摘要 I31470ABSTRACT II28136第1章緒論 2249671.1研究背景及意義 2107401.2國內外研究現(xiàn)狀 330781.3本文主要研究內容和章節(jié)安排 31074第2章無線傳感網(wǎng)絡的體系結構及其拓撲控制介紹 538902.1無線傳感網(wǎng)絡定義 5265192.1.1無線傳感網(wǎng)絡組成 5139352.1.2無線傳感網(wǎng)絡特點 5136362.1.3無線傳感網(wǎng)絡性能指標 645302.1.4無線傳感網(wǎng)絡應用領域 7294922.2無線傳感器網(wǎng)絡拓撲控制技術 7216982.2.1拓撲控制技術的概念 7100612.2.2拓撲控制的特點 7280922.2.3拓撲控制結構 8136122.3本章小結 1020433第3章拓撲結構控制算法 11106123.1無線傳感器網(wǎng)絡拓撲控制算法介紹 11272683.2基于節(jié)點功率控制的拓撲算法 1175173.2.1CONNECT/BICONN算法 11171243.2.2AP算法 12306043.3基于層次劃分的拓撲控制算法 1529583.3.1LEACH算法 1552573.3.2LEACH算法的改進算法 17229783.3.3HEED算法 1771773.4本章小結 1818445第4章仿真驗證與分析 19126484.1LEACH算法流程： 1969984.2LEACH算法能耗模型： 20248324.3實驗參數(shù)設置 20137984.4實驗結果 21219074.4.1節(jié)點分布面積為300m*300m 2151174.4.2節(jié)點總數(shù)為200個 2531900第5章總結與展望 2988595.1工作總結 29283485.2展望 2930449參考文獻 30緒論研究背景及意義無線傳感器網(wǎng)絡WSN(WirelessSensorNetworks)是一種借助無線通信技術將分布在各個地方的傳感器節(jié)點進行統(tǒng)一組織運作的網(wǎng)絡形式。它可以通過眾多傳感器節(jié)點來感知、收集和傳輸那些在網(wǎng)絡覆蓋地區(qū)內的對象所要求被監(jiān)控的信息，再將這些信息傳輸?shù)骄W(wǎng)絡的擁有者手中。無線傳感器網(wǎng)絡容納了很多種不同類型的傳感器，通過它們可以探查到環(huán)境當中的各項數(shù)據(jù)并加以分析接下來會發(fā)生的事件。其應用領域也非常廣，包含了:醫(yī)療、航空、工業(yè)等許多領域。進入21世紀以來，無線傳感器網(wǎng)絡在物聯(lián)網(wǎng)、智能家居等很多方面都展示出了巨大的價值，因此獲得了高度的關注并成為了如今的研究熱門。WSN一般具有規(guī)模龐大、自組織性、能量有限、以數(shù)據(jù)為中心和動態(tài)性這幾種特點。規(guī)模龐大指的是能夠進行監(jiān)測的范圍很廣并且傳感器的節(jié)點數(shù)量很多；自組性指的是部署無線傳感網(wǎng)絡的時候可以不依賴已經(jīng)設置好的基礎設施而是通過其自組織能力來協(xié)調進而管理已有的配置；資源有限指的是通常情況下傳感器節(jié)點都會被設置在較為惡劣的那些環(huán)境當中，而要進行人工維護或是補充節(jié)點能量便成為了十分困難的事情所以資源通常比較有限；以數(shù)據(jù)為中心是指數(shù)據(jù)存儲的方式是根據(jù)內部的數(shù)據(jù)內容，而不是根據(jù)數(shù)據(jù)的來源或者數(shù)據(jù)獲取的方式；動態(tài)性是指節(jié)點可以根據(jù)當前能量的消耗量來選擇在網(wǎng)絡中擔任的角色。正是因為無線傳感網(wǎng)內部的那些傳感器節(jié)點的能量是有限的，所以能夠解決能源消耗問題的方法一直都是物聯(lián)網(wǎng)及其相關技術應用的重要問題。為了使正在運行的這段時間內功率消耗降低，我們就需要對網(wǎng)絡拓撲結構進行改進。而這會對節(jié)點能耗的降低起到十分重要的作用。[3]降低部署網(wǎng)絡的成本的基本要求是在監(jiān)測點全部被覆蓋的前提條件下通過拓撲結構來減少節(jié)點的數(shù)量。傳感器節(jié)點更像是物聯(lián)網(wǎng)的感知層這個身體的“感覺器官”。而由大量的傳感器節(jié)點共同組建而成的無線傳感器網(wǎng)絡則更是物聯(lián)網(wǎng)這個身體的“感覺神經(jīng)末梢”。然而,感覺器官時不時的失靈使得物聯(lián)網(wǎng)這個身體的“活動”收到了非常嚴重的阻礙。并且由于不同環(huán)境所造成的不同影響等因素，節(jié)點很容易出現(xiàn)提前死亡等差錯，這就使得傳感網(wǎng)絡不是一塵不變的，而是再時時刻刻都會進行動態(tài)變化的。無線傳感器網(wǎng)絡的能耗降低能夠使得網(wǎng)絡生存的周期提升，而要降低能量消耗就需要應用到拓撲控制技術，拓撲技術對眾多網(wǎng)絡性能的優(yōu)化，例如：傳輸時延的降低、網(wǎng)絡覆蓋的質量提升和對于通信的抗干擾能力的增強等等都能起到非常重要的作用。通過拓撲控制技術使得無限傳感網(wǎng)絡在保證能夠正常覆蓋及應用的前提條件下，根據(jù)無線傳感網(wǎng)絡自身的特點針對不同類型的應用環(huán)境通過變化為不同的網(wǎng)絡結構來完成任務。因此，傳感器網(wǎng)絡通過自組性來協(xié)調控制各個節(jié)點而不需要固定的網(wǎng)絡作為基礎就可以在任意位置進行組網(wǎng)監(jiān)測。所以，經(jīng)過研究后設計出來的拓撲結構控制算法應當具有更加高效和穩(wěn)定的性能，而它們也就具有非常重要的應用價值。國內外研究現(xiàn)狀世界上第一個開始研究傳感器網(wǎng)絡領域的國家是美國。當時還是在上個世紀的美蘇冷戰(zhàn)時期。而美國當時在研究的傳感器網(wǎng)絡主要還是應用在了軍事領域里。隨著時代的發(fā)展，現(xiàn)代科技也在有條不紊地持續(xù)進步著，WSN逐漸開始在各種類型的領域里發(fā)光放熱。