无线传感器网络的拓扑控制技术.
无线传感器网络技术及应用(图文 (8)
第8章 无线传感器网络拓扑控制与覆盖技术
2) 功率控制对网络连通性和拓扑结构的影响 网络的连通性和拓扑结构均与发射功率的大小有关。节点的 发射功率过低，会使部分节点无法建立通信连接，造成网络的割 裂；而发送功率过大，虽然保证了网络的连通，但会导致网络的 竞争强度增大，从而使得网络不仅在节点发射功率上消耗过多的 能量，还会因为高竞争强度导致的数据丢包或重传造成网络整体 能耗增加及性能降低。网络中的节点可通过功率控制和骨干网络 节点选择，剔除节点之间不必要的通信链路，形成一个数据转发 的优化网络结构，或者在满足网络连通度的前提下，选择节点最 优的单跳可达邻居数目。通过功率控制技术来调控网络的拓扑特 性，主要就是通过寻求最优的传送功率及相应的控制策略，在保 证网络通信连通的同时优化拓扑结构，从而达到满足网络应用相 关性能的要求。
(4) 算法的分布式程度。在无线传感器网络中，一般情 况下是不设置认证中心的，传感器节点只能依据自身从网络 中收集的信息做出决策。另外，任何一种涉及节点间同步的 通信协议都有建立通信的开销。显然，若节点能够了解全局 拓扑和传感器网络中所有节点的能量，就能做出最优的决策； 若不计同步消息的开销，得到的就是最优的性能。但是，若 所有节点都要了解全局信息，则同步消息产生的开销要多于 数据消息，这将导致网络系统开销大大增加，从而使得网络 的生存期缩短。
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第8章 无线传感器网络拓扑控制与覆盖技术
8.1.4 功率控制技术 目前，拓扑控制主要是功率控制和睡眠调度。所谓功率控制，
就是为传感器节点选择合适的发射功率；所谓睡眠调度，就是控 制传感器节点在工作状态和睡眠状态之间的转换。
功率控制对无线自组织网络的性能影响主要表现在以下五个 方面：
1) 功率控制对网络能量有效性的影响 功率控制对网络能量有效性的影响包括降低节点发射功耗和 减少网络整体能量消耗。在节点分组传递过程中，功率控制可以 通过信道估计或反馈控制信息，在保证信道连通的条件下策略性 地降低发射功率的富余量，从而减少发射端节点的能量消耗。随 着发送端节点发射功率的降低，其所能影响到的邻居节点数量也 随之减少，节省了网络中与此次通信不相关节点的接收能量消耗， 达到了减少网络整体能量消耗的目的。
无线传感网络中的拓扑控制技术
无线传感网络中的拓扑控制技术无线传感网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由众多分布在网络中的小型传感器节点组成的一种自组织、自协调的网络系统。
WSN已广泛应用于环境监测、智能交通、农业灌溉等领域。
作为WSN的基本组成部分，拓扑结构的设计与控制对于网络的性能和效果具有重要影响。
本文将就无线传感网络中的拓扑控制技术进行探讨。
一、拓扑结构的定义与作用拓扑结构是指无线传感网络中各节点之间的连接方式和关系。
在WSN中，良好的拓扑结构设计能够提高网络的可靠性、延迟性、能源效率等性能指标。
常见的拓扑结构包括星型结构、网状结构和树状结构等。
不同的拓扑结构适用于不同的应用场景，因此拓扑控制技术的研究对于优化网络性能具有重要意义。
二、无线传感网络中的拓扑控制技术1. 路由选择算法路由选择算法是无线传感网络中常用的拓扑控制技术之一。
通过选择最佳的路径将数据从源节点传输到目的节点，可以有效降低网络能耗、减少传输延迟。
常见的路由选择算法有距离向量算法、链路状态算法和最小生成树算法等。
2. 节点部署策略节点的合理部署对于网络的拓扑结构具有重要影响。
通过合理地选择节点的位置和数量，可以实现全覆盖、均衡分布的拓扑结构。
常用的节点部署策略包括随机部署、密集部署和分区部署等。
3. 能量平衡算法能源是无线传感网络中最宝贵的资源之一，对于实现网络的长期稳定运行至关重要。
能量平衡算法通过合理调度节点的能量消耗，延长网络的生命周期。
常见的能量平衡算法包括基于充电站的能量补给、动态能量调整和能量感知调度等。
4. 拓扑鲁棒性技术拓扑鲁棒性是指无线传感网络中节点随机失效或故障时，网络仍能保持良好的连通性和工作性能。
拓扑鲁棒性技术通过改进网络的容错能力和应对故障的能力，提高网络的可靠性和稳定性。
