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認(rèn)證類型：個(gè)人認(rèn)證

認(rèn)證主體：王**（實(shí)名認(rèn)證）

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IP屬地：湖北 上傳時(shí)間：2021-12-01 格式：PPT 頁(yè)數(shù)：58 大小：2.37MB 積分：28 舉報(bào) 版權(quán)申訴

1、無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò) 拓?fù)淇刂仆負(fù)淇刂仆負(fù)淇刂频母拍钆c意義概念拓?fù)淇刂疲╰opology control）是一種協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)間各自傳輸范圍的技術(shù)，用以構(gòu)建具有某些期望的全局特性（如，連通性）的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，同時(shí)減少節(jié)點(diǎn)的能耗或增加網(wǎng)絡(luò)的傳輸能力。意義1、減少節(jié)點(diǎn)的通信負(fù)載，提高通信效率；2、減少網(wǎng)絡(luò)耗能，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命；3、輔助路由協(xié)議；拓?fù)淇刂频难芯糠较騑SN中拓?fù)淇刂瓶梢苑譃閮蓚€(gè)研究方向：功率控制和層次拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)控制。功率控制機(jī)制調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率，保證網(wǎng)絡(luò)連通，在均衡節(jié)點(diǎn)中直接鄰居數(shù)目(單跳可達(dá)鄰居數(shù)目)的同時(shí)，降低節(jié)點(diǎn)之間的通信干擾。層次拓?fù)淇刂剖抢梅执厮枷?，使網(wǎng)絡(luò)中的部分節(jié)點(diǎn)

2、處于激活狀態(tài)，成為簇頭節(jié)點(diǎn)。由這些簇頭節(jié)點(diǎn)構(gòu)建一個(gè)連通的網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理和傳輸網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)，并定期或不定期地重新選擇簇頭節(jié)點(diǎn)，以均衡網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能量消耗。拓?fù)淇刂婆c網(wǎng)絡(luò)體系的關(guān)系思考一個(gè)問(wèn)題？ 拓?fù)淇刂剖欠褚粋€(gè)單獨(dú)的技術(shù)？它與MAC層、鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層等有沒(méi)有聯(lián)系？MAC協(xié)議：基本任務(wù)是節(jié)點(diǎn)共享網(wǎng)絡(luò)媒體的接入問(wèn)題，為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的MAC層實(shí)體之間提供可靠的數(shù)據(jù)鏈路。數(shù)據(jù)鏈路層：主要任務(wù)是完成組幀、差錯(cuò)控制、流量控制、功率控制、鏈路管理。網(wǎng)絡(luò)層：提供的兩個(gè)相鄰端點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)幀的傳送功能上，進(jìn)一步管理網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)通信，將數(shù)據(jù)設(shè)法從源端經(jīng)過(guò)若直干個(gè)中間節(jié)點(diǎn)傳送到目的端，從而向傳輸層提供最基本的端到端的數(shù)

3、據(jù)傳送服務(wù)。具體功能包括尋址和路由選擇、連接的建立、保持和終止等。拓?fù)淇刂频脑u(píng)價(jià)指標(biāo)連通性 在沒(méi)有拓?fù)渌惴ㄇ?，兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間存在k條路徑，那么使用拓?fù)渌惴ê?，這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)中也應(yīng)該有存在k條路徑。覆蓋性 覆蓋問(wèn)題中，最重要的因素是網(wǎng)絡(luò)對(duì)物理世界的感知能力。吞吐量 化簡(jiǎn)后的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)應(yīng)該能夠支持與原始網(wǎng)絡(luò)相似的通信量。擴(kuò)展性（網(wǎng)絡(luò)容量） 減少數(shù)據(jù)傳輸節(jié)點(diǎn)所能影響的鄰居節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,減少節(jié)點(diǎn)通信的傳輸范圍,可以有效減小網(wǎng)絡(luò)中的沖突域,從而降低通信沖突的概率。相反，網(wǎng)絡(luò)中的沖突就越多,節(jié)點(diǎn)通信也就更容易發(fā)生數(shù)據(jù)丟包或重傳現(xiàn)象。魯棒性 網(wǎng)絡(luò)發(fā)生變化時(shí)，一些節(jié)點(diǎn)可能會(huì)變化它們的拓?fù)湫畔?，顯然，魯棒的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)只

