ＩＳＳＮ１０００．９８２５．ＣＯＤＥＮＲＵＸＵＥＷ
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，Ｖ０１．１７，Ｎｏ．７，Ｊｕｌｙ２００６，ＰＰ．１５８８—１６００
ＤＯＩ：１０．１３６０／ｊｏｓｌ７１５８８
＠２００６ｂｙＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ．Ａｌｌｒｉｇｈｔｓｒｅｓｅｒｖｅｄ．
无线传感器网络分簇路由协议水
沈波＋，张世永，钟亦平
（复旦大学计算机与信息技术系，上海２００４３３）
Ｃｌｕｓｔｅｒ－ＢａｓｅｄＲｏｕｔｉｎｇＰｒｏｔｏｃｏｌｓｆｏｒ
ＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ
ＳＨＥＮＢｏ＋，ＺＨＡＮＧＳｈｉ—Ｙｏｎｇ，ＺＨＯＮＧＹｉ—Ｐｉｎｇ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＦｕｄａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００４３３，Ｃｈｉｎａ）
＋Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ：Ｐｈｎ：＋８６—２１—６５６４３２３５，Ｅ—ｍａｉｌ：０４２０２１１６５＠ｆｕｄａｎ．ｅｄｕ．ｃａ，ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｆｕｄａｎ．ｅｄｕ．ｃａ
Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｏｓ＠ｉｓｃａｓ．ａｃ．ｃｎｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｓ．ｏｒｇ．ｃａＴ乩，Ｆａｘ：＋８６．１０—６２５６２５６３
ＳｈｅｎＢ，ＺｈａｎｇＳＹ，ＺｈｏｎｇＹＰ．Ｃｌｕｓｔｅｒ－Ｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｓｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，２００６，１７（７）：１５８８—１６００．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｓ．ｏｒｇ．ｃｎ／１０００－９８２５／１７／１５８８．ｈｔｍ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｏｕｔｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｔｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｌａｙｅｒｉｓｐｉｖｏｔａｌｉｎｔｈｅａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ａｓａｎａｃｔｉｖｅｂｒａｎｃｈｏｆｒｏｕｔｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｃｌｕｓｔｅｒ－ｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｓｅｘｃｅｌｉｎｎｅｔｗｏｒｋｔｏｐｏｌｏｇｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｅｎｅｒｇｙｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎａｎｄＳＯｏｎ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｃｌｕｓｔｅｒ－ｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｓｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ｃｌｕｓｔｅｒｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｄａｔａｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎａｒｅｔｈｒｅｅｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｉｎｃｌｕｓｔｅｒ－ｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｓ．Ａｓｖｉｅｗｅｄｆｒｏｍｔｈｅｔｈｒｅｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ｒｅｃｅｎｔｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｃｌｕｓｔｅｒ－ｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｓａｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｉｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ
ａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｒｅａｓａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｉｓｓｕｅｓｉｎｔｈｉｓａｒｅａａｒｅｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ；ｃｌｕｓｔｅｒ－ｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌ；ｃｌｕｓｔｅｒ；ｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄ
摘要：在无线传感器网络体系结构中，网络层的路由技术至关重要．分簇路由具有拓扑管理方便、能量利用高效、数据融合简单等优点，成为当前重点研究的路由技术．分析了无线传感器网络分簇路由机制，着重从簇头的产生、簇的形成和簇的路由角度系统地描述了当前典型的分簇路由算法，并比较和分析了这些算法的特点和适用情况．最后结合该领域当前研究现状，指出分簇路由算法未来的研究重点．
关键词：无线传感器网络；分簇路由协议；簇；簇头
中图法分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ａ
作为一种新的信息获取方式和处理模式，无线传感器网络（ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ，简称ＷＳＮ）Ⅲ目前已成为国内外备受关注的研究热点．
作为一种典型的普适计算（ｐｅｒｖａｓｉｖｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）应用，ＷＳＮ通过大量部署在监测区域内的传感器节点，采集网络覆盖区域内感知对象的信息，通过多跳的无线通信方式，将收集、处理后的信息提供给终端用户．ＷＳＮ不需要固定的网络支持，具有快速展开、抗毁性强等特点，可广泛应用于军事侦察、环境监测、医疗监护、农业养殖和其他商业领域，以及空间探索和灾难抢险等特殊领域【２，３】．
?Ｒｅｃｅｉｖｅｄ２００５—１２—２０；Ａｃｃｅｐｔｅｄ２００６—０２—２３
沈波等：无线传感器网络分簇路由协议
１５８９１ＷＳＮ分簇路由协议概述
在ＷＳＮ体系结构中，网络层的路由技术对ＷＳＮ的性能好坏有着重要影响．随着国内外ＷＳＮ的研究发展，许多路由协议被提了出来，从网络拓扑结构的角度我们可以大体把它们分为两类：平面路由协议和分簇路由协议．
在平面路由协议中所有网络节点的地位是平等的，不存在等级和层次差异．它们通过相互之间的局部操作和信息反馈来生成路由．在这类协议中，目的节点（ｓｉｎｋ）向监测区域的节点（ｓｏｕｒｃｅ）发出查询命令，监测区域内的节点收到查询命令后，向目的节点发送监测数据．平面路由的优点是简单、易扩展，无须进行任何结构维护工作，所有网络节点的地位平等，不易产生瓶颈效应，因此具有较好的健壮性．典型的平面路由算法有ＤＤ（ｄｉｒｅｃｔｅｄｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）［４１，ＳＡＲ（ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｒｏｕｔｉｎｇ）［５１，ＳＰＩＮ（ｓｅｎｓｏｒｐｒｏｔｏｃｏｌｓｆｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｖｉａｎｅｇｏｔｉａｔｉｏｎ）［６１，ＲｏｍｏｒＲｏｕｔｉｎｇ［７】等．平面路由的最大缺点在于：网络中无管理节点，缺乏对通信资源的优化管理，自组织协同工作算法复杂，对网络动态变化的反应速度较慢等【８】．
在分簇路由协议中，网络通常被划分为簇（ｃｌｕｓｔｅｒ）．所谓簇，就是具有某种关联的网络节点集合．每个簇由一个簇头（ｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄ）和多个簇内成员（ｃｌｕｓｔｅｒｍｅｍｂｅｒ）组成，低一级网络的簇头是高一级网络中的簇内成员，由最高层的簇头与基站ＢＳ（ｂａｓｅｓｔａｔｉｏｎ）通信（如图１所示）．这类算法将整个网络划分为相连的区域．
Ｆｉｇ．１Ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｃｌｕｓｔｅｒ—ｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｓ
图１分簇路由协议拓扑结构
在分簇的拓扑管理机制下，网络中的节点可以划分为簇头节点和成员节点两类．在每个簇内，根据一定的机制算法选取某个节点作为簇头，用于管理或控制整个簇内成员节点，协调成员节点之间的工作，负责簇内信息的收集和数据的融合处理以及簇间转发．
分簇路由机制具有以下几个优点【９，１０３：
（１）成员节点大部分时间可以关闭通信模块，由簇头构成一个更上一层的连通网络来负责数据的长距离路由转发．这样既保证了原有覆盖范围内的数据通信，也在很大程度上节省了网络能量；
（２）簇头融合了成员节点的数据之后再进行转发，减少了数据通信量，从而节省了网络能量；
（３）成员节点的功能比较简单，无须维护复杂的路由信息．这大大减少了网络中路由控制信息的数量，减少了通信量：
（４）分簇拓扑结构便于管理，有利于分布式算法的应用，可以对系统变化作出快速反应，具有较好的可扩展性，适合大规模网络：
（５）与平面路由相比，更容易克服传感器节点移动带来的问题．
２ＷＳＮ分簇路由协议解析
学术界对Ａｄｈｏｃ网络的研究比ＷＳＮ要早，目前已有很多针对Ａｄｈｏｃ网络的分簇路由协议被提了出来．然
１５９０ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ软件学报Ｖ０１．１７，Ｎｏ．７，Ｊｕｌｙ２００６
而，由于ＷＳＮ特性不同于Ａｄｈｏｃ网络，特别是ＷＳＮ节点能量更为有限，因此，针对ＷＳＮ的特性，必须研究新的分簇算法．ＬＥＡＣＨ（１０ｗ．ｅｎｅｒｇｙａｄａｐｔｉｖｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｈｉｅｒａｒｃｈｙ）［…是ＷＳＮ中最早提出的分簇路由协议．它的成簇思想贯穿于其后发展出的很多分簇路由协议中，如ＴＥＥＮ（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｎｓｉｔｉｖｅｅｎｅｒｇｙｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｐｒｏｔｏｃ０１）［１２】，ＨＥＥＤ（ｈｙｂｒｉｄｅｎｅｒｇｙ．ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）［１３】等．当然，还有很多分簇路由协议是独立开发
的，如ＡＣＥ（ａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｃｌｕｓｔｅｒｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ）ｔ”Ｊ，ＬＳＣＰ（１ｉｇｈｔｗｅｉｇｈｔｓｅｎｓｉｎｇａｎｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｔｏｃｏｌｓ）ｔ”１等．ＬＥＡＣＨ的基本思想是：通过等概率地随机循环选择簇头，将整个网络的能量负载平均分配到每个传感器节
点，从而达到降低网络能量耗费、延长网络生命周期的目的．ＬＥＡＣＨ的执行过程是周期性的，每轮循环的基本过程是：在簇的建立阶段，每个节点选取一个介于０和１之间的随机数，如果这个数小于某个阈值，该节点成为簇头．然后，簇头向所有节点广播自己成为簇头的消息．每个节点根据接收到广播信号的强弱来决定加入哪个簇。并回复该簇簇头．在数据传输阶段，簇内的所有节点按照ＴＤＭＡ（时分复用）时隙向簇头发送数据．簇头将数据融合之后把结果发给基站．在持续工作一段时间之后，网络重新进入启动阶段，进行下一轮的簇头选取并重新建立簇．从ＬＥＡＣＨ算法的执行过程我们可以发现，每轮循环大致包括以下几个阶段：（１）簇头的产生；（２）簇的形成；（３）簇的路由．其实，无论是基于ＬＥＡＣＨ成簇思想衍变而来的分簇算法，还是独立开发而来的分簇协议，其分簇路由协议设计都大致包括以上３个阶段．
簇头的产生是簇形成的基础，簇的路由即簇的数据传输依赖于簇的结构．它们是ＷＳＮ分簇路由协议设计的关键技术，三者紧密相关，却也相对独立．在簇头产生之后，可以采取不同的分簇策略，同样的簇也可以采用不同的数据传输机制．所有的ＷＳＮ分簇算法都是围绕如何选择簇头、如何成簇、如何传输数据来考虑设计的．据此，国内外不少研究人员提出了许多优秀的算法和协议．其中，有些协议设计了一套从簇头选择到数据传输完整的算法，有些协议只是针对其中一个阶段提出了自己的算法，但无论哪个阶段的何种协议，如何节省能量和延长网络生命周期都是必须考虑的核心问题．下面就我们目前ＷＳＮ主要的分簇路由协议，从分簇路由协议设计的３个关键技术，分别论述每个阶段多种不同的实现算法，并分析其适用情况和优缺点，希望能对今后的研究起到一定的引导和推动作用．
３簇头产生算法
簇头的产生是簇形成的基础．分簇路由算法的第一步就是考虑怎样产生簇头．在一些协议中，比如ｍａｘ．ｍｉｎｚＰｍｉｎ［１６］，ＥＣＭＲ（ｅｎｅｒｇｙ．ｃｏｎｓｃｉｏｕｓｍｅｓｓａｇｅｒｏｕｔｉｎｇ）‘１７】，簇头是被预先指定部署的，且假设它们的能量并不受限．这与一般的ＷＳＮ情况不同，大多数分簇路由协议是让资源受限的传感器节点承担簇头的任务．为了延长网络的生命周期，簇头需要周期性地更新．簇头的产生方法、数量和位置决定了最终形成的簇的结构、大小和数量，也影响了节点的能量耗费进度和网络的生命周期．目前的簇头选择算法一般基于以下一些准则：（１）节点的剩余能量；（２）簇头到基站的距离；（３）簇头的位置分布，包括簇头的连通度和覆盖度；（４）簇内通信代价．根据簇头产生方式的不同，可以把簇头产生算法分为分布式和集中式两种．分布式算法包括两类：一类是由节点根据某个阈值自主决定是否当选簇头，如ＬＥＡＣＨ［¨］；另一类是通过节点之间的信息交互动态产生簇头，如ＨＥＥＤ［１３】．集中式算法是指由基站基于整个网络信息挑选簇头，如ＬＥＡＣＨ．Ｃ（ＬＥＡＣＨ．ｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ）［１８】．下面详细介绍各种簇头产生算法．
３．１ＬＥＡＣＨ［１ｌ】及ＤＣＨＳ［１９】
每个节点产生一个０～１之间的随机数，如果这个数小于阈值及胛），则该节点向周围节点广播它是簇头的消息．足甩）的计算公式为
Ｔ（ｎ）＝｛Ｆ万丙而’雌Ｇ、（１）
ｆＰ．
【０，其他
其中：尸是簇头占所有节点的百分比，即节点当选簇头的概率；ｒ是目前循环进行的轮数；Ｇ是最近１伊轮中还未当选过簇头的节点集合．从玎，ｚ）我们可以看出，当选过簇头的节点在接下来的１／Ｐ轮循环中将不能成为簇头，剩余
沈波等：无线传感器网络分簇路由协议１５９１
节点当选簇头的阈值及胛）增大，节点产生小于玎，１）的随机数的概率随之增大，所以节点当选簇头的概率增大．Ｐ值决定了每轮产生的簇头数量，在实际应用中，最佳Ｐ值的确定是十分困难的，这与网络规模和节点密度有关．另外，殆ｚ）没有考虑能量因素，这种算法必须基于两个前提假设才能达到每个节点平均耗费能量的预期目标：（１）每个节点初始能量均等；（２）每个节点担任簇头期间耗费的能量均等．然而，由于每个簇的大小以及簇头到基站的距离不一样，前提假设（２）不符合现实．
