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物联网技术中的无线传感器网络设计与优化一、引言随着物联网技术的快速发展，无线传感器网络作为其基础设施之一在各个领域得到了广泛应用。
无线传感器网络设计与优化是保障物联网系统性能的重要环节。
本文将从物联网技术中的无线传感器网络设计与优化方面展开讨论。
二、无线传感器网络概述无线传感器网络是由大量分布式传感器节点组成的一种网络结构，传感器节点可以感知环境信息并进行通信。
它具有自组织、自配置、自修复等特性，能够实现对环境信息的实时监测和数据采集。
三、无线传感器网络设计的关键问题1. 网络拓扑设计：无线传感器网络的拓扑结构会直接影响网络的性能。
常见的网络拓扑结构包括星型、树型、网状等。
在设计过程中，需要根据应用需求和环境特点选择合适的拓扑结构，并考虑节点分布、通信距离和能量消耗等因素。
2. 能量管理：无线传感器节点通常使用电池供电，能量是网络长时间运行的关键因素。
节点能量管理的任务是根据实际需求合理分配节点的能量，延长整个网络的寿命。
常见的能量管理策略包括节点充电、能量收集和能量节约等。
3. 路由协议设计：路由协议是无线传感器网络中的关键问题之一，它影响着网络的传输效率和稳定性。
常见的路由协议有基于距离的路由、基于能量的路由、基于链路状态的路由等。
在设计过程中需要考虑网络规模、节点能力、数据传输要求等因素。
4. 安全性设计：无线传感器网络的安全性设计是确保网络数据传输安全的重要手段。
安全性设计包括对网络通信进行加密、防止网络攻击等方面。
对于物联网系统而言，数据的安全性至关重要，保护数据安全是设计的首要任务。
四、无线传感器网络优化策略1. 能量优化：能量优化是无线传感器网络设计中的重点问题。
通过降低节点能量消耗来延长网络寿命。
一种常见的优化策略是增加节点之间的通信距离，减少节点间的通信次数，降低能量消耗。
2. 带宽优化：带宽是影响网络传输速率的关键因素。
通过优化网络拓扑结构、选择合适的信道分配方式等，可以提高网络的带宽利用率，减少数据传输的时延。
无线传感器网络中覆盖问题的解决方案比较与优化概述无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由许多分布在广泛区域内的无线传感器节点组成的网络。
这些传感器节点能够自主地感知环境中的各种物理和环境条件，并将收集到的信息通过网络传输给基站或其他节点。
覆盖问题是WSN中一个关键的挑战，它指的是如何保证网络中的每个位置都能够被足够数量的传感器节点覆盖到。
基本概念在讨论覆盖问题之前，我们应该了解一些基本概念。
无线传感器网络通常由三个不同的要素组成：传感器节点、目标区域和覆盖范围。
传感器节点：是WSN中的基本构建单元，它负责感知和传输数据。
目标区域：是指需要覆盖的区域。
覆盖范围：是指传感器节点的感知范围，即节点能够覆盖的最大距离。
解决方案比较针对无线传感器网络中的覆盖问题，研究人员提出了许多不同的解决方案。
下面我们将比较一些常见的解决方案。
1. 基于贪心算法的解决方案贪心算法是一种常见的解决覆盖问题的方法。
该算法通过选择覆盖范围内拥有最高能量的节点来进行部署。
通过这种方法，可以减少节点之间的重叠区域，提高整个网络的能量效率。
然而，贪心算法容易产生局部最优解，导致覆盖不均匀或覆盖区域较小的问题。
2. 基于优化算法的解决方案由于贪心算法的局限性，研究人员提出了基于优化算法的解决方案。
这些算法通过设计合适的目标函数和约束条件来最小化无线传感器网络的总能量消耗，并同时保证节点的覆盖范围。
常见的优化算法有遗传算法、粒子群优化和蚁群算法等。
这些算法能够找到全局最优解，但计算复杂度较高。
3. 基于机器学习的解决方案近年来，随着机器学习技术的快速发展，研究人员将其应用于无线传感器网络中的覆盖问题。
通过收集大量的训练数据和使用适当的机器学习算法，可以建立模型来预测传感器节点的最佳位置和覆盖范围，从而优化网络的覆盖性能。
机器学习方法在一定程度上解决了问题的复杂性和计算效率的问题，但对于大规模网络仍面临一定的挑战。