4、需要進(jìn)行少量的調(diào)整，這樣可以避免對(duì)本地節(jié)點(diǎn)的重新組織而造成整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的波動(dòng)。實(shí)現(xiàn)拓?fù)淇刂频氖侄?、在保證網(wǎng)絡(luò)的連通性與覆蓋性的情況下，控制節(jié)點(diǎn)的發(fā)射距離，減少發(fā)射功耗，同時(shí)減少分組沖突的可能性，減少協(xié)議不必要的開(kāi)銷；2、盡可能讓多的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行休眠，降低功耗；3、數(shù)據(jù)融合，減少分組的冗余。拓?fù)淇刂频谋憩F(xiàn)1、網(wǎng)絡(luò)壽命：盡量降低網(wǎng)絡(luò)能耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存周期；2、減小節(jié)點(diǎn)通信負(fù)載，提高通信效率：傳感器節(jié)點(diǎn)分布密度一般比較大，通過(guò)拓?fù)淇刂萍夹g(shù)中的功率控制技術(shù)可以通過(guò)選擇節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率合理調(diào)整節(jié)點(diǎn)的通信范圍，使得節(jié)點(diǎn)在連通性與覆蓋性得到一個(gè)平衡點(diǎn)。3、輔助路由協(xié)議：只有活動(dòng)的節(jié)點(diǎn)才能進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，而拓?fù)淇刂瓶梢?/p>

5、確定由哪些節(jié)點(diǎn)作為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，同時(shí)確定節(jié)點(diǎn)之間的鄰居關(guān)系。4、數(shù)據(jù)融合策略的選擇；5、節(jié)點(diǎn)冗余：由于傳感器節(jié)點(diǎn)本身固有的脆弱性不能保證節(jié)點(diǎn)一直持續(xù)正常工作。拓?fù)淇刂频膽?yīng)用效果拓?fù)淇刂频姆诸?1、概述與算法 2、適用環(huán)境 3、優(yōu)缺點(diǎn) 4、實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題 5、協(xié)議改進(jìn)突破口如何理解一個(gè)協(xié)議？基于位置的拓?fù)淇刂扑惴?鄰近圖基本思想 設(shè)所有節(jié)點(diǎn)都使用最大發(fā)射功率發(fā)射時(shí)形成的拓?fù)鋱DG，按照一定的鄰居判別條件q求出該圖的鄰近圖G，最后G中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)以自己所鄰近的最遠(yuǎn)通信節(jié)點(diǎn)來(lái)確定發(fā)射功率。 經(jīng)典的鄰近圖算法RNG、GG、DG、YG、MST、DRNG、DLMST、DLSS DRNG與DLSS算法第一步:每個(gè)節(jié)

6、點(diǎn)以最大的發(fā)射功率廣播HELLO信息，該信息至少包括：節(jié)點(diǎn)ID號(hào)、最大的發(fā)射功率、自身的位置。節(jié)點(diǎn)在收到HELLO信息后，確定了自己可以達(dá)到的鄰居集合。第二步：DRNG與DLSS以各自的鄰居算法確定鄰居集合，DRNG以與它節(jié)點(diǎn)最近的鄰居節(jié)點(diǎn)選擇優(yōu)先；而DLSS最小化了圖中所有邊的最大能量消耗, 并取單跳距離的節(jié)點(diǎn)作為其鄰居節(jié)點(diǎn)。第三步確定鄰居節(jié)點(diǎn)后，將發(fā)射半徑調(diào)整到最遠(yuǎn)鄰居節(jié)點(diǎn)的距離，進(jìn)一步通過(guò)對(duì)拓?fù)鋱D的邊進(jìn)行增刪，使網(wǎng)絡(luò)達(dá)到雙向連通。鄰近圖算法仿真結(jié)果對(duì)比基于方向的拓?fù)淇刂扑惴ɑ诜较虻墓β士刂?這種方法通常需要節(jié)點(diǎn)配備多個(gè)有向天線，以精確的獲得可靠的方向信息來(lái)解決到達(dá)角度問(wèn)題。微軟亞洲研究

