无线传感器网络的数据收集时隙分配算法
基于TDMA的无线传感器网络时隙分配算法
中 图法 分类号 ： Ｐ ９ Ｔ ３３
文 献标 识码 ： Ａ
文章编 号 ：０ ０７ ２ ２ ０ ） ７１０—３ １ ０—０ ４（０ ８ ０ —７ ６０
Ｓ ｏ ｓ ｉ ｎ ｎ ｌ ｏ ｉ ｍ ｒ ｌｓ ｅ ｓ ｒ ｅｗｏ ｋ ａ ｅ ｎ ＴＤＭ Ａ ｌｔ ｓｇ ｍｅ ｔ ｇ ｒｔ ａ ａ ｈ ｉ ｗｉｅｅ ｓｓ ｎ ｏ ｔ ｒ ｓ ｓ ｄ ｏ ｎ ｎ ｂ ＷＡ ｕ ｉ ｇ Ｚ Ａ Ｇ Ｗｅ ， Ｚ Ａ Ｇ Ｊ ｇｚ ｏ ｇ ＮＧＬ －ａ Ｈ Ｎ ｉ ｊｎ ， Ｈ Ｎ ｎ —ｈ ｎ ２ ｉ
（．Ｓｈ ｏ ｆｎｏｍａ ｏ ｎ ｉｅｒ ｇ ｏ ｔｅｎ ａｇｚ ｉ ｒ ｔ １ ｃｏ ｌ Ｉｆｒ ｔ ｎＥ ｇ ｅｉ ，Ｓ ｕｈｒ ｎ ｔ Ｕｎ ｅｓｙ ｏ ｉ ｎ ｎ Ｙ ｅ ｖ ｉ ，Ｗｕ ｉ １ １ ２ ｈｎ ； ｘ ４ ２ ，Ｃ ｉａ ２ ２ Ａ ｔｌ ｙ ｃ ｄｍｙｏ Ｐ Ａ，Ｈｅｅ ２ ０ ３ ，Ｃ ｉ ） ． ｒｌ ｒ ａｅ ｆ Ｌ ｉｅ Ａ ｆ ３ ０ ｈｎ ｉ １ ａ
王 陆 江 张 ， 伟 张 敬 忠 。 ，
（．江 南 大学 信 息 Ｘ 程 学 院 ，江 苏 无锡 ２ ４ ２ ；２ １ － １ １２ ．解放 军炮兵 学 院，安 徽 合 肥 ２ ０ ３ ） ３０ １
摘 要 ： 感 器技 术 、 机 电 系统 、网络和 无线通 信 等技 术的进 步 ， 传 微 推动 了无 线传 感 器 网络 的产生 和发展 。根据 无 线传感 器
网络 中节点 密度 大、 以数据 为 中心和 能量有 限 的特 点 ， 出一种基 于 时分 多址（ＤＭ 的动 态分 布式 时隙分 配算 法 。该 算法 提 Ｔ
根据 两跳 范 围 内的邻 居 节点信 息动 态分 配时 隙并能有 效适应 本地 拓扑 变化 。通 过仿真 对该 算 法的 良好 性 能进 行 了分析 。 关 键词 ： 无线传 感 器 网络 ； 时分多 址；媒 体接入 控 制； 时 隙；仿真
无线传感器网络中的数据分发和处理算法研究
无线传感器网络中的数据分发和处理算法研究随着信息化时代的到来，无线传感器网络得到了越来越广泛的应用。
无线传感器网络是由大量的传感器节点组成的网络，在网络中，节点之间相互协作，实现对环境的监测、数据采集和处理等功能。
在无线传感器网络中，节点的数量很多，但是节点之间的传输距离比较短，数据的传输需要经过多个节点才能到达目的地。
因此，如何有效地进行数据分发和处理是无线传感器网络中需要研究的重要问题。
一、数据分发算法在无线传感器网络中，节点需要将采集到的数据传输到其他节点，完成数据的分发。
数据分发算法是无线传感器网络中的重要问题，其目标是在保证数据传输质量的同时，在网络中尽可能减少能量消耗。
数据分发算法主要有两种：基于中心的数据分发算法和基于分布式的数据分发算法。
基于中心的数据分发算法是指将传感器节点数据发送到一个集中节点进行处理，再由该节点向其他节点传输数据。
这种算法虽然减少了数据传输的能量消耗，但是由于存在集中节点，算法的可靠性和安全性较低。
因此，在实际应用中，基于分布式的数据分发算法更为常见。
这种算法是指将数据分发到距离传感器节点最近的节点，从而实现数据的传输。
基于分布式的数据分发算法又分为链式传输算法和区域传输算法。
链式传输算法是将每个传感器节点连接成一个链表，数据从一个节点传输到另一个节点，最终到达目的地。
链式传输算法的优点是传输距离短，但是链表中的某个节点失效会导致整个链表不工作，因此算法的可靠性较低。
区域传输算法是将网络划分为多个不同的区域，数据只在相邻的区域之间传输，从而减少了能量消耗，提高了网络的可靠性和安全性。
二、数据处理算法在无线传感器网络中，节点需要对采集的数据进行处理，分析数据的特征和趋势。