新一代低功耗无线传感器网络路由协议设计与优化近年来，随着物联网技术的快速发展，低功耗无线传感器网络成为了一种新型的信息感知、数据采集、远程监控和控制等应用模式。
而这种无线传感器网络需要一个高效的路由协议，才能实现数据的快速、准确、稳定地传输。
因此，新一代低功耗无线传感器网络路由协议的设计和优化成为了当今研究的热点之一。
一、传感器网络的基本特点与要求低功耗无线传感器网络是由大量的小型节点组成的网络系统。
这些节点具有自主能源供应、自主感知和数据处理的能力，并通过无线通信技术实现相互之间的信息传输和共享。
因此，低功耗无线传感器网络具有天然的分布式、可扩展性和自组织特点。
但是，受到功耗、通信、计算和存储等方面的限制，传感器网络也存在一些技术难点和技术要求。
首先，传感器网络的节点需要具有低功耗、小型化、易于部署和安装等特点。
这要求路由协议要具有高效的能量管理和低功耗的通信机制，以延长网络的生命周期和提高系统的可靠性。
其次，传感器网络需要具备快速、准确、稳定地传输和处理数据的能力，以满足实时监控、数据采集和信息共享等应用需求。
这要求路由协议要具有良好的传输延迟、吞吐量和可靠性等性能指标，以保证数据传输的质量和效率。
最后，传感器网络还需要具备自组织和自适应的能力，以适应不同环境和应用场景的需求。
这要求路由协议要具有动态配置、自愈和优化等特性，以提高网络的稳定性和鲁棒性。
二、传感器网络路由协议的分类与特点传感器网络路由协议是指控制节点之间数据传输和路由的方式和规则。
根据路由协议的不同特点和功能，可以将其分为以下几类。
1.扁平式路由协议扁平式路由协议是一种简单、直接和易于实现的路由协议。
它将节点视为等级平等的节点，无需构建路由层次和拓扑结构，只需要在节点之间建立直接的连接，完成数据传输和处理。
这种路由协议具有低复杂性、低延迟和低劣化等优点，尤其适用于小规模、低密度和需求简单的传感器网络。
2.分层式路由协议分层式路由协议是一种基于层次拓扑结构的路由协议。
传感器网络数据处理方法改进传感器网络是由大量分布在特定区域的传感器节点组成的无线网络，用于收集和传输环境数据。
在传感器网络中，数据处理是一个重要的环节，它涉及到数据的采集、传输、存储、处理和分析。
为了提高传感器网络的性能和效率，不断改进数据处理方法显得尤为重要。
本文将从数据质量、能耗优化和数据处理效率三个方面探讨传感器网络数据处理方法的改进。
一、改进数据质量数据质量是影响传感器网络应用效果的重要因素。
在传感器网络中，由于节点分布广泛、环境复杂多变，数据的质量往往不稳定。
为了提高数据质量，可以采取以下方法：1. 数据过滤和去噪：传感器网络中常常存在传感器故障、信号干扰等问题，导致数据质量下降。
通过采用适当的滤波和去噪算法，可以过滤掉异常数据，提高整体数据的精确性和可靠性。
2. 数据补全和修复：传感器网络中数据丢失是常见问题，特别是在节点之间的数据传输中。
为了补充缺失的数据，可以利用邻近节点的数据进行插值和修复，以提高传感器网络的数据完整性和连续性。
3. 数据校准和校验：传感器节点的测量结果需要进行校准和校验，以确保数据的准确性和可信度。
通过对传感器节点进行定期校准和校验，可以消除误差和漂移，提高数据的可靠性和一致性。
二、优化能耗传感器网络通常由大量的低功耗节点组成，为了延长节点的寿命和提高网络的可用性，需要优化能耗。
以下是一些优化能耗的方法：1. 路由优化：传感器网络中的数据传输通常需要通过多个节点进行中转，传统的路由算法往往存在能耗不均衡、路径选择不合理等问题。
通过研究新的路由算法，可以减少数据传输跳数，并选择低功耗路径，从而降低传感器节点的能耗。
2. 节能调度：在传感器网络中，节点的工作周期和休眠周期对能耗有着重要影响。
合理地设置节点的工作时长和休眠时长，可以降低节点的能耗。
同时，可以采用分级睡眠的方式，即根据节点的角色和重要性，将节点分为不同的休眠级别，进一步降低能耗。
3. 能量回收：为了解决传感器网络能量消耗的问题，可以考虑使用能量回收技术。