7、院和康奈爾大學(xué)的Li等人提出了一種能夠保證網(wǎng)絡(luò)連通性的基于圓錐的拓?fù)淇刂扑惴?CBTC)?；舅枷胧?節(jié)點(diǎn)u選擇最小功率P，使得在在任何以u(píng)為中心且角度為a的錐形區(qū)域內(nèi)至少有一個(gè)鄰居。并且理論證明了當(dāng) 時(shí)，就可以保證網(wǎng)絡(luò)的連通性。dGtGrPrPt 發(fā)送 接收 基于鄰居的拓?fù)淇刂扑惴ɑ诠?jié)點(diǎn)度數(shù)（鄰居）的算法LMA、LMN、LINT、LILTLMA(local mean algorithm)-本地平均算法 給定節(jié)點(diǎn)度的上限和下限,動(dòng)態(tài)地調(diào)整節(jié)點(diǎn)發(fā)射功率,使節(jié)點(diǎn)的度數(shù)始終維持在度數(shù)的上限和下限之間.這種算法利用局部信息來(lái)調(diào)整相鄰節(jié)點(diǎn)的連通性,從而在保證網(wǎng)絡(luò)連通的同時(shí)使得節(jié)點(diǎn)間的鏈路具有一定的冗余

8、性和擴(kuò)展性。LMN(local mean of neighbors algorithm)-本地鄰居平均算法 與LMA不一樣的地方是，LMN的鄰居節(jié)點(diǎn)的數(shù)目依據(jù)于所有鄰居的鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)求平均值作為自己的鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)。仿真結(jié)果顯示,這種策略在保證網(wǎng)絡(luò)連通的同時(shí),通過(guò)少量的局部信息使網(wǎng)絡(luò)性能達(dá)到了一定程度的優(yōu)化.但是,這兩種算法缺乏嚴(yán)格的理論推導(dǎo).LINT LILTLINT(Local Information No Topology) LINT的主要思想是根據(jù)預(yù)先設(shè)定好的節(jié)點(diǎn)度的上限和下限(三個(gè)主要參數(shù))，每個(gè)節(jié)點(diǎn)周期性的根據(jù)自己當(dāng)前度的情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整其傳輸能量，使其節(jié)點(diǎn)度數(shù)在兩個(gè)閾值之間。LINT中每

9、個(gè)節(jié)點(diǎn)只需要自己鄰居的局部信息，忽略了全局的能量分布。LILT(Local Information Link-State Topology) LILT利用鏈路狀態(tài)路由協(xié)議獲得網(wǎng)絡(luò)全局信息，以便更好的調(diào)整能量來(lái)保證網(wǎng)絡(luò)連通。LILT分三種狀態(tài)：連通但不是雙向、雙向連通、不連通。 初始狀態(tài)時(shí)，全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)以最大功率通信，保證網(wǎng)絡(luò)的連通性，以獲取全網(wǎng)的鏈路狀態(tài)信息更新，然后啟動(dòng)鄰居增減協(xié)議（NRP、NAP）調(diào)整全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)發(fā)射功率。 當(dāng)節(jié)點(diǎn)處于雙向連通的時(shí)候，不作任何動(dòng)作；當(dāng)節(jié)點(diǎn)處于不連通狀態(tài)時(shí)，把該節(jié)點(diǎn)立刻調(diào)節(jié)到最大發(fā)射功率，以保證連通性；當(dāng)節(jié)點(diǎn)處于單向連通狀態(tài)時(shí)，節(jié)點(diǎn)隨機(jī)以t等待，如果時(shí)間t后仍然狀態(tài)不