常见的拓扑鲁棒性技术包括冗余路径选择、节点动态重配置和分布式故障处理等。
5. 拓扑控制算法的优化拓扑控制算法的优化是提高无线传感网络性能的关键。
第6.1讲 无线传感器网络技术-拓扑控制
无线传感器网络——拓扑控制主讲:何丽莉3拓扑控制z没有明确的对应层次z部署于介质访问控制层(MAC)和路由层(ROUTING)之间z 为路由提供连通的网络z从MAC 层获得邻居消息，以维护生成的拓扑4网络拓扑结构控制与优化的意义1.影响整个网络的生存时间2.减小节点间通信干扰3.为路由协议提供基础4.影响数据融合5.弥补节点失效的影响拓扑控制平面网络–所有节点具有相同的角色功率控制z骨干网节点彼此是连通的z每个节点都有一个骨干网节点控制z只使用骨干网节点之间的，以及骨干网节点和受控节点之间的链路8z每个节点仅属于一个簇z除了起簇间桥梁作用的点z簇头节点形成一个控制集，彼此独立z关键：簇头的确定z原始图G和化简后的图径长度的最大增长z能量扩展因子（z最高效路径上消耗的能量的最大增长12拓扑控制算法的评价准则-续z 吞吐量（Throughput ）z 化简后的拓扑结构应该能够支持与原始网络相似的通信量z鲁棒性（Robustness ）z 拓扑变化时需要的调整尽量少z 算法总开销（Algorithm overhead )z 计算量小13平面网络中的拓扑控制——功率控制z 也称功率分配问题z 节点通过设置或者动态调整发射功率，在保证网络连通的基础上，使得网络能耗最小，以延长整个网络的生存时间。
z NP 难问题z 一般的解决方案都是寻找近似解法。
14基于节点度的算法z节点度z 所有距离该节点一跳的邻居节点的数目z 主要思想z 给定节点度的上限和下限需求，动态调整节点的发射功率，使得节点的度数落在给定区间z 典型算法z 本地平均算法Local Mean Algorithm, LMA z 本地邻居平均算法Local Mean of Neighbors algorithm, LMN15本地平均算法LMA1.所有节点以相同发射功率工作，所有节点定期广播LifeMsg (ID)；2.接收到LifeMsg 消息的节点，向ID 标识的节点发送LifeAckMsg 消息；3.利用收到的LifeAckMsg 消息，统计自己的邻居节点数目NodeResp ；4.如果NodeResp 小于邻居数下限，则下一轮发送中增大发射功率；否则，如果NodeResp 大于邻居数上限，则下一轮发送中减小发射功率。
无线传感器网络的组网技术与应用
无线传感器网络的组网技术与应用随着信息技术的不断发展，人们对于传感器网络的需求也逐渐增加。
无线传感器网络作为一种新型网络形式，得到了广泛的关注和研究。
无线传感器网络是由大量的无线传感器节点构成的系统，这些节点集合形成了一个自动化的网络，在网络中传递着各种信息，并通过各自的处理和通信能力完成各项任务。
本文将着重介绍无线传感器网络的组网技术与应用。
一、无线传感器网络的组网技术无线传感器节点是构成整个网络的基本单元。
无线传感器网络的组网技术主要是指如何将这些节点有效地组织起来，使得网络能够正常运转。
目前，无线传感器网络的组网技术主要包括三个方面：1、拓扑控制技术在无线传感器网络中，节点之间的关系是非常重要的。
在组织无线传感器节点的同时，还需要保证网络是高效的、可靠的、灵活的，并能够满足不同的应用场景需求。
此时，拓扑控制技术可以解决这些问题。
拓扑控制技术主要是指通过控制节点的连接方式，来构建一个适合应用场景的网络结构。
2、路由选择技术无线传感器网络的节点数量通常非常庞大，节点之间的连接也通常比较复杂。
在这样一个庞大且复杂的网络中，路由选择技术能够帮助节点确定下一跳节点的信息，从而实现信息的传递。
而路由选择技术的好坏，也很大程度上决定了无线传感器网络的性能。
3、定位技术由于无线传感器网络的节点数量庞大，因此在实际应用中需要对节点进行定位，以实现对网络的管理和监控。
定位技术能够帮助我们准确地识别每个节点的位置，从而使得节点之间的通信更加精准。
二、无线传感器网络的应用无线传感器网络具有非常广泛的应用领域，其中包括：1、环境监测环境监测是无线传感器网络最为广泛的应用之一。
通过无线传感器节点收集并传输环境数据，能够帮助我们实时地监控环境的变化情况。