近年來，無線傳感器網(wǎng)絡已經(jīng)引起了各國的重視：相關國家都陸陸續(xù)續(xù)指定了政策，進行了相關的戰(zhàn)略部署，比如：SmartDust項目、C4ISRT項目等等。從2002年開始，我國也在傳感器網(wǎng)絡領域中開展了諸多課題。最開始只是在學校里由老師同學們一起就WSN的應用前景開展了研究，近些年一些公司企業(yè)和研究所都加入到研究中。現(xiàn)階段，無線傳感器網(wǎng)絡拓撲控制算法的研究已經(jīng)成為了當下的熱門。由于操作環(huán)境的多種多樣，任務對無線傳感器網(wǎng)絡的應用要求也多種多樣。所以在國內外便產(chǎn)生了諸多拓撲控制算法。例如：1）在功率控制的拓撲結構算法方面，比較經(jīng)典的拓撲結構算法包含了LMA/LMN算法等等；在基于鄰近圖的拓撲結構控制算法的經(jīng)典算法有RNG、DRNG等等。2）在層次型的拓撲控制算法方面，我們可以把層次型拓撲控制算法分為均勻分簇的拓撲控制算法與非均勻分簇的拓撲控制算法這兩種：①通過均勻分簇來進行控制的拓撲控制算法：LEACH算法算是最經(jīng)典的一種均勻分簇算法。②通過非均勻分簇來進行控制的拓撲控制算法：為了解決那些通過使用均勻分簇而導致的問題，人們研發(fā)出了使用非均勻分簇來控制的拓撲控制算法，最為典型的通過非均勻分簇來控制的算法有AP算法、USC算法等等。本文主要研究內容和章節(jié)安排本文依托于現(xiàn)在已有的無線傳感網(wǎng)絡的拓撲結構以及對拓撲結構進行控制的算法，來研究不同類型的算法對終端的用戶的體驗所產(chǎn)生的不同影響以此來改善已有算法并提升終端用戶的服務體驗。全文共分為5個部分：第一部分：緒論。介紹研究的技術背景和意義。介紹國內外研究現(xiàn)狀。第二部分：介紹無線傳感網(wǎng)絡的體系結構及無線傳感器網(wǎng)絡拓撲控制的基本概念。第三部分：詳細介紹幾種不同類型的無線傳感網(wǎng)絡的拓撲結構控制算法。第四部分：建模并測量無線傳感網(wǎng)絡拓撲控制算法的結果，分析算法對終端用戶造成的影響。第五部分：總結與展望。無線傳感網(wǎng)絡的體系結構及其拓撲控制介紹本章首先介紹了WSN的基本內容包含了WSN的構成、WSN所具有的特點、WSN中節(jié)點的性能指標以及對WSN適用的領域進行了介紹。其次，對何為WSN的拓撲控制技術進行了簡單明了的說明與介紹。之后又介紹了拓撲控制算法的基本概念和幾個特點，并為下一章介紹幾種拓撲控制算法做一些鋪墊。2.1無線傳感網(wǎng)絡定義2.1.1無線傳感網(wǎng)絡組成無線傳感器網(wǎng)絡的組成包含了三個模塊。它們分別是傳感器節(jié)點、傳輸網(wǎng)絡和終端用戶這3個模塊。在這其中，傳感器節(jié)點又是由供應能量的單元、采集數(shù)據(jù)的單元、處理數(shù)據(jù)的單元以及傳輸數(shù)據(jù)的單元這四種單元一同構成。采集數(shù)據(jù)的單元的目的就是為了采集那些在監(jiān)測范圍內部的物體所包含的信息并將這些信息轉變成為信號；傳輸數(shù)據(jù)的單元的作用是進行信息的交流、發(fā)送或者接收那些被數(shù)據(jù)采集單元所采集到的數(shù)據(jù)信息；處理數(shù)據(jù)的單元的作用是管理所有節(jié)點在工作過程中所要用到的網(wǎng)絡路由協(xié)議并根據(jù)目標給某些重要節(jié)點分配管理方面的任務以及對節(jié)點進行定位等等；供應能量的單元的作用就是給傳感器節(jié)點補充消耗的能量，同時因為要縮減傳感器節(jié)點的面積，通常情況下我們選擇提供能量的方式是使用微型電池來補給能量。無線傳感器網(wǎng)絡當中的所有節(jié)點都可以被區(qū)分成兩類節(jié)點，一類節(jié)點被稱為匯聚節(jié)點而另一類節(jié)點被稱為傳感器節(jié)點。匯聚節(jié)點的作用類似于網(wǎng)關的作用，它們可以將傳感器節(jié)點當中那些并不正確的數(shù)據(jù)刪除并通過參考已知的相關數(shù)據(jù)來對將要發(fā)生的事件進行一個大致的判斷。匯聚節(jié)點可以借助網(wǎng)絡對用戶節(jié)點發(fā)起通信，或是借助衛(wèi)星直接對用戶進行通信并且對接受到的數(shù)據(jù)進行分析和處理。傳感網(wǎng)絡是無線傳感器網(wǎng)絡中的重中之重，傳感網(wǎng)絡的作用是把從所有節(jié)點那里接收到的信息通過某一種特殊的方式收集起來，收集之后對這些信息進行一定量的計算與分析并且在分析過后將分析出來的結果匯聚到一個基站里，而基站內的結果會從衛(wèi)星發(fā)送到用戶端。2.1.2無線傳感網(wǎng)絡特點對比無線傳感器網(wǎng)絡與傳統(tǒng)的傳感器網(wǎng)絡，我們可以發(fā)現(xiàn)無線傳感器網(wǎng)絡具有如下幾種特點：無線傳感器網(wǎng)絡擁有相當自由的組合構建方法。沒有任何一種外界的附加因素可以對無線網(wǎng)絡傳感器的構建起到限制作用。并且無論在什么時候什么地點，一個具有所有功能的無線網(wǎng)絡傳感器都可以被迅速地建成。而且在完成了無線網(wǎng)絡傳感器的建設工作之后，在無線傳感器網(wǎng)絡的內部會進行各種各樣的維護修理與管理的工作。無線傳感器網(wǎng)絡的拓撲結構是具有著很強烈的不確定性的。無線傳感器網(wǎng)絡的拓撲結構在任何時候都是可以進行調整與改變的。傳感器節(jié)點的數(shù)量在構成的網(wǎng)絡拓撲結構中可以隨時變大也可以隨時變小，網(wǎng)絡拓撲結構的分支可以隨時增加和減少。無線傳感器網(wǎng)絡所使用的控制方式并不是由某一個點進行集中控制的。雖然整體上來講，無線傳感器網(wǎng)絡確實是集中控制了基站節(jié)點與傳感器節(jié)點。但是不同的傳感器節(jié)點所使用的卻并不是同一種的控制方法。不同的路由協(xié)議都是通過不同的網(wǎng)絡終端內的主機分散開來運行，各個主機之間不會進行任何干涉行為。所以無線傳感器網(wǎng)絡很不容易被破壞殆盡。（4）無線傳感器網(wǎng)絡的安全保障卻并不高。無線傳感器網(wǎng)絡是通過無線的方式進行信息的傳遞。所以在傳送信息的過程當中，傳感器網(wǎng)絡的眾多節(jié)點是很容易被入侵的，進而導致了原本安全的信息發(fā)生了泄露以及無線傳感器網(wǎng)絡會發(fā)生損壞。