10、改變，就立刻調(diào)節(jié)到最大發(fā)射功率。真實(shí)驗(yàn)表明算法相比沒(méi)有拓?fù)淇刂茣r(shí)，吞吐量有提高，最大的傳輸能量有減小。但是，這兩個(gè)分布式算法也不能確保網(wǎng)絡(luò)的連通性。LINT/LILT 仿真結(jié)果仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)LINT、LILT算法，當(dāng)算法，當(dāng)在節(jié)點(diǎn)密度為每平方米在節(jié)點(diǎn)密度為每平方米23個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，會(huì)有效降低鏈路狀態(tài)的更新。會(huì)有效降低鏈路狀態(tài)的更新。層次型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)控制 層次型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)產(chǎn)生背景 傳感器節(jié)點(diǎn)在無(wú)線通信模塊在空閑狀態(tài)與收發(fā)狀態(tài)下的能耗相當(dāng)，因此只有關(guān)閉其節(jié)點(diǎn)的無(wú)線通信模塊才能真正有效的降低非工作能耗。層次分簇就是在這一背景下產(chǎn)生的。層次型拓?fù)淇刂频乃枷肱c關(guān)鍵技術(shù)關(guān)鍵技術(shù) 層次分簇算法的

11、核心是如何選擇簇頭集合，并把剩余的節(jié)點(diǎn)劃分到已經(jīng)產(chǎn)生簇頭集合中。分簇的基本思想 通過(guò)簇首對(duì)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)間的相關(guān)信息融合及轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制減少數(shù)據(jù)的傳輸量和距離,進(jìn)而降低通信能量,達(dá)到網(wǎng)絡(luò)節(jié)能的目的。WSN中不同拓?fù)湎碌臄?shù)據(jù)傳輸方式 LEACH LEACH不是一個(gè)單純的路由協(xié)議 ，它提供了一個(gè)包括分群、路由、MAC和物理層的完整的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的協(xié)議框架，也可以說(shuō)是一個(gè)分層路由的體系結(jié)構(gòu)。 LEACH協(xié)議是眾多分層協(xié)議參考的模型，稱為經(jīng)典。LEACHLEACHLEACHLEACH概述 LEACH算法是一種分布式、自組織的分簇協(xié)議。運(yùn)行LEACH協(xié)議的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)會(huì)隨機(jī)選擇一些節(jié)點(diǎn)成為簇頭，并令所有節(jié)點(diǎn)周期性

12、地輪換成為簇頭，使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量負(fù)載達(dá)到均衡。在LEACH協(xié)議中，簇頭節(jié)點(diǎn)將來(lái)自其成員節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮聚合，然后將聚合后的數(shù)據(jù)通過(guò)單跳的方式直接發(fā)送給基站節(jié)點(diǎn)，大大減小了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)交換量，使得總體能耗有了大幅度的下降。LEACH算法的假設(shè) 基站是固定的而且遠(yuǎn)離傳感器節(jié)點(diǎn) 網(wǎng)絡(luò)中的傳感器節(jié)點(diǎn)都是同型傳感器節(jié)點(diǎn)而且能量受限的 每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有能力和基站通信 節(jié)點(diǎn)沒(méi)有位置信息 對(duì)稱二進(jìn)制信道 簇首可以進(jìn)行數(shù)據(jù)融合LEACHLEACH工作流程工作流程 簇頭選擇算法1、確定最優(yōu)簇頭數(shù)目；2、計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)成為簇頭的概率； 相關(guān)參數(shù)：全網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)、簇 頭數(shù)目、能量評(píng)估（單節(jié)點(diǎn)與 全網(wǎng)）、當(dāng)前的循環(huán)數(shù)。目