这对于环保、气象预报、灾害预警等领域具有重要的意义。
2、智能家居智能家居是一种包含各种物联网设备的生活方式。
无线传感器网络可以将不同的智能设备连接起来，实现家居的智能化管理。
无线传感器网络关键技术及特点
启发式的节点唤醒和休眠机制。
（2） 时间同步
时间同步是需要协同工作的无线传感器网络系统 的一个关键机制。
不同晶体的振荡频率不完全相同，随着时间的推 移，时间会出现偏差。
特定的应用中，传感器节点需要彼此合作才能完 成任务，需要实现时间同步。
（3） 定位技术
位置信息是传感器节点采集数据中不可缺 少的部分，没有位置信息的监测消息通常 毫无意义。 无线传感器网络定位通常会使用三边测量 法、三角测量法或极大似然估计法确定节 点位置。根据定位过程中是否实际测量节 点间的距离或角度，把无线传感器网络中 的定位分类为基于距离的定位和与距离无 关的定位。
传感器网络关键技术 （1） 拓扑控制
拓扑控制是无线传感器网络研究的核心技术之一。 拓扑控制是指在满足区域覆盖度和网络联通度的条件下， 通过节点发射功率的控制和网络关键节点的选择，删掉不 必要的链路，生成一个高效的网络拓扑结构，以提高整个 网络的工作效率，延长网络的生命周期。 拓扑控制自动生成的良好的网络拓扑结构，能够提高路由 协议和MAC协议的效率，可为数据融合、时间同步和目标 定位等方面奠定基础，有利于节省节点的能量来延长网络 的生存期。
（4） 网络安全
WSN安全问题是信息机密性、数据产生的可靠性、数据融 合的高效性以及数据传输的安全性。 安全机制：机密性、点到点的消息认证、完整性鉴别、新 鲜性、认证广播和安全管理。水印技术 由于节点处理能力、计算能力的限制，安全性与普通网络 有很大区别，也是无线传感器网络安全的主要挑战； 另外，无线传感器网络任务的协作特性和路由的局部特性 使节点之间存在安全耦合，单个节点的安全泄漏必然威胁 网络的安全， 所以在考虑安全算法的时候要尽量减小这 种耦合性。
无线传感器网络中的拓扑控制方法
无线传感器网络中的拓扑控制方法一、引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）作为一种新型的网络通信技术，已被广泛应用于多个领域，如环境监测、农业、智能交通等。
在无线传感器网络中，节点之间的拓扑结构对于网络性能有着重要的影响。
为了保持传感器网络的稳定和可靠性，拓扑控制方法应运而生。
本文将介绍无线传感器网络中的拓扑控制方法，包括集中式和分布式拓扑控制方法。
二、集中式拓扑控制方法集中式拓扑控制方法是指在无线传感器网络中，通过一个中心节点或者一个集中式控制器来管理和控制整个网络的拓扑结构。
集中式拓扑控制方法主要包括以下几种。
1. 基于全局信息基于全局信息的拓扑控制方法需要所有节点共享网络的全局信息，例如邻居节点的位置、连接关系等。
在这种方法中，中心节点会根据全局信息来调整节点的位置和连接关系，以优化网络性能和能源消耗。
然而，由于需要大量的通信和计算资源来传输和处理全局信息，这种方法在大规模网络中的应用受到了限制。
2. 基于局部信息基于局部信息的拓扑控制方法只需要节点通过邻居节点之间的通信来获取局部信息，例如邻居节点的距离、信号强度等。
节点根据局部信息来判断是否需要调整自身的位置或者连接关系。
这种方法减少了全局信息的传输和处理量，具有较好的可扩展性和适应性。
三、分布式拓扑控制方法分布式拓扑控制方法是指在无线传感器网络中，每个节点根据自身的信息和邻居节点之间的通信来进行拓扑控制，不需要集中式的控制器。
分布式拓扑控制方法主要包括以下几种。
1. 基于地理位置基于地理位置的拓扑控制方法依赖于节点的地理位置信息。
节点根据地理位置信息来选择邻居节点，并调整自身的位置，以构建有效的拓扑结构。
这种方法适用于需要知道节点位置的应用场景，如环境监测。
2. 基于距离测量基于距离测量的拓扑控制方法通过节点之间的距离测量来确定节点之间的连接关系。
节点可以通过无线信号强度、到达时间差等方式来进行距离测量。
无线传感器网络的拓扑控制
无线传感器网络的拓扑控制在当今科技飞速发展的时代，无线传感器网络已经成为了一个备受关注的领域。
它广泛应用于环境监测、工业控制、医疗健康、智能家居等众多领域，为我们的生活和工作带来了极大的便利。