由于許多無線傳感器網(wǎng)絡的節(jié)點所處在的環(huán)境都是一些公開外放的環(huán)境當中，因此無線傳感器網(wǎng)絡的安全性并沒有那么高。2.1.3無線傳感網(wǎng)絡性能指標2.1.3.1網(wǎng)絡生存周期WSN網(wǎng)絡停止工作的其中一個原因就是當死亡的節(jié)點數(shù)目超過了一個特定的個數(shù)。而這一段網(wǎng)絡能夠正常工作的時間長度就被定義為網(wǎng)絡的生存周期。此外我們對WSN網(wǎng)絡生存周期還有另外一種定義，那就是只有在網(wǎng)絡被一定的覆蓋率覆蓋并且服務質量達到某一程度的時間才算有效。這一段有效時間就被稱作是網(wǎng)絡生存周期。[3]2.1.3.2覆蓋率覆蓋面積是指在WSN正常服務的前提下，WSN所覆蓋的能夠準確提供各項服務的最大面積。合理選擇覆蓋面積有助于分配無線網(wǎng)絡資源并且增加無線網(wǎng)絡資源的使用效率來完成所分配的任務。[3]2.1.3.3時延在發(fā)送端開始進行發(fā)送數(shù)據(jù)的操作到接收端接收完數(shù)據(jù)為止的這一段時間里，時延越短則系統(tǒng)約精確。2.1.3.4魯棒性魯棒性是由于WSN的環(huán)境并不穩(wěn)定，經(jīng)常會因為各種各樣的理由導致節(jié)點發(fā)生死亡現(xiàn)象，所以在發(fā)生意外時重新建造拓撲結構使網(wǎng)絡正常工作的性能。魯棒性包括品質魯棒性和穩(wěn)定魯棒性。一個控制系統(tǒng)能否在實際應用中起到作用的關鍵就是這個系統(tǒng)是否具有魯棒性。2.1.4無線傳感網(wǎng)絡應用領域無線傳感器網(wǎng)絡擁有許多種類的傳感器，這些傳感器可以探測環(huán)境中的各種現(xiàn)象例如光強、噪聲分貝、溫度等等。隨著科技的發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡有著非常寬廣的應用領域例如：軍事領域、農(nóng)業(yè)領域、建筑領域等等。軍事領域：由于大規(guī)模構建無線傳感器網(wǎng)絡的成本低且部署的速度十分快，無線傳感器網(wǎng)絡在軍事領域的應用在未來預防戰(zhàn)爭甚至是在戰(zhàn)爭當中都能起到巨大的作用。可以通過大量廉價的傳感器來測量周邊的濕度、聲音、紅外線等等參數(shù)，以此來實現(xiàn)對于敵軍武器裝備的監(jiān)控以及定位，對于戰(zhàn)場形勢的評估等等功能。農(nóng)業(yè)領域：可以利用大規(guī)模的傳感器組網(wǎng)來監(jiān)視植物的灌溉、土壤以及空氣等因素的情況。我國做為一個農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)作物的高產(chǎn)對于國民經(jīng)濟起到了至關重要的作用，因此在農(nóng)業(yè)領域應用無線傳感器網(wǎng)絡是十分重要而且有意義的。建筑領域：無線傳感器網(wǎng)絡可以通過監(jiān)視建筑物的修建環(huán)境、建筑物達到的高度、寬度等數(shù)值是否達標以及進行修建時對地震的提前預警等內容確保建筑順利建成。[6]2.2無線傳感器網(wǎng)絡拓撲控制技術2.2.1拓撲控制技術的概念在確保無線傳感網(wǎng)網(wǎng)絡能夠有效地運行的前提之下，根據(jù)無線傳感器網(wǎng)絡的各種特點，分析實際應用環(huán)境，拓撲控制可以控制節(jié)點的發(fā)射功率和其對于相鄰的節(jié)點的選擇，以此來形成更加高效、穩(wěn)定的網(wǎng)絡結構，使要完成的任務能夠被順利地完成。更加優(yōu)秀的網(wǎng)絡拓撲控制算法不單單可以提高無線傳感網(wǎng)絡的效率，更可以廣大用戶更加優(yōu)質的體驗。拓撲控制可以做到延長網(wǎng)絡的生存時間，這是由于其能夠有效地節(jié)省節(jié)點當中剩余的能量。所以拓撲控制技術是一項非常有現(xiàn)實意義的技術。2.2.2拓撲控制的特點1.連通和覆蓋是拓撲結構至少應該要滿足的最基本的兩項要求。首先，最基本的需求是連通性。若只是一堆沒有相互連接而只是一個個彼此孤立的傳感器節(jié)點，那么顯然無線傳感器網(wǎng)絡也無法存在，因此也沒有辦法達成目標。但是在某些特殊的情況下，連通并不需要達到百分之百的連通。若是在連通性這方面進行適當?shù)淖尣?，那么就可以?jié)約能量來延長網(wǎng)絡生存周期。其次，另一項基本要求就是要對所監(jiān)測的區(qū)域進行完美地覆蓋。這完美的覆蓋便是進行監(jiān)測、采集數(shù)據(jù)的基礎。覆蓋所能達到的程度代表了無線傳感器網(wǎng)絡在其監(jiān)測區(qū)域內發(fā)生事件的概率。2.在設計拓撲控制算法時應當考慮到無線傳感器網(wǎng)絡的各種特點。例如長距離進行通信的能力并不是一般情況下節(jié)點所具備的能力。并且在節(jié)點分布范圍大的情況下，相應的算法必須要讓節(jié)點能夠獨自完成局部的拓撲構建，再通過組合各種局部拓撲來形成全局的連通的拓撲結構。3.不同應用場景的情況下應當有不同的拓撲控制算法來構建適合的網(wǎng)絡拓撲結構不同的應用場景必然有著不同的要求，所以眾多不同種類的拓撲控制算法就需要去應對這些形形色色的需求，因此在進行設計之時，拓撲控制技術就需要有多種多樣的假設與目標。4.功率控制與鄰居節(jié)點的選擇是拓撲控制最基本的手段功率控制跟網(wǎng)絡連通性的關系是非常緊密的。隨著節(jié)點的發(fā)射功率不斷增大，通信的半徑也在逐漸增大，那么可以選擇的鄰居節(jié)點的數(shù)量也就越多，而連通性也就更加容易保證，但是這同時也意味著傳感器網(wǎng)絡有了更多能量的消耗，和更加強烈的通信干擾。反之，則節(jié)點的發(fā)射功率減小，通信的半徑也就變小，同時可以選擇的鄰居節(jié)點的數(shù)量也在變少，想要保證連通性也就更加困難，但是相對來說也會降低節(jié)點的能量消耗與各個節(jié)點之間的干擾。當然，節(jié)點并沒有要求一定要和所有的鄰居節(jié)點全部建立起通信鏈路，所以對眾多鄰居節(jié)點我們可以適當選擇舍棄一些鄰居節(jié)點，以此來降低路由協(xié)議的開銷。