13、的：確保所有節(jié)點(diǎn)大致在相同時(shí)刻耗盡 能量而停止工作， 延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生 命周期。LEACH時(shí)序圖1、簇頭進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，減少冗余數(shù)據(jù)量；2、在MAC層中使用了TDMA、CSMA、CDMA 等機(jī)制來(lái)共同處理簇內(nèi)與簇間的沖突問(wèn)題；3、采用選舉簇頭算法，保證WSN能量消耗平均負(fù)載到各節(jié)點(diǎn)上；4、采用層次路由，路由路徑選擇比較簡(jiǎn)單，不需要存儲(chǔ)很大的路 由信息。LEACHLEACH優(yōu)點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)LEACHLEACH缺點(diǎn)缺點(diǎn)1、簇頭選舉隨機(jī)性很強(qiáng)，可能會(huì)出現(xiàn)簇頭集中在某一個(gè)區(qū)域的現(xiàn)象，造成簇頭分布不均勻。LEACHLEACH缺點(diǎn)缺點(diǎn)2、信息的融合和傳輸都是通過(guò)簇頭節(jié)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行，造成了簇頭節(jié)點(diǎn)能量消耗過(guò)快的問(wèn)題；3、發(fā)射

14、機(jī)和接收機(jī)必須嚴(yán)格遵守時(shí)隙的要求，避免在時(shí)間上互相重疊，然而，維持時(shí)間同步又增加了一些額外的信令通信量。節(jié)點(diǎn)的時(shí)間表可能會(huì)需要較大的存儲(chǔ)器。4、LEACH要求節(jié)點(diǎn)之間和節(jié)點(diǎn)與Sink點(diǎn)之間都能進(jìn)行直接通信，網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性差，對(duì)于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)而言，節(jié)點(diǎn)直接進(jìn)行通信需要消耗大量的能量。并且采用單跳路由方式，增加了交換數(shù)據(jù)的能量。LEACHLEACH適用場(chǎng)合適用場(chǎng)合LEACH適用于周期性信息報(bào)告，對(duì)延時(shí)不敏感。網(wǎng)絡(luò)布設(shè)范圍小，所有節(jié)點(diǎn)到sink的距離可以認(rèn)為相等。實(shí)際應(yīng)用：博物館的文物保護(hù)檢測(cè)LEACHLEACH改進(jìn)改進(jìn)LEACH-MH算法：相比LEACH協(xié)議，在數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸階段，采用簇頭多跳傳輸，增強(qiáng)

15、網(wǎng)路的擴(kuò)展性，已減少單個(gè)簇頭的能量消耗，但多跳又造成了多跳的路由選擇的耗能。LEACHLEACH改進(jìn)改進(jìn)LEACH-COOP算法：相比LEACH協(xié)議，引入了協(xié)同節(jié)點(diǎn)，在最后數(shù)據(jù)融合后，發(fā)送數(shù)據(jù)到sink節(jié)點(diǎn)時(shí)，采用群內(nèi)選擇好的協(xié)同節(jié)點(diǎn)發(fā)送，以減少由于原LEACH協(xié)議中存在的由于群首節(jié)點(diǎn)分布不均勻造成的通信傳輸消耗大的問(wèn)題。1、如何實(shí)現(xiàn)時(shí)間同步？2、要實(shí)現(xiàn)CDMA技術(shù)必須物理層支持DSSS（直接擴(kuò)頻序列）； 在高斯信道中當(dāng)傳輸系統(tǒng)的信噪比下降時(shí)，可用增加系統(tǒng)傳輸帶寬B的辦法來(lái)保持信道容量C的不變。3、如何進(jìn)行全網(wǎng)的能量評(píng)估？4、簇頭是否可靠與sink節(jié)點(diǎn)通信？5、實(shí)現(xiàn)睡眠與喚醒的計(jì)算 ttota

