无线传感器网络拓扑控制
无线传感器网络技术及应用(图文 (8)
第8章 无线传感器网络拓扑控制与覆盖技术
2) 功率控制对网络连通性和拓扑结构的影响 网络的连通性和拓扑结构均与发射功率的大小有关。节点的 发射功率过低，会使部分节点无法建立通信连接，造成网络的割 裂；而发送功率过大，虽然保证了网络的连通，但会导致网络的 竞争强度增大，从而使得网络不仅在节点发射功率上消耗过多的 能量，还会因为高竞争强度导致的数据丢包或重传造成网络整体 能耗增加及性能降低。网络中的节点可通过功率控制和骨干网络 节点选择，剔除节点之间不必要的通信链路，形成一个数据转发 的优化网络结构，或者在满足网络连通度的前提下，选择节点最 优的单跳可达邻居数目。通过功率控制技术来调控网络的拓扑特 性，主要就是通过寻求最优的传送功率及相应的控制策略，在保 证网络通信连通的同时优化拓扑结构，从而达到满足网络应用相 关性能的要求。
(4) 算法的分布式程度。在无线传感器网络中，一般情 况下是不设置认证中心的，传感器节点只能依据自身从网络 中收集的信息做出决策。另外，任何一种涉及节点间同步的 通信协议都有建立通信的开销。显然，若节点能够了解全局 拓扑和传感器网络中所有节点的能量，就能做出最优的决策； 若不计同步消息的开销，得到的就是最优的性能。但是，若 所有节点都要了解全局信息，则同步消息产生的开销要多于 数据消息，这将导致网络系统开销大大增加，从而使得网络 的生存期缩短。
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第8章 无线传感器网络拓扑控制与覆盖技术
8.1.4 功率控制技术 目前，拓扑控制主要是功率控制和睡眠调度。所谓功率控制，
就是为传感器节点选择合适的发射功率；所谓睡眠调度，就是控 制传感器节点在工作状态和睡眠状态之间的转换。
功率控制对无线自组织网络的性能影响主要表现在以下五个 方面：
1) 功率控制对网络能量有效性的影响 功率控制对网络能量有效性的影响包括降低节点发射功耗和 减少网络整体能量消耗。在节点分组传递过程中，功率控制可以 通过信道估计或反馈控制信息，在保证信道连通的条件下策略性 地降低发射功率的富余量，从而减少发射端节点的能量消耗。随 着发送端节点发射功率的降低，其所能影响到的邻居节点数量也 随之减少，节省了网络中与此次通信不相关节点的接收能量消耗， 达到了减少网络整体能量消耗的目的。
无线传感器网络中的拓扑控制与路由算法研究
无线传感器网络中的拓扑控制与路由算法研究一、引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）指的是由大量离散的、自组织的无线传感器节点组成的网络。
这些节点能够自动感知环境中的各种物理信息，并以无线方式将这些信息传送到基础设施或其他节点。
在WSN中，拓扑控制和路由算法是两个非常重要的研究问题。
本文将对无线传感器网络中的拓扑控制和路由算法进行深入研究。
二、无线传感器网络的拓扑控制拓扑控制是指通过无线传感器网络中节点之间的连接方式来控制整个网络的结构。
合理的拓扑控制可以优化网络的性能，包括延迟、吞吐量、能耗等指标。
常用的拓扑控制方法包括：1. 距离约束：通过节点之间的距离约束来控制网络的连接方式，例如最小生成树算法、最小二乘法等。
这些方法可以保证网络的连通性，并降低能耗。
2. 能耗均衡：通过调整节点的活动时间和休眠时间来实现能耗均衡。
一些启发式算法，如LEACH、PEGASIS等，通过建立簇状结构来减小网络的能耗。
3. 鲁棒性增强：通过增加冗余路径和节点多样性来提高网络的鲁棒性。
例如，通过增加备用节点和多路径路由来应对节点失效和链路中断。
三、无线传感器网络的路由算法路由算法是指在无线传感器网络中选择合适的路径来传送数据。
由于无线传感器节点资源有限，传统的路由算法很难直接应用于无线传感器网络，并且需要考虑节点能耗、网络拓扑等特殊问题。
目前，主要的路由算法有：1. 扁平路由算法：将网络中所有节点视为平等的，并将路由决策分散在所有节点上。
例如，洪泛算法、最短路径算法等。
这些算法简单直接，但容易导致网络拥塞和能耗不均衡。
2. 分层路由算法：将节点划分为不同的层级，每个层级有不同的功能和责任。
例如，LEACH、ERP等。
这些算法通过层级管理和数据聚集来降低网络能耗。
3. 聚类路由算法：将网络中的节点划分为不同的簇，每个簇有一个簇头节点，负责簇内通信和簇间通信。
例如，PEGASIS、LEACH-C等。
无线传感网络中的拓扑控制技术
无线传感网络中的拓扑控制技术无线传感网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由众多分布在网络中的小型传感器节点组成的一种自组织、自协调的网络系统。
WSN已广泛应用于环境监测、智能交通、农业灌溉等领域。
作为WSN的基本组成部分，拓扑结构的设计与控制对于网络的性能和效果具有重要影响。
本文将就无线传感网络中的拓扑控制技术进行探讨。
一、拓扑结构的定义与作用拓扑结构是指无线传感网络中各节点之间的连接方式和关系。
在WSN中，良好的拓扑结构设计能够提高网络的可靠性、延迟性、能源效率等性能指标。
常见的拓扑结构包括星型结构、网状结构和树状结构等。
不同的拓扑结构适用于不同的应用场景，因此拓扑控制技术的研究对于优化网络性能具有重要意义。
二、无线传感网络中的拓扑控制技术1. 路由选择算法路由选择算法是无线传感网络中常用的拓扑控制技术之一。
通过选择最佳的路径将数据从源节点传输到目的节点，可以有效降低网络能耗、减少传输延迟。
常见的路由选择算法有距离向量算法、链路状态算法和最小生成树算法等。
2. 节点部署策略节点的合理部署对于网络的拓扑结构具有重要影响。
通过合理地选择节点的位置和数量，可以实现全覆盖、均衡分布的拓扑结构。
常用的节点部署策略包括随机部署、密集部署和分区部署等。
3. 能量平衡算法能源是无线传感网络中最宝贵的资源之一，对于实现网络的长期稳定运行至关重要。
能量平衡算法通过合理调度节点的能量消耗，延长网络的生命周期。
常见的能量平衡算法包括基于充电站的能量补给、动态能量调整和能量感知调度等。
4. 拓扑鲁棒性技术拓扑鲁棒性是指无线传感网络中节点随机失效或故障时，网络仍能保持良好的连通性和工作性能。
拓扑鲁棒性技术通过改进网络的容错能力和应对故障的能力，提高网络的可靠性和稳定性。
常见的拓扑鲁棒性技术包括冗余路径选择、节点动态重配置和分布式故障处理等。
5. 拓扑控制算法的优化拓扑控制算法的优化是提高无线传感网络性能的关键。
第6.1讲 无线传感器网络技术-拓扑控制
无线传感器网络——拓扑控制主讲:何丽莉3拓扑控制z没有明确的对应层次z部署于介质访问控制层(MAC)和路由层(ROUTING)之间z 为路由提供连通的网络z从MAC 层获得邻居消息，以维护生成的拓扑4网络拓扑结构控制与优化的意义1.影响整个网络的生存时间2.减小节点间通信干扰3.为路由协议提供基础4.影响数据融合5.弥补节点失效的影响拓扑控制平面网络–所有节点具有相同的角色功率控制z骨干网节点彼此是连通的z每个节点都有一个骨干网节点控制z只使用骨干网节点之间的，以及骨干网节点和受控节点之间的链路8z每个节点仅属于一个簇z除了起簇间桥梁作用的点z簇头节点形成一个控制集，彼此独立z关键：簇头的确定z原始图G和化简后的图径长度的最大增长z能量扩展因子（z最高效路径上消耗的能量的最大增长12拓扑控制算法的评价准则-续z 吞吐量（Throughput ）z 化简后的拓扑结构应该能够支持与原始网络相似的通信量z鲁棒性（Robustness ）z 拓扑变化时需要的调整尽量少z 算法总开销（Algorithm overhead )z 计算量小13平面网络中的拓扑控制——功率控制z 也称功率分配问题z 节点通过设置或者动态调整发射功率，在保证网络连通的基础上，使得网络能耗最小，以延长整个网络的生存时间。