2.2.3拓撲控制結構WSN一般都包含了以下幾類拓撲結構，它們分別是：星狀拓撲結構(Startopology)、網(wǎng)狀拓撲結構(Meshtopology)、混合狀拓撲結構(Hybrid_networktopology)和簇樹狀拓撲結構(Cluster_treetopology)。下面介紹這幾類拓撲結構的特點：1）星型拓撲星型結構包含了一個基站（BS）和許多傳感器節(jié)點?；九c節(jié)點之間是通過單跳的形式進行信息的交換，顯然這是WSN所有拓撲結構中最為簡單的拓撲結構。在星型拓撲結構中基站與節(jié)點是可以交換信息的但是普通節(jié)點之間是不可以進行信息交換的。星型拓撲結構對于基站的要求較高，若是基站的可靠性高那么整個網(wǎng)絡發(fā)生癱瘓的幾率就低，但是若是基站的可靠性并不高那么網(wǎng)絡就容易發(fā)生癱瘓，這也是星型拓撲結構的缺點所在。雖然星型結構的結構簡單但是它形成的節(jié)點間距短，因此能耗就很低。所以，顯然，星型拓撲結構可以用來監(jiān)測范圍不大的環(huán)境。2）網(wǎng)狀拓撲在網(wǎng)狀拓撲結構當中，所有的節(jié)點都具備數(shù)據(jù)交換傳輸?shù)男阅埽鼈兛梢酝ㄟ^單跳或是多跳的方式來傳輸數(shù)據(jù)。這就意味著即使是距離非常遠的節(jié)點間也可以進行數(shù)據(jù)交換。所以在那些覆蓋范圍非常大的區(qū)域內，網(wǎng)狀拓撲結構被廣泛地應用了。因為節(jié)點可以通過多跳的方式進行數(shù)據(jù)通信，那么在多跳路徑上的所有節(jié)點都需要有足夠的能量維持多跳的持續(xù)進行，因此網(wǎng)狀拓撲結構需要具有魯棒性。在一些節(jié)點因為能量耗盡死亡時就需要別的節(jié)點立刻進行補救措施，這樣才能讓網(wǎng)絡繼續(xù)運行。而要讓所有節(jié)點能夠感知整個網(wǎng)絡的情況并維持著收發(fā)信息的狀態(tài)，這對于節(jié)點來說能量的消耗是非常大的。所以如果要監(jiān)視的環(huán)境不是非常大范圍且十分重要的環(huán)境那么高成本的網(wǎng)狀拓撲顯然不是你最好的選擇。3）混合網(wǎng)絡拓撲混合網(wǎng)絡拓撲結構顧名思義是幾種拓撲結構混合而成，集合了星型拓撲網(wǎng)絡與網(wǎng)狀托盤網(wǎng)絡的優(yōu)點，混合網(wǎng)絡拓撲結構不僅僅能耗低、性能高、結構簡單，同時覆蓋的范圍大、允許傳輸?shù)墓?jié)點之間的間隔距離也很遠同時網(wǎng)絡結構也較穩(wěn)定。這樣子的混合網(wǎng)絡拓撲結構主體通常是以星型拓撲結構來分布傳感器節(jié)點而路由器和中繼器則是通過網(wǎng)狀結構混合在星型結構之中。這樣的網(wǎng)絡結構當中若是有某個路由器或是中繼器亦或是鏈路出現(xiàn)了問題那么其它的傳感器節(jié)點依舊可以通過拓撲結構組成新的網(wǎng)絡結構，從而繼續(xù)工作而不會因為某個節(jié)點的問題使整個網(wǎng)絡遇到麻煩。4）簇樹網(wǎng)絡拓撲與混合型網(wǎng)絡結構不同的是，在簇樹網(wǎng)絡拓撲結構當中的節(jié)點并不能直接進行數(shù)據(jù)的交換和傳輸。在簇樹網(wǎng)絡拓撲結構當中，消息的傳輸是要經(jīng)過協(xié)調器節(jié)點的，這個協(xié)調器節(jié)點起著中介的作用。在簇樹網(wǎng)絡拓撲中，占據(jù)主導地位的是全功能設備而次要地位類似于樹上的葉子一般接入網(wǎng)絡當中的是精簡功能設備。通常情況下，網(wǎng)絡與協(xié)調器節(jié)點是一對一的關系，而這個協(xié)調器節(jié)點通常是由全功能設備來擔任，但是對于傳感器節(jié)點來說，全功能設備與精簡功能設備都可以擔任。在簇樹網(wǎng)絡拓撲結構當中，整個網(wǎng)絡的簇首是由網(wǎng)絡的協(xié)調器節(jié)點來擔任的，在所有節(jié)點都接受到簇首廣播以后，所有節(jié)點都可以開始向簇首申請，申請加入到這個簇首節(jié)點的簇當中。申請過后由協(xié)調器節(jié)點進行判斷，是否允許這個節(jié)點加入到簇中。這種結構的重中之重就是篩選簇首節(jié)點，若是簇首節(jié)點發(fā)生意外死亡那么整個網(wǎng)絡就會重新開始簇首節(jié)點的選舉并最終選出一個新的簇首節(jié)點來維持網(wǎng)絡運行。2.3本章小結本章簡要介紹了WSN的相關技術，其中包括WSN的組成結構、WSN的特點和性能指標并簡要介紹了WSN應用領域。其次，對WSN拓撲控制技術進行了簡單的介紹，包括了拓撲控制算法的概念、特點、控制方式及應用場景等等。為下一章介紹拓撲結構控制算法的介紹做鋪墊。拓撲結構控制算法3.1無線傳感器網(wǎng)絡拓撲控制算法介紹現(xiàn)在這個階段，無線傳感器網(wǎng)絡拓撲控制算法有兩條研究的方向。一個研究方向是基于節(jié)點功率控制的傳感器網(wǎng)絡拓撲控制算法，另一給研究方向是基于層次劃分的傳感器網(wǎng)絡拓撲控制算法。下面介紹這兩種研究方向。第一種：基于節(jié)點功率控制的傳感器網(wǎng)絡拓撲控制算法是再確保網(wǎng)絡連通并能正常運行的前提下，改變節(jié)點功率使節(jié)點的能量消耗降低。第二種：基于層次劃分的傳感器網(wǎng)絡拓撲控制算法也可以被叫做分簇算法。它會選擇一部分節(jié)點作為簇頭節(jié)點。這些簇頭節(jié)點會管理簇內的其它非簇頭節(jié)點，同時它要融合數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)轉發(fā)出去。而簇內的非簇頭節(jié)點再沒有轉發(fā)數(shù)據(jù)的任務的時候是可以進入休眠狀態(tài)來減少能量的消耗的。但是簇頭節(jié)點不可以進入休眠狀態(tài)。3.2基于節(jié)點功率控制的拓撲算法功率控制拓撲算法的思路是通過調整節(jié)點的發(fā)射功率來動態(tài)地調整整個網(wǎng)絡。在節(jié)點發(fā)射功率變化時，整個網(wǎng)絡的覆蓋范圍、拓撲結構都會相應地產(chǎn)生變化。