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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。
无线传感器网络中的网络拓扑结构无线传感器网络是由大量的无线传感器节点组成的，这些节点可以相互通信并协同工作，以收集、处理和传输环境中的信息。
在无线传感器网络中，网络拓扑结构的设计和选择对于网络的性能和可靠性起着至关重要的作用。
一、星型拓扑结构星型拓扑结构是最简单和最常见的网络拓扑结构之一。
在星型拓扑结构中，所有的传感器节点都直接连接到一个中心节点。
中心节点负责收集和处理来自其他节点的数据，并将结果传输到其他节点。
星型拓扑结构具有简单、易于实现和维护的优点，但也存在单点故障的风险，如果中心节点发生故障，整个网络将无法正常运行。
二、树型拓扑结构树型拓扑结构是一种层次结构，其中一个节点作为根节点，其他节点按照层次结构连接到根节点。
树型拓扑结构具有良好的可扩展性和灵活性，可以根据实际需求进行扩展和调整。
此外，树型拓扑结构还具有较好的容错性，即使某些节点发生故障，网络的其他部分仍然可以正常工作。
然而，树型拓扑结构也存在一些缺点，如较长的传输延迟和较高的能耗。
三、网状拓扑结构网状拓扑结构是一种多对多的连接方式，其中每个节点都与其他节点直接相连。
网状拓扑结构具有高度的灵活性和可靠性，即使某些节点发生故障，网络仍然可以通过其他路径进行通信。
此外，网状拓扑结构还具有较低的传输延迟和较好的能耗控制。
然而，网状拓扑结构也存在一些问题，如较高的成本和复杂性。
由于每个节点都需要与其他节点直接通信，所以节点之间的通信距离较短，这限制了网络的覆盖范围。
四、混合拓扑结构混合拓扑结构是将多种拓扑结构组合在一起形成的。
通过灵活地组合不同的拓扑结构，可以充分发挥每种拓扑结构的优点，并弥补其缺点。
例如，可以将星型结构用于数据收集和处理，而将树型或网状结构用于数据传输。
混合拓扑结构可以根据实际需求进行灵活调整，以实现更好的性能和可靠性。
总结：无线传感器网络中的网络拓扑结构选择应根据具体应用需求和网络性能要求来确定。
不同的拓扑结构具有不同的特点和适用场景，需要综合考虑各种因素进行选择。
无线传感器网络的能量优化算法无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）由许多小型无线传感器节点组成，这些节点可以感知、处理和传输环境中的信息。
然而，由于节点的能量受限，如何降低能量消耗，提高网络寿命成为无线传感器网络研究的一大挑战。
因此，针对无线传感器网络的能量优化算法成为研究的热点。
能量优化算法主要通过优化节点的能量消耗，延长网络的寿命。
下面将介绍几种常见的无线传感器网络能量优化算法。
1. 轮询算法轮询算法是一种基本的能量优化算法。
它通过轮流激活传感器节点的方式来减少能量消耗。
具体实现方式是，将网络分为若干个时隙，每个时隙只激活一部分节点。
未激活的节点处于休眠状态，节省能量。
轮询算法简单易用，但也存在一些问题。
例如，节点传输数据的时间可能会有较大的延迟，且网络负载不均衡。
2. 克服性能不均衡的算法为了解决轮询算法存在的负载不均衡问题，研究者们提出了一些能够均衡节点负载的算法。
比如，基于聚类的算法将节点分为若干个簇，每个簇由一个簇头节点负责协调。
只有簇头节点才需要进行数据传输，其他节点可以通过与簇头节点的通信来减少自身的能量消耗。
克服性能不均衡的算法能够提高网络的能源利用效率，延长网络寿命。
3. 路由协议优化算法路由协议是无线传感器网络中非常重要的组成部分，选择合适的路由协议优化算法可以降低网络中多个节点之间的通信能量消耗。
常用的路由协议优化算法有LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）、TEEN（Threshold Sensitive Energy Efficient Network）等。
这些算法主要通过协调节点的工作状态和选择合适的传输路径来降低节点的能量消耗。
此外，基于线性规划的优化算法也能在无线传感器网络中实现能量优化的目标。
4. 能量平衡算法在无线传感器网络中，节点的能量消耗不均衡会导致一些节点能量耗尽而无法工作，从而影响整个网络的正常运行。
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优化研究在当今科技飞速发展的时代，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）已经成为了一个备受关注的研究领域。
无线传感器网络由大量分布在监测区域内的传感器节点组成，这些节点通过无线通信方式相互连接，协同工作，实现对目标区域的监测和数据采集。
然而，要确保无线传感器网络的高效运行，拓扑优化是一个至关重要的问题。
无线传感器网络的拓扑结构直接影响着网络的性能，包括能耗、通信效率、覆盖范围、可靠性等。
一个良好的拓扑结构能够有效地降低网络能耗，延长网络的生命周期，提高数据传输的可靠性和效率。
首先，我们来了解一下无线传感器网络的基本特点。
传感器节点通常具有体积小、能量有限、计算和存储能力较弱等特点。
由于这些限制，节点的能耗成为了一个关键问题。
在网络运行过程中，数据传输、处理和通信都需要消耗能量，因此优化拓扑结构以降低能耗是首要任务。
能耗问题是无线传感器网络拓扑优化中的核心关注点。
传感器节点的能量主要消耗在数据传输上，传输距离越远，能耗越大。
因此，通过合理的拓扑结构设计，减少节点之间的通信距离，可以有效地降低能耗。
例如，采用聚类的拓扑结构，将网络中的节点划分为不同的簇，每个簇内选举一个簇头节点负责与其他簇头或汇聚节点进行通信，从而减少了普通节点的通信能耗。