针对ＬＥＡＣＨ中及刀）计算公式（１）的不足，ＤＣＨＳ（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃｃｌｕｓｔｅｒ．ｈｅａｄｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）将能量因素考虑进来，改进了玎，ｚ）的计算方法．
ＰＥ，。。日
丁（门）～＝
１一Ｐ［ｒｍｏｄ（１／Ｐ）］Ｅ一。。
Ｂ。。。。表示节点的当前能量，Ｅ。。表示节点的初始．公式（２）的改进，使能量消耗比例较低的节点优先当选簇头．实验结果表明，该节点选取算法能在ＬＥＡＣＨ基础上有效提高网络生命周期２０％－３０％．然而，公式（２）的这种改进还有一个缺陷：当网络运行了相当长一段时间之后，所有节点的当前能量Ｅ。。。。都变得很低，那么阈值獭小南ｌ等＋卜卅等］｜㈣玎一）就会变小，所有节点成为簇头的概率都大大降低，每轮当选的簇头数量减少，最终导致网络能量耗费不均衡，
网络生命周期缩短．为此，ＤＣＨ￥再次改进了玎，１）的计算方法
以表示节点连续未当选过簇头的轮次．一旦当选了簇头，以重置为０．公式（３）的改进有效地解决了公式（２）的缺陷，综合考虑了节点能量和阈值大小对簇头选取的影响，使算法更公平合理．
３．２ＬＥＡＣＨ．Ｃ【１８】和ＬＥＡＣＨ－Ｆ［１８】
ＬＥＡＣＨ．Ｃ（ＬＥＡＣＨ．ｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ）和ＬＥＡＣＨ．Ｆ（ＬＥＡＣＨ—ｆｉｘｅｄ）都是集中式的簇头产生算法，由基站负责挑选簇头．。，
ＬＥＡＣＨ是由每个节点根据随机数自主决定是否当选簇头，每轮产生的簇头没有确定的数量和位置．ＬＥＡＣＨ．Ｃ根据全局信息挑选簇头，可以有效解决ＬＥＡＣＨ的这一不足．每个节点把自身地理位置和当前能量报告给基站．基站根据所有节点的报告计算平均能量，当前能量低于平均能量的节点不能成为候选簇头．从剩余候选节点中选出合适数量和最优地理位置的簇头集合是一个ＮＰ问题．基站根据所有成员节点到簇头的距离平方和最小的原则，采用模拟退火（ｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｎｅａｌｉｎｇ）算法【２０】解决该ＮＰ问题．最后，基站把簇头集合和簇的结构广播出去．
ＬＥＡＣＨ．Ｆ也是在ＬＥＡＣＨ基础上做了一些改变．簇的形成与ＬＥＡＣＨ．Ｃ一样，也是基站采用模拟退火算法生成簇．同时，基站为每个簇生成一个簇头列表，指示簇内节点轮流当选簇头的顺序．一旦簇形成之后，簇的结构就不再改变，簇内节点根据簇头列表依次成为簇头．与ＬＥＡＣＨ和ＬＥＡＣＨ．Ｃ相比，ＬＥＡＣＨ．Ｆ最大的优点就是无须每轮循环都构造簇，减少了构造簇的开销．但是，ＬＥＡＣＨ．Ｆ并不适合真实的网络应用，因为它不能动态处理节点的加入、失败和移动．同时，它还增加了簇间的信号干扰．
３．３ＤＡＥＡ［２１］
ＤＡＥＡ（ｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ．ｅｘａｃｔａｎｄａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ）是３层的分簇协议．簇是依地理位置事先划分成的大小相等、相邻且不重叠的正方形区域．基于这种结构，为了最大程度地节省能量和融合数据，ＤＡＥＡ提出为每个簇选择簇头（即局部汇聚点ＬＡ（１０ｃａｌａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ））和从ＬＡ中选择上层簇头（即主汇聚点ＭＡ（ｍａｓｔｅｒａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ））．选择ＬＡ是基于节点的能量秘节点已当选过簇头的次数．从ＬＡ集合中选取最优的ＭＡ，由ＭＡ负责转发数据到基站，从而最大化网络生命周期，是一个ＮＰ完全问题．ＤＡＥＡ采用ＩＬＰ（ｉｎｔｅｇｅｒｌｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍ，整数线性优化）技术求解．目标是最小化
倒叶肛ｐ（４）其中：提每个ＬＡ耗费的能量；旌选出的ＭＡ个数，％隈两个平衡因子．同时，ＤＡＥＡ还提出ＭＡ的最大个数限
１５９２ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ软件学报Ｖ０１．１７，Ｎｏ。７，Ｊｕｌｙ２００６
制、ＭＡ转发数据到基站的能量限制等９个约束条件，采用ＩＬＰ算法求解．此外，对于从ＬＡ中选择ＭＡ，ＤＡＥＡ还提出了３种次优的解决方法：遗传算法、ｋ－ｍｅａｎｓ算法和贪婪算法．
＋ＤＡＥＡ提出的这种３层簇头数据融合结构是能量与延迟之问的折衷，分层的增加可以节省能量，但增加了延迟．ＤＡＥＡ适用于中小型网络．
３．４ＨＥＥＤ［１３】
ＨＥＥＤ（ｈｙｂｒｉｄｅｎｅｒｇｙ．ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）指出：延长生命周期、可扩展性和负载平衡是ＷＳＮ中３个最重要的需求，并通过将能量消耗平均分布到整个网络来延长网络的生命周期．
簇头的选择主要依据主、次两个参数．主参数依赖于剩余能量，用于随机选取初始簇头集合．具有较多剩余能量的节点将有较大的概率暂时成为簇头，而最终该节点是否一定是簇头取决于剩余能量是否比周围节点多得多．即迭代过程是否比周围节点收敛得快；次参数依赖于簇内通信代价，用于确定落在多个簇范围内的节点最终属于哪个簇，以及平衡簇头之间的负载．考虑到分簇后簇内的通信开销，ＨＥＥＤ以ＡＭＲＰ（簇内平均可达能量）作为衡量簇内通信代价的标准．
ＨＥＥＤ的簇头选择算法具有以下特点：完全分布式的簇头产生方式；簇头产生在有限次迭代内完成；最小化控制报文开销：簇头分布均衡．ＨＥＥＤ的主要改进是：在簇头选择中考虑了节点的剩余能量，并以主从关系引入了多个约束条件作用于簇头的选择过程．ＨＥＥＤ在簇头选择标准以及簇头竞争机制上都与ＬＥＡＣＨ不同．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．
３．５ＣＥＦＬ［２２】
ＣＥＦＬ（ｃｌｕｓｔｅｒ—ｈｅａｄｅｌｅｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇｆｕｚｚｙｌｏｇｉｃ）采用Ｍａｍｄａｎｉ模糊逻辑方法选择簇头．ＣＥＦＬ的输入变量是节点能量、节点密集度和节点向心性．节点密集度是指节点所在位置周围节点的密度，节点向心性是指节点靠近簇的中心程度，用该节点到簇内其他节点的距离平方和来度量．节点能量和节点密集度被安排成３种等级的隶属度：＾ｉｇｈ，ｍｅｄｉｕｍ，ｌｏｗ；节点向心性也被安排成３种等级的隶属度：ｃｌｏｓｅ，ａｄｅｑｕａｔｅｆａｒ；模糊输出集合包括７种结果：ｖｅｒｙｓｍａｌｌ，ｓｍａｌｌ，ｒａｔｈｅｒｓｍａｌｌ，ｍｅｄｉｕｍ，ｒａｔｈｅｒｌａｒｇｅ，ｌａｒｇｅ，ｖｅｒｙｌａｒｇｅ，表示节点当选簇头的可能性．ＣＥＦＬ采用重心法（ｃｅｎｔｅｒｏｆｇｒａｖｉｔｙ）进行解模糊判决，从模糊输出隶属函数中找出一个最能代表模糊集合的精确量．该算法适合中等规模网络．实验结果表明，该簇头选择算法比ＬＥＡＣＨ更能延长网络生命周期．
４簇的形成算法
簇头产生之后，簇头广播当选的消息到周围节点，周围节点根据接收到的簇头广播信号的强弱决定加入哪个簇．这是ＬＥＡＣＨ等大多数协议常用的簇的形成方法．这种方法实现机制比较简单，但没有从能量角度考虑簇的规模、数量以及负载均衡等问题．有不少算法从这些问题出发提出了不同的成簇方法．Ｇｈｉａｓｉ等人㈣把成簇算法归纳成：挑选ｋ个簇头，把ｎ个节点分成（ｓｌ，是…．，＆）七个簇，使得：
（１）每个节点属于且仅属于一个簇．
（２）簇头之间负载平衡，即
１Ｃ１
÷一ｙ≤＝上≤÷＋万，ｉ＝１，…，ｋ（５）
ＫｎＫ
踞不平衡因子，依赖于簇头之间的实际负载能力差异．为了均匀耗费网络能量，我们的目标是追求簇头之间的负载平衡，即８＝０．
（３）簇的能量消耗总和最小，即
ｅ＝∑ｆ（ｘ，ｑ）（６）
ｘｃＳｉ
ａ，是簇ｓ，的簇头Ｊ是簇中成员节点，函数厂是簇头与成员节点之间的通信代价．
沈波等：无线传感器网络分簇路由协议１５９３
４．１ＡＣＭＷＮ［２４Ｊ
ＡＣＭＷＮ（ａｄａｐｔｉｖｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｆｏｒｍｏｂｉｌｅｗｉｒｅｌｅｓｓｎｅｔｗｏｒｋｓ）协议是针对Ａｄｈｏｃ网络提出的一种基于节点ＩＤ的分簇算法．由于ＡＣＭＷＮ仅根据节点的ＩＤ来分簇，并没有考虑节点的能量耗费问题，不适用能量受限的ＷＳＮ．但它的成簇思想却可以借鉴到ＷＳＮ分簇路由设计中，比如将分簇的原则从节点的ＩＤ转变为节点的能量，该分簇算法就可以应用到ＷＳＮ中．
ＡＣＭＷＮ具体算法是，在每个节点独立运行分簇算法．ＩＤ比周围邻居低的节点优先成为簇头，之后广播当选簇头消息，收到该消息的邻居节点加入簇内，然后广播它已加入簇的消息．其余未成簇的节点再根据周围剩余节点ＩＤ大小产生簇头，广播当选簇头消息，．．．，如此类推，直到所有节点已经成簇．
该算法的特点是：（１）簇内节点之间最多两跳距离；（２）在成簇过程中，每个节点只广播一条消息；（３）根据局部节点ＩＤ从小到大依次成簇（当且仅当ＩＤ比它小的邻居节点已经成簇之后，节点才会成簇）；（４）算法时间复杂度为Ｄｆ聊，Ｎ为节点个数．
除了基于节点ＩＤ之外，基于节点最大连通性的成簇算法也被提了出来【２５１．具有较多未成簇的邻居节点的节点具有较高的连通性．与基于ＩＤ的成簇算法相似，节点根据节点的连通性从高到低依次成簇．两种算法形成的簇都具有以下特点：（１）没有任何两个簇头相邻；（２）簇内任何两个节点最多两跳距离．
４．２ＰＥＧＡＳＩＳ［２６】
实际上，ＰＥＧＡＳＩＳ（ｐｏｗｅｒ．ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｇａｔｈｅｒｉｎｇｉｎｓｅｎｓｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ）并不是严格意义上的分簇路由协议，但它借鉴了ＬＥＡＣＨ中分簇算法的思想．ＰＥＧＡＳＩＳ中的簇就是一条基于地理位置的链．其成簇的基本思想是，假设所有节点都是静止的，根据节点的地理位置形成～条相邻节点之间距离最短的链．这类似于旅行商问题，是一个经典的ＮＰ问题．算法假设节点通过定位装置或者通过发送能量递减的测试信号来发现距自己最近的邻居节点，然后从距基站最远的节点开始，采用贪婪算法来构造整条链．与ＬＥＡＣＨ算法相比，ＰＥＧＡＳＩＳ中通信只限于相邻节点之间．这样，每个节点都以最小功率发送数据，并且每轮只随机选择一个簇头与基站通信，减少了数据通信量．实验结果表明，ＰＥＧＡＳＩＳ支持的ＷＳＮ的生命周期是ＬＥＡＣＨ的近两倍．
４．３ＡＣＥ［¨】
ＡＣＥ（ａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｃｌｕｓｔｅｒｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ）是一种具有良好反馈机制的自适应分布式成簇算法．簇的形成包括簇的产生和簇的迁移两个逻辑部分．基于相邻节点之间的信息反馈，每个节点独立运行ＡＣＥ算法，最终由两个逻辑部分交叉迭代形成簇．
算法运行过程中，ＡＣＥ把节点分为３种状态：ｕｎｃｌｕｓｔｅｒｅｄ，ｃｌｕｓｔｅｒｅｄ和ｃｌｕｓｔｅｒ．ｈｅａｄ．ｕｎｃｌｕｓｔｅｒｅｄ节点未加入任何簇，ｃｌｕｓｔｅｒｅｄ节点已经成为一个或多个簇的成员，ｃｌｕｓｔｅｒ．ｈｅａｄ节点已经成为簇头．每轮迭代周期到来，节点依状态不同运行不同的迭代算法．
如果彳是ｕｎｃｌｕｓｔｅｒｅｄ节点，它计算假如它成为簇头，邻居节点中忠诚节点（忠诚节点是指那些只属于一个簇的节点）的个数厶如果Ｌ＞－－ｆｍｉ。（ｆ），则Ａ成为簇头，然后选择一个随机数作为簇ＩＤ，广播ＲＥＣＲＵＩＴ消息，收到该消息的节点加入Ａ簇矗ｉ。（ｆ）是一个成簇限制函数，随着协议运行时间ｔ的增加矗ｉ。会减小．这样有利于一开始形成拓扑比较合理的簇，而后降低成簇的阈值，使未被覆盖的节点较为容易地形成簇．
如果爿是ｃｌｕｓｔｅｒ—ｈｅａｄ节点，它从整个簇内找出最佳候选簇头曰（最佳候选簇头是指拥有最多忠诚节点的节点１，Ｂ的忠诚节点包括曰邻居节点中ｕｎｃｌｕｓｔｅｒｅｄ的节点以及只属于彳簇的成员节点．如果曰就是４本身，则本轮迭代终止，簇结构不变；如果占是其他节点，则开始运行迁移算法：么向Ｂ发出ＰＲＯＭＯＴＥ消息皿收到后用彳簇ＩＤ广播ＲＥＣＲＵＩＴ消息，收到该消息的所有节点加入曰簇．４收到Ｂ的ＲＥＣＲＵＩＴ消息之后广播ＡＢＤＩＣＡＴＥ消息．这样，原来Ａ簇的节点如果是曰的邻居节点，则从４迁移到了Ｂ；不是曰的邻居节点，则退出了该簇．由此完成了从彳到占的簇的迁移．
如果Ａ是ｃｌｕｓｔｅｒｅｄ节点，则它什么都不做，等待它的下一个迭代周期．
当所有节点都完成迭代算法之后，有可能少量节点没有被覆盖，所以最后还需要进行一次“ｃｌｅａｎ－ｕｐ”迭代，
１５９４ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ软件学报Ｖ０１．１７，Ｎｏ．７，Ｊｕｌｙ２００６
该过程不再发生簇的迁移，所有未被覆盖的节点成为簇头或者通过邻居节点成为其他簇的多跳成员节点．ＡＣＥ算法具有良好的健壮性，对节点失效和报文丢失反应迅速，生成的簇能有效减少相互之间的重叠，降低簇问通信干扰的概率，并且成簇收敛速度与网络规模无关．
４．４ＨＹＥＮＡＳ［２７】
ＨＹＥＮＡＳ（ｈｙｂｒｉｄｅｎｅｒｇｙ．ａｗａｒｅｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ）中簇头的产生基本上与ＬＥＡＣＨ．Ｃ一样，都是由基站采用集中式算法生成．但不像ＬＥＡＣＨ，ＡＣＥ等算法，每轮循环都需要重新分簇，ＨＹＥＮＡＳ中簇的结构并非每次循环都会改变．簇是否需要重组，取决于簇的相似度，相似度的判断是一个机器学习过程．具体过程是：在ＨＹＥＮＡＳ采用ＣＢＲ（ｃａｓｅ．ｂａｓｅｄｒｅａｓｏｎｉｎｇ）技术来生成适当数目的簇的同时，生成了一个名叫ｂｌａｃｋｌｉｓｔ的列表．每轮循环，如果哪个簇耗费的平均能量大于整个网络耗费的平均能量阈值的２倍，ｂｌａｃｋｌｉｓｔ就把这些簇当作坏簇，记录下它们的信息：（１）簇内节点数目；（２）簇头到每个成员节点的距离平方和；（３）簇头到基站的距离；（４）簇内每个节点耗费的平均能量．每轮循环，协议采用ｋ－ＮＮ算法依次计算每个簇与ｂｌａｃｋｌｉｓｔ中坏簇的相似度：如果相似度大于某个阈值，基站采用集中式算法重新选择簇头，进行分簇；如果相似度不大，簇结构无须改变，基站只需重新为该簇选择簇头．为了避免ｋ－ＮＮ算法逐次比较，加快算法的收敛性，ＨＹＥＮＡＳ提出采用松弛算法来代替计算簇的相似度．、
ＨＹＥＮＡＳ避免了簇的每次重组，节省了每轮成簇的开销，但需对节点的移动特别处理．
４．５ＥＥＣＳ［２８】
如前所述，ＬＥＡＣＨ等算法中节点根据自身通信代价最小原则选择加入哪个簇，不能保证簇的负载平衡，没有考虑距基站较远的簇头能量耗费过快等问题．针对这一点，ＥＥＣＳ（ｅｎｅｒｇｙｅｆｆｉｃｉｅｎｔｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｓｃｈｅｍｅ）提出一个新的通信代价公式（７）来决定节点加入哪个簇：
ｃｏｓｔＱ，ｆ）＝Ｗ×ｔ（ｄ（Ｐｊ，Ｃ珏））＋（１一ｗ）ｘｇ（ｄ（ＣＨｉ，Ｂ回）（７）
．产百’铲１＝ｉｅ■婶’
，ｄ（６，ＣＨｉ）ｄ（ＣＨｉ，ＢＳ）一吒。－ｎ…公式（８）中：办。。＝Ｅ酸ｍａｘ｛ｄ（Ｐｊ，明０｝）；噍。ａｘ＝ｍａｘ｛烈ＣＨｉ，ａｓ））；噍。ｉ．＝ｍｉｎ｛以ＣＨｉ，Ｂ回）．
ＣＯＳｔｑ，ｆ）是节点Ｐ，加入簇头ｆ的代ｑｒ；ｄ（Ｐｊ，ＣＨｊ）是节点到簇头的距离，式（８）中，子函数保证最小化节点与簇头之间的通信代价；ｄ（ＣＨｉ，ａｓ）是簇头ｉ到基站的距离，式（８）中ｇ子函数保证最小化簇头ｉ到基站的通信代价；权值Ｗ的设置则是根据具体应用，在成员节点能量与簇头能量耗费之间的折衷，目标是最大化网络生命周期．节点Ｂ选择最小ＣＯＳｔｑ，ｆ）的簇头ｉＤｌ：Ｉ／入．，从而保证每个簇头负载均衡．
实验结果显示，ＥＥＣＳ的控制报文开销较ＨＥＥＤ要少，网络生命周期较ＬＥＡＣＨ提高１３５％．
４．６ＬＳＣＰ［１５】