z NP 难问题z 一般的解决方案都是寻找近似解法。
14基于节点度的算法z节点度z 所有距离该节点一跳的邻居节点的数目z 主要思想z 给定节点度的上限和下限需求，动态调整节点的发射功率，使得节点的度数落在给定区间z 典型算法z 本地平均算法Local Mean Algorithm, LMA z 本地邻居平均算法Local Mean of Neighbors algorithm, LMN15本地平均算法LMA1.所有节点以相同发射功率工作，所有节点定期广播LifeMsg (ID)；2.接收到LifeMsg 消息的节点，向ID 标识的节点发送LifeAckMsg 消息；3.利用收到的LifeAckMsg 消息，统计自己的邻居节点数目NodeResp ；4.如果NodeResp 小于邻居数下限，则下一轮发送中增大发射功率；否则，如果NodeResp 大于邻居数上限，则下一轮发送中减小发射功率。
无线传感器网络的组网技术与应用
无线传感器网络的组网技术与应用随着信息技术的不断发展，人们对于传感器网络的需求也逐渐增加。
无线传感器网络作为一种新型网络形式，得到了广泛的关注和研究。
无线传感器网络是由大量的无线传感器节点构成的系统，这些节点集合形成了一个自动化的网络，在网络中传递着各种信息，并通过各自的处理和通信能力完成各项任务。
本文将着重介绍无线传感器网络的组网技术与应用。
一、无线传感器网络的组网技术无线传感器节点是构成整个网络的基本单元。
无线传感器网络的组网技术主要是指如何将这些节点有效地组织起来，使得网络能够正常运转。
目前，无线传感器网络的组网技术主要包括三个方面：1、拓扑控制技术在无线传感器网络中，节点之间的关系是非常重要的。
在组织无线传感器节点的同时，还需要保证网络是高效的、可靠的、灵活的，并能够满足不同的应用场景需求。
此时，拓扑控制技术可以解决这些问题。
拓扑控制技术主要是指通过控制节点的连接方式，来构建一个适合应用场景的网络结构。
2、路由选择技术无线传感器网络的节点数量通常非常庞大，节点之间的连接也通常比较复杂。
在这样一个庞大且复杂的网络中，路由选择技术能够帮助节点确定下一跳节点的信息，从而实现信息的传递。
而路由选择技术的好坏，也很大程度上决定了无线传感器网络的性能。
3、定位技术由于无线传感器网络的节点数量庞大，因此在实际应用中需要对节点进行定位，以实现对网络的管理和监控。
定位技术能够帮助我们准确地识别每个节点的位置，从而使得节点之间的通信更加精准。
二、无线传感器网络的应用无线传感器网络具有非常广泛的应用领域，其中包括：1、环境监测环境监测是无线传感器网络最为广泛的应用之一。
通过无线传感器节点收集并传输环境数据，能够帮助我们实时地监控环境的变化情况。
这对于环保、气象预报、灾害预警等领域具有重要的意义。
2、智能家居智能家居是一种包含各种物联网设备的生活方式。
无线传感器网络可以将不同的智能设备连接起来，实现家居的智能化管理。
无线传感器网络中的动态拓扑管理研究
无线传感器网络中的动态拓扑管理研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是由大量的互相连接的传感器节点所组成的网络，通过无线信号进行通信。
这些节点可以感知和采集环境中的信息，并将数据汇聚到中心节点进行处理和分析。
WSN在军事、环保、健康等领域有着广泛的应用前景。
然而，由于其节点数量众多，部署位置多样，网络拓扑随时变化，如何快速、精准地管理网络拓扑，成为了WSN研究的热点问题之一。
一、WSN中的动态拓扑管理问题由于节点部署的不确定性和数据传输的不可靠性，WSN中的网络拓扑拥有高度的动态性。
在传统的有线网络中，网络拓扑基本保持稳定，而WSN中的网络节点数量巨大，单个节点的能源有限，节点间的连接也容易受到干扰和破坏，这使得WSN的网络拓扑必须时刻应对各种变化。
此外，WSN经常被部署在恶劣的环境中，例如极端天气下或者战争环境下，节点的损坏和传输中断更是时有发生。
因此，如何快速地检测和修复出现的问题，保持拓扑的连通性和稳定性，是WSN中动态拓扑管理的核心问题。
二、WSN中的动态拓扑管理方法为了解决WSN中的动态拓扑管理问题，目前已经产生了一系列的研究成果。
这些方法主要可以分为以下几类：1. 基于节点位置的拓扑管理方法节点间的位置关系和地理位置信息对于WSN中的拓扑管理至关重要。
通过在节点中加入GPS、陀螺仪等定位设备，可以获取到节点的坐标信息，运用这些信息可以对节点的位置关系进行预测，并通过相应的算法进行拓扑优化。
2. 基于网络监测的拓扑管理方法在WSN中，可以通过监测网络中的数据流量、链路质量、节点状态等信息，进行实时监控和分析。
这种方法能够及时发现问题，可以在拓扑发生异常变化时及时采取措施，保证网络拓扑的稳定性。
3. 基于拓扑控制的拓扑管理方法通过对WSN中节点的连接关系进行控制，可以实现对网络拓扑的调整。
例如，可以通过改变节点之间的连接距离、调整节点的信号传输时间等方式，来改善网络拓扑的结构。
第2章拓扑控制
第2章 拓扑控制
(4) 吞吐能力。设目标区域是一个凸区域，每个节点的
吞吐率为λ b/s，在理想情况下，则有下面的关系式：
16 AW 1 2 πΔ L nr
(2-1)
其中，A是目标区域的面积，W是节点的最高传输速率，π是 圆周率，Δ是大于0的常数，L是源节点到目的节点的平均距 离，n是节点数，r是理想球状无线电发射模型的发射半径。 由上式可知，通过功率控制减小发射半径和通过休眠调度减 小工作网络的规模，可以在节省能量的同时，在一定程度上 提高网络的吞吐能力。
第2章 拓扑控制
在DRNG算法和DLSS算法中，节点都需要知道其他一
些节点的必要信息，因此需要一个信息收集阶段：每个节点 以最大的发射功率广播“HELLO”消息，该消息至少包括自 身的身份标识号(ID)和自身位置，然后，节点通过收到的 “HELLO”消息确定自己可以达到的邻居集合N uR 。在 DRNG算法中，没有明确的步骤，只给出确定邻居节点的条 件，如图2-1所示，如果节点u和v满足ru，而且不存在另外 其他节点p同时满足、和rp时，节点v则被选为节点u的邻居 节点，所以，DRNG算法为节点u确定了邻居集合。
第2章 拓扑控制
(5) 采用冗余节点。由于传感器节点本身所固有的脆弱
性，不能保证节点一直持续正常的工作，所以在设计时需要 采用冗余技术对网络进行拓扑控制，以保证网络的覆盖率和 连通度。 拓扑控制研究的问题是：在保证一定的网络连通质量和 覆盖质量的前提下，一般以延长网络的生命期为主要目标， 通过功率控制和骨干网节点选择，剔除节点之间不必要的通 信链路，兼顾通信干扰、网络延迟、负载均衡、简单性、可 靠性、可扩展性等其他性能，形成一个数据转发的优化网络 拓扑结构。传感器网络用来感知客观物理世界，获取物理世 界的信息。客观世界的物理量多种多样，不可穷尽，不同的
无线传感器网络的拓扑控制机制
１ 引言
在无线传感器网络中， 传感器节点是体积很小的微型嵌 入式设备， 采用能量有限的电池供电， 它的计算能力和通信能
力十分有限 ， 以节省节点能量 ， 长网络的生存 时问是 目前 所 延 的研究热点 。 中 ， 其 一个重 要 的基础 性研究 方 向是 网络拓 扑 控制的研究 ［ ， １ 它为路 由协议 、 Ｃ协议 、 ］ ＭＡ 数据 融合 、 间 同 时 步和 目标定位等很多方 面奠定 了基础 。 目 ， 网络协议 分 前 在 层 中没有 明确的层次对应 拓扑控制 机制 ， 但大 多数 的拓 扑控 制算法是部署于介质访 问控制层（ Ｃ 和路由层 （ Ｏ Ｔ ＭＡ ） Ｒ Ｕ — Ｉ Ｇ 之 问， Ｎ ） 它为路 由层提 供足够 的路 由更 新信 息 ， 由表 的 路
无线传感器网络中的拓扑控制方法