16、l=toperation+tawaken+ttransmit; 還有很多實(shí)際問(wèn)題LEACHLEACH實(shí)際的應(yīng)用實(shí)際的應(yīng)用HEED算法HEED-Hybrid Energy-Efficient Distributed clustering混合能量高效分布式分簇算法HEED產(chǎn)生背景 HEED是在LEACH算法簇頭分布不均勻這一問(wèn)題基礎(chǔ)上而作出對(duì)LEACH協(xié)議分簇算法的改進(jìn)，它以簇內(nèi)平均可達(dá)能量（AMRP）作為衡量簇內(nèi)通信成本的標(biāo)準(zhǔn)。HEED 算法的實(shí)質(zhì) 在LEACH算法基礎(chǔ)上，重點(diǎn)修改了選舉簇頭的算法。在全網(wǎng)時(shí)間同步的基礎(chǔ)上, 將節(jié)點(diǎn)根據(jù)當(dāng)前剩余能量占初始能量的比例p 劃分為若干“等級(jí)”, 等級(jí)較高

17、的節(jié)點(diǎn)率先公布自己為簇頭, 而等級(jí)較低的節(jié)點(diǎn)在收到簇頭廣播后加入這個(gè)簇。如果節(jié)點(diǎn)的剩余能量降為初始能量的1%就被除去競(jìng)選簇頭的資格。 ),/max(minmaxPEECPresidentprobHEED分簇算法HEED分簇依據(jù)： 注：Cprob和Pmin是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一的參量，合適的參數(shù)可以有效地增加算法的收斂性。Eresident/Emax代表節(jié)點(diǎn)剩余能量與初始化能量的百分比。 HEED協(xié)議主要依據(jù)主、次兩個(gè)參數(shù), 分別反應(yīng)能耗狀況和節(jié)點(diǎn)的通信代價(jià),通過(guò)將能耗平均分布到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)來(lái)延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期。 主參數(shù)-依賴于剩余能量,用于隨機(jī)選取初始簇頭集合, 具有較多剩余能 量的節(jié)點(diǎn)將有較大的概率暫時(shí)成

18、為簇頭, 而最終該節(jié)點(diǎn)是否一 定是簇頭取決于剩余能量是否比周圍節(jié)點(diǎn)多得多。 次參數(shù)-依賴于簇內(nèi)通信代價(jià), 用于確定落在多個(gè)簇范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)最終 屬于那個(gè)簇, 以及平衡簇頭之間的負(fù)載。),/max(minmaxPEECPresidentprobHEED與LEACH分簇對(duì)比主要改進(jìn) 在簇頭選擇中考慮了節(jié)點(diǎn)的剩余能量, 并以主從關(guān)系引入多個(gè)約束條件。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, HeeD分簇速度更快, 能產(chǎn)生更加分布均勻的簇頭、更合理的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹EACH簇頭分布HEED簇頭分布HEED的優(yōu)缺點(diǎn)HEED的優(yōu)點(diǎn) HEED綜合地考慮了生存時(shí)間、可擴(kuò)展性和負(fù)載均衡，對(duì)節(jié)點(diǎn)的分布更均勻。HEED的缺點(diǎn) 雖然考慮了節(jié)點(diǎn)分布的

19、問(wèn)題，但對(duì)于sink節(jié)點(diǎn)的附近節(jié)點(diǎn)的能耗過(guò)快消耗的問(wèn)題還是沒(méi)有解決。還有進(jìn)行能耗檢測(cè)與交換能耗信息的時(shí)候會(huì)造成很大的開(kāi)銷，而且HEED算法是周期性更換簇頭的，所以能耗是相當(dāng)可觀的。GAF算法 GAF - Geographical Adaptive FidelityGAF是一種基于地理位置為依據(jù)的分簇算法 GAF核心思想在各數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)目的地之間存在有效通路的前提下，盡量減少參與數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓?jié)點(diǎn)數(shù)，從而減少用于數(shù)據(jù)包偵聽(tīng)和能量開(kāi)銷。GAF算法分析GAF算法過(guò)程第一階段： 劃分虛擬單元格劃分根據(jù)：1、節(jié)點(diǎn)的位置；2、節(jié)點(diǎn)的通信半徑； GAF算法過(guò)程第二階段： 選擇簇頭節(jié)點(diǎn)三種狀態(tài)： 初始階段：發(fā)現(xiàn) 成