通信效率也是拓扑优化需要考虑的重要因素。
一个高效的拓扑结构能够减少数据传输的延迟和丢包率，提高网络的吞吐量。
在设计拓扑结构时，需要考虑节点的分布、通信链路的质量以及网络的负载均衡等问题。
通过优化路由算法，选择最优的通信路径，可以提高通信效率。
覆盖范围是衡量无线传感器网络性能的另一个重要指标。
要确保网络能够对监测区域进行全面、有效的覆盖，同时避免节点的冗余部署。
通过合理的拓扑控制，可以调整节点的工作状态和发射功率，实现覆盖范围的优化。
可靠性也是不容忽视的方面。
在一些关键应用场景中，如环境监测、医疗监护等，网络的可靠性至关重要。
无线传感器网络的能耗控制技巧和注意事项无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是由大量自组织的、分布在广阔空间中的无线传感器节点组成的。
这些节点具备采集、处理和传输环境信息的能力。
WSN被广泛应用于环境监测、军事侦察、智能交通等领域。
然而，由于无线传感器节点具有资源受限、能量有限的特点，能耗控制成为WSN设计中的重要环节。
本文将介绍无线传感器网络的能耗控制技巧和注意事项，帮助读者了解如何降低系统能耗，并提高网络的可持续运行时间。
首先，合理的能量管理对于无线传感器网络至关重要。
以下是一些能耗控制的技巧和注意事项：1. 节点休眠模式：节点在处理完当前任务后，可以进入休眠模式以降低能耗。
在节点被激活之前，使用低功耗电子元器件工作以实现能耗节约。
此外，通过优化休眠和唤醒机制，可以进一步降低节点能耗。
2. 路由优化：设计能够减小数据包传输距离和路径的路由算法，能够大幅降低整个网络的能耗。
例如，最短路径算法可以减少数据包传输的距离和节点的跳数，从而减少能耗。
3. 能量平衡：在设计网络拓扑时，应尽量避免出现能量分布不均匀的情况。
节点能量平衡可以延长整个网络的生命周期。
通过优化节点部署和节点工作策略，可以实现能量的均衡分布。
4. 数据聚合：减少网络中冗余数据的传输量是能耗控制的重要手段。
通过数据聚合技术，可以将多个节点采集的相似数据进行合并，减少数据传输量，从而降低能耗。
5. 跳跃限制：无线传感器网络中，节点之间的通信通常是通过多跳方式实现的。
合理设置最大跳数限制，可以防止无效数据传输和无用的能耗消耗。
6. 节点能耗均衡：在节点任务分配和数据处理上，可以进行能量均衡的策略。
避免某些节点任务过重，造成能量耗尽，导致整个网络的部分区域工作失败。
7. 时延控制：在某些应用中，不同传感器节点数据的时效性要求不同。
通过合理设置数据更新周期和时延控制策略，可以降低无线传感器网络的能耗。
除了上述技巧和注意事项外，还有一些硬件和软件优化方面的注意事项：1. 使用低功耗电子元器件：选择低功耗的处理器、传感器和无线收发模块，以降低节点的静态和动态功耗。
无线传感器网络的拓扑结构与优化无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）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。
这些传感器节点能够感知、采集和传输环境中的各种信息，如温度、湿度、压力等。
在无线传感器网络中，拓扑结构的设计与优化是一个重要的研究方向。
本文将探讨无线传感器网络的拓扑结构与优化的相关问题。
一、无线传感器网络的拓扑结构无线传感器网络的拓扑结构指的是传感器节点之间的连接方式和布局方式。
常见的拓扑结构包括星型、网状和混合结构等。
1. 星型结构星型结构是最简单的一种拓扑结构，其中一个中心节点与其他传感器节点直接相连。
这种结构具有简单、易于实现的特点，但是中心节点的故障会导致整个网络的瘫痪。
因此，在设计星型结构时需要考虑中心节点的可靠性和冗余备份。
2. 网状结构网状结构是一种多对多的连接方式，传感器节点之间相互连接形成一个网状网络。
这种结构具有高度的容错性和可靠性，但是节点之间的通信距离较远，需要消耗更多的能量。
因此，在设计网状结构时需要平衡能量消耗和网络性能。
3. 混合结构混合结构是星型结构和网状结构的结合，可以兼顾简单性和可靠性。
在混合结构中，中心节点与一部分传感器节点直接相连，其他传感器节点通过相邻节点中转进行通信。
这种结构可以减少能量消耗和通信距离，提高网络的可扩展性。
二、无线传感器网络的拓扑优化无线传感器网络的拓扑优化是指通过调整传感器节点之间的连接方式和布局方式，以达到一定的性能指标。
拓扑优化可以从以下几个方面进行考虑。
1. 能量均衡在无线传感器网络中，能量是非常宝贵的资源。
传感器节点之间的通信和数据传输会消耗大量的能量。
因此，优化拓扑结构时需要考虑能量均衡，尽量减少节点之间的能量消耗差异，延长整个网络的寿命。
2. 覆盖率覆盖率是指传感器网络对目标区域的监测能力。
优化拓扑结构时需要考虑覆盖率，确保每个目标区域都能被足够多的传感器节点监测到。
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。
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。
无线传感器网络中的能耗优化算法分析引言无线传感器网络是一种由成千上万个分布在特定区域内的无线传感器节点组成的网络，这些节点可以自组织地协同工作，实现数据的采集、处理和传输。
然而，无线传感器网络中的节点能源有限，因此如何优化能耗是该领域的重要研究方向之一。
本文将对无线传感器网络中的能耗优化算法进行分析和讨论。
一、能耗分析在无线传感器网络中，节点的能耗主要来自于通信、计算和感知三个方面。
通信能耗是指节点之间进行通信所消耗的能量，包括传输能耗和接收能耗。
计算能耗是指节点进行数据处理和算法运算所消耗的能量。
感知能耗是指节点进行环境感知和数据采集所消耗的能量。