而覆蓋范圍和拓撲結構的變化可以引發(fā)節(jié)點能耗的變化，同時避免節(jié)點間的通信干擾。3.2.1CONNECT/BICONN算法CONNECT算法與BICONN算法都是功率控制型拓撲控制算法。它們的目的是降低每一個節(jié)點的最大發(fā)射功率。即把降低最大發(fā)射功率作為網(wǎng)絡拓撲結構是否被優(yōu)化的衡量標準。[7]CONNECT算法的描述如下：第一步：網(wǎng)絡當中只包含了節(jié)點而沒有包含節(jié)點間的連線。這樣一來，節(jié)點本身就是連通分量。第二步：把節(jié)點間距進行非遞減排序，根據(jù)這個排序來選擇網(wǎng)絡當中的每一條邊，這個順序也意味著節(jié)點的發(fā)射功率是在慢慢變大的。在連接被選擇的邊的時候若是這條邊可以連接幾個不同的節(jié)點也就是連接分量那么這幾個連接分量可以合并成為一個連接分量；若是在連接時這條邊連接了相同的連通分量，那么這條邊可以被舍棄。隨著邊一條條的加入，回路逐漸產(chǎn)生了。隨著回路的增多，網(wǎng)絡當中的連通分量的個數(shù)在逐漸減小，直到連通分量上連著所有的節(jié)點。第三步：把沒加入網(wǎng)絡的節(jié)點對間的邊定義為副作用邊。通過調整副作用邊可以減少節(jié)點的發(fā)送功率。BICONN算法通過使用貪婪技術把1連通的網(wǎng)絡修改成2連通的網(wǎng)絡，這與CONNECT算法相似。BICONN算法的數(shù)學表述如下：當要求的連通度是的時候,無線網(wǎng)絡用來表示；傳感器節(jié)點的集合用來表示；代表了到水平面的映射。在通信距離為時,所需要的最小的功率用來表示。每個節(jié)點達到最小的發(fā)射功率的范圍為，最后導出的圖就是圖，它是一個連通圖,并且的值最小，也就是最大發(fā)射功率的最小化操作。當要求的連通度是的時候,最小的功率函數(shù)用來表示，發(fā)射一個功率為的節(jié)點要求，這樣導出來的圖就是一個連通圖，而增加一個，使使得導出的圖形是2連通的圖形，并且的值也是最小的。分析：CONNECT算法與BICONN算法這兩個算法都是集中式的算法。集中式算法看重的是最小化最大發(fā)射功率。這就需要許許多多的信息例如網(wǎng)絡拓撲的結構、每一條鏈路的狀態(tài)變化以及每一個節(jié)點所在的位置。因為需要如此多的信息和計算，CONNECT算法和BICONN算法是不適合大規(guī)模的無線傳感器網(wǎng)絡。3.2.2AP算法AP算法（AffinityPropagationalgorithm）是一種并不需要有人監(jiān)督就可以運作的效率較高且規(guī)模較大的數(shù)據(jù)聚類算法。AP算法適用于處理龐大的數(shù)據(jù)量。AP算法當中應用了近鄰信息傳播的思想，能夠找到最好的聚類中心的集合，這使所有的節(jié)點到聚類中心的相似程度的和是最大的。算法通過把所有節(jié)點都擬定成為聚類中心，再通過這些節(jié)點的相似度矩陣來計算這些節(jié)點的責任性與可用性。在經(jīng)歷了一次次的迭代過程之后，有一組節(jié)點成為了聚類中心。在AP算法之中，樣本和樣本之間的相似度用來表示。它代表了樣本適合成為樣本的聚類中心的程度。通過公式3-3我們可以計算相似度矩陣。（3-3）如果，意味著樣本成為樣本聚類中心的概率大小，的值越大，樣本成為樣本聚類中心的機會也就越大；如果，相似度矩陣被稱為偏向參數(shù)。在AP算法中我們通常把樣本偏向參數(shù)設置為相同的數(shù)值。設定的偏向參數(shù)越大，那么樣本當選聚類中心的可能也就越大，最后經(jīng)過算法而生成的聚類中心的數(shù)目也就越多。反之，設定的偏向參數(shù)越小，樣本當選聚類中心的可能也就越小，經(jīng)過算法計算之后當選的聚類中心的數(shù)量也就越少。所以，偏向參數(shù)是可以決定經(jīng)過算法產(chǎn)生的聚類中心數(shù)目的多少的。通過改變的大小，聚類中心的數(shù)目也就隨之變化，以此來滿足不同的任務所提出的需求。AP算法中傳播的是樣本之間的責任性與可用性。其中：是樣本與樣本的責任性，它代表了樣本擔任樣本的聚類中心是否合適以及合適程度的深淺。代表了樣本與樣本之間的可用性，可用性意味著樣本把樣本當作聚類中心的合適度。AP算法一步步聚類的過程實際上也是責任性與可用性一次次迭代更新的過程，AP算法責任性與可用性的公式如下所示：（3-4）（3-5）根據(jù)公式3-6我們可以計算樣本本身的可用性大小。（3-6）AP算法判斷樣本擔任聚類中心的可能的依據(jù)是通過計算的責任性與可用性的和。若是和越大那么樣本也就越可能成為聚類中心；反之則樣本越不可能成為聚類中心。在經(jīng)過一次次的更新迭代之后，AP算法的責任性與可用性逐漸穩(wěn)定。在更新結束以后，樣本與所有其它樣本中使得值最大的那個樣本進行比較。若是，那么樣本就是聚類中心；而若，那么樣本就是聚類中心。AP算法的步驟如下所示：（1）初始化根據(jù)各個樣本點的位置，我們通過公式3-3來計算樣本間的相似度，定義AP算法的偏向參數(shù)的數(shù)值，要求小于0。將責任性與可用性初始化。把責任性矩陣與可用性矩陣都置0。（2）迭代通過公式3-4與公式3-5來更新責任性矩陣和可用性矩陣；通過責任性與可用性，找到聚類中心。（3）確定聚類中心通過計算，來確定樣本聚類中心的位置。再判斷得到的這些聚類中心的數(shù)量是不是滿足設定的要求，如果聚類中心的數(shù)量滿足要求，那么聚類中心就可以確認下來，算法也就到此為止；若聚類中心的數(shù)量并沒有達到要求，那么就修改，讓責任性與可用性再進行迭代，一直到聚類中心的數(shù)目滿足了要求為止。AP算法的流程圖如圖3-1所示。圖3-1AP算法流程AP算法有如下幾個優(yōu)點：（1）AP算法并沒有對相似度矩陣產(chǎn)生太高的要求。并沒有要求相似度矩陣要具有某些特定的矩陣的特點。（2）一開始擬定的聚類中心并不是經(jīng)過不斷迭代更新后AP算法產(chǎn)生的那個聚類中心。在剛開始執(zhí)行算法的時候，所有樣本點都會被選成為聚類中心，而在經(jīng)過算法對于責任性與可用性的不斷迭代之后，最終的那些聚類中心才是真正的聚類中心的集合。