在有些应用场景，传感器是通过采集目标发出的信号进行目标发现和跟踪的．目标发出的信号强度随距离的增加而衰减，从而在目标周围形成了以目标所在位置为峰值的一个信号强度的“磁场”．ＬＳＣＰ（１ｉｇｈ［ｗｅｉｇｈｔｓｅｎｓｉｎｇａｎｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｔｏｃｏｌｓ）就是针对这种应用提出来的，将传感器节点分簇确定目标的位置和数量．ＬＳＣＰ提出了ＤＡＭ（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｇｇｒｅｇａｔｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）的分簇算法：节点采集目标的信号强度，如果信号强度大于竞争簇头阈值，节点把信号强度值广播到邻居节点．邻居节点将这个值与它已经收到的其他节点的信号强度（包括其自身的信号强度）比较，如果该值最大，就转发该值并将转发该值的上游节点作为父亲节点；否则忽略该值．最终，该算法形成一棵以簇头为根的树，簇头是感知到目标信号强度最大的节点，即距目标最近的节点，其他节点按信号衰减从根到叶子有序分布．
５簇的数据传输
按照成员节点到簇头的跳数，簇的结构一般可以分为单跳网络和多跳网络：单跳网络如ＬＥＡＣＨ等算法形
沈波等：无线传感器网络分簇路由协议１５９５
成的簇；多跳网络如ＬＳＣＰ等算法形成的簇．此外，还存在其他结构的簇，如ＰＥＧＡＳＩＳ形成的簇是一条链．簇的路由依赖于簇的结构，成簇算法生成的簇的结构在一定程度上决定了簇的数据传输模式．
５．１ＰＥＧＡＳＩＳ［２６Ｊ以及分层ＰＥＧＡＳＩＳ［”Ｊ
ＰＥＧＡＳＩＳ形成的簇的结构是一条链．数据传输时，簇头产生一个令牌，发送到链的一端，通知末梢节点开始传送数据．链上每个节点收到上一个节点传来的数据之后，先与自己采集的数据进行融合处理，然后向链上的下一个邻居节点转发，直到数据报文到达簇头，簇头再将令牌发到链的另一端开始同样过程．簇头在融合了两端所传送来的数据报文之后，将报文转发到基站．由于ＰＥＧＡＳＩＳ的数据融合是在一条链上依次进行的，虽然节省了能量，但却增加了延迟．所以，Ｌｉｎｄｓｅｙ等人提出了二进制和３层数据融合方案【２９】．
针对节点具有ＣＤＭＡ功能的二进制融合算法是：数据融合在ＰＥＧＡＳＩＳ链相邻节点之间同时进行，然后逐层往上，直到最后由簇头提交给基站（如图２所示）．传输层级是ＬｏｇⅣ（Ｎ是节点个数）．
ＢＳ
▲
ｌ
ｃ４。２专。４。３今。４∈。。
。６今。８。５专。６
Ｆｉｇ．２Ｄａｔａｇａｔｈｅｒｉｎｇｉｎａｃｈａｉｎ?ｂａｓｅｄｂｉｎａｒｙｓｃｈｅｍｅ
图２基于链的二进制数据融合方案
针对节点不具有ＣＤＭＡ功能的３层融合算法【２９】是：ＰＥＧＡＳＩＳ链上多个相邻节点组成一组，每组依次进行数据融合，以此减少信号冲突．协议分为３层，最后由簇头负责提交数据给基站．
５．２ＴＥＥＮ［１２】
ＴＥＥＮ（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｎｓｉｔｉｖｅｅｎｅｒｇｙ’ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｐｒｏｔｏｃ０１）采用类似ＬＥＡＣＨ的分簇算法，只是在数据传送阶段使用不同的策略．根据数据传输模式的不同，通常可以简单地把ＷＳＮ分为主动型（ｐｒｏａｃｔｉｖｅ）和响应型（ｒｅａｃｔｉｖｅ）两种类型．主动型ＷＳＮ持续监测周围环境，并以恒定速率发送监测数据：而响应型ＷＳＮ只是在被监测对象发生突变时才传送监测数据．
ＴＥＥＮ的具体做法是在协议中设置了硬、软两个阈值，以减少发送数据的次数．在每轮簇头轮换的时候将两个阈值广播出去．当监测数据第一次超过设置的硬阈值时，节点把这次数据设为新的硬阈值，并在接下来的时隙内发送它．之后，只有监测数据超过硬闽值并且监测数据的变化幅度大于软阈值时，节点才会传送最新的监测数据，并将它设为新的硬阈值．
通过调节两个阈值的大小，可以在精度要求和系统能耗之间取得合理的平衡．采用这样的方法，可以监视一些突发事件和热点地区，减少网络通信量．仿真结果表明，ＴＥＥＮ比ＬＥＡＣＨ更有效．但ＴＥＥＮ存在两个缺陷：一是如果阈值不能达到，节点不会传送任何数据．二是数据一旦符合阈值要求，节点立即传送，容易造成信号干扰，如果采用ＴＤＭＡ，则会造成数据延迟．
５．３ＡＰＴＥＥＮ［３０】
ＡＰＴＥＥＮ（ａｄ印ｔｉｖｅｐｅｒｉｏｄｉｃｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｎｓｉｔｉｖｅｅｎｅｒｇｙｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｐｒｏｔｏｃ０１）是ＬＥＡＣＨ和ＴＥＥＮ两者的结合，兼有主动和响应两种类型的数据传输模式，是一种混合型数据传输模式的ＷＳＮ．ＡＰＴＥＥＮ基于邻近节点监测同一对象的假设，由基站采用模拟退火算法将簇内节点分成ｓｌｅｅｐｉｎｇ．ｉｄｌｅ节点对，ｉｄｌｅ节点负责响应查询，ｓｌｅｅｐｉｎｇ节点进入睡眠状态以节省能量，两个节点在簇头轮换时转换角色．ＡＰＴＥＥＮ修改了ＬＥＡＣＨ的ＴＤＭＡ（女Ｉ图３所示），每对ｓｌｅｅｐｉｎｇ－ｉｄｌｅ节点所属时隙相隔ＴＤＭＡ帧长的一半，如果有紧急数据，ｓｌｅｅｐｉｎｇ．ｉｄｌｅ节点对可以相互占用对方时隙，提高数据响应速度．
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ＮｅｘｔＴＤＭＡ
一。～…。……。二
一：Ｌ。。Ｊ。一。。Ｌ。Ｊ。Ｔ．一一：一’
Ｆｉｇ．３ＴＤＭＡｆｌａｍｅｉｎＡＰＴＥＥＮ
图３ＡＰＴＥＥＮ修改后的ＴＤＭＡ帧格式
５．４ＥＣＭＲ［１７】
ＥＣＭＲ（ｅｎｅｒｇｙ－ｃｏｎｓｃｉｏｕｓｍｅｓｓａｇｅｒｏｕｔｉｎｇ）是个多跳的路由传输协议．ＥＣＭＲ假设簇头预先部署，能量不受限，能与成员节点直接通信，而成员节点需多跳路由才能到簇头．所以，协议考虑如何建立从多个成员节点到簇头的路由机制．这是一个从源点到终点的最小代价路径问题，ＥＣＭＲ由簇头采用Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法求解．其中，节点可之间链路的权值定义不仅计算了它们之间的通信耗费，也考虑了节点能量、数据延迟和链路负载等因素．由于节点的能量耗费模型是确定的：通信能量计算模型【３¨、数据处理能量计算模型［３１，３２］以及环境感知能量计算模型１３１１．每收到一则报文，簇头就可以根据报文长度和数据量，按照能量计算模型跟踪这则报文所经过的所有节点的能量变化．
每轮循环，协议把簇内节点状态分为４种：感知、转发、感知转发、不活动．感知节点只负责监测环境、采集数据；转发节点只负责转发数据；感知转发节点兼有两种功能；不活动节点进入休眠状态．簇头根据节点能量、拓扑关系和网络任务决定每个节点的状态．
路由生成之后，簇头将节点状态和路由信息广播到各个节点．由于报文丢失、数据处理以及延迟等原因，簇头的能量计算模型可能出现偏差，所以需要成员节点定时地直接发送能量更新报文到簇头，报告它的当前能量，由簇头重新生成最优路由，通知簇内成员节点．
ＥＣＭＲ在运行过程中具有良好的节能性能、较高的吞吐量和较低的通信延迟．但是，该协议扩展性较差，需要部署新的簇头来扩展网络，而且对簇头依赖性大，不支持节点移动．
６比较与分析
综上所述，我们看到了许多围绕簇头的产生、簇的形成和簇的数据传输而设计的ＷＳＮ分簇路由算法．有些算法能够较快地产生簇头和形成簇，有些算法支持节点的移动，有些算法具有较好的健壮性和扩展性．在表１中，我们对上述各种算法从多个评价参数上进行了一个综合对比．其中，Ａ：簇头产生算法；Ｂ：簇的形成算法；ｃ：数据传输算法；Ｄ：簇头产生方式；Ｅ：簇头产生速度；Ｆ：簇的形成速度；Ｇ：簇的维护开销；Ｈ：簇的负载均衡性；Ｉ：数据传输结构；Ｊ：数据传输延迟；Ｋ：数据传输模式；Ｌ：是否支持节点移动；Ｍ：算法健壮性；Ｎ：算法扩展性；０：算法节能性．通过表１，我们可以从整体上对ＷＳＮ分簇路由的各种协议有一个比较清晰的认识，有助于我们更加全面地了解已有的各种ＷＳＮ分簇路由算法，并进一步发现和解决相关问题．
从表ｌ中不难发现，现有的ＷＳＮ分簇路由算法性能表现比较均衡良好的并不多，大多协议只是在某一方面表现出较好的特性，而整体性能差强人意．所以，尽管这些算法在ＷＳＮ拓扑管理、数据融合和传输等方面有很多优势，但也存在许多不足．归纳起来集中体现在：
（１）算法的节能性需要进一步提高．ＷＳＮ分簇路由协议设计的首要目标是通过高效的分簇算法形成合理的网络结构，通过主动的能量管理阻止网络连通性的下降，延长网络的生命周期．因此，能量消耗成了通信连接性能好坏、网络运行周期长短的主要决定因素，ＷＳＮ整体性能的高度依赖于各种能有效利用能量的分簇路由算法．
（２）集中式簇头产生方式的成簇开销较大，而且限制了网络的扩展性．ＬＥＡＣＨ－Ｃ，ＨＹＥＮＡＳ等集中式算法由基站作出簇头选择决定，健壮性固然较好，但由于每个节点都须向基站周期性地报告它们的能量和位置等信息，因此，网络流量、时间延迟以及信号干扰的概率都会增加．所以，这类算法成簇开销较大，网络扩展性较差，一般只适合中小型网络．分布式算法则有较好的扩展性、较快的收敛速度和能量的高效性．
ｆ３）簇的负载均衡是分布式成簇算法的一大挑战．集中式算法基于全局信息成簇，一般生成的簇较均衡，而
沈波等：无线传感器网络分簇路由协议１５９７
分布式算法是通过节点之间的信息交互和反馈成簇，由于ＷＳＮ节点是随机部署，分布并不完全均匀，因此，基于局部信息成簇容易导致网络负载整体不均匀，造成局部网络负载过重．
（４）多跳数据传输结构的缺陷．ＬＥＡＣＨ，ＴＥＥＮ等单跳网络中的簇内成员节点在属于它的ＴＤＭＡ时隙内把数据直接传送到簇头，其余时间关闭通信模块节省能量．而ＰＥＧＡＳＩＳ，ＥＣＭＲ等多跳网络，簇内数据的传输必须依赖中间节点转发，这就存在一个致命的缺陷：靠近簇头的节点因为承担了更多的转发任务，能量耗费较快，因而影响了网络的生存周期．
（５）算法健壮性的考虑．由于传感器节点易失效，而且分簇结构存在瓶颈和潜在的危险性，簇头的高负载使网络瘫痪的可能性增加，网络的不可靠特性要求算法具有一定的容错能力．
Ｔａｂｌｅ１ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＷＳＮｃｌｕｓｔｅｒ－ｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ
表１ＷＳＮ分簇路由算法比较
ＰｒｏｔｏｃｏｌＡＢＣＥＤＦＧＨＩＪＫＬＭＮｏ
ＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＬＥＡＣＨ√√√ＦａｓｔＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＰｏｏｒＯｎｅｈｏｐＰｒｏａｃｔｉｖｅＹＧｏｏｄＰｏｏｒ
ｆａｓｔｈｉｇｈｈｉｇｈｇｏｏｄ
ＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＤＣＨＳ√ＦａｓｔＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＹＧｏｏｄ
ｇｏｏｄｐｏｏｒ
ＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＬＥＡＣＨ—Ｃ√√ＳｌｏｗＣｅｎ仃ａｌｉｚｅｄＳｌｏｗＨｉｇｈＧｏｏｄＹＧｏｏｄ
ｐｏｏｒｐｏｏｒ
ＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＬＥＡＣＨ．Ｆ√√ＦａｓｔＣｅｎｔｒａｌｉｚｅｄＦａｓｔＬｏｗＧｏｏｄＮ
ｐｏｏｒｐｏｏｒ１０Ｉｏｏｒ
Ｒａｔｈｅｒ
ＤＡＥＡ√√√ＳｌｏｗＣｅｎｔｒａｌｉｚｅｄＦａｓｔＬｏｗＰｏｏｒＯｎｅｈｏｐＰｒｏａｃｔｉｖｅＹＧｏｏｄＰｏｏｒＭｏｄｅｒａｔｅ
ｈｉｇｈ
ＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒ
ＨＥＥＤ√√ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＦａｓｔＧｏｏｄＮＧｏｏｄＧｏｏｄＧｏｏｄ
ｆｈｓｔｈｉｇｈ
ＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＣＥＦＬ√ＣｅｎｔｒａｌｉｚｅｄＮＧｏｏｄ
ｓｌｏｗＰｏｏｒＰｏｏｒ
ＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＡＣＭＷＮ√√ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＰｏｏｒＹＰｏｏｒ
ｓｌｏｗｓｌｏｗｌｏｗｐｏｏｒｇｏｏｄ
Ｍｕｌｔｉｐｌｅ
ＰｒｏａｃｔｉｖｅＮＰｏｏｒＰｏｏｒＭｏｄｅｒａｔｅＰＥＧＡＳＩＳ√√√ＦａｓｔＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＳｌｏｗＬｏｗＰｏｏｒＨｉｇｈ
ｈｏｐｓ
Ｒａｔｈｅｒ
ＡＣＥ√√ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＦａｓｔＬｏｗＧｏｏｄＹＧｏｏｄＧｏｏｄＧｏｏｄ
ｆｈｓｔ
ＲａｔｈｅｒＨＹＥＮＡＳ√√ＳｌｏｗＣｅｎｔｒａｌｉｚｅｄＦａｓｔＬｏｗＧｏｏｄＮＧｏｏｄＭｏｄｅｒａｔｅ
Ｐｏｏｒ
ＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＥＥＣＳ√√ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＭｏｄｅｒａｔｅＧｏｏｄＮＧｏｏｄＧｏｏｄ
ｓｌｏｗｓｌｏｗＤＯｏｒ
ＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＬＳＣＰ√√ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＬｏｗＧｏｏｄＮＧｏｏｄＧｏｏｄ
ｓｌｏｗｓｌｏｗｐｏｏｒ
ＲａｔｌｌｅｒＲａｔｈｅｒＲａｔｌｌｅｒＴＥＥＮ√ＯｎｅｈｏｐＲｅａｃｔｉｖｅＹＧｏｏｄ
ｓｌｏｗＰｏｏｒｇｏｏｄ
ＲａｔｈｅｒＡ啪ＥＮ√ＯｎｅｈｏｐＬｏｗＨｙｂｄｄＹＧｏｏｄＭｏｄｅｒａｔｅ
ｐｏｏｒ
ＥＣＭＲ√ＭｕｌｔｉｐｌｅＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒＲａｔｈｅｒｈｏｐｓｓ］ｏｗ
ＰｒｏａｃｔｉｖｅＮＰｏｏｒ
ｐｏｏｒｇｏｏｄ
７小结与展望
针对ＷＳＮ分簇路由，近年来国内不少研究人员也进行了卓有成效的研究，提出了许多改进算法或新的协议．林亚平等人【３３】提出了一种分布式数据汇聚分簇路由算法，该算法利用能量核的思想汇聚数据和减少传输到目的节点的信息．刘明等人【３４】提出了一种分布式的高效、节能的传感器网络数据收集和聚合协议ＤＥＥＧ（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｅｎｅｒｇｙ．ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｄａｔａｇａｔｈｅｒｉｎｇａｎｄａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｐｒｏｔｏｃ０１），ＤＥＥＧ中节点自主地根据其剩余能量以及邻居节点的信号强度来竞争簇头，同时为了减小簇头节点的能量开销，簇头之间以多跳方式将收集到的数据发送到指定的簇头节点，然后通过该节点将整个网络收集的数据发送到基站．针对单簇头故障、干扰等原因带来的不可靠性，郑增威等人【３５】提出每个簇采用多簇头方式共同承担簇头的作用，改善能量使用效率，提高数据传输可靠性．张卿等人【３６】提出了一种近似最优的最大化网络生命周期的数据收集和聚集算法ＭＬＤＧＡ（ｍａｘｉｍｕｍｌｉｆｅｔｉｍｅｄａｔａｇａｔｈｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ），ＭＬＤＧＡ一方面试图最小化每轮数据收集中所消耗的总能量，另一方面试图最
１５９８ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ软件学报Ｖ０１．１７，Ｎｏ．７，Ｊｕｌｙ２００６
大化每轮数据收集中所使用的路由树的生命周期．
总体而言，国内对ＷＳＮ分簇路由的研究还处于初级阶段，本文综合国内外的相关研究，着重从簇头的产生、簇的形成和簇的路由角度系统地阐述了当前典型的分簇路由算法及其特点．我们认为，在分簇路由协议设计中，可以从以下３个角度入手进一步解决ＷＳＮ分簇路由的问题：
（１）在簇头选择中，考虑更有效的簇头选择算法和簇头负载平衡算法．胄邕量并非挑选簇头的唯一约束因素，在复杂的特定应用中，我们还必须考虑节点的位置、到基站的距离、计算能力和移动性等，特别是Ａｃｔｕａｔｏｒ节点的应用．一般地，我们都是基于节点的某个“度”来选择簇头，如同ＤＣＡ（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｆｏｒａｄｈｏｃｎｅｔｗｏｒｋｓ）算法【３７】的假设，“度”这个参数的选取与具体应用有关，反映系统倾向于何种性质的节点成为簇头．簇头的数量和位置分布以及节点如何选择加入簇，对网络的负载平衡具有重大影响．