数据处理算法是无线传感器网络中的重要问题，其目标是设计出一种有效的算法，提高数据的处理速度和准确性。
数据处理算法主要有两种：分布式数据聚合算法和分布式数据分类算法。
分布式数据聚合算法是将传感器节点采集到的数据进行聚合，从而得到整个网络的数据。
无线传感器网络中的数据采集与传输方法
无线传感器网络中的数据采集与传输方法无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）是由许多分布式传感器节点组成的网络系统，用于收集、处理和传输环境中的信息。
在无线传感器网络中，数据的采集和传输是关键任务，对于确保网络的可靠性和效率至关重要。
本文将重点介绍无线传感器网络中的数据采集与传输方法。
数据采集是无线传感器网络中的首要任务之一。
传感器节点通过感知环境并收集各种类型的数据，如温度、湿度、光照强度等。
在数据采集过程中，应确保数据的准确性和完整性。
为了有效地采集数据，无线传感器网络中常采用以下方法：1. 时序采样：传感器节点按照事先设定的时间间隔进行数据采集。
这种方法简单直接，适用于对数据采样率要求不高的场景。
2. 事件触发：传感器节点根据环境中的特定事件进行数据采集。
例如，温度传感器在温度超过一定阈值时触发数据采集。
这种方法可以减少不必要的能耗，提高传感器网络的寿命。
3. 自适应采样：传感器节点根据环境中的变化自适应地调整数据采样频率。
例如，当环境变化较小时，可以降低采样频率以减少能耗，当环境变化较大时，可以增加采样频率以保证数据的准确性。
数据采集后，需要将数据传输到基站或其他节点进行进一步处理和分析。
无线传感器网络中的数据传输通常面临以下挑战：1. 能耗限制：传感器节点通常由有限的电池供电，因此在数据传输过程中需要考虑尽量降低能耗。
低能耗传输协议如LEACH等被广泛应用于无线传感器网络中。
2. 传输可靠性：无线传感器网络往往部署在复杂的环境中，数据传输可能受到噪声、干扰和信号衰减等因素的影响。
传输中的数据丢失可能会导致信息的不准确性和网络性能的下降。
因此，传输协议应具备一定的容错能力，能在丢包情况下进行数据的重传或纠错。
3. 网络拓扑：无线传感器网络中节点的位置和连接方式非常灵活，因此网络拓扑可能时刻变化。
数据传输需要根据网络拓扑动态调整路由选择，以保证数据能够可靠地传输到目的地。
无线传感器网络中的节点分配算法研究
无线传感器网络中的节点分配算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量分布式、自组织的节点组成的网络系统，节点通过无线通信协作工作。
在WSN中，节点的位置分配是一项关键任务，对整个网络的性能和效率具有重要影响。
因此，研究无线传感器网络中的节点分配算法是一项具有重要意义的工作。
节点分配算法是指将有限数量的传感器节点合理分配到网络拓扑结构中的方法。
一个合理的节点分配算法应该能够最大化网络覆盖范围，同时最小化能源消耗和网络负载，以提高网络的性能和寿命。
首先，节点分配算法需要考虑网络覆盖范围。
在无线传感器网络中，节点的主要任务是感知环境并收集数据。
因此，节点的分布对网络的覆盖范围具有重要影响。
合理的节点分配算法应该能够保持节点之间的均匀分布，避免出现覆盖重叠或覆盖盲区。
常用的节点分配算法包括最大覆盖算法、贪心算法和遗传算法等。
其次，节点分配算法需要考虑能源消耗。
在无线传感器网络中，节点通常由电池供电，能源是一个重要的限制因素。
因此，节点的分配应该能够在能源有限的情况下最大限度地延长网络的寿命。
一种常见的能源节约方法是通过调整节点的活动模式来减少能源消耗，例如通过周期性地进入休眠状态来减少能量消耗。
优化节点分配算法应该能够合理地调整节点的活动模式，以最大限度地降低能源消耗。
此外，节点分配算法还需要考虑网络负载均衡。