因此，能耗优化的关键是减少通信能耗、计算能耗和感知能耗三个方面的消耗。
二、能耗优化算法（一）路由优化算法路由优化算法是通过合理地选择和部署传感器节点之间的通信路径，来减少通信能耗。
其中，LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种常用的路由协议，通过动态地将节点划分为簇，每个簇有一个簇首节点负责聚集和传输数据，从而减少了通信能耗。
（二）任务调度算法任务调度算法是通过合理地分配节点的计算任务，来减少计算能耗。
其中，多处理器任务调度算法可以将计算任务分配到多个节点上并行执行，从而减少计算时间和能耗。
此外，还可以通过对任务进行优先级排序，合理安排任务执行的顺序，进一步降低计算能耗。
（三）能量平衡算法能量平衡算法是通过动态地调整节点之间的能量消耗，来平衡网络中各个节点的能量消耗，从而延长网络的生命周期。
其中，一种常用的方法是通过控制节点的传输功率来均衡能量消耗，即使网络中各个节点的能量消耗趋于平衡。
（四）移动节点优化算法移动节点优化算法是通过调整节点的位置，来优化能耗。
例如，可以通过移动节点的位置，使得节点之间的通信距离减小，从而减少通信能耗。
此外，还可以通过调整节点在网络中的密度分布，来平衡能量消耗。
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能耗优化方法研究随着物联网技术的迅猛发展，无线传感器网络成为物联网的核心组成部分。
无线传感器网络由大量分散的传感器节点组成，这些节点可以感知、采集和传输环境中的数据，为不同的应用提供实时的监测和控制。
然而，传感器节点的能量资源非常有限，因此如何有效地管理和优化能耗成为了无线传感器网络中一个重要的研究方向。
为了延长无线传感器网络的生命周期和提高性能，需要研究和开发能够有效降低能耗的方法和技术。
以下是几种常见的无线传感器网络中的能耗优化方法。
1. 路由优化：传感器网络中最常见的任务是将数据从源节点传输到目的节点。
传统的全局最优路由算法在无线传感器网络中并不适用，因为这些算法通常需要全局信息和大量的计算。
因此，研究者们提出了一系列的分布式和合作的路由优化算法。
例如，基于多跳传输和异构节点的路由方法可以减少能耗，提高网络的覆盖范围和可靠性。
2. 能量平衡：传感器节点经常不均匀地消耗能量，导致网络中部分节点能量耗尽后，无法继续工作。
因此，能量平衡是一种重要的能耗优化方法。
动态能量分配方法可以根据节点的能量消耗情况，动态地调整节点的活动时间和频率，从而实现能量的均衡。
同时，节点间的能量转移和充电技术也可以在有限的范围内进行能量传输和补充。
3. 数据聚集：数据聚集是一种将多个传感器节点的数据汇聚在一起进行处理的方法。
通过将数据在传输过程中进行汇聚和压缩，可以减少数据的传输次数和距离，从而降低能耗。
聚集算法可以减小数据包的大小，并且通过只传输有用的信息，减少网络拥塞和冗余的数据传输。
4. 睡眠调度：大多数无线传感器网络节点在大部分时间处于空闲状态，仅在特定时间窗口内活动。
因此，通过合理规划节点的睡眠和唤醒时间，可以降低节点的能耗。
睡眠调度方法可以根据网络的负载和需求，在保证数据传输的实时性和可靠性的前提下，最大限度地延长节点的待机时间。
5. 能量回收：能量回收是指通过某些技术手段将节点周围的环境能量转化为电能，用于无线传感器节点的能量补充。
无线传感器网络的能量消耗降低无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是由大量分布式无线传感器节点组成的网络，这些节点能够感测、处理和传输环境中的信息。
然而，由于节点的能源有限，如何降低无线传感器网络的能量消耗成为了一个重要的问题。
本文将探讨一些降低能量消耗的方法和技术，旨在提高无线传感器网络的能源利用效率。
一、优化无线传感器节点的能量管理为了降低无线传感器网络的能量消耗，首先应优化无线传感器节点的能量管理。
具体而言，可以采用以下方法：1. 休眠模式：在节点不需要进行通信或感测的时候，将节点置于休眠模式，以减少能量的消耗。
可以根据具体的节点任务和应用需求，设置合理的休眠时间和唤醒机制。
2. 功率控制：通过降低节点的发送功率和接收功率，可以减少能量的消耗。
可以根据节点之间的距离和链路质量，动态调整节点的功率。
3. 路由优化：合理设计无线传感器网络的路由协议，建立能量高效的数据传输路径。
例如，可以采用基于能量的路由协议，优先选择能量较高的节点作为数据传输的中继节点。
二、数据聚合和压缩技术数据聚合和压缩技术是另一种有效降低能量消耗的方法。
通过将多个节点的数据进行聚合和压缩，减少无线传感器网络中的数据传输量，从而降低能量消耗。
具体而言，可以采用以下方法：1. 数据冗余消除：在网络中，节点可能会重复测量和采集相同的数据。
可以通过在数据传输之前进行数据冗余消除，只传输其中一个数据，以减少数据量和能量消耗。
2. 数据压缩：对采集到的数据进行压缩，以减少数据的存储和传输量。
常用的数据压缩算法包括差分编码、哈夫曼编码等。
3. 数据聚合：将多个节点采集到的相同类型的数据进行聚合，选取其中一个节点作为代表，只传输代表节点的数据。
这样可以避免大量节点重复传输相同的数据，减少能量消耗。
三、动态能量分配和能量回收技术除了优化能量管理和数据传输，动态能量分配和能量回收技术也可以帮助降低无线传感器网络的能量消耗。
无线传感器网络的网络拓扑结构分析无线传感器网络（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一种自组织、自适应的网络系统。
这些节点通过无线通信技术进行信息的采集、传输和处理，广泛应用于环境监测、智能交通、农业、医疗等领域。