ｆ２）在簇的形成过程中，考虑减少拓扑生成过程中的控制报文开销以及降低拓扑结构变动的频率，减少网络通信开销．像ＳＣＳＮ（ｓｃａｌａｂｌｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎｉｎｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ）［邛Ｊ和ＣＢＲＰ（ｃｌｕｓｔｅｒｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃ０１）ｕ刈算法，如何利用ＷＳＮ分布式的特点建立更高效的启发机制、通过节点之间的互动和信息反馈来分簇，是目前重点研究的一个方向．结合具体网络的动态性，设计合理的簇的重建频率，降低簇的维护开销．信号干扰是分簇路由的一大困扰．解决这个问题一方面需要来自数据链路层协议的支持，另一方面，信道分配与簇的形成紧密相关，如何把二者结合起来，降低网络初始化的功耗，也是分簇算法需要深入考虑的问题．
（３）设计兼有平面结构和分簇结构优点的新型数据传输模式，是目前很有趣的一个研究方向．在某些基于簇的路由协议中，并没有簇头的概念，每个节点知道它将转发的下一个节点，我们把这类协议叫做基于虚拟簇的平面路由协议．我们认为，它们本质上还是平面路由协议．这类协议包括ｍａｘ—ｍｉｎｚＰｍｉｎ［１６］，ＧＡＦ（ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌａｄａｐｔｉｖｅｆｉｄｅｌｉｔｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ）ｔ４０１．ＴＴＤＤ（ｔｗｏ．ｔｉｅｒｄａｔａｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ）［４１】等．这类协议既能有效地管理网络拓扑结构，较好地处理节点的移动性，又能有效地利用能量传输数据．此外，如何在簇内和簇间进行数据融合和处理，也很值得探索．
在今后的研究中，还需要解决由视频和图像传感以及实时应用引起的ＱｏＳ问题．能量感知的ＱｏＳ分簇路由越来越受到重视，它将在目标的实时追踪等方面得到应用，这就对带宽保证和能量高效路径的有效利用提出了严格要求．此外，传感器硬件的发展对路由协议的设计也将产生重要影响．例如，一般传感器的能量不能再续，但硬件技术的发展使得能量补充成为可能．Ｖｏｉｇｔ等人就提出了一种基于太阳能传感器的ＬＥＡＣＨ改进协议１４引，使簇头的选择更青睐于能够通过太阳能补给能量的节点．
Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ：
【１］ＡｋｙｉｌｄｉｚＩＦ，ＳｕＷ，ＳａｎｋａｒａｓｕｂｒａｍａｎｉａｍＹ，ＣａｙｉｒｃｉＥ．Ａｓｕｒｖｅｙｏｎｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＩＥＥＥＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＭａｇａｚｉｎｅ，２００２，４０（８）：１０２－１１４．
【２】ＳｕｎＬＭ，ＬｉＪＺ，ＣｈｅｎＹ，ＺｈｕＨＳ．ＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２００５（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）．
【３】ＲｅｎＦＹ，ＨｕａｎｇＨＮ，ＬｉｎＣ．Ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，２００３，４（７）：１２８２－１２９１（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅｗｉｔｈＥｎｇｌｉｓｈａｂｓｔｒａｃｔ）．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｓ．ｏｒｇ．ｃｎ／１０００－９８２５／１４／１２８２．ｈｔｍ
［４】ＩｎｔａｎａｇｏｎｗｉｗａｔＣ，ＧｏｖｉｎｄａｎＲ，ＥｓｔｒｉｎＤ，ＨｅｉｄｅｍａｎｎＪ．Ｄｉｒｅｃｔｅｄｄｉｆｆｕｓｉｏｎｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ．ＩＥＥＥ／ＡＣＭＴｒａｉｌｓ．ｏｎＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇ，２００３，１１（１）：２－１６．
【５】ＳｏｈｒａｂｉＫ，ＧａｏＪ，ＡｉｌａｗａｄｈｉＶ，ＰｏｔｔｌｅＧＪ．Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓｆｏｒｓｅｌｆ－ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｏｆａｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ．ＩＥＥＥＰｅｒｓｏｎａｌＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０００，７（５）：１６－２７．
［６】ＨｅｉｎｚｅｌｍａｎＷＲ，ＫｕｌｉｋＪ，ＢａｌａｋｒｉｓｈｎａｎＨ．Ａｄａｐｔｉｖｅｐｒｏｔｏｃｏｌｓｆｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：ＰｒｏｃｏｆｔｈｅＡＣＭＭｏｂｉＣｏｍ’９９．ＳｅａＲｌｅ：ＡＣＭＰｒｅｓｓ，１９９９．１７４＿１８５．ｈｔｔｐ：／／ｎｍｓ．１ｃｓ．ｍｉｔ．ｅｄｕ／ｐａｐｅｒｓ／ｓｐｉｎ－ｍｏｂｉｃｏｍ９９．ｈｔｍｌ
【７】ＢｒａｇｉｎｓｋｙＤ，ＥｓｔｒｉｎＤ．Ｒｕｍｏｒｒｏｕｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅ１ｓｔＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ａｔｌａｎｔａ：ＡＣＭＰｒｅｓｓ，２００２．２２－３１．
【８】ＹｕＨＢ，ＺｅｎｇＰ，ＷａｎｇＺＦ，ＬｉａｎｇＹ，ＳｈａｎｇＺＪ．ＳｔｕｄｙｏｆｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｔｏｃｏｌｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒＥＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎａＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２００４，２５（１０）：１０２－１１０（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅｗｉｔｈＥｎｇｌｉｓｈａｂｓｔｒａｃｔ）．
【９】ＡｋｋａｙａＫ，ＹｏｕｎｉｓＭ．Ａｓｕｒｖｅｙｏｆｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｓｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＡｄＨｏｃＮｅｔｗｏｒｋｓ，２００５，３（３）：３２５—３４９．
［１０】Ａ１－Ｋａｒａｋｉ．ＩＮ，ＫａｍａｌＡＥ．Ｒｏｕｔｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ：Ａｓｕｒｖｅｙ．ＩＥＥＥＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２００４，１１（６）：６—２８．
沈波等：无线传感器网络分簇路由协议１５９９
［１１】ＨｅｉｎｚｅｌｍａｎＷ，ＣｈａｎｄｒａｋａｓａｎＡ，ＢａｌａｋｒｉｓｈｎａｎＨ．Ｅｎｅｒｇｙ－Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｔｏｃｏｌｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｍｉｃｒｏｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｅ．ｏｆｔｈｅ３３ｒｄＡｎｎｕａｌＨａｗａｉｉＩｎｔ’１Ｃｏｎｆ．ｏｎＳｙｓｔｅｍＳｃｉｅｎｃｅｓ．Ｍａｕｉ：ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ．２０００．３００５—３０１４．
［１２］［１３】【１４】
【１５］【１６】【１７】【１８】【１９】［２０］【２１】【２２】［２３】［２４】
【２５】【２６】
【２７】［２８］［２９】［３０】［３１］ＭａｎｊｅｓｈｗａｒＡ．ＧｒａｗａｌＤＰ．ＴＥＥＮ：Ａｐｒｏｔｏｃｏｌｆｏｒｅｎｈａｎｃｅｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅ１５ｔｈＰａｒａｌｌｅｌａｎｄＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＳｙｍｐ．ＳａｎＦｒａｎｃｉｓｃｏ：ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ，２００１．２００９—２０１５．ｈｔｔｐ：／／ｉｅｅｅｘｐｌｏｒｅ．ｉｅｅｅ．ｏｒｇ／’ｓｅａｒｃｈ／ｗｒａｐｐｅｒ．ｊｓｐ？ａｒｎｕｍｂｅｒ＝９２５１９７
ＹｏｕｎｉｓＯ，ＦａｈｍｙＳ．Ｈｅｅｄ：Ａｈｙｂｒｉｄ，ｅｎｅｒｇｙ—ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒａｄ—ｈｏｃｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ｏｎＭｏｂｉｌｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２００４，３（４）：６６０—６６９．
ＣｈａｎＨ，ＰｅｒｒｉｇＡ．ＡＣＥ：Ａｎｅｍｅｒｇｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｈｉｇｈｌｙｕｎｉｆｏｒｍｃｌｕｓｔｅｒｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅｌｓｔＥｕｒｏｐｅａｎＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ．ＬＮＣＳ２９２０，Ｂｅｒｌｉｎ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ－Ｖｅｒｌａｇ，２００４．１５４一１７１．ｈｔｔｐ：／／ｃｉｔｅｓｅｅｒ．ｉｓｔ．ｐｓｕ．ｅｄｕ／６７２０２３．ｈｔｍｌ
ＦａｎｇＱ，ＺｈａｏＦ，ＧｕｉｂａｓＬＪ．Ｌｉｇｈｔｗｅｉｇｈｔｓｅｎｓｉｎｇａｎｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｔｏｃｏｌｓｆｏｒｔａｒｇｅｔｅｎｕｍｅｒａｔｉｏｎａｎｄａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅ４ｔｈＡＣＭＩｎｔ’ｌＳｙｍｐ．ｏｎＭｏｂｉｌｅＡｄＨｏｃＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇ＆Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．ＡＣＭＰｒｅｓｓ．２００３．１６５一１７６．ｈｔｔｐ：／／ｐｏｒｔａｌ．ａｃｍ．ｏｒｇ／ｃｉｔａｔｉｏｎ．ｃｆｍ？ｃｏｌｌ＝ＧＵＩＤＥ＆ｄＩ＝ＧＵＩＤＥ＆ｉｄ＝７７８４３６
“Ｑ，ＡｓｌａｍＪ，ＲｕｓＤ．Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｐｏｗｅｒ－ａｗａｒｅｒｏｕｔｉｎｇｉｎｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅＤＩＭＡＣＳＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＰｅｒｖａｓｉｖｅＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇ．ＲｕｔｇｅｒｓＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００１．ｈｔｔｐ：／／ｃｍｅ．ｃｓ．ｄａｒｔｍｏｕｔｈ．ｅｄｕ／ｐａｐｅｒｓ／ｌｉ：ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ．ｐｄｆ
ＹｏｕｎｉｓＭ，ＹｏｕｓｓｅｆＭ，ＡｒｉｓｈａＫ．Ｅｎｅｒｇｙ—Ａｗａｒｅｒｏｕｔｉｎｇｉｎｃｌｕｓｔｅｒ－ｂａｓｅｄｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅ１０ｔｈＩＥＥＥＩｎｔ’ｌＳｙｍｐ．ｏｎＭｏｄｅｌｉｎｇ，ＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＳｙｓｔｅｍｓ．ＦｏｒｔＷｏｒｔｈ：ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ，２００２．１２９—１３６．ｈｔｔｐ：／／ｃｉｔｅｓｅｅｒ．ｉｓｔ．ｐｓｕ．ｅｄｕ／ｙｏｕｎｉｓ０２ｅｎｅｒｇｙａｗａｒｅ．ｈｔｍｌ
ＨｅｉｎｚｅｌｍａｎＷ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ—Ｓｐｅｃｉｆｉｃｐｒｏｔｏｃｏｌａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｓｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｎｅｔｗｏｒｋｓ【Ｐｈ．Ｄ．Ｔｈｅｓｉｓ］．Ｂｏｓｔｏｎ：ＭａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓＩｎｓｔｉｔｕｔｅ
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ＭｕｒａｔａＴ，ＩｓｈｉｂｕｃｈｉＨ．Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｆｌｏｗｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅ１ｓｔＩＥＥＥＣｏｎｆ．ｏｎＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ．Ｏｒｌａｎｄｏ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，１９９４．８１２－８１７．ｈｔｔｐ：／／ｉｅｅｅｘｐｌｏｒｅ．ｉｅｅｅ．ｏｒｇ／ｉｅｌ２／１１２５／８０５９／００３４９９５１．ｐｄｆ７．ａｒｎｕｍｂｅｒ＝３４９９５ｌ
ＡＩ－ＫａｒａｋｉＪＮ，Ｕ１一ＭｕｓｔａｆａＲ，ＫａｍａｌＡＥ．Ｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ－－Ｅｘａｃｔａｎｄａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅＩＥＥＥＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＨｉｇｈＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＳｗｉｔｃｈｉｎｇａｎｄＲｏｕｔｉｎｇ．Ｐｈｏｅｎｉｘ：ＩＥＥＥＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＳｏｃｉｅｔｙ，２００４．２４１－２４５．ｈｔｔｐ：／／ｉｅｅｅｘｐｌｏｒｅ．ｉｅｅｅ．ｏｒｇ／ｘｐｌｉ／ａｂｓ＿ａ１１．ｊｓｐ？ａｒｎｕｍｂｅｒ＝１３０３４７８
ＧｕｐｔａＩ，ＲｉｏｒｄａｎＤ，ＳａｍｐａｌｌｉＳ．Ｃｌｕｓｔｅｒ－Ｈｅａｄｅｌｅｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇｆｕｚｚｙｌｏｇｉｃｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅ３ｒｄＡｎｎｕａｌＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＳｅｒｖｉｃｅｓＲｅｓｅａｒｃｈＣｏｎｆ．Ｈａｌｉｆａｘ：ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ，２００５．２５５－２６０．ｈｔｔｐ：／／ｉｅｅｅｘｐｌｏｒｅ．ｉｅｅｅ．