在无线传感器网络中，节点之间的通信是通过互相转发数据包来实现的。
当网络中的某些节点负载过重时，容易导致网络拥塞和性能下降。
因此，节点分配算法应该能够合理地分配节点任务，使得网络负载能够平衡。
一种常见的负载均衡策略是基于节点的距离和处理性能来调整节点的工作负载。
值得一提的是，节点分配算法还应该能够考虑网络拓扑的动态变化。
在实际应用中，无线传感器网络往往面临着节点故障、节点随机移动等问题。
因此，节点分配算法需要具备适应网络拓扑动态变化的能力。
一种常见的解决方法是通过网络中的节点自组织机制来调整节点分配，使得网络的扩展和缩减能够自动适应网络拓扑变化。
无线传感器网络中的数据收集与处理方法研究
无线传感器网络中的数据收集与处理方法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是由大量分布在某一特定区域的无线传感器节点组成的网络，用于监测、收集和传输环境中的各种数据。
数据收集与处理是WSNs中至关重要的环节，直接影响到网络性能和数据可靠性。
本文将探讨WSNs中的数据收集与处理方法，并讨论其优缺点。
一、数据收集方法1. 直接数据收集法：直接数据收集法是指将传感器节点直接将数据发送到基站或中心节点。
这种方法简单直接，适用于网络规模较小、节点之间的距离较近的场景。
然而，该方法存在一些问题，如数据冗余、能耗高等。
2. 基于链路的数据收集法：基于链路的数据收集法是指通过邻居节点将数据传输到基站。
每个节点在接收到数据后，可以选择存储和转发数据或直接丢弃数据，从而减少能耗与通信开销。
这种方法可以消除冗余数据，减少能耗，并提高数据传输的可靠性。
3. 基于聚集的数据收集法：基于聚集的数据收集法是指将传感器节点按照一定的规则划分为若干个簇（Cluster），并由每个簇的簇首节点负责收集和处理数据，然后将处理后的数据传输到基站。
这种方法可以降低通信开销和能耗，提高网络的能源利用效率和生命周期。
二、数据处理方法1. 数据压缩：数据压缩是指通过压缩算法对传感器节点采集到的原始数据进行压缩，从而减少数据传输量和通信开销。
常用的数据压缩方法包括差值编码、霍夫曼编码、小波变换等。
数据压缩可以有效降低能耗和延长网络寿命。
2. 数据融合：数据融合是指将多个传感器节点采集到的相似或相关的数据进行融合，生成一组更准确和全面的数据结果。
常用的数据融合方法包括加权平均法、相似性度量法、贝叶斯融合法等。
数据融合可以提高数据精确度和网络性能。
3. 分布式数据处理：分布式数据处理是指将数据处理任务分散到不同的传感器节点上进行并行处理。
每个节点只处理分配给自己的数据，然后将处理结果传输到基站。
这种方法可以减少数据传输量和能耗，同时提高数据处理效率和网络吞吐量。
一种适于无线传感器网络的分布式动态时隙分配算法
第２５卷第３期２０２０年６月 新 余 学 院 学 报ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＸＩＮＹＵ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＶｏｌ．２５，ＮＯ．３Ｊｕｎ．２０２０一种适于无线传感器网络的分布式动态时隙分配算法●吴丽杰，张璐璐，唐 珊（安徽粮食工程职业学院，安徽 合肥 ２３００１１櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆）摘 要：无线传感器网络中，介质访问控制层对节点能耗的控制非常重要。
针对无线传感器网络能量有限的特征，提出一种基于ＤＲＡＮＤ的分布式动态时隙分配算法。
新算法将节点的剩余能量和流量类型作为一种排序优先级，根据优先级进行时隙分配的调度，减少ＤＲＡＮＤ由于随机性时隙分配申请造成的能量消耗。