物联网中的无线传感器网络路由优化研究随着物联网技术的迅猛发展，无线传感器网络在各个领域的应用越来越广泛。
然而，由于无线传感器节点资源有限，以及网络拓扑变化频繁等原因，如何有效地优化无线传感器网络的路由成为一个重要的研究问题。
一、无线传感器网络的特点无线传感器网络由大量的无线传感器节点组成，这些节点分布在特定的区域中。
这些节点能够感知环境中的各种信息，并通过无线通信将这些信息传输到目标地点。
无线传感器网络具有以下几个特点：1. 自组织：无线传感器网络中的节点可以自动地组织成网络，无需人为干预。
节点之间通过无线通信协作完成数据传输任务。
2. 节点资源有限：无线传感器节点通常由电池供电，节点的能量、存储和计算能力都有限。
因此，在设计无线传感器网络路由时，需要考虑到节点资源的限制。
3. 网络拓扑动态变化：无线传感器网络中的节点通常是动态的，网络拓扑通过节点的移动而不断变化。
这对路由算法的设计提出了更高的要求。
二、无线传感器网络路由优化的意义无线传感器网络路由优化的目标是通过合理地选择传输路径，最大限度地节省能量、降低延迟，并保证网络的可靠性和稳定性。
路由优化可以提高网络的性能，延长节点寿命，并提高网络的适应性和扩展性。
三、无线传感器网络中的传统路由协议在无线传感器网络中，常用的传统路由协议有以下几种：1. LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）：这是一种基于分簇的路由协议，将传感器节点划分为若干簇，每个簇由一个簇头节点负责，通过簇头节点将数据传输到基站。
2. AODV（Ad-hoc On Demand Distance Vector）：这是一种基于距离向量的路由协议，通过维护路由表和请求-应答的方式实现数据传输。
3. DSR（Dynamic Source Routing）：这是一种基于源路由的路由协议，数据包中包含完整的传输路径信息，通过多跳方式将数据传输到目标地点。
基于智能算法的无线传感器网络设计与优化无线传感器网络是当前热门的研究领域之一。
它集传感、通信、控制、计算等技术于一身，将传感器部署在感兴趣的区域，采集环境信息并通过无线通信协作完成各种任务。
随着信息技术的快速发展，智能算法也被广泛应用于无线传感器网络的设计与优化中。
一、传感器节点密集度优化传感器节点密集度在无线传感器网络中极为重要，它决定了数据采样的质量以及无线通信的能耗。
智能算法能够通过优化传感器节点的部署和工作机制，从而提高传感器节点密集度。
在传感器节点部署方面，遗传算法可被用于节点布局的优化。
在设计阶段，通过合理的适应度函数、交叉和变异运算等技术，可以克服贪心算法的不足，快速得到最优解。
在传感器节点工作机制优化方面，粒子群算法可被应用于节点通信协议的设计。
通过模拟粒子的运动情况来寻找最佳适应度函数，通过不断协商并优化节点之间的通信方式，可以达到优化传感器节点密集度的目的。
二、传感器节点能源消耗优化传感器节点能源消耗是无线传感器网络中较为明显的问题之一。
智能算法可以通过自适应学习和优化，从而降低节点能源消耗。
在传感器节点能耗优化方面，遗传算法可被应用于传感器节点调整其功率。
通过适应度函数调整精英种群与基因区间的选择，可以快速找到最佳功率调整策略，从而增加传感器的覆盖范围，减少节点间的能耗。
在传感器节点任务分配方面，蚁群算法可被应用于任务分配。
通过模拟蚂蚁搜寻食物的过程，构建蚂蚁算法模型，从而精准地给每个节点分配任务，避免了一些节点负载过重或负载过轻的情况，使得网络能量更加均衡，从而增加传感器网络的生命周期。
三、传感器节点数据采集质量优化数据采集质量是无线传感器网络中至关重要的指标之一，其直接影响到无线传感器网络的精度和效率。
智能算法可以优化数据采集质量，提高数据采集的效率和可靠度。
在数据采集质量优化方面，蜂群算法可被应用于传感器节点的数据融合算法中。
通过蜂群算法对数据进行分群，选择不同的聚类算法，带改进的k-means、DBSCAN、凝聚层次聚类算法等等，从而优化数据融合的模型，提高数据采集的精度和效率。