ｏｒｇ／ｓｅａｒｃｈ／ｗｒａｐｐｅｒ．ｊｓｐ？ａｒｎｕｍｂｅｒ＝１４２９９７７
ＧｈｉａｓｉＳ，ＳｒｉｖａｓｔａｖａＡ，ＹａｎｇＸ，ＳａｒｒａｆｚａｄｅｈＭ．Ｏｐｔｉｍａｌｅｎｅｒｇｙａｗａｒｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｉｎｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＭＤＰＩＳｅｎｓｏｒｓ，２００２，２（７）：２５８－２６９．
ＬｉｎＣＲ，ＧｅｒｌａＭ．Ａｄａｐｔｉｖｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｆｏｒｍｏｂｉｌｅｗｉｒｅｌｅｓｓｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＩＥＥＥＪｏｕｒｎａｌｏｎＳｅｌｅｃｔｅｄＡｒｅａｓｉｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，
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ＬｉｎｄｓｅｙＳ，Ｒａｇｈａｖｅｎｄｒａ
ＣＳ．ＰＥＧＡＳＩＳ：Ｐｏｗｅｒ－Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｇａｔｈｅｒｉｎｇｉｎｓｅｎｓｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅＩＥＥＥＡｅｒｏｓｐａｃｅ
ＣｏｎｅＭｏｎｔａｎａ：ＩＥＥＥＡｅｒｏｓｐａｃｅａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｙｓｔｅｍｓＳｏｃｉｅｔｙ．２００２．１１２５一ｌ１３０．ｈｔｔｐ：／／ｃｅｎｇ．ＵＳＣ．ｅｄｕ／－ｒａｇｈｕ／ｐｅｇａｓｉｓｒｅｖ．ｐｄｆ
ＴｉｌｌａｐａｒｔＰ，ＴｈｕｍｔｈａｗａｔｗｏｒｎＴ，ＰａｋｄｅｅｐｉｎｉｔＰ，ＹｅｏｐｈａｎｔｏｎｇＴ，ＣｈａｒｏｅｎｖｉｋｒｏｍＳ，ＤａｅｎｇｄｅｊＪ．Ｍｅｔｈｏｄｆｏｒｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄｓｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅ２００４ＩＥＥＥＡｅｒｏｓｐａｃｅＣｏｎｆ．ＣｈｉａｎｇＭａｉ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２００４．３６１５－３６２３．ｈｔｔｐ：／／ｉｅｅｅｘｐｌｏｒｅ．ｉｅｅｅ．ｏｒｇ／ｘｐｌｓ／ａｂｓ＿ａ１１．ｊｓｐ？ｉｓｎｕｍｂｅｒ＝２９９０５＆ａｒｎｕｍｂｅｒ＝１３６８１７９＆ｃｏｕｎｔ２７２＆ｉｎｄｅｘ２１１
ＹｅＭ，ＬｉＣＦ，ＣｈｅｎＧＨ，ＷｕＪ．ＥＥＣＳ：Ａｎｅｎｅｒｇｙｅｆｆｉｃｉｅｎｔｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｓｃｈｅｍｅｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅＩＥＥＥＩｎｔ’１Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ
ＣｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＣｏｎｅＮｅｗＹｏｒｋ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２００５．５３５—５４０．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｓｅ．ｆａｕ．ｅｄｕ／一ｊｉｅ／ｒｅｓｅａｒｃｈ／ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ／Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ＿ｆｉｌｅｓ／ｃｈｅｎ－ｗｕ－０５．ｐｄｆ
ＬｉｎｄｓｅｙＳ，ＲａｇｈａｖｅｎｄｒａＣＳ，ＳｉｖａｌｉｎｇａｍＫ．Ｄａｔａｇａｔｈｅｒｉｎｇｉｎｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓｕｓｉｎｇｔｈｅｅｎｅｒｇｙ’ｄｅｌａｙｍｅｔｒｉｃ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅＩＰＤＰＳＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＩｓｓｕｅｓｉｎＷｉｒｅｌｅｓｓＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＭｏｂｉｌｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ．ＳａｎＦｒａｎｃｉｓｃｏ：ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ，２００１．２００１－２００８．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｅｃｓ．ｗｓｕ．ｅｄｕ／－ｄａｗｎ／Ｐａｐｅｒｓ／２００１／ｅ＿ｄ＿ｆｉｎａｌ．ｐｄｆ
ＭａｎｊｅｓｈｗａｒＡ，ＡｇｒａｗａｌＤＰ．ＡＰＴＥＥＮ：Ａｈｙｂｒｉｄｐｒｏｔｏｃｏｌｆｏｒｅｆｆｉｃｉｅｎｔｒｏｕｔｉｎｇａｎｄｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｔｒｉｅｖａｌｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅ２ｎｄＩｎｔ’ｌＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＰａｒａｌｌｅｌａｎｄＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇＩｓｓｕｅｓｉｎＷｉｒｅｌｅｓｓＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＭｏｂｉｌｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ．ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ，２００２．１９５—２０２．ｈｔｔｐ：／／ｉｅｅｅｘｐｌｏｒｅ．ｉｅｅｅ．ｏｒｇ／ｓｅａｒｃｈ／ｗｒａｐｐｅｒ．ｊｓｐ？ａｒｎｕｍｂｅｒ＝１０１６６００
ＢｈａｒｄｗａｊＭ，ＣｈａｎｄｒａｋａｓａｎＡ，ＧａｒｎｅｒＴ．Ｕｐｐｅｒｂｏｕｎｄｓｏｎｔｈｅｌｉｆｅｔｉｍｅｏｆｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅＩＥＥＥＩｎｔ’ｌＣｏｎｅｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｈｅｌｓｉｎｋｉ：ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ．２００１．７８５—７９０．ｈｔｔｐ：／／ｃｉｔｅｓｅｅｒ．ｉｓｔ．ｐｓｕ．ｅｄｕ／４２９７３１．ｈｔｍｌ
【３２】［３３】［３４】【３５】【３６】［３７】【３８】［３９】［４０】［４１】【４２】
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ软件学报Ｖ０１．１７，Ｎｏ．７，Ｊｕｌｙ２００６
ＨｅｉｎｚｅｌｍａｎＷＲ，ＳｉｎｈａＡ，ＷａｎｇＡ，ＣｈａｎｄｒａｋａｓａｎＡＰ．Ｅｎｅｒｇｙ－Ｓｃａｌａｂｌｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄｐｒｏｔｏｃｏｌｓｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｍｉｃｒｏｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅＩｎｔ’１ＣｏｎｅｏｎＡｃｏｕｓｔｉｃｓ。Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｉｓｔａｎｂｕｌ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０００．３７２２—３７２５．ｈｔｔｐ：／／ｍｔｌｗｅｂ．ｍｉｔ．ｅｄｕ／ｒｅｓｅａｒｃｈｇｒｏｕｐｓ／ｉｃｓｙｓｔｅｍｓ／ｌｃＩｕｂｓ／ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｓ／２０００／ｗｅｎｄｉ＿ｉｃａｓｓｐ００．ｐｄｆ
ＬｉｎＹＰ，ＷａｎｇＬ，ＣｈｅｎＹ，ＺｈａｎｇＪ，ＣｈｅｒｔＺＰ，ＴｏｎｇＴＳ．Ａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａ－ｃｅｎｔｒｉｃｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｒｏｕｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＡｃｔａＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａＳｉｎｉｃａ，２００４，３２（１１）：１８０１一１８０５（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅｗｉｔｈＥｎｇｌｉｓｈａｂｓｔｒａｃｔ）．
ＬｉｕＭ，ＧｏｎｇＨＧ，ＭａｏＹＣ，ＣｈｅｎＬＪ，ＸｉｅＬ．Ａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｅｎｅｒｇｙ－ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｄａｔａｇａｔｈｅｒｉｎｇａｎｄａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｐｒｏｔｏｃｏｌｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，２００５，１６（１２）：２１０６－２１１６（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅｗｉｔｈＥｎｇｌｉｓｈａｂｓｔｒａｃｔ）．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｓ．ｏｒｇ．ｃｒｄｌ０００—９８２５／１６／２１０６．ｈｔｍ
ＺｈｅｎｇＺＷ，ＷｕＺＨ，ＬｉｎＨＺ，ＺｈｅｎｇＫＧ．Ｒｅｌｉａｂｌｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｒｏｕｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒ
ｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ），２００５，３９（１０）：１４６１—１４６４（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅｗｉｔｈＥｎｇｌｉｓｈａｂｓｔｒａｃｔ）．
ＺｈａｎｇＱ，ＸｉｅＺＰ，ＬｉｎｇＢ，ＳｕｎＷＷ，ＳｈｉＢＬ．Ａｍａｘｉｍｕｍｌｉｆｅｔｉｍｅｄａｔａｇａｔｈｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，２００５，１６（１１）：１９４６－１９５７（ｉｎＥｎｇｌｉｓｈｗｉｔｈＣｈｉｎｅｓｅａｂｓｔｒａｃｔ）．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｓ．ｏｒｇ．ｃｎ／１０００—９８２５／１６／１９４６．ｈｔｍ
ＢａｓａｇｎｉＳ．Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ
ｆｏｒａｄｈｏｅｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅ’９９Ｉｎｔ’ｌＳｙｍｐ．ｏｎＰａｒａｌｌｅｌＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｓ，Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａｎｄＮｅｔｗｏｒｋｓ．ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ．１９９９．３１０－３１５．ｈｔｔｐ：／／ｃｉｔｅｓｅｅｒ．ｉｓｔ．ｐｓｕ．ｅｄｕ／ｂａｓａｇｎｉ９９ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ．ｈｔｍｌ
ＥｓｔｒｉｎＤ，ＧｏｖｉｎｄａｎＲ，ＨｅｉｄｅｍａｎｎＪ，ＫｕｍａｒＳ．Ｎｅｘｔｃｅｎｔｕｒｙｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ：Ｓｃａｌａｂｌｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎｉｎｓｅｎｓｏｒ
ｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅＡＣＭ／ＩＥＥＥＭｏｂｉＣｏｍ’９９．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＡＣＭＰｒｅｓｓ．１９９９．２６３—２７０．ｈｔｔｐ：／／ｃｉｔｅｓｅｅｒ．ｉｓｔ．ｐｓｕ．ｅｄｕ／ｅｓｔｒｉｎ９９ｎｅｘｔ．ｈｔｍｌ
ＪｉａｎｇＭ，ＬｉＪ，ＴａｙＹ．Ｃｌｕｓｔｅｒｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＣＢＲＰ）ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ．ＩＥＴＦＩｎｔｅｒｎｅｔ－Ｄｒａｆｔ，１９９８．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ３．ｉｅｔＥｏｒｇ／ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ／９８ｄｅｃ／ｓｌｉｄｅｓ／ｍａｎｅｔ—ｃｂｒｐ?９８ｄｅｃ／．
ＸｕＹ，ＨｅｉｄｅｍａｎｎＪ，ＥｓｔｒｉｎＤ．Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ－Ｉｎｆｏｒｍｅｄｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎｆｏｒａｄｈｏｃｒｏｕｔｉｎｇ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅ７ｔｈＡｎｎｕａｌＡＣＭ／ＩＥＥＥＩｎｔ’１ＣｏｎｅｏｎＭｏｂｉｌｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇ．Ｒｏｍｅ：ＡＣＭＰｒｅｓｓ．２００１．７０一８４．ｈｔｔｐ：／／ｃｉｔｅｓｅｅｒ．ｉｓｔ．ｐｓｕ．ｅｄｕ／ｘｕ０１９ｅｏｇｒａｐｈｙｉｎｆｏｒｍｅｄ．ｈｔｍｌ
ＹｅＦ，ＬｕｏＨ，ＣｈｅｎｇＪ，ＬｕＳ，ＺｈａｎｇＬ．Ａｔｗｏ—ｔｉｅｒｄａｔａｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｅ．ｏｆｔｈｅ８ｔｈＡｎｎｕａｌＩｎｔ’１ＣｏｎｅｏｎＭｏｂｉｌｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇ．Ａｔｌａｎｔａ：ＡＣＭＰｒｅｓｓ．２００２．１４８—１５９．ｈｔｔｐ：／／ｃｉｔｅｓｅｅｒ．ｉｓｔ．ｐｓｕ．ｅｄｕ／ｙｅ０２ｔｗｏｔｉｅｒ．ｈｔｍｌ
ＶｏｉｇｔＴ，ＲｉｔｔｅｒＨ，ＳｃｈｉｌｌｅｒＪ，ＤｕｎｋｅｌｓＡ，ＡｌｏｎｓｏＪ．Ｓｏｌａｒ—Ａｗａｒｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒ
ｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅ９ｔｈＩＥＥＥＳｙｍｐ．ｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒｓａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．Ａｌｅｘａｎｄｒｉａ：ＩＥＥＥＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＳｏｃｉｅｔｙ，２００４．２３８—２４３．ｈｔｔｐ：／／ｐａｇｅ．ｍｉ．ｆｕ—ｂｅｒｌｉｎ．ｄｅ／－ｈｒｉｔｔｅｒ／ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ／ＶＤＡＲ０４－ＩＳＣＣ．ｐｄｆ
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［８】于海斌，曾鹏，王忠锋，梁英，尚志军．分布式无线传感器网络通信协议研究．通信学报，２００４，２５（１０）：１０２—１１０．
［３３］林亚平，王雷，陈宇，张锦，陈治平，童调生．传感器网络中一种分布式数据汇聚层次路由算法．电子学报，２００４，３２（１１）：１８０１—１８０５．【３４］刘明，龚海刚，毛莺池，陈力军，谢立．高效节能的传感器网络数据收集和聚合协议．软件学报，２００５，１６（１２）：２１０６－２１１６．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗｊＯＳ．ｏｒｇ．ｃｎ／１０００—９８２５／１６／２１０６．ｈｔｍ
【３５】郑增威，吴朝晖，林怀忠，郑扣根．可靠传感网聚类路由算法研究．浙江大学学报（工学版），２００５，３９（１０）：１４６１—１４６４．
沈波（１９８２一），男，四川洪雅人，硕士生，主要研究领域为无线传感器网络．
张世永（１９５０一），男，教授，博士生导师，ＣＣＦ高级会员，主要研究领域为计算机网络的应用和安全，数据通信．钟亦平（１９５３一），女，教授，主要研究领域为
网络安全，协议分析与测试．
无线传感器网络分簇路由协议
作者：沈波， 张世永， 钟亦平， SHEN Bo， ZHANG Shi-Yong， ZHONG Yi-Ping
作者单位：复旦大学,计算机与信息技术系,上海,200433
刊名：
软件学报
英文刊名：JOURNAL OF SOFTWARE
年，卷(期)：2006,17(7)
被引用次数：205次
参考文献(48条)
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本文读者也读过(2条)
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144.贾百川.刘胜全.黄蓬国基于轮班工作机制的WSN多跳聚类协议[期刊论文]-计算机工程与应用 2010(24) 145.张秋余.彭铎.刘洪国基于能量的无线传感器网络分簇路由算法[期刊论文]-计算机应用研究 2009(2) 146.庞蓓蓓.梁山.谢开明用于多集装箱监测LEACH协议的改进与仿真研究[期刊论文]-传感技术学报 2009(12) 147.郭文生.廖勇.熊光泽梯度相关的无线传感器网络成簇路由协议[期刊论文]-电子科技大学学报 2009(3)
南京航空航天大学 硕士学位论文 基于无线传感器网络的环境监测系统设计与实现 姓名：耿长剑 申请学位级别：硕士 专业：电路与系统 指导教师：王成华 20090101
南京航空航天大学硕士学位论文 摘要 无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种集成了计算机技术、通信技术、传感器技术的新型智能监控网络，已成为当前无线通信领域研究的热点。 随着生活水平的提高，环境问题开始得到人们的重视。传统的环境监测系统由于传感器成本高，部署比较困难，并且维护成本高，因此很难应用。本文以环境温度和湿度监控为应用背景，实现了一种基于无线传感器网络的监测系统。 本系统将传感器节点部署在监测区域内，通过自组网的方式构成传感器网络，每个节点采集的数据经过多跳的方式路由到汇聚节点，汇聚节点将数据经过初步处理后存储到数据中心，远程用户可以通过网络访问采集的数据。基于CC2430无线单片机设计了无线传感器网络传感器节点，主要完成了温湿度传感器SHT10的软硬件设计和部分无线通讯程序的设计。以PXA270为处理器的汇聚节点，完成了嵌入式Linux系统的构建，将Linux2.6内核剪裁移植到平台上，并且实现了JFFS2根文件系统。为了方便调试和数据的传输，还开发了网络设备驱动程序。 测试表明，各个节点能够正确的采集温度和湿度信息，并且通信良好，信号稳定。本系统易于部署，降低了开发和维护成本，并且可以通过无线通信方式获取数据或进行远程控制，使用和维护方便。 关键词：无线传感器网络，环境监测，温湿度传感器，嵌入式Linux，设备驱动
Abstract Wireless Sensor Network, a new intelligent control and monitoring network combining sensor technology with computer and communication technology, has become a hot spot in the field of wireless communication. With the improvement of living standards, people pay more attention to environmental issues. Because of the high maintenance cost and complexity of dispose, traditional environmental monitoring system is restricted in several applications. In order to surveil the temperature and humidity of the environment, a new surveillance system based on WSN is implemented in this thesis. Sensor nodes are placed in the surveillance area casually and they construct ad hoc network automatieally. Sensor nodes send the collection data to the sink node via multi-hop routing, which is determined by a specific routing protocol. Then sink node reveives data and sends it to the remoted database server, remote users can access data through Internet. The wireless sensor network node is designed based on a wireless mcu CC2430, in which we mainly design the temperature and humidity sensors’ hardware and software as well as part of the wireless communications program. Sink node's processors is PXA270, in which we construct the sink node embedded Linux System. Port the Linux2.6 core to the platform, then implement the JFFS2 root file system. In order to facilitate debugging and data transmission, the thesis also develops the network device driver. Testing showed that each node can collect the right temperature and humidity information, and the communication is stable and good. The system is easy to deploy so the development and maintenance costs is reduced, it can be obtained data through wireless communication. It's easy to use and maintain. Key Words: Wireless Sensor Network, Environment Monitoring, Temperature and Humidity Sensor, Embedded Linux, Device Drivers
无线传感器网络的关键技术有路由协议、MAC协议、拓扑控制、定位技术等。路由协议: 数据包的传送需要通过多跳通信方式到达目的端,因此路由选择算法就是网络层设计的一个主要任务。路由协议主要负责将数据分组从源节点通过网络转发到目的节点,它主要包括两个方面的功能: 1、寻找源节点与目的节点间的优化路径。 2、将数据分组沿着优化路径正确转发。 无线传感器与传统的无线网络协议不同之处,它受到能量消耗的制约,并且只能获取到局部拓扑结构的信息,由于这两个原因,无线传感器的路由协议要能够在局部网络信息的基础上选择合适路径。传感器由于它很强的应用相关性,不同应用中的路由协议差别很大,没有通用的路由协议。无线路由器的路由协议应具备以下特点: （1）能量优先。需要考虑到节点的能量消耗以及网络能量均衡使用的问题。（2）基于局部拓扑信息。WSN为了节省通信能量,通常采用多跳的通信模式,因此节点如何在只能获取到局部拓扑信息与资源有限的情况下实现简单高效的路由机制,这就是WSN的一个基本问题。 （3）以数据为中心。传统路由协议通常以地址作为节点的标识与路由的依据,而WSN由于节点的随机分布,所关注的就是监测区域的感知数据,而不就是具体哪个节点获取的信息,要形成以数据为中心的消息转发路径。（4）应用相关。设计者需要针对每一个具体应用的需求,设计与之适应的特定路由机制。 现介绍几种常见的路由协议(平面路由协议、网络分层路由协议、地理定位辅助路由协议): 一、平面路由协议 平面路由协议中,逻辑结构时平面结构,节点间地位平等,通过局部操作与反馈信息来生成路由。当汇聚点向某些区域发送查询并等待来自于这些区域内传感器所采集的相关数据,其中的数据不能采用全局统一的ID,而就是要采用基于属性的命名机制进行描述。平面路由的优点就是结构简单、鲁棒性(即路由机制的容错能力)较好,缺点就是缺乏对通信资源的优化管理,对网络动态变化的反应速度较慢。其中典型的平面路由协议有以下几种: 1、1、洪泛式路由(Flooding): 这就是一种传统的网络通信路由协议。这种算法不要求维护网络的拓扑结构与相关路由的计算,仅要求接受到信息的节点以广播形式转发数据包。例如:S节点要传送一段数据给D节点,它需要通过网络将副本传送给它每一个邻居节点,一直到传送到节点D为止或者为该数据所设定的生存期限为零为止。优点在于:实现简单;不需要为保持网络拓扑信息与实现复杂路由发现算法消耗计算资源;适用于鲁棒性较高的场合。但同时也有相应的缺点:一个节点可能得到一个数据的多个副本;存在部分重叠,如果相邻节点同时对某件事作出反应,则两个节点的邻居节点将收到两份数据副本;盲目使用资源,无法作出自适应的路由选择。 为克服Flooding算法这些固有的缺陷,S、Hedetniemi等人提出闲聊式(Gossiping)策略。这种算法采用随机性原则,即节点发送数据时不再采用广播形式,而就是随机选取一个相邻节点转发它接收到的数据副本(避免了消息爆炸的结果)。
基于无线传感器网络的桥梁安全检测系统 摘要 根据桥梁监测无线传感器网络技术的桥梁安全监测系统，以实现方案的安全参数的需要；对整个系统的结构和工作原理的节点集、分簇和关键技术，虽然近年来在无线传感器网络中，已经证明了其潜在的提供连续结构响应数据进行定量评估结构健康，许多重要的问题，包括网络寿命可靠性和稳定性、损伤检测技术，例如拥塞控制进行了讨论。 关键词：桥梁安全监测；无线传感器网络的总体结构；关键技术 1 阻断 随着交通运输业的不断发展，桥梁安全问题受到越来越多人的关注。对于桥梁的建设与运行规律，而特设的桥梁检测的工作情况，起到一定作用，但是一座桥的信息通常是一个孤立的片面性，这是由于主观和客观因素，一些桥梁安全参数复杂多变[1]。某些问题使用传统的监测方法难以发现桥梁存在的安全风险。因此长期实时监测，预报和评估桥梁的安全局势，目前在中国乃至全世界是一个亟待解决的重要问题。 桥梁安全监测系统的设计方案，即通过长期实时桥跨的压力、变形等参数及测试，分析结构的动力特性参数和结构的评价科关键控制安全性和可靠性，以及问题的发现并及时维修，从而确保了桥的安全和长期耐久性。 近年来，桥梁安全监测技术已成为一个多学科的应用，它是在结构工程的传感器技术、计算机技术、网络通讯技术以及道路交通等基础上引入现代科技手段，已成为这一领域中科学和技术研究的重点。 无线传感器网络技术，在桥梁的安全监测系统方案的实现上，具有一定的参考价值。 无线传感器网络（WSN）是一种新兴的网络科学技术是大量的传感器节点，通过自组织无线通信，信息的相互传输，对一个具体的完成特定功能的智能功能的协调的专用网络。它是传感器技术的一个结合，通过集成的嵌入式微传感器实时监控各类计算机技术、网络和无线通信技术、布式信息处理技术、传感以及无线发送收集到的环境或各种信息监测和多跳网络传输到用户终端[2]。在军事、工业和农业，环境监测，健康，智能交通，安全，以及空间探索等领域无线传感器网络具有广泛应用前景和巨大的价值。 一个典型的无线传感器网络，通常包括传感器节点，网关和服务器，如图1
ＩＳＳＮ１０００．９８２５．ＣＯＤＥＮＲＵＸＵＥＷ ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，Ｖ０１．１７，Ｎｏ．７，Ｊｕｌｙ２００６，ＰＰ．１５８８—１６００ ＤＯＩ：１０．１３６０／ｊｏｓｌ７１５８８ ＠２００６ｂｙＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ．Ａｌｌｒｉｇｈｔｓｒｅｓｅｒｖｅｄ． 无线传感器网络分簇路由协议水 沈波＋，张世永，钟亦平 （复旦大学计算机与信息技术系，上海２００４３３） Ｃｌｕｓｔｅｒ－ＢａｓｅｄＲｏｕｔｉｎｇＰｒｏｔｏｃｏｌｓｆｏｒ ＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ ＳＨＥＮＢｏ＋，ＺＨＡＮＧＳｈｉ—Ｙｏｎｇ，ＺＨＯＮＧＹｉ—Ｐｉｎｇ （ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＦｕｄａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００４３３，Ｃｈｉｎａ） ＋Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ：Ｐｈｎ：＋８６—２１—６５６４３２３５，Ｅ—ｍａｉｌ：０４２０２１１６５＠ｆｕｄａｎ．ｅｄｕ．ｃａ，ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｆｕｄａｎ．ｅｄｕ．ｃａ Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｏｓ＠ｉｓｃａｓ．ａｃ．ｃｎｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｓ．ｏｒｇ．ｃａＴ乩，Ｆａｘ：＋８６．１０—６２５６２５６３ ＳｈｅｎＢ，ＺｈａｎｇＳＹ，ＺｈｏｎｇＹＰ．Ｃｌｕｓｔｅｒ－Ｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｓｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，２００６，１７（７）：１５８８—１６００．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｓ．ｏｒｇ．ｃｎ／１０００－９８２５／１７／１５８８．