无线传感器网络中的拓扑控制方法一、引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）作为一种新型的网络通信技术，已被广泛应用于多个领域，如环境监测、农业、智能交通等。
在无线传感器网络中，节点之间的拓扑结构对于网络性能有着重要的影响。
为了保持传感器网络的稳定和可靠性，拓扑控制方法应运而生。
本文将介绍无线传感器网络中的拓扑控制方法，包括集中式和分布式拓扑控制方法。
二、集中式拓扑控制方法集中式拓扑控制方法是指在无线传感器网络中，通过一个中心节点或者一个集中式控制器来管理和控制整个网络的拓扑结构。
集中式拓扑控制方法主要包括以下几种。
1. 基于全局信息基于全局信息的拓扑控制方法需要所有节点共享网络的全局信息，例如邻居节点的位置、连接关系等。
在这种方法中，中心节点会根据全局信息来调整节点的位置和连接关系，以优化网络性能和能源消耗。
然而，由于需要大量的通信和计算资源来传输和处理全局信息，这种方法在大规模网络中的应用受到了限制。
2. 基于局部信息基于局部信息的拓扑控制方法只需要节点通过邻居节点之间的通信来获取局部信息，例如邻居节点的距离、信号强度等。
节点根据局部信息来判断是否需要调整自身的位置或者连接关系。
这种方法减少了全局信息的传输和处理量，具有较好的可扩展性和适应性。
三、分布式拓扑控制方法分布式拓扑控制方法是指在无线传感器网络中，每个节点根据自身的信息和邻居节点之间的通信来进行拓扑控制，不需要集中式的控制器。
分布式拓扑控制方法主要包括以下几种。
1. 基于地理位置基于地理位置的拓扑控制方法依赖于节点的地理位置信息。
节点根据地理位置信息来选择邻居节点，并调整自身的位置，以构建有效的拓扑结构。
这种方法适用于需要知道节点位置的应用场景，如环境监测。
2. 基于距离测量基于距离测量的拓扑控制方法通过节点之间的距离测量来确定节点之间的连接关系。
节点可以通过无线信号强度、到达时间差等方式来进行距离测量。
无线传感器网络的拓扑控制
无线传感器网络的拓扑控制在当今科技飞速发展的时代，无线传感器网络已经成为了一个备受关注的领域。
它广泛应用于环境监测、工业控制、医疗健康、智能家居等众多领域，为我们的生活和工作带来了极大的便利。
而在无线传感器网络中，拓扑控制是一个至关重要的环节，它直接影响着网络的性能、可靠性和能耗等关键指标。
那么，什么是无线传感器网络的拓扑控制呢？简单来说，拓扑控制就是通过对网络中节点之间的连接关系进行调整和优化，以达到提高网络性能、降低能耗、延长网络生命周期等目的。
在一个无线传感器网络中，节点通常是随机分布的，它们之间的通信链路也具有不确定性和不稳定性。
如果不对网络的拓扑结构进行有效的控制，就可能导致网络出现拥塞、能耗不均、覆盖漏洞等问题，从而影响网络的正常运行。
为了更好地理解拓扑控制的重要性，让我们先来看看无线传感器网络的特点。
首先，无线传感器网络中的节点通常是由电池供电的，能量有限。
因此，如何降低节点的能耗，延长网络的生命周期，是一个亟待解决的问题。
其次，由于节点的分布是随机的，网络的覆盖范围和连通性往往难以保证。
此外，无线传感器网络中的数据传输通常具有多跳性，这就要求网络具有良好的拓扑结构，以确保数据能够高效、可靠地传输。
那么，如何实现无线传感器网络的拓扑控制呢？目前，主要有以下几种方法：功率控制是一种常见的拓扑控制方法。
通过调整节点的发射功率，可以改变节点之间的通信范围，从而影响网络的拓扑结构。
当节点的发射功率降低时，通信范围减小，网络中的连接数量减少，从而降低了能耗和干扰。
反之，当发射功率增大时，通信范围扩大，网络的连通性增强，但同时能耗和干扰也会增加。
因此，需要根据具体的应用场景和需求，合理地调整节点的发射功率，以达到最优的拓扑结构。
睡眠调度是另一种有效的拓扑控制方法。
在无线传感器网络中，并不是所有的节点都需要一直处于工作状态。
通过合理地安排节点的睡眠和唤醒时间，可以在不影响网络性能的前提下，降低节点的能耗。
无线传感器网络的拓扑控制技术
无线传感器网络的拓扑控制技术在当今科技飞速发展的时代，无线传感器网络已经成为了一个备受关注的领域。
它在环境监测、工业控制、医疗保健等众多领域都有着广泛的应用。
而在无线传感器网络中，拓扑控制技术则是一项至关重要的关键技术。
无线传感器网络通常由大量的传感器节点组成，这些节点通过无线通信方式相互连接，形成一个网络。
然而，由于节点的能量有限、通信范围有限以及网络环境的复杂性等因素，如何有效地管理和控制网络的拓扑结构，以提高网络的性能、延长网络的生命周期，成为了一个亟待解决的问题。
拓扑控制技术的主要目标之一是降低节点的能量消耗。
在无线传感器网络中，节点的能量供应通常是有限的，而且更换电池往往是不现实或者成本极高的。
因此，通过合理的拓扑控制，减少节点的通信开销，降低能量消耗，对于延长网络的生命周期具有重要意义。
比如，通过控制节点的发射功率，使得节点之间的通信距离在满足需求的前提下尽量缩短，从而减少能量的消耗。
另一个重要目标是提高网络的连通性和覆盖范围。
要确保网络中的数据能够有效地传输，就需要保证节点之间的连通性。
同时，为了实现对监测区域的全面覆盖，拓扑控制技术需要对节点的分布和工作状态进行合理的调整，避免出现监测盲区。
为了实现这些目标，研究人员提出了多种拓扑控制技术。
其中，基于功率控制的方法是较为常见的一种。
这种方法通过调整节点的发射功率来控制节点的通信范围，从而形成不同的网络拓扑结构。
例如，在一些对通信要求不高的情况下，可以降低节点的发射功率，减少与其他节点的通信，从而节省能量。
而在需要进行大规模数据传输时，可以适当提高发射功率，保证通信的质量和可靠性。
层次型拓扑控制技术也是一种重要的方法。
它将网络中的节点划分为不同的层次，形成层次型的网络结构。
通常，处于底层的节点负责采集数据，然后将数据传输给上层的节点，上层节点再进行数据的融合和转发。
这种分层的结构可以有效地减少数据的传输量，降低能量消耗，同时提高网络的可扩展性。
无线传感器网络技术概述拓扑控制
LINT/LILT 仿真结果
仿真结果发现LINT、LILT算法，当在节点密度为每平方米2~3个节点时，会有效降低链路状态的更新。
层次型拓扑结构控制
层次型拓扑结构产生背景
传感器节点在无线通信模块在空闲状态与收发状态下的能耗相当，因此只有关闭其节点的无线通信模块才能真正有效的降低非工作能耗。层次分簇就是在这一背景下产生的。
无线传感网络 – 拓扑控制
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拓扑控制的概念与意义
意义
减少节点的通信负载，提高通信效率； 减少网络耗能，延长网络寿命； 辅助路由协议；
概念
拓扑控制（topology control）是一种协调节点间各自传输范围的技术，用以构建具有某些期望的全局特性（如，连通性）的网络拓扑结构，同时减少节点的能耗或增加网络的传输能力。
邻近图算法仿真结果对比
基于方向的功率控制:这种方法通常需要节点配备多个有向天线，以精确的获得可靠的方向信息来解决到达角度问题。微软亚洲研究院和康奈尔大学的Li等人提出了一种能够保证网络连通性的基于圆锥的拓扑控制算法(CBTC)。 基本思想是:节点u选择最小功率P，使得在在任何以u为中心且角度为a的锥形区域内至少有一个邻居。并且理论证明了当 时，就可以保证网络的连通性。
LEACH改进
LEACH-COOP算法：相比LEACH协议，引入了协同节点，在最后数据融合后，发送数据到sink节点时，采用群内选择好的协同节点发送，以减少由于原LEACH协议中存在的由于群首节点分布不均匀造成的通信传输消耗大的问题。