—148—无线传感器网络数据融合路由算法的改进周 琴1，戴佳筑1，蒋 红2(1. 上海大学计算机工程与科学学院，上海 200072；2. 贵州广播电视大学计算中心，贵阳 550004)摘 要：无线传感器网络能量有限，数据融合能通过合并冗余数据减少传输数据量，但其本身的代价不可忽略。
针对该问题，研究数据融合代价和数据传输代价对数据融合路由的影响，在基于决策数据融合技术AFST 中，对直传数据采用动态最短路径(DSPT)算法，动态识别网络环境和数据特征变化，以最小的代价调整路由。
实验与分析结果表明，当网络结构发生变化时，DSPT 算法比SPT 算法效率更高、更节能。
关键词：无线传感器网络；数据融合；动态最短路径树；路由Improvement of Routing Algorithm for Data Aggregationin Wireless Sensor NetworkZHOU Qin 1, DAI Jia-zhu 1, JIANG Hong 2(1. School of Computer Engineering and Science, Shanghai University, Shanghai 200072, China;2. Computing Center, Guizhou Radio and TV University, Guiyang 550004, China)【Abstract 】Energy is limited in Wireless Sensor Network(WSN), and data aggregation is used in WSN to save energy by aggregating redundant data to reduce the data size being transmitted. But the aggregation cost itself is non-neglectable. Focusing on minimizing the total energy cost of the WSN, this paper improves the Adaptive Fusion Steiner Tree(AFST) by substituting the Dynamic Shortest Path Tree(DSPT) routing algorithm for the Shortest Path Tree(SPT) routing algorithm to adapt to the changes of network environment and data size. Experimental and analysis results show that using the DSPT routing algorithm for directly relayed data has a better performance in energy saving and efficiency than SPT routing algorithm when data size changes.【Key words 】WSN; data aggregation; Dynamic Shortest Path Tree(DSPT); routing计 算 机 工 程 Computer Engineering 第36卷 第19期Vol.36 No.19 2010年10月October 2010·网络与通信· 文章编号：1000—3428(2010)19—0148—03文献标识码：A中图分类号：TP3931 概述由于无线传感器网络中节点的能量十分有限，因此在设计各种网络协议时必须考虑节能。
采用网内数据处理技术是降低能耗的重要手段，而数据融合与数据路由相结合是实现网内数据处理的重要方法[1-3]。
数据融合能减少数据传输量，降低网络负载，但传统的数据融合方法只考虑了传输代价，忽略了融合过程本身的能量代价。
在实际网络中，数据融合的代价有时会大于因融合而节省的传输代价，此时从节能角度而言数据融合失去意义。