仿真结果表明，在提供服务质量的前提下，新算法比ＤＲＡＮＤ时隙分配算法提高了能量利用率和时隙利用率。
关键词：无线传感器网络；介质访问控制；时分多址；ＤＲＡＮＤ；ＮＳ中图分类号：ＴＰ３９３ 文献标识码：Ａ 文章编号：２０９５－３０５４（２０２０）櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆櫆０３－００３０－０５收稿日期：２０１９－１２－１３作者简介：吴丽杰（１９８３－），女，山东聊城人，讲师，硕士。
无线传感器网络（ＷＳＮ）作为物联网的底层技术之一，具有很大的发展前景和研究价值。
ＷＳＮ由大量微型、低成本传感器节点组成，这些节点在计算、通信、内存和功耗方面受到限制。
ＷＳＮ分布区域广并长期处于无人操控的环境中，以更换电池的方式来补充传感器节点的能量通常是不切实际的，而这也使能量成为无线传感器网络中最为受限的资源。
介质访问控制层（ＭＡＣ）负责合理的分配信道资源并为网络层提供服务，在延长ＷＳＮ的生命周期中扮演着重要角色［１－３］。
通常，ＭＡＣ层的节能算法对于持久的高吞吐量网络至关重要。
ＭＡＣ协议提供了有关多个节点如何访问公共无线介质的各种方案。
物联网中无线传感器网络空间时隙分配算法优化研究
物联网中无线传感器网络空间时隙分配算法优化研究随着物联网技术的飞速发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）作为物联网的重要组成部分，具有广泛的应用领域和前景。
然而，WSN中的空间时隙分配算法一直是一个重要的研究课题。
本文将对物联网中无线传感器网络空间时隙分配算法进行优化研究，旨在提高网络的性能和能源利用效率。
无线传感器网络中的空间时隙分配是指在WSN节点之间合理分配有限的无线通信资源，如时间、频率和空间资源。
空间时隙分配算法的优化研究对于提高网络的容量、降低信道干扰、增强网络的鲁棒性和节约能源等方面具有重要意义。
首先，本文探讨了现有的无线传感器网络空间时隙分配算法以及它们的优缺点。
常见的空间时隙分配算法包括固定分配算法、随机分配算法、集中分配算法和分布式算法等。
固定分配算法的优点是简单且易于实现，但不能适应网络中节点数量和网络拓扑的变化。
随机分配算法可以消除冲突，但却无法提供高吞吐量和低延迟。
集中式分配算法通常需要中心节点的全局信息，但是中心节点的故障会导致整个网络的瘫痪。
分布式算法是一种分散的算法，对网络拓扑和节点数量的变化具有鲁棒性，但是往往需要更多的计算和通信开销。
然后，本文介绍了一种基于优化算法的空间时隙分配方法。
该方法通过数学建模和优化算法求解，以达到最优的空间时隙分配结果。
常用的优化算法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法和模拟退火算法等。
这些算法都能够在不同的网络环境下找到较好的空间时隙分配解。
基于优化算法的空间时隙分配方法能够充分考虑网络拓扑、节点分布和通信质量等因素，优化网络的性能和能源利用效率。
接下来，本文以案例研究的形式来验证基于优化算法的空间时隙分配方法的性能和效果。
通过在不同网络规模和不同节点分布情况下进行仿真实验，分别采用固定分配算法、随机分配算法、集中分配算法和基于优化算法的分配方法进行比较和分析。
实验结果表明，基于优化算法的空间时隙分配方法能够显著提高网络的吞吐量、降低信道干扰和延迟，并能够有效节约能源消耗。
无线传感器网络中的资源分配算法研究
无线传感器网络中的资源分配算法研究无线传感器网络是指由大量分布在待监测区域的无线传感器节点组成的网络系统。
它具有自组织、自适应和自愈合等特点，被广泛应用于环境监测、军事侦察、智能交通等领域。
然而，资源分配问题一直是无线传感器网络中的挑战之一。
本文将基于这一问题展开，探讨无线传感器网络中的资源分配算法的研究。