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如何实现时间同步？ 要实现CDMA技术必须物理层支持DSSS（直接扩频序列）； 在高斯信道中当传输系统的信噪比下降时，可用增加系统传输带宽B的办法来保持信道容量C的不变。 如何进行全网的能量评估？ 簇头是否可靠与sink节点通信？ 实现睡眠与唤醒的计算 ttotal=toperation+tawaken+ttransmit; 还有很多实际问题~~~
无线传感网络中的拓扑控制与路由协议比较研究
无线传感网络中的拓扑控制与路由协议比较研究无线传感网络（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。
这些节点可以感知周围环境的信息，并将其传输给其他节点或基站。
拓扑控制和路由协议是WSN中关键的技术，对于网络的性能和能耗有着重要影响。
本文将对WSN中常用的拓扑控制和路由协议进行比较研究。
一、拓扑控制拓扑控制是指在WSN中建立和维护节点之间的连接关系，以构建合适的网络拓扑结构。
常见的拓扑控制方法有静态和动态两种。
静态拓扑控制常用的方法是基于位置的方法。
节点根据自身的位置信息，选择与其相邻的节点进行通信。
这种方法简单直观，但对节点位置信息要求较高，且不能适应网络拓扑的动态变化。
动态拓扑控制方法根据网络的需求和特点，动态地调整节点之间的连接关系。
其中，最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）是一种常用的动态拓扑控制算法。
MST算法通过选择一棵树，使得网络中所有节点都能够连通，并且树的总边权最小。
这种方法可以适应网络拓扑的变化，但在大规模网络中计算复杂度较高。
二、路由协议路由协议是指在WSN中确定数据传输路径的方法。
常见的路由协议有平面路由、分层路由和基于位置的路由。
平面路由是指所有节点在同一层次上进行通信，数据通过多跳传输到达目的地。
常见的平面路由协议有LEACH、PEGASIS等。
这种路由协议简单易实现，但在大规模网络中，会出现能耗不均衡和网络拥塞的问题。
分层路由是将网络分为多个层次，每个层次中的节点负责不同的任务。
常见的分层路由协议有TEEN、APTEEN等。
这种路由协议能够提高网络的能耗均衡性和扩展性，但增加了网络的复杂性。
基于位置的路由是根据节点的位置信息确定数据传输路径。
常见的基于位置的路由协议有GEOCAST、GPSR等。
这种路由协议能够减少能耗，提高网络的可靠性，但对节点位置信息要求较高。
三、比较研究从拓扑控制和路由协议的角度来看，静态拓扑控制方法适用于节点位置固定的场景，但对节点位置信息要求较高。
无线传感器网络几类拓扑控制及其抗毁性应用简述
无线传感器网络几类拓扑控制及其抗毁性应用简述王月娇;刘三阳;马钟【摘要】无线传感器网络的拓扑结构随着网络中节点的增加、减少和移动实时变化,为保证网络的连通性和覆盖性不被影响,拓扑控制技术所要解决的问题正是传感器节点如何更好地自组织构建全局网络拓扑.本文首先概述了四类拓扑控制算法的理论基础及算法步骤.然后,对提高网络抗毁性的两类拓扑演化算法进行了详细叙述,即无标度网络生长与构建k连通网络,分别构建了基于节点位置偏好的移动网络拓扑模型和基于k连通的节点调度优化模型.最后,分别从移动节点的引入、折中控制算法的探索、复杂网络理论的应用和传统算法与智能算法的结合这四方面对拓扑控制算法的前景进行了阐述.【期刊名称】《工程数学学报》【年(卷),期】2018(035)002【总页数】18页(P137-154)【关键词】拓扑控制;网络抗毁性;无标度网络;k连通网络【作者】王月娇;刘三阳;马钟【作者单位】西安微电子技术研究所,西安710065;西安电子科技大学数学与统计学院,西安710126;西安微电子技术研究所,西安710065【正文语种】中文【中图分类】TP3931 引言无线传感器网络WSNs通常具有大规模、自组织、随机部署、节点资源有限、网络拓扑结构经常变化等特点[1]，这些特点决定了拓扑控制技术在网络中的重要作用．拓扑控制技术不仅是保证网络覆盖质量和连通质量的有效手段[2]，还有利于减少节点的能量消耗，延长网络的生命周期，降低通信干扰，增强网络可靠性及可扩展性等．2 无线传感器网络中的拓扑控制2.1 拓扑控制简述拓扑控制[3]是在保证网络连通性和覆盖性的前提下，根据不同应用场景，通过节点发射功率调节和邻居节点选择，完成局部拓扑构建，并通过局部拓扑的组合进而形成连通的全局拓扑，以保证完成预定任务．目前，拓扑控制算法已经从最初的集中式算法过渡到依赖本地信息的分布式算法[4]，拓扑控制的设计目标也逐渐过渡到在满足基本要求的同时，实现降低节点通信干扰，提高网络吞吐量等目标．比起应付可能的节点故障，应用程序倾向于部署更多的节点以增加网络的生命周期，从而产生一些传感和通信冗余．文献[5]提出了一个针对WSNs的分布式轻量级冗余的拓扑控制协议，它利用同一区域的传感器冗余将网络分成组，以便通过保持最小工作节点和关闭冗余节点来维持连接骨干网，极大程度地提高了网络容量和能源效率．拓扑控制算法分类如图1所示．拓扑控制算法以图G=(V,E)代表网络，其中V和E分别是网络中所有节点和边组成的集合，当且仅当网络中的任意节点u,v之间存在直接通信的链路时，边(u,v)∈E⊆V2存在．拓扑控制算法即是把图G=(V,E)变换到图T=(VT,ET)，其中VT⊆V,ET⊆E，以提高传感器节点转发数据时的能量利用效率[6]．通常有两种方法可以选择：1) 控制活动链路集(ET⊆E)．不需要使用网络中所有的链路，剔除其中的一些，把通信限制在重要的链路中；2) 减少活动的节点数量(VT⊆V)．例如可以利用网络的冗余性，周期性地关闭剩余能量较少的节点，激活其它节点来替代关闭的节点．平面型拓扑控制采用前者的思路，通过控制节点的发射功率，调整节点的通信覆盖范围．更小的发射功率使得节点通信的干扰减小，但也使信号被有效接收的概率降低．层次型拓扑控制采用第二种办法，使网络中的某些节点组成一个连通的骨干网．为实现这一功能，骨干网节点首先必须组成一个控制集[7]：即网络中的任意节点要么在控制集中，要么与控制集之中的某个节点相邻．其次为了保证网络的连通性，该控制集必须连通成为一个连通控制集．2.2 平面型拓扑控制算法平面型拓扑控制的基本思路是减少节点的链路数量，即控制节点邻居集的大小．实现这一目的主要方法是调整节点功率[4,6,8]．根据网络节点的功率控制是否均一，将平面型拓扑控制算法分为同构型和异构型．图1:拓扑控制算法分类图2.2.1 同构型拓扑控制算法同构型方法假设所有节点使用相同的发送功率，主要研究确定最小传输半径使全网的连通性达到某种属性[9]．根据网络节点的密集程度，同构型又可细分为稀疏网和密集网的拓扑控制．1) 稀疏网的拓扑控制：逐步搜索能使全网保持连通的最小功率．在许多拓扑结构中，稀疏拓扑被广泛应用于Ad-Hoc网络的生存周期延长中．扳手结构是无线网络拓扑控制中最重要的技术之一，其目的是寻找一种稀疏拓扑结构，在这种拓扑中只有少量的链路需要维护，而不必减少连接网络中任何一对节点的路径．由于干扰的非局部性，构造一个扳手结构的分布式算法是具有挑战性的．最新文献中提出了一个有效的随机分布算法，其可以在O(lognlogΓ)的时隙下以高概率构造一个扳手结构[10]．所构造的扳手同时满足恒定拉伸和线性稀疏这两个最理想的特性，并采用了一种新的最大独立集(MIS)程序作为子程序，这对于实现扳手结构的时间效率至关重要．2) 密集网的拓扑控制：目标为提高网络吞吐量，同时考虑能量有效性．在保证网络连通的前提下，将全网的功率调整到最低值，以最大限度地提高网络吞吐量．在建筑结构监测系统中，密集拓扑结构是建筑物结构健康损伤监测的较好选择[11]．为寻找延长监测系统寿命的最佳寿命协议，该密集网络能够关闭不必要的节点，提供最大的感应区域，从而比起稀疏网络能够以最小的代价延长网络的生存时间．在该方法中，每个传感器节点通过保持最大连通性和最低消耗动态调整传输半径．