文献[3]提出一种基于决策数据融合的路由算法AFST(Adaptive Fusion Steiner Tree)，它通过权衡融合代价与传输代价，动态决定数据相遇点是否进行数据融合，可以进一步减少网络的能耗代价，延长系统的生命周期。
但该方法不适合网络结构变化快的传感器网络，因为它没有考虑网络结构发生变化的情况，包括每条链路上的融合代价和传输代价是可变的、节点的分布是随机的、数据间相关性的变化导致融合后数据包的大小变化等，此时，当数据不融合而沿原最短路径直传给sink 节点的路径就未必是真正的最短路径了，会导致能量浪费。
针对上述问题，本文提出新的动态最短路径算法(Dynamic Shortest Path Tree, DSPT)，只对发生变化而受影响的节点重新计算最短路径，不仅可以适应网络结构的动态变化，而且能将算法最优化。
当网络拓扑很大时，可以极大减少计算量，比原来算法中SPT 路由算法更能适应网络结构变化，且更节能。
2 预备知识2.1 网络模型和能量模型无线传感器网络用图表示，其中，V 表示所有节点的集合；E 表示所有节点间可以通信链路的集合。
信息源点集合S V ⊂，包含k 个传感器节点，它们将以反向组播树的形式周期性地向sink t V ∈报告采集到的数据。
从每个节点v 流出的数据量大小用()w v 表示。
每条边(,)e u v =，u 为起点，v 为终点，边的权值()()w e w u =。
传输代价与每个节点流出的数据量有关，融合代价与每个节点流入的数据量有关。
每条边上的单位传输代价用()c e 表示，单位融合代价用()q e 表示，则边e 上的传输代价为()t e =()()w e c e 。
如果在节点v 对u 、v 的数据进行融合，v 点的数据量在融合前后会改变，以i ()wv 和()w v 分别表示数据融合前后节点v 的数据量。
uv x ∈0,1}表示边(,)e u v =上是否进行数据融合(1融合，0不融合)。
σuv 表示节点u 和v 之间数据的压缩率，则数据融合函数为()w v =(i ()wv +()w u )(1-x uv σuv )，而数基金项目：上海市重点学科建设基金资助项目(J50103)作者简介：周 琴(1983－)，女，硕士研究生，主研方向：无线传感器网络；戴佳筑，副教授、博士；蒋 红，副教授 收稿日期：2010-05-26 E-mail ：zhouqinppq@—149—据融合的代价为()f e =()q e (()w u +i ()wv )。
2.2 基于决策的数据融合路由问题描述基于决策的数据融合路由问题就是找一个包含所有信息源节点S 和sink 的子图***(,)G V E =使得*G ：*(()())fe Ef e t e ∈++∑*()ne E t e ∈∑值最小，其中，边集合*E 由2个不相交子集*f E 和*n E 构成，分别表示所有进行数据融合的边的集合和所有不进行数据融合的边的集合。
本文针对*G 中的*()ne E t e ∈∑，为“直传数据”找到动态的最短路径，以最小的代价适应数据量的实时变化。
3 算法描述3.1 AFST 算法AFST 算法[3]的基本思想是在每轮循环中对剩余的融合点进行“配对-决策-融合”过程。
先寻找信息源节点的最佳融合配对，对每对待融合节点对判断其融合是否有得益，有益则融合，否则不融合也不配对，然后将数据直接以最短路径算法SPT 传给sink 节点，直到所有节点都处理完。
具体算法见文献[3]。
3.2 DSPT 算法AFST 算法的第5步[3]针对非融合节点对，将数据经SPT 最短路径“直传”给sink 节点，但由于每次融合后数据量会发生频繁变化，即边的权值发生变化，原来的最短路径此时很可能不是真正的最短路径。
针对该问题，将原第5步用的SPT 路由算法用DSPT 算法代替，对发生变化而受影响的节点重新计算最短路径，以最小的代价适应数据流的实时变化。
采用DSPT 后的AFST 算法记为DynAFST 算法。
算法基本思想如下：由于此时数据融合没有得益，因此数据不用融合或配对，数据要以最短路径“直传”到sink 节点才是最节能的。
此时所有的非融合节点组成了一个新图。