（3）AP算法的誤差平方和與其它算法相比的比較低的。（4）AP算法運行的時間復雜度比其它算法要低。雖然運行AP算法的時間比較長，但是與其它能夠達到同樣效果的聚類算法相比，其它算法需要的運行次數(shù)則明顯比AP算法要高。這樣看來，在時間復雜度這一方面，AP算法是比較優(yōu)秀的。（5）AP算法的穩(wěn)定性更加優(yōu)秀。若偏向參數(shù)沒有改變，又或者的偏向參數(shù)發(fā)生了變化但是聚類中心的個數(shù)沒有發(fā)生變化，那么經(jīng)過AP算法產(chǎn)生的聚類中心的集合是不會改變的。綜上所述，AP算法又較高的穩(wěn)定性，能較快地選舉出聚類中心，且誤差較低。因為AP算法的思想與傳感器網(wǎng)絡拓撲結構中的簇樹拓撲結構相似。所以AP算法適用于無線傳感器網(wǎng)絡當中。3.3基于層次劃分的拓撲控制算法層次劃分的拓撲控制算法也可以被叫做分簇機制。3.3.1LEACH算法LEACH（Low-EnergyAdaptiveClusteringHierarchy）算法是一種典型的分層拓撲控制算法。LEACH算法會把節(jié)點分簇，再根據(jù)一定的概率選擇簇頭節(jié)點，把相鄰的那些節(jié)點組成和一個簇。在這個簇內的節(jié)點會把它們探查到的數(shù)據(jù)發(fā)送到簇頭處，再由簇頭把數(shù)據(jù)融合了以后發(fā)送到基站處。LEACH算法讓網(wǎng)絡內部的所有節(jié)點都能等概率的成為簇頭，以此來節(jié)約所有節(jié)點的平均能量并延長網(wǎng)絡的生存壽命。 LEACH算法的基本思路就是在每輪的簇頭選舉的時候，節(jié)點能否擔任簇頭完全是由公式進行決定的。公式如下所示：(3-1)式中：——節(jié)點擔任簇頭節(jié)點所要達到的概率門限。 ——簇頭數(shù)量在所有節(jié)點數(shù)量當中占有的百分比數(shù)。 ——簇頭選舉一共要進行的輪數(shù)。 ——在前r-1輪的選舉當中都沒有當選過簇頭節(jié)點的節(jié)點的集合。所以就代表了本輪到目前為止的所有選舉當中當選過簇頭的節(jié)點數(shù)量。每輪都會選擇百分之的節(jié)點擔任簇頭節(jié)點，在先前幾輪當中已經(jīng)成為過簇頭的節(jié)點便不能再被選則成為簇頭節(jié)點。在輪之后，網(wǎng)絡中的所有節(jié)點基本上都成為過簇頭節(jié)點，并且它們剩余的能量應當相差不多。這時進行簇首節(jié)點的重新選舉，重組所有簇結構。簇頭節(jié)點會發(fā)出消息宣布自己成為簇頭節(jié)點，這時其它的節(jié)點在接收到簇頭節(jié)點的消息之后，就會選擇離自己最近、信號最強的那個簇首節(jié)點加入到它的簇中。LEACH算法的流程是先選舉簇頭節(jié)點，選舉完成后簇頭節(jié)點會發(fā)布消息通知其它節(jié)點自己成為了簇頭節(jié)點。這時其它非簇頭節(jié)點會選擇加入距離自己最近的那個簇頭節(jié)點所在的簇，當其它節(jié)點都加入到簇中以后簇頭節(jié)點會產(chǎn)生一個TDMA調度消息，簇頭節(jié)點通過這個調度信息來控制非簇頭節(jié)點在特定的時間傳輸信息，而非簇頭節(jié)點不在自己傳輸?shù)臅r間內會進入休眠模式來節(jié)省自身剩余的能量。傳輸了一段時間之后簇頭節(jié)點就會對它收集到的那些數(shù)據(jù)進行整合并把整合后的內容發(fā)送到基站處。因此簇頭節(jié)點的能量消耗是很大的，所以LEACH算法并不適合長時間的任務。在傳輸一段時間后，網(wǎng)絡里的所有節(jié)點都會停止發(fā)送數(shù)據(jù)來進行下一次的簇頭選舉。圖3-2LEACH算法流程圖通過了解LEACH算法的選舉過程，我們可以分析出雖然網(wǎng)絡中的所有節(jié)點都有同樣的機會擔任簇頭節(jié)點的位置，但是在選舉時并沒有考慮節(jié)點的具體分布，這就容易導致簇頭節(jié)點的分布不均勻同時使得網(wǎng)絡的剩余能量分布也不均勻，從而使得剩余能量少的節(jié)點過早死亡，使網(wǎng)絡的覆蓋并不完整，降低了網(wǎng)絡的生存周期。3.3.2LEACH算法的改進算法對于LEACH算法在選舉簇頭的時候并沒有考慮到節(jié)點當前剩余的能量多少的問題，在LEACH的改進算法當中把節(jié)點當選簇頭節(jié)點的概率門限定為：(3-2)式子當中的表示節(jié)點在第r輪簇頭選舉當中剩余的能量，單位為J。表示當前網(wǎng)絡的總能量，單位為J。k表示簇頭節(jié)點的數(shù)量。把式3-2代入到式3-1中的處，就可以算出在LEACH改進算法中算出的節(jié)點的概率門限T（）。3.3.3HEED算法HEED算法也是以LEACH算法為基礎進行了改進。它的特點是在進行簇頭選舉的時候優(yōu)先考慮節(jié)點剩余的能量，而不是隨機地選取簇頭，這就可以讓有更多剩余能量的節(jié)點選舉成為簇首。進而讓節(jié)點的能量消耗平均起來，以防止出現(xiàn)部分節(jié)點提前死亡的情況。延長簇首的工作時間和生存時間。HEED算法的簇頭選舉公式如下所示：(3-3)這兩種算法都是針對能量而言更加有效的分簇算法。但是，對簇頭節(jié)點的分布情況卻沒有任何改變，還是容易導致簇內的節(jié)點到簇頭的距離和簇頭到基站的距離有長有短，很不均衡。若是能夠選擇那些能量高的節(jié)點作為簇頭節(jié)點就可以提升無線傳感器網(wǎng)絡的整體性能。HEED算法就是這樣進行選舉工作的。因為傳感器網(wǎng)絡是面對現(xiàn)實中的具體事件的，所以在監(jiān)測的范圍內若是沒有進行中的工作就可以選擇休眠。這個休眠的機制在傳感器檢測范圍內發(fā)生事件的時候會使傳感器自動工作而在沒有事件發(fā)生的時候可以節(jié)省能量。引入了這種休眠機制使得無線通信模塊通常能夠處于關閉的狀態(tài)，而傳感器模塊卻是需要一直保持運作。這樣大幅降低了傳感器節(jié)點的能量消耗。這種休眠機制只要解決了傳感器節(jié)點在休眠狀態(tài)及活動狀態(tài)之間轉換的問題就可以很方便的延長節(jié)點的壽命問題。而要實現(xiàn)這種機制就必須使用運行階段的網(wǎng)絡拓撲控制算法進行控制。