2.2.2 异构型拓扑控制算法异构型方法允许节点在不超过最大传输范围内选择不同的发送功率，即有不同的传输半径．有一种自适应、能量感知的分布式容错拓扑控制算法，即自适应路径向量(ADPV)算法，用于异构无线传感器网络．这种异质性的模型中有丰富的超级节点和连接到超级节点的普通节点．在节点失效的情况下，ADPV重在通过动态调整传感器节点的传输功率来保障超级节点的连接性[12]．异构型方法根据所依赖的信息强弱的不同，又可以分为三个子类方法，即基于方向、基于邻居、基于位置的拓扑控制算法．1) 基于方向：这种方法假设节点不知道自身的位置，但节点需要配备多个有向天线以精确的获得每个邻居节点可靠的方向信息来解决到达角度问题，微软亚洲研究院和康奈尔大学的Li等人[13]提出了一种能够保证网络连通性的基于圆锥的拓扑控制算法(CBTC)．算法基本思想是节点首先发送消息，并收集其他节点的回复信息；然后节点独立调节发射功率，即节点选择最小功率，使得在任何以为中心且角度为的锥形区域内至少有一个邻居；最后删除冗余链路以维持拓扑的对称性．CBTC算法能得到具有全局连通、对称性、节点度受限等特点的拓扑，理论证明了当时，就可以保证网络的连通性．但CBTC未对低能量节点采取保护策略，忽略了节点在路由中的能耗不平衡问题，因此若数据流量的分布不均，极易造成局部网络过早失效．2) 基于邻居：网络中节点仅知道自身邻居节点的IDs，并且这些IDs按照某些标准排序．LINT[14]利用路由协议收集的本地可用邻居信息来实现拓扑控制．它以对数比例调节其邻居数量得到一个预先设定的范围．其主要思想是根据预先设定好的邻居数量即节点度的上限和下限，每个节点周期性的根据自己的当前度，动态调整其传输能量，使其节点度数在两个阈值之间．LINT算法中每个节点只需要自己邻居的局部信息，忽略了全局的能量分布，其能量的消耗和节点的移动可能造成网络常常被分割成几个部分，如节点可能为了节省能源而关机．为克服LINT算法的不足，Ramanathan等人[14]提出了另一个分布式算法LILT，其利用链路状态路由协议获得网络全局信息，以便更好的调整能量来保证网络连通．初始状态时，全网节点以最大功率通信，保证网络的连通性，以获取全网的链路状态信息更新，然后启动邻居减少协议NRP和邻居增加协议NAP检测网络是否连通然后调整全网节点发射功率．LILT算法在一定条件下运行快速而且节能，但是该算法并不稳定．Mobile Grid[9]是一个带有竞争指标CI的分布式算法，CI是节点密度和区域面积的乘积．为了维护全局的CI，所有节点必须把本地CI维持在一个特定值上．节点的本地CI用其一跳邻居节点数来表示，每个节点需要查询特殊的优化表以便确定它所需要的最优CI值，然后根据CI值来动态调整传输范围．Mobile Grid所用的CI值在3–9之间网络容量最大．Mobile Grid是一种基于邻居节点度的算法，它能使各个节点的度比较接近，但是由于要计算一个最优值，算法不容易收敛，甚至有时不会收敛．3) 基于位置：此类拓扑控制假设所有节点都使用最大发射功率发射时形成的拓扑图G，按照一定的邻居判别条件q求出该图的邻近图G′，最后G′中的每个节点以自己所邻近的最远通信节点来确定发射功率．经典的邻近图算法[15,16]有RNG、GG、DG、YG、MST、DRNG、DLMST、DLSS等．任意节点的邻居集都能用G 中邻居节点的位置通过计算找出．文献[17]提出了一种基于位置的拓扑控制方法SBYaoGG，算法基本思想是首先以最大功率从单位圆盘图(UDG)计算该图的临近图GG，然后在GG图上计算YG以生成最终的拓扑，如图2所示．图2:不同邻近图的能耗和干扰比较节点间交流需要消耗的能量随着它们之间欧式距离的增长而增长，因此这里使用最大距离扩展因子作为能耗有效性的度量．从干扰的角度评估拓扑控制算法的性能，定义在给定节点的传输半径内其邻居节点的数量为网络的物理节点度．仿真分析表明DG具有最小的最大距离扩展因子即具有最高的能耗有效性，但具有最高的节点度即具有最大的干扰，而MST干扰最小，SBYaoGG居于GG和RNG之间．值得一提的是MST虽然产生了最优能量广播树但不能最优化不同节点间的端到端通信，故比较距离扩展因子时未提到MST．WirelessHART是一种新兴的WSNs协议．为了最大化网络生命周期，考虑全网路由的传输功率的联合图路由算法(JGR)被提出来[18]，图中的路由技术为提高WirelessHART网络通信的可靠性提供了丰富的冗余路径．节点通信负载、链路传输功率和剩余能量作为链路代价函数加入到该算法中．因此，一个节点总是通过比较所有相邻节点的链路代价函数来选择理想的下一跳，从而保证整个网络的能量平衡．2.3 层次型拓扑控制层次型拓扑控制算法的思路是依据一定机制选择骨干网节点，打开其通信模块，其它非骨干网节点关闭通信模块，有骨干网节点构成一个负责数据转发的连通的网络．层次型的拓扑控制算法分为基于簇的算法和基于控制集的算法两大类．2.3.1 基于簇的算法这类算法的核心思想[18]是将一些节点标记为特殊功能节点，使其控制其邻居节点．这样就形成了以这些特殊节点为中心的本地范围的节点组称为簇．这个节点组的“控制者”被称为簇头．层次型的LEACH算法和STAT-CLUS算法分别可以作为周期性和固定性划分簇结构的代表．LEACH算法[6,19]是一种周期性自应分簇算法，一个周期分为两个阶段，即簇的建立和数据稳定传输．LEACH算法可以保证每个节点等概率担任簇头，从而使得网络中的节点能够在消耗能量方面相对均衡．STAT-CLUS算法利用固定簇头节点形成永久性的网络结构来完成监控任务．在网络的生存时间内，簇区的划分和簇头节点的形成和LEACH相同，只是在LEACH首轮簇重构后STAT-CLUS的网络拓扑结构保持不变，直到最后整个网络不能正常工作为止．这两类基于簇的算法以节省能耗为主要目的，但都会造成通信覆盖遗漏问题，因为节点的通信范围有限，簇头以概率形式选举产生，不可避免地出现一些簇头通信空洞的区域，在这些区域的普通节点就成为孤立节点了．EESA[20]算法针对分簇WSNs中的能量消耗不均衡问题，分别从簇间和簇内的能量平衡角度进行考虑，根据网络拓扑和能量消耗来计算簇半径，并通过将单个簇头的任务分配给两个节点以实现多跳模式下簇头因负载量不同而导致能耗量不同的问题，实现了簇间的能耗均衡．混合能量高效分布式分簇算法HEED[19,21]是在LEACH簇头分布不均匀这一问题基础上而作出的改进，它以簇内平均可达能量作为衡量簇内通信成本的标准．HEED的实质是在LEACH基础上，重点修改了选举簇头的算法，两者簇头分布如图3所示．在时间同步基础上，根据目前剩余能量与初始能量的比例关系，将节点划分为若干等级，等级较高的节点先公布自己成为簇头，而等级较低的节点一旦收到簇头广播后就公布加入这个簇．如果一个节点的剩余能量仅成为初始能量的1%的话，它就被取消竞选簇头的资格．图3:LEACH(左)与HEED(右)簇头分布实验结果表明，HEED分簇速度更快，能产生更加分布均匀的簇头、更合理的网络拓扑．但HEED对sink节点附近节点的能耗过快消耗的问题还是没有解决．近年来有学者将运用仿生学的智能方法引入到无线传感器网络分簇拓扑构建中，开展无线传感器网络安全检测与故障诊断的拓扑结构研究．文献[22]提出了WSNs 非均匀等级分簇拓扑结构，根据改进的粒子群算法在不同的等级区域对节点进行非等概率静态分簇，形成了非均匀等级的分簇拓扑结构，它们的密度和规模均不等．根据仿真分析，这一算法能够优化网络分簇，延长节点生命期限，均衡网络能耗问题．2.3.2 基于控制集的算法与基于簇的方法不同，这类算法对非骨干网节点的归属问题处理地较模糊，使用控制集的目的是简化路由和节省能量，将路由限制在骨干网内，其它“受控”节点只负责将本节点产生的数据分组发送到相邻的骨干节点．