而网络的拓扑结构对于无线传感器网络的性能和可靠性具有重要影响，因此对其进行分析和研究具有重要意义。
一、平面拓扑结构平面拓扑结构是指无线传感器网络中节点在二维平面上的分布方式。
常见的平面拓扑结构有：规则网络、随机网络和混合网络。
规则网络是指节点按照规则的方式在平面上分布，节点之间的距离相等或者相差较小。
这种结构具有良好的对称性和均匀性，易于维护和管理，但是对于节点密度变化较大的场景不适用。
随机网络是指节点在平面上随机分布，节点之间的距离没有规律可循。
这种结构具有较好的灵活性和扩展性，适用于节点密度变化较大的场景，但是由于节点之间的距离没有规律，容易导致网络中存在大量冗余和死区。
混合网络是指规则网络和随机网络的结合，通过合理的规划和设计，使得网络在保持规则性的同时具备一定的随机性。
这种结构综合了规则网络和随机网络的优点，能够在保证网络性能的同时满足节点密度变化的需求。
二、层次拓扑结构层次拓扑结构是指无线传感器网络中节点按照层次结构进行组织和管理的方式。
常见的层次拓扑结构有：星型网络、树型网络和网状网络。
星型网络是指所有的节点都直接连接到一个中心节点，中心节点负责协调和管理整个网络。
这种结构具有简单、易于实现的特点，但是中心节点成为了网络的单点故障，一旦中心节点发生故障，整个网络将无法正常工作。
树型网络是指节点按照树形结构进行组织，每个节点都有一个父节点和若干个子节点。
这种结构具有较好的可靠性和扩展性，节点之间的通信通过父子节点之间的传输实现，但是节点之间的通信距离较远，会导致能量消耗较大。
网状网络是指节点之间相互连接，没有中心节点的限制。
第36卷第4期自动化学报Vol.36,No.4 2010年4月ACTA AUTOMATICA SINICA April,2010一种低能耗层次型无线传感器网络拓扑控制算法康一梅1李志军2胡江3董吉昌4摘要提出一种低能耗层次型拓扑控制算法(A low-power hierarchical wireless sensor network topology control algo-rithm,简称LPH算法).该算法是一种支持多跳网络、降低能耗的多级组网控制算法.它将拓扑控制分为组网和拓扑维护两个阶段,其中组网阶段包括选择簇头、标识簇头及簇内节点、优化拓扑三个任务,算法在各个阶段、各个任务中都考虑了节能.同时,在簇头选择时考虑了簇头节点分布均衡问题,通过优化拓扑降低簇内通信能耗.其次,通过静态地址与动态地址结合的方式提高网络层次及可维护性.本文详细介绍了LPH算法及其思想,给出算法的空间复杂度、时间复杂度及能耗分析,并基于NS2仿真工具,对LEACH、PEGASIS和LPH三种算法分别进行了模拟仿真,说明LPH算法的性能与优势.关键词拓扑控制算法,多跳网络,分簇拓扑算法,低能耗,网络生存期DOI10.3724/SP.J.1004.2010.00543A Low-power Hierarchical Wireless Sensor Network Topology Control AlgorithmKANG Yi-Mei1LI Zhi-Jun2HU Jiang3DONG Ji-Chang4Abstract In this paper,a low-power hierarchical wireless sensor network(WSN)topology control algorithm,which is called LPH,is presented.LPH is a multi-level topology control algorithm.In this algorithm,the topology control is divided into two phases:network building and network maintaining.The phase of network building includes three tasks: cluster head election,cluster head and nodes identification,and topology optimization.LPH provides solutions to reduce energy consumption in every phase and every task.LPH also provides a solution to balance the distribution of the cluster head nodes.On the other hand,the algorithm extends the network-level and improves the maintainability of WSN by using combination of the static address and dynamic address.The paper analyzes space complexity,time complexity and energy consumption of LPH.Finally,this paper introduces the simulation of LEACH,PEGASIS and LPH algorithms based on NS2,and analyzes the simulation results.Key words Topology control algorithm,multi-hop network,clustered topology algorithm,low power,network life cycle网络拓扑结构是自组织无线传感器网络中路由算法、MAC协议、数据融合、时间同步和目标定位等的基础,好的网络拓扑控制算法能够提高通信效率和网络拓扑结构的鲁棒性、节省能量,并延长网络的生存期.