3.4本章小結本章首先對無線傳感器網(wǎng)絡拓撲控制算法介紹，主要包含了基于節(jié)點攻率控制的傳感器網(wǎng)絡拓撲控制算法和基于層次劃分的傳感器網(wǎng)絡拓撲控制算法。對于基于節(jié)點功率控制的拓撲算法本章主要介紹了CONNECT/BICONN算法以及大規(guī)模數(shù)據(jù)聚類算法AP算法。對于基于層次劃分的拓撲控制算法，本章主要介紹了LEACH算法和它的改進算法及HEED算法。為下一章在復雜電力場景下的LEACH算法仿真奠定了基礎。仿真驗證與分析LEACH算法流程：LEACH算法主要的流程包括以下3個階段。選舉簇頭階段我們假定在LEACH當中所有節(jié)點的初始能量都是相同的，那么為了讓網(wǎng)絡當中的節(jié)點的能量消耗保持平衡我們要在每輪選舉的時候一共選舉P*N個簇頭節(jié)點。P代表了要選舉出來的簇頭節(jié)點在所有節(jié)點當中占有的比例。而N代表了所有節(jié)點的個數(shù)。在網(wǎng)絡里的每一個節(jié)點都隨機產(chǎn)生一個取值范圍為[0，1]的隨機數(shù)，若這個隨機數(shù)大于T()那么這個節(jié)點就可以成為簇頭節(jié)點。反之則不能成為簇頭節(jié)點，這樣一來所有的節(jié)點都很公平的擁有成為簇頭節(jié)點的機會而能量的消耗也能維持平衡，（2）成簇階段當網(wǎng)絡當中的某些節(jié)點滿足隨機數(shù)大于T()這個條件進而成為了簇頭節(jié)點以后，它們會發(fā)出消息，告訴沒有成為簇頭節(jié)點的那些傳感器節(jié)點它們是簇頭節(jié)點。在所有非簇頭節(jié)點接收到這個消息以后，每一個非簇頭節(jié)點都開始計算自己與簇頭節(jié)點之間的距離并根據(jù)各個距離選擇離自己最近的簇頭節(jié)點來加入它。簇頭節(jié)點在接收到非簇頭節(jié)點發(fā)來的申請后允許非簇頭節(jié)點加入自己的簇。在LEACH算法當中，簇頭是整個簇的控制中心，控制著簇內節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸。在成簇時同樣要考慮成簇后的穩(wěn)定階段。LEACH算法中每個簇頭節(jié)點都建立起TDMA調度。在非簇頭節(jié)點加入簇時，整個TDMA調度就發(fā)到每一個節(jié)點那里，每個節(jié)點按照TDMA調度方案接受調度進而進入穩(wěn)定狀態(tài)。穩(wěn)定狀態(tài)階段LEACH算法的穩(wěn)定階段可以被分成很多幀。每一個節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)都有嚴格的規(guī)定，每個節(jié)點每幀都只能被允許在指定的一段時間之內發(fā)送數(shù)據(jù)。而在不發(fā)送數(shù)據(jù)的時間段內，這些非簇頭節(jié)點會進入到休眠狀態(tài)來減少能量的消耗，但是簇頭節(jié)點必須一直保持著工作的狀態(tài)不能進入休眠狀態(tài)。那是因為簇頭節(jié)點一收到簇內的節(jié)點傳輸過來的數(shù)據(jù)就要執(zhí)行數(shù)據(jù)融合的功能再把處理完的數(shù)據(jù)傳輸?shù)交救ァ６總€節(jié)點的傳輸時間是嚴格規(guī)定的、是相互錯開的，所以簇頭節(jié)點并沒有可以進行休眠的時間，也就導致簇頭節(jié)點的能量消耗非常大。LEACH算法能耗模型：圖4-1無線收發(fā)電路的能耗模型由這個模型可知，每1bit數(shù)據(jù)傳輸所要消耗的能量有兩個組成部分，分別是發(fā)射電路的損耗和功放電路的損耗。模型中的發(fā)射電路的任務是對信息進行編碼調制、濾波調制等。功放電路的任務則是要按照特定的功率把調制完成的信號傳輸出去。接收電路的功能則與發(fā)射電路相反，是進行信息的接受、解調與濾波。功放電路包含了兩種傳輸模型，針對不同的情況會采用不同的傳輸模型。節(jié)點根據(jù)接受者與發(fā)送者之間的距離遠和近來采取不同的模型。距離近的用自由空間模型來傳輸數(shù)據(jù)，距離遠的則用多路徑衰減模型來傳輸數(shù)據(jù)。同時由于選擇的模型不同，節(jié)點功率放大器的系數(shù)也就不同。要發(fā)送Lbit數(shù)據(jù)所消耗的能量可以通過公式4-1進行計算。（4-1）其中：代表了發(fā)送L比特的數(shù)據(jù)并傳輸d距離的能量消耗。是為了接受L比特數(shù)據(jù)所要消耗的能量消耗。是電路處理一個bit的數(shù)據(jù)所要消耗的能量。是自由空間模型內功率放大器的系數(shù)。是多徑衰減模型的功率放大器的系數(shù)。(4-2)指自由空間模型與多徑衰減模型之間的臨界距離。實驗參數(shù)設置表4-1實驗參數(shù)參數(shù)類型參數(shù)值節(jié)點分布區(qū)域100m*100m，200m*200m，300m*300m匯聚節(jié)點坐標（50,175）節(jié)點總數(shù)100，200，300傳感器節(jié)點的初試能量0.5J電路處理數(shù)據(jù)消耗能量50nJ/bit節(jié)點成為簇首的最佳選擇概率p0.05最大迭代次數(shù)1000發(fā)送放大器能耗10pJ/bit/發(fā)送放大器能耗0.013pJ/bit/數(shù)據(jù)包長度6400bit控制包長度200bit數(shù)據(jù)融合能量消耗5nJ/bit/signal實驗結果4.4.1節(jié)點分布面積為300m*300m1）節(jié)點總數(shù)為100個時圖4-2節(jié)點死亡情況圖4-3節(jié)點分布情況2）節(jié)點總數(shù)為200個時圖4-4節(jié)點死亡情況圖4-5節(jié)點分布情況3）節(jié)點總數(shù)為300個時圖4-6節(jié)點死亡情況圖4-7節(jié)點分布情況通過分析節(jié)點的死亡情況（圖4-2、圖4-4、圖4-6），我們可以得出在覆蓋面積及其它條件不變的情況下，節(jié)點總數(shù)越多，節(jié)點開始出現(xiàn)死亡的輪數(shù)越靠后并且所有節(jié)點全部死亡的輪數(shù)也越靠后。