20、為簇頭：活動(dòng) 競(jìng)爭(zhēng)失?。核吒?jìng)爭(zhēng)簇頭節(jié)點(diǎn)要素1、廣播位置與ID2、競(jìng)爭(zhēng)值：Td3、簇頭運(yùn)行值：Ta GAF優(yōu)缺點(diǎn)GAF優(yōu)點(diǎn)根據(jù)單元格的大小，可以最大化地使大部分節(jié)點(diǎn)睡眠，從而節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)總能耗。GAF缺點(diǎn) 沒(méi)有考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量，隨機(jī)選擇節(jié)點(diǎn)作為簇頭，還要求同一單元格的節(jié)點(diǎn)保持時(shí)間同步。而且沒(méi)有考慮移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的存在。 還有一個(gè)比較嚴(yán)重的問(wèn)題是負(fù)載不均勻，在sink節(jié)點(diǎn)附近的單元格消耗能量最嚴(yán)重，這可稱為熱區(qū)，很容易失去了與sink節(jié)點(diǎn)相鄰的單元格的通信，造成網(wǎng)絡(luò)斷開(kāi)。 （數(shù)據(jù)融合可以解決）TOPDISC算法 TopDiscTopDisc（topology discoverytopology dis

21、covery）算法算法來(lái)源于圖論中提出的思想，是基于最小支配集問(wèn)題來(lái)源于圖論中提出的思想，是基于最小支配集問(wèn)題的經(jīng)典算法。的經(jīng)典算法。利用顏色區(qū)分節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，解決骨干網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的形利用顏色區(qū)分節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，解決骨干網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的形成問(wèn)題。成問(wèn)題。TOPDISC算法 TopDiscTopDisc算法的過(guò)程算法的過(guò)程由網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)由網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)發(fā)送用節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)發(fā)送用于發(fā)現(xiàn)鄰居節(jié)點(diǎn)于發(fā)現(xiàn)鄰居節(jié)點(diǎn)的查詢消息（拓的查詢消息（拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)探測(cè)數(shù)據(jù)撲發(fā)現(xiàn)探測(cè)數(shù)據(jù)包）。包）。隨著查詢消息隨著查詢消息在網(wǎng)絡(luò)中傳播在網(wǎng)絡(luò)中傳播，算法依次為，算法依次為每個(gè)節(jié)點(diǎn)標(biāo)記每個(gè)節(jié)點(diǎn)標(biāo)記顏色。顏色。最后，按節(jié)點(diǎn)顏?zhàn)詈?，按?jié)點(diǎn)顏色區(qū)分

22、出簇頭節(jié)色區(qū)分出簇頭節(jié)點(diǎn)，并通過(guò)反向點(diǎn)，并通過(guò)反向?qū)ふ也樵兿⒌膶ふ也樵兿⒌膫鞑ヂ窂皆诖仡^傳播路徑在簇頭節(jié)點(diǎn)之間建立通節(jié)點(diǎn)之間建立通信鏈路。信鏈路。發(fā)現(xiàn)發(fā)現(xiàn) 建立建立傳播傳播TOPDISC算法 在三色算法中，節(jié)點(diǎn)可以處于三種狀態(tài)，在三色算法中，節(jié)點(diǎn)可以處于三種狀態(tài)，分別用白、黑和灰三種顏色表示：分別用白、黑和灰三種顏色表示：白色：白色：尚未被發(fā)現(xiàn)的節(jié)點(diǎn)灰色：灰色：普通節(jié)點(diǎn)（簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)），至少被一個(gè)標(biāo)記為黑色的節(jié)點(diǎn)覆蓋，即黑色節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)。黑色：黑色：骨干節(jié)點(diǎn)（簇頭節(jié)點(diǎn)），負(fù)責(zé)響應(yīng)拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)請(qǐng)求；TOPDISC算法 在初始階段，所有節(jié)點(diǎn)都標(biāo)記為白色。在初始階段，所有節(jié)點(diǎn)都標(biāo)記為白色。acbedT