这类算法面临的问题是如何设计一个本地化分布式的最小连通控制集MCDS，通用步骤如下：1) 先确定一个较小的控制集，再考虑选择适当的节点将其连通，如MIS-Tree算法[23]；2) 寻找一些容易构造的连通控制集，虽然可能会比较大，但是便于快速生成．而后再选取适当的条件对它进行削减，如Wu&Li算法[24]．MIS-Tree[23]算法利用染色区分节点的角色，解决骨干网的拓扑结构问题．在该算法中，网络首先根据节点的标识号ID形成一个最大独立集，然后从指定的Leader节点开始发出邀请消息，将适当的非控制集节点纳入骨干网，形成一个树型的连通控制集．相比其他基于连通控制集的算法，MIS-Tree算法的最大特点是其生成的骨干网包含节点数量较少．但其不足之处在于机制的设计较为复杂，独立阶段的划分使得每个阶段节点只处理这个阶段的消息，这样的设计要求所有节点在算法运行时完全同步，而传感器网络是一个具有动态变化性的网络，因此算法在应对网络动态变化时是较为无力的．Wu&Li算法[24]用于快速地生成一个连通控制集，然后又采用削减准则将它化简，流程如下：步骤1 任何一个节点u，如果它拥有2个互不相邻的邻居节点，那么它将被选入集合C，很容易证明C是一个连通控制集；步骤2 对于C中的任意三个节点u,v,w，其中标识号ID较小的一个节点假设为v．如果v和它的所有邻居节点都在u或者w的覆盖范围内，那么将v从C中删除．该算法机制较为简单，不存在分阶段的问题，节点间算法运行的同步问题易于实现，但是有一个较为明显的劣势，即算法形成的骨干网包含的节点占网络节点总数的比例太大，将导致网络生存时间减少．2.4 混合型拓扑控制层次型算法与平面型算法都是有效的影响网络拓扑的方法，将两者结合在一起会综合两者的优点，既节省了能量又减小了节点间的通信干扰．允许簇头通过功率控制来控制簇的大小的方法有很多，比如由Kwon和Gerla[25]提出的基于引导信号的功率控制算法、Ad-Hoc网络设计算法ANDA[6,26]，并且ANDA导出了一些规则来尽可能地延长网络生存周期，这个方法的目标是使簇头中的最小生存时间最长，也就是所有簇头生存周期最长．对于静态网络，用一个简单的贪婪算法就能求得最优解．对于动态网络，需要一个额外的重新配置节点与簇头的过程，而且无法保证求得的是最优解．为保证网络连通性并提高网络吞吐量，将集中式与分布式有效结合的拓扑控制算法也属于混合型．无线mesh网络主要使用拓扑控制作为一组工具来对网络中故障的鲁棒性和吞吐量进行改善．一种启发式的容错干扰感知拓扑控制，以分布式的方式解决了无线mesh网络中的拓扑控制这一NP难问题[27]．在这种方法中，首先使用图形修改、路由和信道分配来保证网络连通．然后，采用功率控制、速率自适应、信道选择和调度等方法提高网络吞吐量．2.5 自适应节点活动还有一些拓扑控制算法并不严格按照调整功率或构造骨干网的原理来设计的，它们都是通过打开或关闭一些节点来影响网络拓扑结构的，虽然构造骨干网的机制也要用到这种手段，但是这一类的算法并不存在一定的骨干网．2.5.1 基于地理位置的算法基于地理位置的算法GAF[28]的思想是把区域分成非常小的矩形，使每个矩形中的节点都能与相邻矩形中的节点进行通信．算法分为两个阶段：1) 虚拟单元格的划分：根据节点的位置信息和通信半径，将网络区域划分成若干虚拟单元格，节点按照地理位置划入相应的单元格，并保证相邻的单元格中的任意两个节点都能够直接通信，如图4所示；2) 虚拟单元格中簇头的选择：每个节点设置一个随机值的定时器，一旦超时就发消息声明成为簇头，若超时前收到别的节点的声明消息，即进入睡眠，然后重复前面动作．节点周期性地进入睡眠和工作状态，从睡眠状态唤醒之后与本单元内其他节点交换信息，以确定自己是否需要成为簇头节点．GAF算法能根据单元格的大小，最大化地使大部分节点睡眠，从而节省了网络总能耗．但GAF没有考虑节点的剩余能量，随机选择节点作为簇头，还要求同一单元格的节点保持时间同步．图4:GAF节点状态转化图2.5.2 启发机制算法目标事件未被监测到时，节点不必一直保持在活动状态，可以在休眠和唤醒中切换，这一思路即由STEM算法提出．当无数据采集或转发时，节点会进入休眠状态，反之节点会使用一种简单而迅速的方式唤醒自己，保证较小的时延和网络通信的畅通．算法分STEM-B和STEM-T两种机制．STEM-B算法思想是当某一节点给目标节点发送数据时，作为主动节点它会先发送一串beacon包，目标节点收到beacon包后，会发送应答信号进入数据接收状态．主动节点收到应答信号后，进入数据发送阶段．STEM-T算法比STEM-B算法简单，省略了请求应答过程，增加了节点唤醒次数．因为传感器节点在休眠状态下功耗最低，为节约功耗应使尽量多的节点进入休眠状态，但又不能降低网络的连通性和覆盖度，所以在拓扑构建过程中，引入休眠节点是很好的思想，延长了网络的生命周期．2.6 代表性算法仿真及性能比较我们对本节提出的4类基本算法的性能及优缺点总结如下，详见表1所示．表1:基本算法性能总结续表1:基本算法性能总结MTE算法通过多跳的最小传输能耗的方式建立数据源至基站的数据链路，可以作为平面型拓扑控制算法的代表．而层次型的LEACH算法、LEACH-C算法和STATCLUS算法分别可以作为周期性和固定性划分簇结构的代表．由于启发机制算法还处于理论研究阶段，故先不做相关实验研究．4种代表性算法的生存节点数目和网络能耗如图5所示．图5:四种算法性能比较MTE使基站在单位时间内接收的数据量较少，因此，仿真结束时还有35个节点存活，多于其他三种算法．但它分别在400s、500s之前的存活节点数目远远小于LEACH和LEACH-C算法．STAT-CLUS静态成簇使簇头节点固定，簇头节点死亡后其他节点虽然仍有能量剩余但己不能完成监测任务，大大降低了网络的生存时间．从均衡消耗节点能量的角度分析，LEACH算法远优于MTE算法，使所有节点的能量得到了充分利用．由于STAT-CLUS算法的簇头节点过早死亡，无法充分利用监控区域内节点的剩余能量，因此整个仿真过程只消耗了18J(极少)的能量．3 拓扑控制的抗毁性应用这里的抗毁性指WSNs应对诸如能量耗尽与软硬件故障等自身内部失效情形的可靠性．网络拓扑结构的变化表现出平稳的长期技术和空间趋势，比如铁路运输约束的公共交通网络结构是大量基础设施投资决策长期以来的产物，网络指标被广泛用于表征运输网络的拓扑结构及其性能[29]，并为可能的发展提供见解，研究网络抗毁性对解决网络规模化应用瓶颈具有重要理论价值．拓扑演化是提高网络抗毁性的重要策略之一[30,31]，拓扑演化是指通过配置硬件参数或扩大网络规模的方式，促使现有网络拓扑向抗毁性较优的方向演化．拓扑控制是实现拓扑演化的重要方法．可以将WSNs建模为一个以节点负载为节点权重的加权网络[32]，由此负载均衡问题就变成了网络权值的平衡问题，通过拓扑演化节点权重，就能增强网络的连通性和生命周期，实现了对恶意攻击的高鲁棒性和随机攻击性．当前拓扑演化方法主要包含无标度网络生长与构建k连通网络．无标度网络生长的实质是通过引入新增节点，借助“偏好依附”机制，实现网络生长，保证生成网络拓扑具备无标度网络特征．k连通网络则是通过调节节点发射功率，改善网络连。
无线传感器网络中的路由协议与拓扑控制研究
无线传感器网络中的路由协议与拓扑控制研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是信息技术与传感器技术相结合的产物，被广泛应用于环境监测、智能农业、智能交通等领域。
在WSN中，节点间的通信是通过路由协议和拓扑控制来完成的。
路由协议用于确定数据的传输路径，拓扑控制则决定节点间的连接关系。
本文将探讨WSN中的路由协议与拓扑控制的研究进展和相关问题。
一、路由协议路由协议是WSN中最关键的技术之一，它决定了数据在网络中的传输路径。
常见的路由协议有多跳协议和基于地理位置的协议。