ｈｔｍ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｏｕｔｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｔｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｌａｙｅｒｉｓｐｉｖｏｔａｌｉｎｔｈｅａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ａｓａｎａｃｔｉｖｅｂｒａｎｃｈｏｆｒｏｕｔｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｃｌｕｓｔｅｒ－ｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｓｅｘｃｅｌｉｎｎｅｔｗｏｒｋｔｏｐｏｌｏｇｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｅｎｅｒｇｙｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎａｎｄＳＯｏｎ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｃｌｕｓｔｅｒ－ｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｓｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ｃｌｕｓｔｅｒｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｄａｔａｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎａｒｅｔｈｒｅｅｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｉｎｃｌｕｓｔｅｒ－ｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｓ．Ａｓｖｉｅｗｅｄｆｒｏｍｔｈｅｔｈｒｅｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ｒｅｃｅｎｔｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｃｌｕｓｔｅｒ－ｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｓａｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｉｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｒｅａｓａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｉｓｓｕｅｓｉｎｔｈｉｓａｒｅａａｒｅｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ；ｃｌｕｓｔｅｒ－ｂａｓｅｄｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌ；ｃｌｕｓｔｅｒ；ｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄ 摘要：在无线传感器网络体系结构中，网络层的路由技术至关重要．分簇路由具有拓扑管理方便、能量利用高效、数据融合简单等优点，成为当前重点研究的路由技术．分析了无线传感器网络分簇路由机制，着重从簇头的产生、簇的形成和簇的路由角度系统地描述了当前典型的分簇路由算法，并比较和分析了这些算法的特点和适用情况．最后结合该领域当前研究现状，指出分簇路由算法未来的研究重点． 关键词：无线传感器网络；分簇路由协议；簇；簇头 中图法分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ａ 作为一种新的信息获取方式和处理模式，无线传感器网络（ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ，简称ＷＳＮ）Ⅲ目前已成为国内外备受关注的研究热点． 作为一种典型的普适计算（ｐｅｒｖａｓｉｖｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）应用，ＷＳＮ通过大量部署在监测区域内的传感器节点，采集网络覆盖区域内感知对象的信息，通过多跳的无线通信方式，将收集、处理后的信息提供给终端用户．ＷＳＮ不需要固定的网络支持，具有快速展开、抗毁性强等特点，可广泛应用于军事侦察、环境监测、医疗监护、农业养殖和其他商业领域，以及空间探索和灾难抢险等特殊领域【２，３】． ?Ｒｅｃｅｉｖｅｄ２００５—１２—２０；Ａｃｃｅｐｔｅｄ２００６—０２—２３
无线传感器网络的应用与影响因素分析 摘要：无线传感器网络在信息传输、采集、处理方面的能力非常强。最初，由于军事方面的需要，无线传感网络不断发展，传感器网络技术不断进步，其应用的范围也日益广泛，已从军事防御领域扩展以及普及到社会生活的各个方面。本文全面描述了无线传感器网络的发展过程、研究领域的现状和影响传感器应用的若干因素。关键词：无线传感器网络；传感器节点；限制因素 applications of wireless sensor networks and influencing factors analysis liu peng (college of computer science,yangtze university,jingzhou434023,china) abstract:wireless sensor networks in the transmission of informa- tion,collecting,processing capacity is very strong.initially,due to the needs of the military aspects of wireless sensor networks,the continuous development of sensor network technology continues to progress its increasingly wide range of applications,from military defense field to expand and spread to various aspects of social life.a comprehensive description of the development
一、课题研究目的 针对目前中国的交叉路口多，车流量大，交通混乱的现象研究一种控制交通信号灯的基于无线传感器的智能交通系统。 二、课题背景 随着经济的快速发展，生活方式变得更加快捷，城市的道路也逐渐变得纵横交错，快捷方便的交通在人们生活中占有及其重要的位置，而交通安全问题则是重中之重。据世界卫生组织统计，全世界每年死于道路交通事故的人数约有120 万，另有数100 万人受伤。中国拥有全世界1. 9 %的汽车，引发的交通事故占了全球的15 % ，已经成为交通事故最多发的国家。2000 年后全国每年的交通事故死亡人数约在10 万人，受伤人数约50万，其中60 %以上是行人、乘客和骑自行车者。中国每年由于汽车安全方面所受到的损失约为5180 亿(人民币)，死亡率为9 人/ 万·车，因此，有效地解决交通安全问题成为摆在人们面前一个棘手的问题。 在中国，城市的道路纵横交错，形成很多交叉口，相交道路的各种车辆和行人都要在交叉口处汇集通过。而目前的交通情况是人车混行现象严重，非机动车的数量较大，路口混乱。由于车辆和过街行人之间、车辆和车辆之间、特别是非机动车和机动车之间的干扰，不仅会阻滞交通，而且还容易发生交通事故。根据调查数据统计，我国发生在交叉口的交通事故约占道路交通事故的1/ 3，在所有交通事故类型中居首位，对交叉口交通安全影响最大的是冲突点问题，其在很大程度上是由于信号灯配时不合理(如黄灯时间太短,驾驶员来不及反应)，以及驾驶员不遵循交通信号灯，抢绿灯末或红灯头所引发交通流运行的不够稳定。随着我国经济的快速发展，私家车也越来越多，交通控制还是延续原有的定时控制，在车辆增加的基础上，这种控制弊端也越来越多的体现出来，造成了十字交叉路口的交通拥堵和秩序混乱，严重的影响了人们的出行。智能交通中的信号灯控制显示出了越来越多的重要性。国外已经率先开展了智能交通方面的研究。 美国VII系统(vehicle infrastructure integration)，利用车辆与车辆、车辆与路边装置的信息交流实现某些功能，从而提高交通的安全和效率。其功能主要有提供天气信息、路面状况、交叉口防碰撞、电子收费等。目前发展的重点主要集中在2个应用上: ①以车辆为基础; ②以路边装置为基础。欧洲主要是CVIS 系统(cooperative vehicle infrastructure system)。它有60 多个合作者，由布鲁塞尔的ERTICO 组织统筹，从2006 年2 月开始到2010年6月，工作期为4年。其目标是开发出集硬件和软件于一体的综合交流平台，这个平台能运用到车辆和路边装置提高交通管理效率，其中车辆不仅仅局限于私人小汽车，还包括公共交通和商业运输。日本主要的系统是UTMS 21 ( universal traffic management system for the 21st century , UTMS 21)。是以ITS 为基础的综合系统概念,由NPA (National Police Agency) 等5个相关部门和机构共同开发的，是继20 世纪90 年代初UTMS 系统以来的第2代交通管理系统，DSSS是UTMS21中保障安全的核心项目，用于提高车辆与过街行人的安全。因此，从国外的交通控制的发展趋势可以看出，现代的交通控制向着智能化的方向发展，大多采用计算机技术、自动化控制技术和无线传感器网络系统，使车辆行驶和道路导航实现智能化，从而缓解道路交通拥堵，减少交通事故，改善道路交通环境，节约交通能源，减轻驾驶疲劳等功能，最终实现安全、舒适、快速、经济的交通环境。
1武警部队监控平台架构介绍与设计 1.1监控系统的系统结构 基站监控系统的结构组成如上图所示，主要由三个大的部分构成，分别是监控中心、监控站点、监控单元。整个系统从资金、功能以及方便维护性出发，我们采用了干点加节点方式的监控方法。 监控中心（SC）：SC的定义是指整个系统的中心枢纽点，控制整个分监控站，主要的功能是起管理作用和数据处理作用。一般只在市级包括（地、州）设置相应的监控中心，位置一般在武警部队的交换中心机房内或者指挥中心大楼内。 区域监控中心（SS）：又称分点监控站，主要是分散在各个更低等级的区县，主要功能是监控自己所负责辖区的所有基站。对于固话网络，区域监控中心的管辖范围为一个县/区；移动通信网络由于其组网不同于固话本地网，则相对弱化了这一级。区域监控中心SS的机房内的设备配置与SC的差不多，但是不同的是功能不同以及SS的等级低于SC,SS的功能主要是维护设备和监控。 监控单元（SU）：是整个监控系统中等级最低的单元了，它的功能就是监控并且起供电，传输等等作用，主要由SM和其他供电设备由若干监控模块、辅助设备构成。SU侧集成有无线传感网络微设备，比如定位设备或者光感，温感设备等等。 监控模块（SM）：SM是监控单元的组成部分之一，主要作用监控信息的采集功能以及传输，提供相应的通信接口，完成相关信息的上传于接收。
2监控系统的分级管理结构及监控中心功能 基站监控系统的组网分级如果从管理上来看，主要采用两级结构：CSC集中监控中心和现场监控单元。CSC主要设置在运营商的枢纽大楼，主要功能为数据处理，管理远程监控单元，对告警信息进行分类统计，可实现告警查询和存储的功能。一般管理员可以在CSC实现中心调度的功能，并将告警信息进行分发。而FSU一般针对具体的某一个基站，具体作用于如何采集数据参数并进行传输。CSC集中监控中心的需要对FSU采集的数据参数进行报表统计和分析，自动生产图表并为我们的客户提供直观，方便的可视化操作，为维护工作提供依据，维护管理者可以根据大量的分析数据和报表进行快速反应，以最快的速度发现网络的故障点和优先处理点，将人力资源使用在刀刃上。监控中心CSC系统的功能中，还有维护管理类，具体描述如下： 1）实时报警功能 该系统的报警功能是指发现机房里的各种故障后，通过声音，短信，主界面显示的方式及时的上报给操作者。当机房内的动力环境，空调，烟感，人体红外等等发生变量后，这些数据通过基站监控终端上传到BTS再到BSC。最后由数据库进行分类整理后存储到SQLSEVRER2000中。下面介绍主要的几种报警方式： 2)声音报警 基站发生告警后，系统采集后，会用声卡对不一样的告警类别发出对应的语音提示。比如：声音的设置有几种，主要是以鸣叫的长短来区分的。为便于引起现场维护人员的重视紧急告警可设置为长鸣，不重要的告警故障设置为短鸣。这样一来可以用声音区分故障的等级，比方某地市的中心交换机房内相关告警声音设置，它的开关电源柜当平均电流达到40AH的时候，提示声音设置为长鸣，并立即发生短信告警工单。如果在夜晚机房无人值守的情况下：
毕业设计开题报告 计算机科学与技术 无线传感器网络路由协议研究 一、选题的背景与意义 选题背景 随着微机电系统、无线通信技术、微型传感器技术和嵌入式技术的飞速发展，集数据采集、处理及通信功能于一体的无线传感器网络开始得到广泛的研究。网络层的路由协议是无线传感器网络研究的关键问题之一，它完成把数据分组从源节点引导到目的节点的功能。无线传感器节点是随机分布，电池供电，绝大部分的能量消耗是集中在无线通讯模块上，约占整个传感器节点能量消耗的80%。因此，目前提出的传感器节点通讯网络路由协议主要是围绕着减少能量消耗延长网络生命周期而进行设计的。 AOMDV多路径路由协议是无线传感器网络最重要的协议之一。通过它可以获得多条通信路径并且能够减少路由发现延迟，实现负载均衡，能够显著节省节点能量和防止瓶颈的产生。LEACH协议是传感器中具有负载均衡的很有用的一种协议。LEACH协议以循环的方式随机选择蔟首节点，将整个网络的能量负载平均分配到每个传感器节点中，从而达到降低网络能源消耗、提高网络整体生存时间的目的。这两种协议的研究对无线传感器路由协议的改进有很大帮助。 由于无线信道的广播特性，无线网络中任一节点发送的无线信号都可能被其通信范围的节点接收到。当局部空间范围内有两个以上的节点同时发送时，就有可能在接收节点处发生信号叠加，造成冲突，以至于接收节点无法正确接收到发送的信息。有效协调多个节点共享信道资源，避免冲突发生时无线网络面临的关键问题之一，直接影响着无线资源的使用效率、网络吞吐和时延等重要性能。所以，媒质接入控制（MAC）协议的研究也是无线传感器网络的重要课题之一。 课题意义 无线传感器网络是当前信息领域研究的热点，路由技术是无线传感器网络通信层的核心技术。目前，无线传感器网络路由协议研究的首要目标就是能量的高效利用，通过对网络层的路由协议的研究和分析，总结出优化的措施，同时基于NS2仿真平台对LEACH协议和AOMDV协议进行仿真和实验，在实验的基础上，对协议给予改进和优化，