基于分簇机制的层次型拓扑控制算法是目前常用的一类拓扑控制算法.层次型拓扑控制算法的关键在于推选出合适的簇头节点.近年来,研究人员提出了多种传感器网络的层次型拓扑控制算法[1−9]: Heinzelman等提出的LEACH层次型拓扑控制算法[1],在每个数据收集的周期开始,一小部分节点随机成为簇头,在数据传输阶段,簇头以单跳通信的方收稿日期2008-07-10录用日期2009-09-19Manuscript received July10,2008;accepted September19, 20091.北京航空航天大学软件学院嵌入式实验室北京1000832.西门子(中国)研究院无线通信部北京1001023.中国兵器工业计算机应用技术研究所北京1001024.握奇数据系统有限公司平台开发中心北京1001021.Embedded Software Laboratory,College of Software,Bei-hang University,Beijing1000832.Wireless Communications Department of Siemens(China)Corporate Technology,Beijing 1001023.Beijing Institute of Computer Application and Technology,Beijing1001024.Platform Develop Department of Watchdata System Co,Ltd.,Beijing100102式将融合后的数据传输给Sink节点.为了提高簇的生成质量,Heinzelman等又提出了集中式的层次型拓扑控制算法LEACH-C以及考虑节点能量的算法[2].Lindsey等提出的PEGASIS算法将网络中的节点组织为链状,数据在链上经融合处理,最后传输至汇聚点[3],算法需要知道每个节点的位置信息,为了延长网络的生命周期,节点只需要和它们最近的邻居之间进行通信.节点与汇聚点间的通信过程是轮流进行的,这种轮流通信机制使得能量消耗能够统一地分布到每个节点上,因此降低了整个传输所需消耗的能量.Dasgupta等提出了一种基于分簇的启发式算法来最大化网络的存活时间,算法需要知道节点的位置信息和能量信息[4].Choi等提出两阶段分簇协议TCP,在簇内构造多跳路由链路以节约能量[5].近年来,国内也提出了很多新的拓扑控制算法: EEUC高效非均匀分簇算法通过以主动的方式来均衡网络中所有节点的能量消耗,特别是均衡簇头的能量消耗[6].EC-LEACH算法通过对LEACH算法中的簇头选举阈值的修改以及让簇头主动“让贤”的方法选择簇头,从而达到平衡网络节点消耗的目的[7].DCPC基于能量保护的分布式拓扑控制算法544学报36卷根据每个节点的剩余能量,将具有更高度数的节点选举为簇头,在簇的形成阶段不需要了解整个网络所有节点的确切位置和各节点当前的工作状态,仅仅通过每一个节点的本地决定就可形成全局优化的子网结构,从而达到减少远距离通信量、降低系统能耗的目的[8].这些算法大多只针对网络拓扑的某一方面进行优化设计,它们存在以下共同缺点:1)能量开销大.由于簇头能量消耗大,需要周期性重选簇头,重新组网能耗很大,如LEACH 算法,而基于LEACH 的改进算法也无法根本改变其能耗问题.2)支持大规模网络组网能力较差.现有算法(如LEACH 算法)一般只能组建两级网络,难以满足大规模布撒节点时组网的需求.针对上述问题,本文提出一种低能耗层次型无线传感器网络拓扑控制算法—LPH 算法,该算法根据节点的剩余能量和距离进行推选和更换簇头,在保证网络覆盖范围的同时,延长网络寿命;其次,算法通过动态IP 地址可支持5层以上大规模网络拓扑,并提高网络拓扑的可维护性.1问题分析在分析无线传输能量消耗时,采用最多的是无线传输能量消耗模型(Radio enemy dissipation model,REDM)[9],如图1所示.图1无线传输能量消耗模型Fig.1Radio energy dissipation model该模型设定一个阈值d 0,当近距离传输,即距离d <d 0时,能量消耗与距离的二次方d 2成正比;而当距离较大时,通信能耗与距离的四次方d 4成正比.根据REDM 模型,接收一个信息也需较大能量消耗,故拓扑控制算法不但要试图减少传输距离,也要减少接收和传输信息的数据量及次数.但是,在多跳网络中,如果簇头间距过小,网络中形成很多簇,簇与簇之间重叠范围很大,反而加大网络中总能量的损耗.假设N (i )为传感器节点i ,其中0≤i ≤n .为了便于描述,我们首先给出以下定义:定义1.d (v,u )表示N (v )和N (u )之间的通信距离,且d (v,u )=d (u,v ).其中,d 0为基于REDM 模型设定的阈值.d 1表示簇头节点进行广播时能够覆盖的距离.定义2.E (i )表示N (i )所剩的能量.E avr 表示所有节点剩余能量的平均值,即E avr=1n n −1i =1E (i )(1)1.1拓扑控制要求对于大规模随机布撒的无线传感器网络,由于无线传感器传输距离有限,基于REDM 能耗模型构建低能耗、适应性强、寿命长的无线传感器网络的拓扑控制算法应该具备以下特点:1)为了保证组网的覆盖面,应该采用多跳网络;2)簇头节点间距合适,分布密度均匀;3)为降低节点间通讯频率提供基础;4)某些簇头节点能量不足时,为了保证网络的覆盖面,同时节省能量,可以局部重新组网.1.2拓扑控制思想基于上述特点,我们将拓扑控制算法的任务分为以下两个阶段:1)组网阶段组网阶段包括选择簇头、标识簇头及簇内节点、优化拓扑三个任务.