多跳协议是一种通过多跳传输数据的协议，它适用于网络中节点密集、能量消耗均匀的场景。
其中，最常用的是LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）协议。
LEACH协议以集群为基本单位，将网络划分为多个簇，每个簇选举出一个簇头节点来负责数据传输。
这样能够减少网络中节点的能量消耗，延长网络寿命。
然而，多跳协议的问题在于网络的吞吐量较低，在网络规模较大时会出现网络拥塞和延迟较高的情况。
基于地理位置的协议则是根据节点的地理位置信息来确定数据的传输路径。
其中，最典型的是GPSR（Geographic and Energy Aware Routing）协议。
GPSR协议利用节点的GPS定位信息来构建网络拓扑，通过选择距离目标节点更近的节点进行数据传输，降低能量消耗，提高网络的吞吐量和时延性能。
然而，基于地理位置的协议对于节点位置信息的准确性和网络规模的扩展性有一定的要求，也容易受到地理环境的影响。
二、拓扑控制拓扑控制是指在WSN中对节点之间的连接关系进行调整和优化，以提高网络的可靠性和性能。
常见的拓扑控制技术有链路估计和拓扑修复。
链路估计技术通过对节点间通信链路的质量进行评估和预测，根据链路质量对节点进行选择和排列。
其中，ETX（Expected Transmission Count）是一种常用的链路估计指标，用于评估节点间的信号强度、干扰和误码率等参数，从而选择可靠的链路进行数据传输。
无线传感器网络的关键技术
传感器网络关键技术无线传感器网络作为当今信息领域新研究热点，涉及多学科穿插研究领域，有非感常多关键技术有待发现和研究，下面仅列出局部关键技术。
1、网络拓扑控制对于无线自组织传感器网络而言，网络拓扑控制具有特别重要意义。
通过拓扑控制自动生成良好网络拓扑构造，能够提高路由协议和MAC协议效率，可为数据融合、时间同步和目标定位等很多方面奠定根底，有利于节省节点能量来延长网络生存期。
所以，拓扑控制是无线传感器网络研究核心技术之一。
传感器网络拓扑控制目前主要研究问题是在满足网络覆盖度和连通度前提下，通过功率控制和骨干网节点选择，剔除节点之间不必要无线通信链路，生成一个高效数据转发网络拓扑构造。
拓扑控制可以分为节点功率控制和层次型拓扑构造形成两个方面。
功率控制机制调节网络中每个节点发射功率，在满足网络连通度前提下，减少节点发送功率，均衡节点单跳可达邻居数目；已经提出了COMPOW等统一功率分配算法，LINT／LILT和LMN／LMA等基于节点度数算法，CBTC、LMST、RNG、DRNG和DLSS等基于邻近图近似算法。
层次型拓扑控制利用分簇机制，让一些节点作为簇头节点．由簇头节点形成一个处理并转发数据骨干网，其他非骨干网节点可以暂时关闭通信模块，进入休眠状态以节省能量；目前提出了TopDisc成簇算法，改良GAF虚拟地理网格分簇算法，以及LEACH和HEED等自组织成簇算法。
除了传统功率控制和层次型拓扑控制，人们也提出了启发式节点唤醒和休眠机制。
该机制能够使节点在没有事件发生时设置通信模块为睡眠状态，而在有事件发生时及时自动醒来并唤醒邻居节点，形成数据转发拓扑构造。
这种机制重点在于解决节点在睡眠状态和活动状态之间转换问题，不能够独立作为一种拓扑构造控制机制，因此需要与其他拓扑控制算法结合使用。
2．网络协议由于传感器节点计算能力、存储能力、通信能量以及携带能量都十分有限，每个节点只能获取局部网络拓扑信息，其上运行网络协议也不能太复杂。
物联网中的无线传感器网络技术与应用
物联网中的无线传感器网络技术与应用无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是物联网中不可或缺的重要组成部分。
它通过大量的分布式传感器节点，采集、处理并传输环境信息，实现对物体的感知、监测和控制。
WSN技术具有广泛的应用前景，涉及农业、环保、智能交通、健康监护等多个领域。
本文将详细介绍物联网中的无线传感器网络技术及其应用。
首先，无线传感器网络的技术原理是基于传感器节点、无线通信和数据处理。
传感器节点是WSN的核心，它们能够感知环境中的物理参数，如温度、湿度、压力等。
这些节点通过无线通信模块与其他节点进行数据传输，形成一个多跳自组织网络。
数据处理模块接收、处理并存储传感器节点采集的信息，并通过网络传输给用户或其他系统。
WSN的关键技术包括传感器节点设计、无线通信协议、能源管理和网络拓扑控制等。
首先，传感器节点设计是保证WSN正常工作的基础。
传感器节点的设计要考虑功耗、性能和可靠性等因素。
传感器节点需要具备微处理器、传感器、存储器和通信模块等硬件组件。
此外，节点的尺寸和功耗也要尽可能小，以满足在多种环境中灵活部署和长期稳定工作的要求。
其次，无线通信协议是实现节点之间互联的关键。
无线传感器网络使用的通信协议主要有ZigBee、Z-Wave和Wi-Fi等。
这些协议在数据传输效率、功耗和传输距离等方面有所不同，需要根据实际应用场景选择合适的协议。
能源管理是WSN中的一个重要问题，由于传感器节点通常是由电池供电，能源管理直接影响节点的寿命和网络的可靠性。
因此，研究者们探索各种能源管理策略，如睡眠模式、能量收集和能量转换等，以延长节点的寿命。
最后，网络拓扑控制是WSN中的一个关键问题。
由于传感器节点数量庞大，节点的分布通常是杂乱无章的，因此需要设计合理的网络拓扑结构，以提高网络的覆盖率和连通性。
网络拓扑控制还能够减小网络的能耗，提高通信效率。
无线传感器网络在众多领域中有广泛的应用。
无线传感器网络中的拓扑控制技术教程
无线传感器网络中的拓扑控制技术教程无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是由大量的分布式传感器节点组成的无线网络，用于收集、处理和传输环境数据。
拓扑控制是WSNs中的一项重要技术，它关注如何通过节点之间的连接和通信来组织整个网络的结构。
本文将介绍无线传感器网络中的拓扑控制技术，并阐述其在网络设计和性能优化方面的重要性。
一、拓扑结构及其特点在无线传感器网络中，拓扑结构指的是节点之间互相连接和通信的方式和规则。
常见的拓扑结构有星形、树形、网状等。
1. 星形拓扑：星形拓扑结构中，所有节点都通过无线信道与一个集线器（或基站）相连。
这种结构简单易于实现，但是对于大规模的无线传感器网络来说，集线器成为性能瓶颈，且容易发生单点故障。
2. 树形拓扑：树形拓扑结构中，节点通过无线信道构成一棵树。
根节点代表基站，而其他节点则通过无线链路连接到根节点。
这种结构具有低能耗和低延迟的特点，但是也容易受到根节点的负载和单点故障的影响。
3. 网状拓扑：网状拓扑结构中，节点通过多条无线链路互相连接，形成一个分布式的网络。
这种结构具有自组织性和容错性，但是在设计和维护方面较为复杂。
二、拓扑控制技术拓扑控制技术旨在通过节点之间的连接和通信来控制无线传感器网络的拓扑结构，以达到对网络性能和能源消耗的优化。
1. 节点部署和覆盖控制：节点的部署和覆盖控制是拓扑控制的基础。
通过合理的节点部署和调整节点的工作状态，可以实现网络的全覆盖和均匀分布，从而提高数据采集的可靠性和准确性。
2. 路由选择：路由选择是保证网络通信的关键。
传感器节点可以通过选择最短路径或优化能量消耗的路径来进行数据传输。
常见的路由选择算法有链路状态路由协议（Link State Routing Protocol）、距离向量路由协议（Distance Vector Routing Protocol）等。
3. 集群化：集群化是将无线传感器网络按照一定的规则划分为多个集群，以减少节点间通信的能耗和冲突。
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功率控制
基于节点度的方法
本地平均算法(LMA)