文章编号:1004-9037(2009)02-0254-05 基于无线传感网络的大型结构健康监测系统 尚 盈 袁慎芳 吴 键 丁建伟 李耀曾 (南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室,南京,210016) 摘要:针对大型碳纤维复合材料机翼盒段壁板结构,实现了基于无线传感网络的多点应变结构健康监测系统,采用自组织竞争神经网络成功判别了集中载荷模拟的损伤位置。本系统由传感采集子系统、无线传感网络子系统和终端监控子系统三部分组成。为了降低系统网络功耗及成本,提高系统的稳定性和可靠性,改善传感网络的实时性和同步性,设计了可直接配接无线传感网络节点的低功耗多通道应变传感器信号调理电路和基于无线传感网络的层次路由协议,开发了多通道应变数据采集、网络簇头转发和中继节点接收等主要软件模块。实验证明,相比于传统有线的监测方法和数据采集系统,基于无线传感网络的结构健康监测系统具有负重轻、成本低、易维护和搭建移动方便等优点。 关键词:无线传感网络;结构健康监测;层次路由协议;自组织竞争网络中图分类号:T P2;T P9 文献标识码:A 基金项目:国家“八六三”高技术研究发展计划(2007AA 032117)资助项目;国家自然科学基金(60772072,50420120133)资助项目;航空基金(20060952)资助项目。 收稿日期:2007-09-05;修订日期:2008-04-17 Large -Scale Structural Health Monitoring System Based on Wireless Sensor Networks S hang Ying ,Yuan Shenf ang ,Wu J ian ,Ding J ianw ei ,L i Yaoz eng (T he A ero nautic Key La bo rat or y o f Smart M ater ial and Str uct ur e,N anjing U niv ersit y o f Aer onautics and A str onautics,N anjing,210016,China) Abstract :Aimed at the large-scale structure and anisotropy nature o f the carbon fiber compos-ite material w ing box ,a large-scale structural health m onitoring system based on w ireless sen-sor netw orks is presented .A kind of artificial neural netw ork is designed to distinguish the damag e locatio n simulated by the co ncentrated load .The sy stem co nsists o f the sensor data ac-quisition,the w ireless sensor netw or ks,and the terminal monitoring sub-sy stem s.To im pro ve the performance o f the system ,the signal conditio ning circuit and the hierarchical routing pro -to col are designed based o n w ireless sensor netw orks ,the prog rams of data acquisition and Sink node are ex ploited.Experimental result pro ves that the system has advantag es of flexibili-ty o f deplo yment,low maintenance and deploym ent costs . Key words :w ir eless senso r netw or ks ;str uctural health monitoring ;hierarchical routing ;self -org anizing com petitive netw o rk 引 言 结构健康监测技术是采用智能材料结构的新概念,利用集成在结构中的先进传感/驱动元件网络,在线实时地获取与结构健康状况相关的信息(如应力、应变、温度、振动模态、波传播特性等),结 合先进的信号信息处理方法和材料结构力学建模 方法,提取特征参数,识别结构的状态,包括损伤,并对结构的不安全因素在其早期就加以控制,以消除安全隐患或控制安全隐患的进一步发展,从而实现结构健康自诊断、自修复、保证结构的安全和降低维修费用[1]。 无线传感网络节点具有局部信号处理的功能, 第24卷第2期2009年3月数据采集与处理Jour nal of D ata A cquisition &P ro cessing Vo l.24N o.2M a r.2009
《无线传感器网络》试题 一、填空题（每题4分，共计60分） 1、传感器网络的三个基本要素：传感器，感知对象，观察者 2、传感器网络的基本功能：协作地感知、采集、处理和发布感知信息 3、无线传感器节点的基本功能：采集、处理、控制和通信等 4、传感器网络常见的时间同步机制有： 5、无线通信物理层的主要技术包括：介质的选择、频段的选择、调制技术和扩频技术 6扩频技术按照工作方式的不同，可以分为以下四种： ：直接序列扩频、跳频、跳时、宽带线性调频扩频 7、定向扩散路由机制可以分为三个阶段：周期性的兴趣扩散、梯度建立和路径加强 8、无线传感器网络特点：大规模网络、自组织网络、可靠的网络、以数据为中心的网络、应用相关的网络 9、无线传感器网络的关键技术主要包括：网络拓扑控制、网络协议、时间同步、定位技术、数据融合及管理、网络安全、应用层技术等 10、IEEE 802.15.4标准主要包括：物理层和MAC层的标准 11、简述无线传感器网络后台管理软件结构与组成：后台管理软件通常由数据库、数据处理引擎、图形用户界面和后台组件四个部分组成。 12、数据融合的内容主要包括：多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测 13、无线传感器网络可以选择的频段有：868MHZ、915MHZ、2.4GHZ 5GHZ 14、传感器网络的电源节能方法：休眠机制、数据融合等， 15、传感器网络的安全问题：(1) 机密性问题。 (2) 点到点的消息认证问题。 (3) 完整性鉴别问题。 16、802.11规定三种帧间间隔：短帧间间隔SIFS，长度为 28 μs 、点协调功能帧间间隔PIFS长度是 SIFS 加一个时隙(slot)长度，即78 μs 分布协调功能帧间间隔DIFS ，DIFS长度=PIFS +1个时隙长度，DIFS 的长度为128 μs
无线传感网路由协议的分析比较 无线传感网技术是对当今经济和社会进步发挥重要作用的技术，对于现代军事、信息技术、制造业等多个重要的领域产生着巨大的影响。而无线路由协议则是无线传感网研究中的热点问题。文章对于几个典型的平面路由协议和分层路由协议进行了介绍，分析了它们各自的利弊，并对它们进行了比较。 标签：无线传感网；路由协议；传感器节点 1 无线传感网概述 无线网络即使用无线传输介质的网络。目前有两种无线网络，基础设施网络和对等网络。基础设施网络的无线终端需要配置无线网卡，并通过接入点（AP）连接入网。对等网络即Ad hoc网络，不需要AP的支持，终端设备之间可以直接通信。无线Ad hoc网络又可分为两类，移动Ad hoc网络和无线传感器网络。前者的终端是快速移动的，后者的结点是静止的或者移动很慢。 无线传感网由大量的静止或移动的传感器组成，它们以自组织和多跳的方式构成无线网络，相互协作以探测、处理和传输网络覆盖区域内感知对象的监测信息，并报告给用户。无线传感器网络技术在军事应用、智能家居、环境监测、建筑物质量监控、医疗护理等各个方面都有广泛应用[1]。 无线传感网的系统结构包括监测区域（Sensor Field）、传感器节点（Sensor Node）和汇聚节点（Sink Node）[2]。监测区域中包含了各种需要采集数据的观察对象；传感器节点用于采集观察对象的相关数据，并将处理后数据传给汇聚节点；汇聚节点用于收集由传感器节点传递来数据，并将数据传送到远程中心进行集中处理。 2 无线路由协议 无线路由协议是无线传感网研究中的热点问题。无线传感网的路由协议负责在源节点和目的节点之间可靠地传输数据，包括路由选择和数据转发两个功能。根据网络的拓扑结构是否有层次，可以将路由无线路由协议分为平面路由协议和分层路由协议[3]。 2.1 平面路由协议 平面路由协议适用于具有平面结构的网络，所有节点之间地位平等，协议相对简单。源节点和目的节点之间一般存在多条路径，可共同承担网络负荷，通常不存在瓶颈，网络具有较强的健壮性。然而，节点的组织、路由的建立、控制与维持所产生的开销需要占用较大的带宽，从而影响网络数据的传输速率。另外，当网络规模较大时需要损耗很大的能量，并且网络的可扩展性较差。因此，平面路由协议只适用于规模较小的网络。
无线传感器网络技术的应用 摘要：无线传感器网络(WSN)是新兴的下一代传感器网络，在国防安全和国民经济各方面均有着广阔的应用前景。本文介绍了无线传感器网络的组成和特点，讨论了无线传感器网络在军事、瓦斯监测系统、智能家具，环境监测，农业。交通等方面的现有应用，最后提出无线传感器网络技术需要解决的问题。 关键词：无线传感器网络，军事、瓦斯监测系统、智能家具，环境监测，农业。交通。 1．无线传感器网络研究背景以及发展现状 随着半导体技术、通信技术、计算机技术的快速发展，90年代末，美国首先出现无线传感器网络（WSN）。1996年，美国UCLA大学的William J Kaiser教授向DARPA提交的“低能耗无线集成微型传感器”揭开了现代WSN网络的序幕。1998年，同是UCLA大学的Gregory J Pottie教授从网络研究的角度重新阐释了WSN的科学意义。在其后的10余年里，WSN网络技术得到学术界、工业界乃至政府的广泛关注，成为在国防军事、环境监测和预报、健康护理、智能家居、建筑物结构监控、复杂机械监控、城市交通、空间探索、大型车间和仓库管理以及机场、大型工业园区的安全监测等众多领域中最有竞争力的应用技术之一。美国商业周刊将WSN网络列为21世纪最有影响的技术之一，麻省理工学院(MIT)技术评论则将其列为改变世界的10大技术之一。WSN是由布置在监测区域内传感器节点以无线通信方式形成一个多跳的无线自组网（Ad hoc），其目的是协作的感知，采集
和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给观察者。传感器、感知对象和观察者是WSN的三要素。将Ad hoc技术与传感器技术相结合，人们可以通过WSN感知客观世界，扩展现有网络功能和人类认识世界的能力。WSN技术现已经被广泛应用。图为WSN基本结构。 WSN经历了从智能传感器，无线智能传感器到无线传感器三个发展阶段，智能传感器将计算能力嵌入传感器中，使传感器节点具有数据采集和信息处理能力。而无线智能传感器又增加了无线通信能力，WSN将交换网络技术引入到智能传感器中使其具备交换信息和协调控制功能。 无线传感网络结构由传感器节点，汇聚节点，现场数据收集处理决策部分及分散用户接收装置组成，节点间能够通过自组织方式构成网络。传感器节点获得的数据沿着相邻节点逐跳进行传输，在传输过程中所得的数据可被多个节点处理，经多跳路由到协调节点，最后通过互联网或无线传输方式到达管理节点，用户可以对传感器网络进行决策管理、发出命令以及获得信息。无线传感器网络在农业中的运用是推进农业生产走向智能化、自动化的最可行的方法之一。近年来国际上十分关注WSN在军事，环境，农业生产等领域的发展，美国和欧洲相继启动了WSN研究计划，我国于1999年正式启动研究。国家自然科学基金委员会在2005年将网络传感器中基础理论在一篇我国20年预见技术调查报告中，信息领域157项技术课题中7项与传感器网络有直接关系，2006年初发布的《国家长期科学与技术发展
ＷＷＷ．ｃｉｓｍａｇ．ｃｏｍ．ｃｎ 54 引 言 无线传感器网络（ＷＳＮｓ）是当前的一个研究热点，被称为是２１世纪最重要的技术之一。一般来说，无线传感器网络是由大量的传感器节点组成，这些节点能够感知周围的环境，具有数据采集、处理、无线通信和自动组网的能力，能协作完成大型或复杂的监测任务。无线传感器网络有监测精度高、容错性好、覆盖区域大等显著优点，在军事、环境监测、工业控制和城市交通等方面有着广泛的应用前景，特别适合部署在恶劣环境和人不宜到达的场所。时间同步是ＷＳＮｓ中的一项关键技术，无线传感器网络的许多应用和关键技术中都离不开时间同步，例如，在多传感器数据融合技术中，网络中的节点必须以一定的精度保持时间同步，否则根本无法实现数据融合。在低能耗ＭＡＣ协议的设计中，为减少能量的消耗，通常是通过调节占空比来实现ＴＭＤＡ调度算法的，但需要参与通信的双方首先实现时间同步，并且同步精度越高，防护频带越小，相应的功耗也越低。定位技术也依赖于时间同步，在声波测距定位中，如果网络中的节点保持时间同步，则声波在节点间的传输时间很容易被确定，反之亦然。节点间的数据处理也离不开时间同步，通信是无线传感器网络中最主要的能 耗单元，传统分布式系统中的集中式 数据处理模式需要频繁交换原始数据，不适合无线传感器网络；利用节点上的独立处理能力，发挥节点间的协同作用，对原始采样数据进行加工与萃取，以减小网络传输开销是延长网络生命周期的有效途径。另外，进行数据压缩和剔除冗余数据等也是减小网络传输的手段，但进行这些处理需要目标附近的节点具有统一的时标来判定不同的原始监测数据是对同一事件的刻画，还是不同事件的描述。更重要的是，无线传感器网络的一些独特的特性：对于能量、带宽等的限制等，使得现有网络的同步技术不再适合于这种新型的网络，因而有必要研究ＷＳＮ中的时间同步。 同步算法分析 １． 时间同步的基本原理要设计网络中的时间同步算法，必须要了解同步的原理。图１通过一对节点的双向信息交换，介绍了两个节点是如何同步的。 如图１所示，在Ｔ１时刻，节点Ａ向节点Ｂ发送一个包含Ａ的标识和Ｔ１值的ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ＿ｐｕｌｓｅ信息包，要求与节点Ｂ同步；在Ｔ２时刻，节点Ｂ收到节点Ａ发送的包，此时Ｔ２＝Ｔ１＋ｄｒ＋ｄｅ，其中ｄｒ表示时钟漂移，ｄｅ表示传播时延；在Ｔ３时刻，节点Ｂ向节点Ａ返回一个ａｃｋｎｏｗｌ－ｅｄｇｍｅｎｔ信息包，该包包含Ｂ的标识以及Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３的值；在Ｔ４时刻，节点Ａ接收到节点Ｂ返回的ａｃ－ｋｎｏｗｌｅｄｇｍｅｎｔ信息包，此时Ｔ４＝Ｔ３－ｄｒ＋ｄｅ。 假定，在Ｔ１到Ｔ４这么短的时间内，时钟漂移和传播时延不会发生变化，则可以算出时钟漂移ｄｒ＝［（Ｔ２－Ｔ１）－（Ｔ４－Ｔ３）］／２，传播时延ｄｅ＝［（Ｔ２－Ｔ１）＋（Ｔ４－Ｔ３）］／２。 知道了时钟漂移，则节点Ａ就能纠正其时钟，从而与节点Ｂ的时钟达到同步，即发送方把其时钟与接收方的时钟同步，这就是发送方－接收方同步的基本原理。 在传统计算机网络中，时间同步 基本上都是采用这种发送方－接收方的同步算法，那么在传感器网络中能不能采用这种方法 呢？ 通信技术 无线传感器网络中的同步算法 摘 要：无线传感器网络由于其自身的独特性，使得传统网络的时间同步算法不适合于这种网络。本文分析了当前传感器网络中两种典型的同步算法，提出了一种新的设想。 韩翠红 李立宏 赵尔沅／ 文 图１ 节点间双向消息交换的时间线
《无线传感器网络及应用》第一次作业答案 一、单项选择题。本大题共11个小题，每小题2.5 分，共27.5分。在每小题给出的选项中，只有一项是符合题目要求的。 1.下面哪种协议不属于路由协议（ C ）。 A.地理位置路由协议 B.能量感知路由协议 C.基于跳数的路由协议 D.可靠的路由协议 2.ZigBee的通信速率在2.4GHz时为（ D ）。 A.40Kbps B.20Kbps C.256 Kbps D.250kbps 3.传感器节点（ D ）范围以内的所有其它节点，称为该节点的邻居节点。 A.视线 B.跳数 C.网络 D.通信半径 4.TinyOS是一个开源的（ D ）操作系统，它是由加州大学的伯利克分校开发， 主要应用于无线传感器网络方面。 A.桌面 B.后台 C.批处理 D.嵌入式 https://www.doczj.com/doc/466679728.html,N技术使用了哪种介质（ A ）。 A.无线电波 B.双绞线 C.光波 D.沙狼 6.传感器节点消耗能量主要消耗在（ A ）上。 A.无线通信模块 B.处理器模块 C.传感器模块 D.管理模块 7.传感器最早起于二十世纪（ B ）年代。 A.60年代 B.70年代 C.80年代 D.90年代 8.定向扩散（Directed Diffusion，DD）路由协议是一种（ B ）机制。 A.能量感知路 B.基于查询的路由
C.地理位置路由 D.可靠的路由 9.传感器的灵敏度是有方向性的。当被测量是单向量，而且对方向性要求较高时，应 选择在其它方向上灵敏度（）的传感器；如果被测量是多维向量，则要求传感器的交叉灵敏度越（）越好。 A A.小；小 B.小；大 C.高；高 D.高；底 10.传感器的频率响应越（），则可测的信号频率范围就越（）。C A.小；高 B.大；宽 C.高；宽 D.大；高 11.传感器的线形范围是指输出与输入成正比的范围。理论上在此范围内，灵敏度保持 定值。传感器的线性范围越（），则它的量程就越（），并且能保证一定的测量精度。D A.小；宽 B.小；高 C.高；大 D.宽；大 二、多项选择题。本大题共29个小题，每小题2.5 分，共72.5分。在每小题给出的选项中，有一项或多项是符合题目要求的。 1.根据节点数目的多少，传感器网络的结构可以分为（AD）。 A.平面结构 B.网络结构 C.星形结构 D.分级结构 2.传感器节点消耗能量的模块包括（ACD）。 A.传感器模块 B.存储模块 C.处理器模块 D.无线通信模块 3.下面哪些属于数据融合的方法（ABD）。 A.模糊逻辑法 B.神经网络方法 C.优选法 D.综合平均法 4.目前人们采用的节能策略主要有（AC）。 A.休眠机制 B.定时发送机制 C.数据融合机制