在选择簇头时,簇头应该同时满足3个条件:簇头节点有足够的剩余能量来保证数据传递;簇头与簇内节点间距离在正常通信距离之内;簇头节点间距离不会太近.假设N (c )可以收到n 个其他节点的信息,其中k 个节点的能量大于这n 个节点的平均剩余能量值E avr ,则当E (i )>E avr 且knd 0<d (c,i )<d 0时,N (c )可以成为簇头节点.簇头节点所处范围如图2所示.图2簇头节点所处范围图示Fig.2The allow-area for a cluster head在标识簇头及簇内节点时,如果动态给每个簇头及簇内节点分配一个地址,则在多跳网络通讯中,节点间不必用广播方式传送数据,而是可以通过4期:一种低能耗层次型无线传感器网络拓扑控制算法545P2P 的方式传送数据,这样可以大大减少数据传递的能耗.簇头地址:上级簇头地址+本簇头标识;节点地址:簇头地址+本节点标识.簇头标识由该簇头的上级簇头完成,上级簇头为自己的直接下级簇头分配一个唯一标识;节点标识由其所属簇头完成,簇头为本簇的每个节点分配一个唯一标识.优化拓扑是为了更多地节省整个网络的能耗,可对某些节点进行换簇操作.如图3所示,N (i )属于以N (c )为簇头的簇,如果N (i )满足d 0<d (c,i )<d 1且d (n,i )<d 0,则将N (i )换到簇头为N (n )的簇内.图3更换簇头选择Fig.3Cluster header election to change cluster head2)拓扑维护阶段在拓扑维护阶段,簇头节点只需对簇内的拓扑进行维护.这个阶段,当某个节点剩余能量E (i )低于平均剩余能量E avr 时,该节点便需要主动交出其簇头权力,并同时推选出新簇头,新的簇头节点应该由与其距离小于knd 0且最近的节点担任,此时原来簇头节点需要把原有的簇内所有节点的信息发送给新簇头节点.最近节点的推选算法如下:当某个簇头节点剩余能量E rest (i )低于平均剩余能量E avr 时,该节点需要选取另一个节点取代该节点成为簇头节点,新的节点由与其距离小于knd 0且离该节点最近的节点担任.选取最近簇头节点的步骤为:步骤1.簇头节点向周围节点广播一个簇头节点更换请求.步骤2.接收到该信息的节点需要判断本节点与簇头节点的距离是否小于knd 0,节点剩余能量E rest (i )是否高于平均剩余能量E avr ,如果以上条件都能够满足,就需要簇头节点发送簇头节点更换响应,该响应中应该包含该节点同簇头节点之间的距离d (c,i ).步骤3.簇头节点在发出簇头节点更换请求后,需要定时等待一段时间以接收簇头节点更换响应.如果定时时间到,便将接收到的簇头节点更换响应读出,并比较得出其中最小的距离,该节点便是选中的最近节点.在以上分析的基础上,本文提出了LPH 算法.2LPH 算法假设有m +1个簇头,t 为设定的建簇信息采集时间,N (c j )为第j 个簇头,0≤j ≤m ,0≤c j ≤n .下面步骤1∼11是LPH 组网算法,步骤12∼16是LPH 拓扑维护算法.步骤1.令j =0,以Sink 节点为N (c j ).步骤2.如果j =m ,则转到步骤3;否则,转到步骤12.步骤3.N (c j )向周围广播一条建簇信息.步骤4.N (i )收到该信息后,如果N (i )还未加入任何簇且d (c j ,i )<d 0,或者N (i )与当前簇头N (c p )的距离满足d 0<d (c p ,i )<d 1且d (c j ,i )<d 0,则将d (c j ,i )和E (i )发送给N (c j );否则,不予响应.其中,0≤i ≤n .步骤5.在t 时间段内,N (c j )计算反馈信息的所有节点总数n 、E avr 及剩余能量大于E avr 的节点数k ;记录N (i )的信息;将n 、k 、E avr 发送给N (i ),其中,0≤i ≤n .步骤6.令l =j +1.步骤7.For i =0To n :步骤8.如果E (i )>E avr 且knd 0<d (c j ,i )<d 0,则N (i )抢占申请成为簇头节点N (c l ),向周围节点广播建簇信息.若成功,则m =m +1,l =l +1,转到步骤12;否则,N (i )向N (c j )发送入簇请求.步骤9.N (c j )为N (i )分配动态网络地址,将该地址发送给N (i ),N (c j )将N (i )的信息写入到N (c j )的邻居表中,N (c 0)更新地址表.步骤10.Next.步骤11.令j =j +1,转到步骤2.步骤12.For j =1To m :步骤13.如果E (j )<E avr ,则N (c j )广播一个推选新簇头信息.步骤14.N (i )收到该信息后,如果N (c j )是N (i )所属簇的簇头,且d (c j ,i )<knd 0,E (i )>E avr ,则将d (c j ,i )发送给N (c j );否则,不予响应.步骤15.N (c j )在反馈信息节点中,选择距离最近的节点向其发送簇头授权信息.该节点收到簇头授权信息后,向N (c j )回复一个簇头授权应答,将本节点的动态地址改为N (c j )的动态网络地址.N (c 0)更新地址表.步骤16.Next.546学报36卷3LPH算法性能分析下面分别给出LPH算法的时间复杂度、空间复杂度以及能耗分析.3.1时间复杂度分析LPH组网算法的时间复杂度为:步骤1.1;步骤2.m−j;步骤3.1;步骤4.1;步骤5.n+n−1+n+2(n−1)+n+n−1= 7n−3;步骤6.1;步骤7.n;步骤8.n−1;步骤9.n−1;步骤11.1.总时间为:T=1+(m−j)(1+1+7n−3+ 1+n+n−1+n−1+1)=1+(m−j)(10n−1).即LPH组网算法的时间复杂度为:O(mn)= O(n).LPH拓扑维护算法的时间复杂度为:步骤12.m;步骤13.m−1;步骤14.