同時節(jié)點死亡的速度從100個節(jié)點時所發(fā)生的極速衰減再緩慢衰減到300個節(jié)點時近似勻速衰減可以得出：節(jié)點數(shù)目越多，無線傳感網(wǎng)絡的生存時間越長。通過分析節(jié)點的分布情況（圖4-3、圖4-5、圖4-7），我們可以得出節(jié)點數(shù)越多，簇首越多，所劃分的區(qū)域也就越多。4.4.2節(jié)點總數(shù)為200個1）節(jié)點分布面積為300m*300m時圖4-4節(jié)點死亡情況圖4-5節(jié)點分布情況2）節(jié)點分布面積為200m*200m時圖4-8節(jié)點死亡情況圖4-9節(jié)點分布情況3）節(jié)點分布面積為100m*100m時圖4-10節(jié)點死亡情況圖4-11節(jié)點分布情況通過分析節(jié)點死亡情況（圖4-4、圖4-8、圖4-10），我們可以發(fā)現(xiàn)面積越小，節(jié)點出現(xiàn)死亡的時間越晚，同時節(jié)點全部死亡的時間也越晚；面積越小的圖像線條的斜率越大，這意味著面積越小，節(jié)點死亡的速度越快。通過分析節(jié)點的分布情況（圖4-5、圖4-9、圖4-11），節(jié)點區(qū)域數(shù)量并沒有太大改變。由此可見覆蓋面積的大小對節(jié)點的分布情況影響不大?？偨Y與展望工作總結無線傳感器網(wǎng)絡是繼互聯(lián)網(wǎng)之后的一個重大網(wǎng)絡，它是多學科交叉的新興研究領域，涉及計算機、計算機網(wǎng)絡、傳感器等多個領域。無線傳感器網(wǎng)絡的發(fā)展必將對人類的生活造成重大的影響。拓撲控制是無線傳感器網(wǎng)絡中的關鍵技術，能夠有效地減少傳感器節(jié)點能量消耗、延長網(wǎng)絡生存時間，逐漸成為了無線傳感器網(wǎng)絡研究領域的研究熱點之一。本文將重點放在了拓撲控制算法的研究方面，重點研究了層次型拓撲控制算法，主要研究內容如下：1）本文介紹了無線傳感器網(wǎng)絡的構成及特點、性能指標；無線傳感器拓撲控制技術及拓撲結構的種類。2）本文介紹了基于節(jié)點功率控制和層次劃分的拓撲控制算法，主要有CONNECT/BICONN算法、AP算法、LEACH算法及其改進型和HEED算法。3）用matlab對LEACH算法進行了仿真，對LEACH算法有了更深入的了解。展望拓撲控制算法是無線傳感器網(wǎng)絡研究領域的重要一環(huán)。本文對于拓撲控制算法的研究還不夠全面和深入，提出的拓撲控制算法也沒有經(jīng)過實際應用的檢驗，今后還需要繼續(xù)研究。（1）LEACH算法在簇頭選擇時，需要進行大量的運算，占用較多的存儲空間和算法執(zhí)行時間，怎樣提高算法的執(zhí)行效率，是下一步研究的重點。（2）提出算法考慮的都是靜態(tài)的網(wǎng)絡環(huán)境，這種網(wǎng)絡環(huán)境相對比較簡單，在實際應用中有著一定的局限性。在今后的工作中，將對算法在動態(tài)環(huán)境中的有效性進行驗證，并研究如何提高算法在動態(tài)網(wǎng)絡環(huán)境中的可靠性。（3）提出的算法通過基站進行相關信息的迭代計算并產(chǎn)生成簇信息，這種集中控制產(chǎn)生簇頭的方式在較小規(guī)模的網(wǎng)絡中，能夠有效地發(fā)揮作用。但是，當無線傳感器網(wǎng)絡的規(guī)模變大，傳感器節(jié)點的數(shù)量變多，將使基站集中控制產(chǎn)生簇頭的方式變得越來越難，甚至失效。為了適應大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡的應用，應提出新算法或者改進算法成為基于局部信息的分布式高效算法。希望未來能夠有更高效、有更豐富適用場景的算法出現(xiàn)來便捷人們的生活讓世界享受科技帶來的便利。參考文獻[1]馬威風.無線傳感器網(wǎng)絡拓撲控制算法研究[D].長春理工大學,2018.[2]蔣國帥,程璞.基于無線傳感器網(wǎng)絡的拓撲控制算法[J].科技視界,2016(25):231+239.[3]李安瑩.無線傳感器網(wǎng)絡拓撲控制技術的研究[D].沈陽理工大學,2016.[4]張先菊.無線傳感器網(wǎng)絡的拓撲控制技術研究[D].吉林大學,2015.[5]陽瑞琦.無線傳感器網(wǎng)絡分簇拓撲控制技術的研究[D].中南大學,2013.[6]王蕊.無線傳感器網(wǎng)絡拓撲控制技術研究[D].哈爾濱工程大學,2007.[7]楊軍.無線傳感器網(wǎng)絡拓撲控制技術研究[D].江蘇大學,2006.[8]田權,楊橋橋,陳宇.基于傳感通信技術的電力物聯(lián)網(wǎng)應用[J].農(nóng)村電工,2021,29(03):37-38.[9]李云,周嫻,尤肖虎,等.IMECN:一種新的無線傳感器網(wǎng)絡拓撲控制算法[J].電子學報,2010,38(001):48-53.[10]魏永紅,李孝忠.分簇及局部優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡拓撲控制算法[J].天津科技大學學報,2010,25(2):68-71.[11]趙學健,莊毅,歐陽鍵.一種適用于無線傳感器網(wǎng)絡的拓撲控制算法[J].計算機科學,2009.[12]劉林峰,金杉.OverviewofTopologyControlAlgorithmsinWirelessSensorNetworks無線傳感器網(wǎng)絡的拓撲控制算法綜述[J].計算機科學,2008,35(003):6-12.[13]李德識,范創(chuàng)偉,陳健.一種功率可調的帶狀傳感器網(wǎng)絡拓撲控制方法:,CN102158938B[P].2014.[14]YANGMengning.無線傳感器網(wǎng)絡中改進的HEED分簇算法[J].重慶大學學報自然版:英文,2012.[15]張建輝.無線傳感器網(wǎng)絡拓撲控制研究[D].浙江大學,2008.[16]張學,陸桑璐,陳貴海,陳道蓄,謝立.無線傳感器網(wǎng)絡的拓撲控制[J].軟件學報,2007(04):943-954.[17]余向陽.無線傳感器網(wǎng)絡研究