◆初始状态下，各节点发射功率相同，定期广播自己的生命周期 消息(LifeMsg)
◆节点收到其他节点的LifeMsg后，发送确认消息LifeAckMsg进行应 答；发送节点可以根据收到的LifeAckMsg数量判断自己的邻居节点 数量nr
◆节点根据自己的邻居节点数量判断是否需要改变发射功率：若 邻居节点数 nr 大于最大值nmax ，则降低发射功率；若邻居节点数 nr 小于最小值nmin ，则提高发射功率；若nr 介于nmin 和nmax 之间， 则不调整发射功率
节点的 关闭或休眠
只针对节点的无线收发模块， 节点处于这两种状态时，其传 感器等其他部件还可以工作
所处位置
一般位于MAC层和网络层之 间，与路由协议关系密切
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活动调度
基于连通度的方法
地理自适应保真算法(GAF) 依据节点地理位置信息选择骨干节点， 节点必须知道自己的地理位置。
GAF算法在每个网格内维持一个骨干节点，保证网络连通性，让 其他节点进入睡眠状态减少能耗
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功率控制
基于节点度的方法
本地邻居平均算法(LMN)
◆初始状态下，各节点发射功率相同，定期广播自己的生命周期消 息(LifeMsg) ◆节点将自己的实际邻居数放在LifeAckMsg中发送出去，发送LifeMsg 消息的节点收到所有邻居的LifeAckMsg回复，计算出邻居节点的平均 值作为自己的平均邻居节点数 ◆节点根据自己的邻居节点数量判断是否需要改变发射功率
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功率控制
基于邻近图的方法
邻近图方法思想
◆基本思想：设所有节点都使用最大发射功率发射时形成的拓扑图 G(即UDG)，按照一定的邻居判别条件q求出该图的邻近图(即特殊生 成子图)G‘，最后G’中的每个节点以自己所邻近的最远通信节点来确 定发射功率。 主要算法包括RNG、MST、LMST等
◆LMST算法：每个节点构建各自的局部最小生成树，将这些局部最 小生成树合并为一张新图。
无线传感器网络 拓扑控制
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拓扑控制技术概述
什么是
拓扑
WSN的拓 扑控制
拓扑学(topology)是研究几何图形或空间在连续 改变形状后还能保持不变的一些性质的学科。 它只考虑物体间的位置关系而不考虑它们的形 状和大小。
◆WSN中的拓扑不仅考虑节点的位置，还包括 了节点的状态以及节点间的链路
◆WSN拓扑控制(Topology Control) ：节点活动状 态的管理和调度；节点发射功率和调度计划的 控制；节点通信覆盖范围和节点连通性的控制
◆WSN拓扑控制的研究方向：功率控制；节点 活动状态调度
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拓扑控制技术概述
通信半径 感知半径 节点密度 覆盖范围
连通度 发射功率
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拓扑控制技术概述
路由层
触发算法运行
向上提供信息
拓扑管理/控制
触发算法运行
向上提供信息
MAC层
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拓扑控制技术概述
拓扑控制的最终目的
高效利用网络能量，减少节点间干扰，延长网络寿命
◆发现状态：节点与邻居交换“邻居发现消息”，包括节点ID、 网格ID、预估节点活动时间和节点状态
◆活动状态：节点参与路由活动，处理网格内通信活动，每一网 格内只有一个节点处于活动状态
◆睡眠状态：除活动节点外，其他节点均关闭无线传输模块
◆状态切换：若收到更高级别“邻居发现消息(预估活动时间)”，
则节点进入睡眠状态，工作任务转移，
目标
目标
目标
维持必要的 连通性
在此前提下降低 节点传输功率
尽可能短的 路径
网络中平均一跳的 实际传输距离缩短
支持分布式 操作
有好的扩展性以便 支持大规模网络
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功率控制
基于节点度的方法
什么是
节点度
节点度是指距离节点一跳范围内的邻居节点数 目。基于节点度的功率控制方法旨在通过寻找 节点的最佳发射功率，在不影响网络连通性的 前提下，减少能量消耗，延长网络寿命。
ASCENT算法使用分布式调度机制，保留骨干节点，其余节点睡眠 ◆探测状态(Test)：节点与邻居交换“控制信息”，计算周围主动活 动邻居数
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活动调度
基于连通度的方法
GAF算法
◆实际是一种基于地理位置信息的分簇算法，每个网格内 的节点自动成簇，活动节点即为簇头
优势
根据单元格的大小，可以最大 限度使大部分节点睡眠，节省 能耗
劣势
成簇条件苛刻
载荷分配不均衡，汇聚节点附 近的单元格能耗消耗大
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活动调度
基于连通度的方法
自适应自配置传感器网络拓扑(ASCENT) 通过节点的本地“测量” 来进行活动调度，保障网络连通性。
◆过渡区域：某些区域内的节点虽在圆心节点的通信半径内，但由 于信号衰减等原因，造成通信质量不佳，此区域及过渡区域。
◆目的：减少重复路由造成的节点能量快速衰减。
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活动调度
活动调度
◆通过控制节点活动和睡眠状态的切换来满足节能等需求 ◆“状态切换”指在维持连通度前提下，关闭冗余节点，留 下部分可以满足网络需求的节点工作
对于给定的能耗预算，可以估计 ◆节点忙闲比和冗余度对部署也有
满足系统可靠性的最小节点可靠 影响：密度上升，忙闲比可下调。
性。
超过某一阈值后，增加节点冗余度
◆连通性与覆盖范围无直接关系 对于降低忙闲比无效果
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功率控制
功率控制
◆对节点发射功率进行静态设置或动态调整 ◆在保证网络连通性基础上，调整邻居节点数，降低节点 能耗，延长网络寿命
网络部署
目标
功率控制
目标
活动调度
目标
聚簇管理
目标
优化网络 部署
减少能量 消耗
节点活动 管理
辅助路由 协议
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网络部署
网络部署
◆使每个节点充分发挥作用，保证数据准确获取和收集 ◆决定网络的覆盖范围和连通性
节点可靠性模型
◆主要思想：节点的可靠性是节 ◆节点数量：节点增多，维持连通
点在网络中处于活动状态的概率； 性和覆盖范围所花费的总能耗下降
◆LMST优势：与UDG相比降低了能耗，包含的链路更少，降低了网 络中的干扰，提升了效能。
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功率控制
基于邻近图的方法
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功率控制
其他方法
CONREAP方法思想
◆基本思想：采用了基于机会的方法并考虑了无线通信范围内的 “过渡区域”；处于过渡区域的节点既不是完全连通的也不是完全断 开的，这些节点可能成功接收一部分数据 ，下次发送的数据可能无 法正确接收。算法引入网络的可达性参数，当参数高于某一阈值时， 网络的能耗最小。