无线传感器网络的拓扑控制技术.

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。

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。

无线传感器网络中的拓扑控制与网络优化无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）由大量分布在特定区域内的无线传感器节点组成，节点具备感知、处理和通信能力，可以自组织形成网络，广泛应用于环境监测、军事侦察、工业控制等领域。

在无线传感器网络的设计和部署过程中，拓扑控制和网络优化是关键问题，可以影响网络的功耗、性能、可靠性等方面。

拓扑控制是指通过选择合适的传感器节点位置和连接方式，来构建合理的网络拓扑结构，以实现网络的可靠性、覆盖率和能效性能。

常用的拓扑控制方法包括分簇、覆盖和路由等。

分簇是指将传感器节点划分为多个簇(cluster)，每个簇包含一个簇头(cluster head)和多个成员节点。

簇头负责收集和聚合成员节点的数据，并将数据传输给基站。

通过分簇可以减少数据传输量，降低网络能耗，提高网络能效性能。

常用的分簇算法包括LEACH、HEED等。

LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种基于轮换簇头的分簇协议，可以实现能量均衡和延长网络寿命。

HEED（Hybrid Energy-Efficient Distributed Clustering）是一种基于节点能量和信号质量的分簇协议，可以实现网络的均衡负载和高可靠性。

覆盖是指保证目标区域内的每个点都能被传感器节点感知到，以实现全局监测。

覆盖控制包括覆盖范围和覆盖持久时间两个方面。

覆盖范围是指传感器节点的感知半径，可以通过调节节点的发射功率来控制。

覆盖持久时间是指每个点被传感器节点覆盖的时间，可以通过调整时间间隔和传感器节点的活动状态来控制。

常用的覆盖控制方法有静态和动态两种。

静态的覆盖控制方法固定节点的位置和感知范围，适用于固定场景的监测。

动态的覆盖控制方法可以根据目标区域的变化自适应地调整节点的位置和感知范围，适用于移动目标的监测。

路由是指在无线传感器网络中选择合适的路径，将数据从源节点传输到目的节点。

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（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。

无线传感器网络的技术和应用随着人们对信息化技术的越来越高的关注度，无线传感器网络的技术和应用也逐渐得到了广泛的关注。

无线传感器网络指的是一种由多个微型传感器节点组成的网络，这些节点可以搭载各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、光线传感器等，通过无线通信方式进行数据的采集和传输。

这种网络可以广泛应用于环境监测、工业自动化、健康医疗等领域。

一、无线传感器网络的技术无线传感器网络的核心技术包括网络拓扑结构、数据采集和传输、能量管理等方面。

1.网络拓扑结构无线传感器网络的拓扑结构可以分为星型拓扑、树型拓扑和网格拓扑。

其中，星型拓扑结构是最简单的，节点直接连接到一个中心节点，数据传输只需要依靠中心节点转发即可。

而树型拓扑和网格拓扑更适用于大规模的节点部署，可以提高网络的可靠性和扩展性。

2.数据采集和传输无线传感器网络中的数据采集和传输是实现全局协同的基础。

传统的传感器网络使用的是区域协同方式，即每个节点只和周围节点通信，不能直接和其他地方节点通信。

而在无线传感器网络中，由于采用了全局协同的方式，节点之间可以直接进行数据的传输，从而大大提高了网络的效率和准确性。

3.能量管理无线传感器网络中的节点数量往往是非常庞大的，同时节点的电源也是一大瓶颈。

因此，如何进行有效的能量管理成为了无线传感器网络技术中的一大难点。

为了延长网络的寿命，需要对节点的能量进行合理的管理，例如采用能量平衡、低功耗通信等方式，从而实现节点能量的最大化利用。

二、无线传感器网络的应用无线传感器网路是一种用于数据采集、监测和控制的重要技术手段。

它可以应用于环境监测、交通、智能水利、智能农业等多个领域。

1.环境监测无线传感器网络可以应用于环境监测中，通过部署一定数量的传感器节点，可以实现对温度、湿度、气体等环境因素的实时监测，从而保证环境的安全和健康。

2.交通无线传感器网络可以应用于交通领域，通过部署一定数量的传感器节点，可以实现对路况、交通流量等数据的实时监测，从而为交通管理提供有力的支持。

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。

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。

无线传感器网络中的拓扑控制与链路维护技术无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是一种由大量分布式无线传感器节点组成的网络系统。

这些节点能够感知和收集环境中的各种信息，并将其传输给中心节点或其他节点进行处理和分析。

拓扑控制与链路维护技术是WSN中的重要问题，本文将探讨这一主题。

一、拓扑控制技术在WSN中，拓扑控制技术主要用于调整和优化网络节点之间的连接关系，以提高网络的性能和可靠性。

常见的拓扑控制技术包括节点部署、节点定位和节点连接。

节点部署是指将传感器节点在感兴趣区域内进行合理的分布。

合理的节点部署可以提高网络的覆盖范围和数据采集效率。

常用的节点部署策略有随机部署、均匀部署和集中式部署等。

随机部署适用于环境变化频繁的场景，均匀部署适用于需要全面监测的场景，而集中式部署适用于对特定区域进行深入监测的场景。

节点定位是指确定每个传感器节点在感兴趣区域内的位置。

准确的节点定位可以提供更精确的数据采集和传输。

常用的节点定位技术包括GPS定位、信号强度定位和距离测量定位等。

GPS定位适用于室外环境，信号强度定位适用于室内环境，而距离测量定位适用于需要高精度的场景。

节点连接是指建立和维护节点之间的通信链路。

合理的节点连接可以减少能量消耗和网络延迟。

常用的节点连接技术包括单跳连接和多跳连接。

单跳连接适用于节点之间距离较近的场景，多跳连接适用于节点之间距离较远或存在障碍物的场景。

此外，还可以通过选择合适的传输功率和信道分配来优化节点连接。

二、链路维护技术链路维护技术是指在WSN中保持节点之间通信链路的稳定和可靠。

由于无线传感器网络中的节点资源有限，链路维护技术对于延长网络寿命和提高网络性能至关重要。

常见的链路维护技术包括路由选择、链路质量评估和链路修复。

路由选择是指选择合适的路径将数据从源节点传输到目的节点。

合理的路由选择可以减少能量消耗和网络拥塞。

常用的路由选择协议包括LEACH、TEEN和PEGASIS等。