23、OPDISC算法（1 1）初始節(jié)點(diǎn)）初始節(jié)點(diǎn)a a將自己標(biāo)記為黑色，并廣播將自己標(biāo)記為黑色，并廣播查詢消息。查詢消息。acbedTOPDISC算法（2 2）白色節(jié)點(diǎn)）白色節(jié)點(diǎn)b b、c c收到黑色節(jié)點(diǎn)收到黑色節(jié)點(diǎn)a a的查詢消息的查詢消息時(shí)變?yōu)榛疑珪r(shí)變?yōu)榛疑? ,等待一定時(shí)間再?gòu)V播查詢消息。等待一定時(shí)間再?gòu)V播查詢消息。acbedTOPDISC算法 等待時(shí)間的長(zhǎng)度與這個(gè)白色節(jié)點(diǎn)到向它發(fā)等待時(shí)間的長(zhǎng)度與這個(gè)白色節(jié)點(diǎn)到向它發(fā)出查詢消息的灰色節(jié)點(diǎn)的距離成反比。出查詢消息的灰色節(jié)點(diǎn)的距離成反比。acbedTOPDISC算法 由于節(jié)點(diǎn)由于節(jié)點(diǎn)b b比節(jié)點(diǎn)比節(jié)點(diǎn)c c距離節(jié)點(diǎn)距離節(jié)點(diǎn)a a更遠(yuǎn)，所以節(jié)更遠(yuǎn)，

24、所以節(jié)點(diǎn)點(diǎn)b b先開(kāi)始發(fā)送查詢信息。先開(kāi)始發(fā)送查詢信息。acbedTOPDISC算法（3 3）當(dāng)白色節(jié)點(diǎn)收到一個(gè)灰色節(jié)點(diǎn)的查詢消息）當(dāng)白色節(jié)點(diǎn)收到一個(gè)灰色節(jié)點(diǎn)的查詢消息時(shí)，先等待一段時(shí)間。時(shí)，先等待一段時(shí)間。acbedTOPDISC算法 等待時(shí)間的長(zhǎng)度與這個(gè)白色節(jié)點(diǎn)到向它發(fā)出查詢消息的灰色節(jié)點(diǎn)的距離成反比。 如果節(jié)點(diǎn)在等待時(shí)間內(nèi)，又收到來(lái)自黑色節(jié)點(diǎn)的查詢消息，節(jié)點(diǎn)立即變成灰色節(jié)點(diǎn)， 否則,節(jié)點(diǎn)變?yōu)楹谏?jié)點(diǎn)。TOPDISC算法 由于節(jié)點(diǎn)由于節(jié)點(diǎn)d d比節(jié)點(diǎn)比節(jié)點(diǎn)e e距離節(jié)點(diǎn)距離節(jié)點(diǎn)b b更遠(yuǎn)，所以節(jié)更遠(yuǎn)，所以節(jié)點(diǎn)點(diǎn)d d先超時(shí)，并將自己標(biāo)記為黑色。先超時(shí)，并將自己標(biāo)記為黑色。acbedTOPDISC算法 d d繼續(xù)向外發(fā)送查詢消息繼續(xù)向外發(fā)送查詢消息, ,這時(shí)節(jié)點(diǎn)這時(shí)節(jié)點(diǎn)e e收到了收到了來(lái)自節(jié)點(diǎn)來(lái)自節(jié)點(diǎn)d d的消息，變?yōu)榛疑５南?，變?yōu)榛疑?。acbedTOPDISC算法（4 4）當(dāng)節(jié)點(diǎn)變?yōu)楹谏蛘呋疑?，它將忽）?dāng)節(jié)點(diǎn)變?yōu)楹谏蛘呋疑?，它將忽略其他?jié)點(diǎn)的查詢消息。略其他節(jié)點(diǎn)的查詢消息。acbedTOPDISC算法（5 5）通過(guò)反向查找查詢