无线传感器网络中的资源包括能量、带宽和存储空间等。
由于传感器节点通常是由电池供电，能量是最重要的资源之一。
传感器节点的能量消耗主要来自数据传输、数据处理和通信等方面。
因此，如何合理分配节点间的能量，延长网络的生命周期，一直是研究者们关注的焦点。
一种常见的资源分配算法是基于平等原则的均匀分配算法。
该算法假设所有节点的能量消耗相等，将网络中的能量均匀分配给每个节点。
尽管这种算法较为简单，但其忽略了节点之间的差异，容易导致网络不均衡的现象。
一些重要节点消耗的能量较快，而其他节点却闲置了大量能量，从而降低了网络的整体性能。
为了解决这个问题，研究者们提出了基于分层原则的资源分配算法。
该算法根据节点的重要性和能量消耗情况，将节点分为不同的层次。
在分配资源时，高层节点将获得更多的能量，以确保其持续工作和重要任务的完成。
而低层节点则分配相对较少的能量，以减少对整个网络的影响。
通过这种方式，资源分配更加合理，能够提高网络的整体性能。
除了能量，带宽和存储空间也是无线传感器网络中重要的资源。
带宽资源分配算法旨在优化网络中数据传输的效率。
其主要思想是将网络中的带宽分配给具有高能量消耗和重要任务的节点，以提高数据传输的速度和可靠性。
存储资源分配算法则关注如何合理利用传感器节点的存储空间，以避免数据丢失和资源浪费的问题。
资源分配算法的研究不仅限于单一资源的分配，还包括多个资源的综合分配。
综合分配算法旨在在保证能量均衡的同时，最大化利用其他资源。
一种常用的综合分配算法是基于马尔科夫决策过程的资源分配算法。
该算法通过对节点的状态、动作和回报函数的建模，以确定最优资源的分配策略。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Abstract： Study on data collection delay． The minimal data collection delay issue is formally represented，and the objective function is constructed． According to residual energy of node，the spanning tree is constructed by Kruskal algorithm． The time slots of collecting data are allocated by the spanning tree． Experimental results show that the proposed time slot allocation algorithm can effectively reduce data collection delay and reduce energy consumption． Keywords： wireless sensor networks（ WSNs） ； data collection； minimum spanning tree； energy consumption time slot allocation
0引言 收集数据是无线传感器网络（ wireless sensor networks，
WSNs） 最基础的任务［1，2］。针对数据收集的 WSNs，常将网 络内所有传感节点构建为以基站为根的树结构（ tree structure） ［3，4］，也称为基于树的数据收集问题。根据节点融合 数据，该问题可分为非融合数据收集和融合数据收集。
本文对要解决的问题进行形式化表述。对于给定的树 T，每个节点 v 要求多个发送时隙，用于传输自身的数据和 转发其后裔节点数据。为了能够成功接收数据，所分配给
146
传感器与微系统（ Transducer and Microsystem Technologies）
