无线传感器网络第七章无线传感器网络技术概述拓扑控制.答案课件.ppt

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1、第七章无线传感器网络的拓扑控制技术拓扑控制技术概述拓扑控制意义拓扑控制的设计目标功率控制技术典型的层次型拓扑控制方法拓扑控制中的休眠调度技术路由层拓扑管理/控制MAC层拓扑控制技术是无线传感器网络中的基本问题。动态变化的拓扑结构是无线传感器网络最大特点之一，因此拓扑控制策略在无线传感器网络中有着重要的意义。目前，在网络协议分层中没有明确的层次对应拓扑控制机制，但大多数的拓扑算法是部署于介质访问控制层（MAC）和路由层（Routing）之间，它为路由层提供足够的路由更新信息i，反之，路由表的变化也反作用于拓扑控制机制，MAC层可以提供给拓扑控制算法邻居发现等消息。拓扑控制技术概述向上提供信息向

2、上提供信息触发算法运行触发算法运行拓扑控制的概念与意义概念拓扑控制（topologycontrol）是一种协调节点间各自传输范围的技术，用以构建具有某些期望的全局特性（如，连通性）的网络拓扑结构，同时减少节点的能耗或增加网络的传输能力。网络拓扑：由传输媒体互连所形成的网络节点的物理连接结构意义1、减少节点的通信负载，提高通信效率；2、减少网络耗能，延长网络寿命；3、辅助路由协议；拓扑控制的研究方向WSN中拓扑控制可以分为两个研究方向：功率控制和层次拓扑结构控制。功率控制机制调整网络中每个节点的发射功率，保证网络连通，在均衡节点中直接邻居数目(单跳可达邻居数目)的同时，降低节点之间的通信干扰。

3、层次拓扑控制是利用分簇思想，使网络中的部分节点处于激活状态，成为簇头节点。由这些簇头节点构建一个连通的网络来处理和传输网络中的数据，并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。拓扑控制的评价指标连通性在没有拓扑算法前，两个节点之间存在k条路径，那么使用拓扑算法后，这两个节点中也应该有存在k条路径。覆盖性覆盖问题中，最重要的因素是网络对物理世界的感知能力。吞吐量化简后的网络拓扑结构应该能够支持与原始网络相似的通信量。扩展性（网络容量）减少数据传输节点所能影响的邻居节点的数量,减少节点通信的传输范围,可以有效减小网络中的冲突域,从而降低通信冲突的概率。相反，网络中的冲突就越多,

4、节点通信也就更容易发生数据丢包或重传现象。鲁棒性网络发生变化时，一些节点可能会变化它们的拓扑信息，显然，鲁棒的拓扑结构只需要进行少量的调整，这样可以避免对本地节点的重新组织而造成整个网络的波动。实现拓扑控制的手段1、在保证网络的连通性与覆盖性的情况下，控制节点的发射距离，减少发射功耗，同时减少分组冲突的可能性，减少协议不必要的开销；2、尽可能让多的节点进行休眠，降低功耗；3、数据融合，减少分组的冗余。单跳还是多跳耗能多？拓扑控制的应用效果拓扑控制的分类基于位置的拓扑控制算法-邻近图基本思想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'

5、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RNG、GG、DG、YG、MST、DRNG、DLMST、DLSSDRNG与DLSS算法第一步:每个节点以最大的发射功率广播HELLO信息，该信息至少包括：节点ID号、最大的发射功率、自身的位置。节点在收到HELLO信息后，确定了自己可以达到的邻居集合。第二步：DRNG以各自的邻居算法确定邻居集合，DRNG以与它节点最近的邻居节点选择优先；而DLSS最小化了图中所有边的最大能量消耗,并取单跳距离的节点作为其邻居节点。第三步确定邻居节点后，将发射半径调整到最远邻居节点的距离，进一步通过对拓扑图的边进行增删，使网络达到双向连通。

6、邻近图算法仿真结果对比基于邻居的拓扑控制算法基于节点度数（邻居）的算法LMA、LMN、LINT、LILTLMA(localmeanalgorithm)--本地平均算法给定节点度的上限和下限,动态地调整节点发射功率,使节点的度数始终维持在度数的上限和下限之间.这种算法利用局部信息来调整相邻节点的连通性,从而在保证网络连通的同时使得节点间的链路具有一定的冗余性和扩展性。LMN(localmeanofneighborsalgorithm)--本地邻居平均算法与LMA不一样的地方是，LMN的邻居节点的数目依据于所有邻居的邻居节点数求平均值作为自己的邻居节点数。仿真结果显示,这种策略在保证网络连通的同

7、时,通过少量的局部信息使网络性能达到了一定程度的优化.但是,这两种算法缺乏严格的理论推导.层次型拓扑结构控制层次型拓扑结构产生背景传感器节点在无线通信模块在空闲状态与收发状态下的能耗相当，因此只有关闭其节点的无线通信模块才能真正有效的降低非工作能耗。层次分簇就是在这一背景下产生的。层次型拓扑控制的思想与关键技术关键技术层次分簇算法的核心是如何选择簇头集合，并把剩余的节点划分到已经产生簇头集合中。分簇的基本思想