根据节点流出数据量的实时变化情况(如因融合程度变化，融合后数据量发生改变)在最小范围内重新计算直传数据的最短路径，使得到的动态最短路径树*s T 与原树s T 差别最小，且通过整枝处理的方法能减少迭代次数，起到为传感器节点节能的效果。
算法描述如下：输入 G ，sink 节点t ，数据量变化前对应的以t 为源点的最短路径树s T ，增加或减少(不是两者同时)了数据量的边集合ε+−={*,| ()()i i i i e e E and w e w e ττ〈〉∈=±}。
输出 边更新后图*G 的以t 为源点的最短路径树*s T 约定 对任意节点v ，v d 表示它的最短路径长度；()status v 用来存放节点v 的状态，它有2个值：状态open 表示v 尚未处理，状态closed 表示v 已经处理过，或称归并过；所有顶上加“ ”标识的表示循环过程中该量的当前值，加“*”表示该量的最终值。
loccally affected 节点是指所有因权值增加而最短路径(路线)发生变化的节点；边界点boundary vertex 指与原s T 中未受影响的、或与受影响但已被归并处理的节点能直接连接的locally affected 节点；内部节点innervertex 表示是locally affected 节点，但不是边界点的节点，即与原s T 中不受影响节点不能直接连接的点。
针对边值增加和减少2种情况，每个边界点加入待处理节点队列Q 分别采用如下数据结构：〈边界点, 其候选父节点, δ〈, 候选最短距离〉〉和〈边界点, 其候选父节点, 候选最短距离〉。
具体算法分为2个部分：MBallStingInc 算法和DynDijk Dec 算法，分别针对数据量增加和减少的情况，2个算法的伪代码如下：MBallStringInc 算法 //第1步ε←∅ for each i e ε+∈doupdate i e ’s edge weight in l Gif i e is an edge in l T sthen remove it from l T sand add it to ε end if end forl sfindLocallyAffectedVertices(T ,ε)← //第2步for each vertex a N ∈ dostatus(a)open ←*b newdist min({d w(b,a)←+a |(b,a)In ∈ and b N}{})∉∪∞ if newdist ≠∞ then a δnewdist-d ←ENQUEUE(Q,a,b,,newdist )〈〈δ〉〉,其中b 是a 的候选父节点 end if end for //第3步while Q ≠∅ do y,x,,d EXTRACTMIN(Q)〈〈δ〉〉←, 重新置y 的最短路径父节点为xl sN des(T ,y)← for each v N ∈dol v vd d +δ← n status(v)closed ← if v Q ∈ thenREMOVE(v,Q)end if end forfor each N e Out ∈ doif m status(head(e))=open then n *tail(e)newdist d +w(e)← n head(e)δnewdist-d ← ENQUEUE(Q,head(e),tail(e),〈 δ,newdist )〈〉〉end ifend for end whilereturn l sT DynDijkDec 算法//第1步for each -i e ε∈ do*i i i w(e )w(e )-τ←i i tail tail(e ),head head(e )←←if n n *tail i head d +w(e )d < then n n *head tail id d +w(e )← n headENQUEUE(Q,head,tail,d )〈〉 end if end for //第2步—150— while Q ≠∅ doy,x,d EXTRACTMIN(Q)〈〉←重新置y 的最短路径父节点为x 。