(m−1)j;步骤15.(m−1)(j+1).总时间为:T=m+m−1+mj−j+mj+ m−j−1=(3+2j)m−2j−2.即LPH拓扑维护算法的时间复杂度为:O(m) =O(1).3.2空间复杂度分析LPH组网算法的空间复杂度为:步骤2.1;步骤3.m−j;步骤4.m−j;步骤5.(1+1+1)(m−j);步骤6.1;步骤9.n.总空间为:S=1+(m−j)(1+1+3+1)+m.即LPH组网算法的空间复杂度为:O(n).LPH拓扑维护算法的空间复杂度为:步骤14.1+n/m.总空间为:S=1+n/m.即LPH拓扑维护算法的空间复杂度为:O(n).3.3LPH算法的能耗分析下面从两个方面说明LPH算法在能耗方面的优势.1)LPH算法根据REDM模型,为降低节点传输能耗,在算法设计中就限定簇头与节点间的距离必须满足d<d0,这样其能量消耗与距离的二次方d2成正比;而现有拓扑算法并未限定簇头与节点间的距离,因此,会有许多节点与簇头间的距离大于d0,这样其通信能耗与距离的四次方d4成正比.2)在现有的同类层次型拓扑控制算法中,如LEACH、HEED成簇算法都最多只能形成两级关系,即簇头节点同普通节点的关系,在相同的节点分布环境下,普通节点与簇头间的距离将远远大于LPH算法中的普通节点与簇头间的距离,簇内节点需要的总能量消耗也将远远大于LPH算法.对于PEGASIS算法,虽然该算法也支持多跳,但是在拓扑维护阶段中,并没有在普通节点与簇头节点之间进行优化.因此,利用PEGASIS算法形成的网络,在数据传输过程中耗能比LEACH算法形成的网络耗能更多.综上所述,LPH算法在能量损耗方面比LEACH、HEED及PEGASIS算法都节约更多的能量.4仿真验证4.1仿真场景与参数本文用NS2仿真工具对LEACH、PEGASIS 和LPH三种算法在节点数不同的两个场景中进行仿真.我们选择与文献[10]相同的假设,即N个节点均衡地分布于M×M区域,且节点是微移动或者静止不动的.其中,场景I的区域大小为100m×100m,节点数为50,Sink节点位于坐标(25,50),如图4所示;场景Ⅱ中节点同样分布在100m×100m的区域内,节点数为100,Sink节点位于坐标(50,50),如图5所示.仿真实验的参数包括进行NS2仿真实验所必须的一些网络参数,如信道类型、无线传输方式、无线物理层、MAC层等,以及表1给出的主要模拟参数,后5个参数与文献[10]中相同.表1仿真参数Table1Parameters used in simulation参数类型参数值节点初始能量2J数据包长度500ByteE threshold0.01JE static50nJ/bitεamp100pJ/(bit·m−2)E da5nJ/(bit·signal−1)4期:一种低能耗层次型无线传感器网络拓扑控制算法547图450个节点的仿真场景IFig.4Simulation scene I with50nodes in area of100m×100m图5100个节点的仿真场景IIFig.5Simulation scene II with100nodes in area of100m×100m4.2仿真结果分析在仿真过程中,分别针对LEACH、PEGASIS和LPH三种算法定期采集以下三种数据:1)每个节点当前消耗的总能量;2)Sink节点当前接收到的数据总量;3)网络中当前存活的节点数目.使用这些仿真数据,本文主要从能量效率的角度来分析评价算法的性能.评价指标如下:1)总能量损耗:每个节点从网络启动到某一个时刻所损耗的总能量.2)节点存活数:从网络启动到某一个时刻,网络中存活下来的节点数目.3)网络节点多跳数目:拓扑网络建立结束时刻,整个网络跳数.图6和图7分别比较了LEACH、PEGASIS和LPH三种算法在第4.1节描述的场景下的平均能量损耗.在场景I中,LEACH算法的总能量损耗是LPH算法能量损耗的1.68倍左右,PEGASIS算法的总能量损耗是LPH算法能量损耗的1.2倍左右;在场景II中,LEACH算法的总能量损耗是LPH算法能量损耗的1.17倍左右,PEGASIS算法的总能量损耗是LPH算法能量损耗的1.52倍左右.这表明LPH算法在相同情况下比LEACH和PEGASIS算法使用更低的能耗.图6节点平均能量损耗(场景I)Fig.6Average energy consumption(Scene I)图7节点平均能量损耗(场景II)Fig.7Average energy consumption(Scene II)图8和图9分别展示了在场景I和场景II下的节点存活数.图8网络中节点存活数(场景I)Fig.8Live node quantities(Scene I)548学报36卷图9网络中节点存活数(场景II)Fig.9Live node quantities(Scene II)在场景I中,LPH算法的第一个节点死亡(First node dies,FND)的时间是PEGASIS算法的1.16倍左右,最后一个节点死亡(Last nodedies,LND)的时间是PEGASIS算法的1.17倍左右;LPH算法的FND的时间是LEACH算法的1.4倍左右,LND的时间是LEACH算法的1.3倍左右.在场景II中,LPH算法的FND的时间是PEGA-SIS算法的1.6倍左右,LND的时间是PEGASIS算法的1.11倍左右;LPH算法的FND的时间是LEACH算法的2倍左右,LND的时间是LEACH算法的1.17倍左右.这表明LPH算法比LEACH和PEGASIS算法更延长了网络的生命周期,同时使能量的消耗更均匀地分布到所有节点中.对于拓扑网络建立完成时刻来说,统计到的多跳节点数是最能够衡量网络节点状态的参数.