2019 年 第 38 卷 第 4 期
DOI： 10． 13873 / J． 1000—9787（ 2019） 04—0146—03
无线传感器网络的数据收集时隙分配算法*
白秋产1 ，王亮明2
（ 1． 淮阴工学院 自动化学院，江苏 淮安 223003； 2． 华南理工大学 计算机学院，广东 广州 510006）
中图分类号： TP 212； TN 929． 5
文献标识码： A
文章编号： 1000—9787（ 2019） 04—0146—03
Study on data collection delay in WSNs*
BAI Qiue of Automation，Huaiyin Institute of Technology，Huai’an，223003 China； 2． School of Computer Science ＆ Engineering，South China University of Technology，Guangzhou 510006，China）
为此，本文提出有效数据收集时隙分配算法。实验数 据表明，提出的时隙分配算法能够有效地降低数据收集时 延，并降低了能耗。 1 约束条件及问题描述 1． 1 约束条件
用图 G = （ V，E） 表述传感网络，其中，V 为顶点集，E 为 边。若两节点在彼此的通信范围内，则这两个节点的通信 链路就存在。假定网络内只有一个基站，并由此基站在每 个抽样间隔内收 集 传 感 节 点 的 数 据。 类 似 于 文 献［3 ，4 ］， 网络内节点以数据收集树 DCT 进行管理，即 Tree = （ VT ， ET ） ，并以基站为根。其中，VT = V，ET E。
摘 要： 对数据收集时延进行研究，先将最小收集时延问题进行形式化表述，并建立目标函数； 依据节点
剩余能量，并结合克鲁斯卡尔 （ Kruskal） 算法构成最小生成树； 依据最小生成树分配数据收集时隙。实验
数据表明： 提出的时隙分配算法能够有效地降低收集时延，并降低了能耗。
关键词： 无线传感器网络； 数据收集； 最小生成树； 能耗； 分配时隙
本文以 WSNs 内的非融合数据收集问题为研究内容。 针对非融合数据收集问题，现存的分配算法主要关注于依 据树结构，如何快速地将传感节点数据传输至基站，即以少 的时隙数完成数据收集。如 Zhao W［7］提出基于 Colouring 的分配算法，已用的 Colour 数据等于用于数据收集的时隙
数。文献［7］分析多个算法，如时隙分配、信道分配以及树 构建。类似地，文献［8，9］研究数据收集的最低时延。
收稿日期： 2018—02—06 * 基金项目： 江苏省自然科学基金青年科学基金资助项目（ BK20140457）
第4 期
白秋产，等： 无线传感器网络的数据收集时隙分配算法
147
隙数，其反映了数据收集过程的时延。此外，每个节点有足 够大的缓存区，在转发数据前，能够缓存所接收的数据包。 1． 2 问题描述
在非融合数据收集中，基站直接接收所有节点发送的 数据，并不采集任何融合措施。数据收集树（ data collection tree，DCT） 的中间节点比其后裔节点（ descendants） 需要更 多传输时隙。原因在于，中间节点不仅要传输自己的数据， 还要给其后裔节点转发数据。而在融合数据收集方案中， 传感节点将其来自后裔节点的数据与自己的数据进行融 合，再将这些融合数据传输至其父节点［5，6］。
在每个抽样间隔内，假定传感节点以概率 p 产生一个 传感节点数据包，然后再以多跳方式将数据包传输至基站。 将时间划分为 m 个时隙，即 t = ｛ TS1 ，TS2 ，…，TSm ｝ 。其中 TSm 表示最后一个时隙，在这个时隙内，基站可能从其后裔 节点接收数据包。显然，m 是要求收集所有数据的总的时