第8章 WSN拓扑控制.ppt

第8章 无线传感网络的拓扑控制 侯秀丽 2011.10.27 8.1 概述 1. WSN拓扑控制的研究内容 拓扑控制也叫拓扑管理，是指通过一定的机制自适应地将一定数目的节点组成一个互联网络。 2.WSN与传统网络相比较拓扑控制的特殊性： （1）部署的环境更为复杂； （2）一般采用电池供电，能量有限； （3）节点数目更多； （4）节点部署更密集； （5）网络拓扑变化更为频繁。 3.WSN拓扑控制研究的主要问题 在保证网络的覆盖度和连通性的前提下，设置或调整节点的发射功率，并按照一定原则选择合适的节点成为骨干节点，参与网络中数据的处理和传输，达到优化网络拓扑控制结构的目的。 两个研究方向： （1）功率控制； （2）层次拓扑结构控制。 具体内容 1.功率控制机制调整网络中每个节点的发射功率，保证网络的连通，均衡节点的直接邻居数目（单跳可达的邻居数目）；降低节点之间的通信干扰。 2.层次拓扑控制是利用分簇思想，根据一定的原则使网络中的部分节点处于激活状态，成为簇头节点，由这些节点构建一个连通的网络来处理和传输网络中的数据；其他节点则处于非激活状态，关闭其通信模块以降低能量消耗，并且定期或不定期地重新选择簇头节点以均衡网络中节点的能量消耗。 4.高效优化的拓扑机制的重要意义 （1）降低节点的能量消耗，延长网络生存时间。 （2）为路由协议提供基础。 （3）有利于分布式算法的应用。 （4）有利于数据融合。 （5）降低节点的通信干扰，提高网络的吞吐量。 第六次作业题 1.无线传感网络的吞吐量是什么含义？为什么要提高无线传感网络的吞吐量？ 2.提高无线传感网络的吞吐量有哪些方法或措施？ 3.数据融合的概念。 4.特征提取的含义与方法。 5.WSN拓扑控制的研究现状 零散的研究 拓扑控制算法处于理论研究阶段 少数的进入实验模拟阶段，无法应用到实际问题中。 传感器节点技术的发展，使得节点具有更强的通信、计算和存储能力，这位开发新的拓扑控制算法和机制提供了新的机会。 还需要进行深入广泛的研究。 6.拓扑控制研究面临的主要技术挑战 1.收敛速度问题。 2.自适应能力：节点移动、失效、新节点的加入；对新节点的数目和方位的确定。 3.算法完美度和消耗能量的矛盾。 8.2 WSN的拓扑控制算法 1.功率控制算法 功率控制是指通过合理地设置或动态调整节点的发射功率，在保证整个网络连通的同时，降低节点之间的相互干扰，达到提高节点能量利用效率，延长网络生存时间的目的的一种技术。 （1）基于节点度数的LMA和LMN算法 什么是节点的度数？ 是指与节点相距一跳的邻居节点的数目。 算法的核心思想：限定节点度数的上限和下限，通过动态调整节点的发射功率使得节点度数处于先下限之间。这类算法在保证网络连通的同时，使得接点之间的链路具有一定的冗余性和可扩展性。 （2）基于邻近图的DRNG和DLMST算法 （详见教材128-129页） 2.层次拓扑结构控制算法 WSN中节点能消功率高低情况如下： （1）节点的无线通信模块处于发射状态夏的功耗最高； （2）接受和空闲状态次之； （3）休眠状态功耗最低。 例如：某主流传感器的通信模块的功耗典型值如下： （1）60mW; （2）12mW; （3）0.03mW （1）TopDisc算法 教材129-131页 （2）GAF算法及其改进算法 教材131-134页 （3）LEACH算法 教材134页 8.3 无线传感网络的密度控制 1.连通支配集构造算法 节点通信能耗占节点能耗的90%以上。因此，减少冗余广播是降低节点能耗的重要途径。 启发式算法。 几种连通支配集构造算法 1.WUJIE 算法 2.STOJMENOVIC算法 3.FEIDAI 算法 4.ZKY算法 2.基于概率覆盖模型的WSN密度控制算法 密度控制：可以提供网络的生存周期。 目前常用的密度控制算法一般都是基于0-1覆盖模型，即对网络部署区域中的监控点，如果处于某节点的感应区域内，则认为该监控节点被覆盖的概率恒为1；相反，如果该节点不处在任何节点的感应区域内，则认为该节点内覆盖的概率恒为0。 思考：这种0-1假设理论存在着什么样的不足呢? 网络部署区域内的某个节点能否被监控到，收到很多因素的影响。比如距离远近和具体位置、周围是否有障碍物、无限电干扰、天气状况等。 所以说上述假设的0-1覆盖模型不精确。 因此提出了基于概率覆盖模型的算法。 1.概率覆盖模型 2.基于概率覆盖模型的密度控制算法 * * *