如图10和图11所示,对于场景I和II,可以看到LEACH算法由于自身算法的局限性,最多只能够支持两跳,这就加大了网络簇头节点的能量消耗,使得簇头节点更迅速的死亡;虽然PEGASIS算法也能够支持多跳,但是由于该算法没有对形成的整个网络拓扑进行优化,使得某些多跳节点的数目维持很图10网络中节点多跳数目(场景I)Fig.10Hops counts(Scene I)图11网络中节点多跳数目(场景II)Fig.11Hops counts(Scene II)大数量(场景I和II中1、2、3跳维持着很大的数目),同时多跳节点数据大量传递,导致父簇头节点由于需要转发大量的多跳数据而过早死亡.LPH算法在形成多网络跳拓扑时,考虑了簇头均衡,并对网络进行优化,在增加簇头数目的同时降低了簇内通信的损耗.从场景I和II中可以看出,网络拓扑建立完成后,大多数节点跳数都很平均,这样既减少了数据因多跳转发的次数,以避免簇头节点过早死亡;同时又由于分层多跳的思想提高了父簇头节点的生命周期.5结论较之现有的层次型拓扑控制算法,LPH算法有以下优点:1)能够实现至少5层的传感器网络(这同节点中地址空间分配的大小相关,这样的网络一般最多只能支持65536个网络节点),节点覆盖率高,而其他层次型拓扑控制算法(如LEACH算法)一般只能支持到两层.2)基于REDM能耗模型,LPH算法可以实现簇头节点分布均衡.3)网络层数的提高,使得簇头节点的数据拥塞明显降低,同时提高了整个网络的安全性和鲁棒性.另外,簇头节点通信的数据量明显减少,更加降低了单个节点的能耗,从而延长了整个网络的生命周期.4)网络中节点使用动态IP地址,在很大程度上提高了整个网络的可维护性.References1Heinzelman W,Chandrakasan A,Balakrishnan H.Energy-efficient communication protocol for wireless microsensornetworks.In:Proceedings of the33rd Annual Hawaii Inter-national Conference on System Sciences.Maui,USA:IEEE,2000.1−102Heinzelman W,Chandrakasan A,Balakrishnan H.Anapplication-specific protocol architecture for wireless micro4期:一种低能耗层次型无线传感器网络拓扑控制算法549sensor networks.IEEE Transactions on Wireless Communi-cations,2002,1(4):660−6703Lindsey S,Raghavendra C,Sivalingam K M.Data gath-ering 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professor at the College of Software,Beihang University.Her research in-terest covers wireless sensor network,software architecture design,and embedded software design.Corresponding au-thor of this paper.)李志军2008年获北京航空航天大学软件学院硕士学位,现为西门子(中国)研究院无线通信部门研究专员.主要研究方向为无线局域网、无线传感器网络.E-mail:zhijun.li@(LI Zhi-Jun Received his master de-gree from Beihang University in2008.Now he is working at the Wireless Com-munications Department of Siemens(China)Corporate Technology.His research interest covers wireless LAN and wireless sensor network.)胡江中国兵器工业计算机应用技术研究所副总工程师,研究员,1991年获北京理工大学自动控制系工学硕士学位.主要研究方向为车辆电子综合技术.E-mail:hujiang201011@(HU Jiang Received his master de-gree from Beijing Institute of Technol-ogy in1991.Now he is a professor at Beijing Institute of Computer Application and Technology. His main research interest is vehicle electronic integrated technology.)董吉昌2009年获北京航空航天大学软件学院硕士学位,现为握奇数据系统有限公司平台开发中心工程师.主要研究方向为无线传感器网络、Java智能卡、嵌入式Java虚拟机.E-mail:jichang.dong@(DONG Ji-Chang Received hismaster degree from Beihang University. Now he is an engineer at the Platform Develop Department of Watchdata System Co,Ltd.His research interest covers wireless sensor network,Java smart card,and embedded Java virtual machine.)。
