，该方法最多选择3个节点，通过节点移动并扩大其感知半径来修复覆盖空洞。

实验结果表明该方法能保证较好的网络覆盖率，延长网络的生存时间。

%This paper, in response to the phenomena of coverage holes in wireless sensor networks, proposes a solution method based on virtual forces. To reduce the energy consumption caused by node the movement, the method selects at most three nodes, and expands the radius of the sensor through moving the nodes to repair coverage holes. Experimental results show that the method can ensure a better network coverage and a longer network lifetime.【期刊名称】《黄山学院学报》【年(卷),期】2012(040)005【总页数】3页(P11-13)【关键词】无线传感器网络;覆盖空洞;虚拟力【作者】张蕾;钱峰【作者单位】铜陵学院数学与计算机科学系,安徽铜陵244000;铜陵学院数学与计算机科学系,安徽铜陵244000【正文语种】中文【中图分类】TP3931 引言由于嵌入式系统技术在近几年快速发展，无线传感器网络（WSN）已成为最重要的研究领域之一。

覆盖率是无线传感器网络有效的重要度量指标。

根据Paikh等提出的理论：[1]传感器网络的覆盖率为100%是不可能的，当覆盖率≧70%时，网络才有效。

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消息泄露）。
素。通过在业务、信令或协议层面上的网络互连和业务互通，实现卫星链路与地面传输系统的互联互通。涉及军事通信领域的应用，还应该考虑互连互通后的可靠性和机密性，而我国卫星通信系统与地面传输系统互连互通仍需进一步研究与实践。
参考文献：［１］张更新，张杭．卫星移动通信系统［Ｍ】．北京：人民邮电出版社，２００１
瓶颈之一。
１．１网络模型
我们参照文献［３】的网络模型，节点部署在一个半径为Ｒ的圆形区域内，ｓｉｎｋ节点位于圆心，将整个区域划分成等宽且宽度为ｒ、ｓｉｎｋ为圆心的ｍ个同心圆，其中ｍ＝Ｒ／ｒ，ｒ的大小为节点发送数据所对应的最低能量级别。
２０１５年第９期
（总第１５３期）
信息通信
ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ＆ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ
２Ｏｌ５
（Ｓｕｍ．Ｎｏ１５３）
中继节点解决无线传感器网络的能量空洞问题
陈碧云，张萍，慧聪
息的源点与终点。
为干扰，如频率阻塞和盗用等。针对以上几类干扰，减少或避免干扰的方式有：直接序列（ＤＳ）扩频；跳频（ＦＨ）；跳时（ＴＨ）；星上处理技术；多波束天线
和干扰置零技术。
与链路加密相比而言，端端加密更可靠，更容易设计、实现和维护，因而应用也更为广泛。
为Ｄ＝ｉ＋ｘｌｆ ∈ ｛０，１ …，口｝，由此有Ｘ节点接收和发送的数
据量为：
”
１网络模型和问题描述
・ —・－一一 — ・・ —－
＋一・・＋
一＋
・・＋
・・＋
一＋
一＋
一＋
＋ ”＋一＋
一＋
一十
” ＋
一＋
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（２）链路加密：对通信系统中相邻两节点间传输数据进行加密保护，在链路层（即在物理层和传输层间）完成，又称在线加密，所有消息被传输前加密，在每个节点接收后解密，再使用下一个链路的密钥对消息进行加密继续传输。链路加密到达目的地前，会经过许多通信链路。由于在中间传输节点消
（陕西邮电职业技术学院，陕西成阳７１２０００）
摘要：由于无线传感器网络多对一的数据传输特性，距ｓｉｎｋ节点近的传感器节点由于承担的数据量增大而过早的死亡，形成能量空洞。文章在近ＳＩＮＫ节点区域额外布设专门用来转发数据的中继节点，降低了近ＳＮＫ节点的传感器节点的Ｉ数据量，达到了均衡整个网络能耗的目的，延长了网络寿命。关键词：能量空洞；中继节点；能耗均衡２节点的数据特征
根据构建的网络模型，设圆环内任意一节点Ｘ，它位于第
本文给出一种通过简单增设中继节点的方法来解决无线传感器网络的能量空洞问题。
ｉ环内，其到第ｉ环内边界的距离为Ｘ，则其到ｓｉｋ节点的距离ｎ
无线传感器网络采用多对一的数据传输模式，这使得距ｓｉｎｋ节点近的传感器节点不但要感知数据，而且要转发外围节点数据，这样传感器节点的能耗随着距ｓｉｎｋ节点距离的减小而增大，距ｓｉｎｋ节点近的节点容易过早耗尽自身的能量而死亡，最终形成能量空洞现象。有关研究表明，当能量空洞形成后，网络中剩余的能量高达９０％，因此，解决能量空洞问题，延长整个网络的生存周期具有重要的应用前景与实际
４结语
通信网中的互联互通涉及经济、技术、监管等多方面的因
３．２通信加密
军事通信的可靠性和机密性远比先进性重要，地面传输系统信道相对封闭，在防窃听上优于开放空间链路的卫星通信，通信加密多针对卫星通信系统。按数字加密的位置和方式分为端端加密和链路加密。（１）端端加密：在应用层（即在传输层上）完成，数据在发送端加密，在接收端解密，中间节点处不以明文形式出现（信息在整个传输过程中均受到保护，即使节点被损坏也不会使
中图分类号：ＴＮ９２９．５；ＴＰ２１２．９文献标识码：Ａ文章编号：１６７３．１１３１（２０１５）０９．００１０．０２
０引言
无线传感器网络是将大量的具有通信与计算能力的微小传感器节点，通过人工布设、空投、火炮投射等方法设置在预定的监控区域，构成的“ 智能” 自治测控网络系统，能够监测、感知和采集各种环境信息或监测对象的信息。…传感器节点大多采用电池供电，而且布署环境复杂或人力不可及，这使得传感器网络的能量问题成为无线传感器网络发展的
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宇宙射线和流星雨等造成的干扰。
（４）人为干扰：对卫星通信上行信号和下行信号的各种人
息均被解密和重新加密，因此，包括路由信息在内链路上所有数据均以密文形式出现。这样，链路加密就掩盖了被传输消