而在无线传感器网络中，拓扑控制是一个至关重要的环节，它直接影响着网络的性能、可靠性和能耗等关键指标。
那么，什么是无线传感器网络的拓扑控制呢？简单来说，拓扑控制就是通过对网络中节点之间的连接关系进行调整和优化，以达到提高网络性能、降低能耗、延长网络生命周期等目的。
在一个无线传感器网络中，节点通常是随机分布的，它们之间的通信链路也具有不确定性和不稳定性。
如果不对网络的拓扑结构进行有效的控制，就可能导致网络出现拥塞、能耗不均、覆盖漏洞等问题，从而影响网络的正常运行。
为了更好地理解拓扑控制的重要性，让我们先来看看无线传感器网络的特点。
首先，无线传感器网络中的节点通常是由电池供电的，能量有限。
因此，如何降低节点的能耗，延长网络的生命周期，是一个亟待解决的问题。
其次，由于节点的分布是随机的，网络的覆盖范围和连通性往往难以保证。
此外，无线传感器网络中的数据传输通常具有多跳性，这就要求网络具有良好的拓扑结构，以确保数据能够高效、可靠地传输。
那么，如何实现无线传感器网络的拓扑控制呢？目前，主要有以下几种方法：功率控制是一种常见的拓扑控制方法。
通过调整节点的发射功率，可以改变节点之间的通信范围，从而影响网络的拓扑结构。
当节点的发射功率降低时，通信范围减小，网络中的连接数量减少，从而降低了能耗和干扰。
反之，当发射功率增大时，通信范围扩大，网络的连通性增强，但同时能耗和干扰也会增加。
因此，需要根据具体的应用场景和需求，合理地调整节点的发射功率，以达到最优的拓扑结构。
睡眠调度是另一种有效的拓扑控制方法。
在无线传感器网络中，并不是所有的节点都需要一直处于工作状态。
通过合理地安排节点的睡眠和唤醒时间，可以在不影响网络性能的前提下，降低节点的能耗。
无线传感器网络中的拓扑控制与网络优化
无线传感器网络中的拓扑控制与网络优化无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）由大量分布在特定区域内的无线传感器节点组成，节点具备感知、处理和通信能力，可以自组织形成网络，广泛应用于环境监测、军事侦察、工业控制等领域。
在无线传感器网络的设计和部署过程中，拓扑控制和网络优化是关键问题，可以影响网络的功耗、性能、可靠性等方面。
拓扑控制是指通过选择合适的传感器节点位置和连接方式，来构建合理的网络拓扑结构，以实现网络的可靠性、覆盖率和能效性能。
常用的拓扑控制方法包括分簇、覆盖和路由等。
分簇是指将传感器节点划分为多个簇(cluster)，每个簇包含一个簇头(cluster head)和多个成员节点。
簇头负责收集和聚合成员节点的数据，并将数据传输给基站。
通过分簇可以减少数据传输量，降低网络能耗，提高网络能效性能。
常用的分簇算法包括LEACH、HEED等。
LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种基于轮换簇头的分簇协议，可以实现能量均衡和延长网络寿命。
HEED（Hybrid Energy-Efficient Distributed Clustering）是一种基于节点能量和信号质量的分簇协议，可以实现网络的均衡负载和高可靠性。
覆盖是指保证目标区域内的每个点都能被传感器节点感知到，以实现全局监测。
覆盖控制包括覆盖范围和覆盖持久时间两个方面。
覆盖范围是指传感器节点的感知半径，可以通过调节节点的发射功率来控制。
覆盖持久时间是指每个点被传感器节点覆盖的时间，可以通过调整时间间隔和传感器节点的活动状态来控制。
常用的覆盖控制方法有静态和动态两种。
静态的覆盖控制方法固定节点的位置和感知范围，适用于固定场景的监测。
动态的覆盖控制方法可以根据目标区域的变化自适应地调整节点的位置和感知范围，适用于移动目标的监测。
路由是指在无线传感器网络中选择合适的路径，将数据从源节点传输到目的节点。
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无线传感器网络的拓扑控制技术
拓扑控制技术是无线传感器网络中最重要的技术之一。
在由无线传感器网络生成的网络拓扑中,可以直接通信的两个结点之间存在一条拓扑边。
如果没有拓扑控制,所有结点都会以最大无线传输功率工作。
在这种情况下,一方面,结点有限的能量将被通信部件快速消耗,降低了网络的生命周期。
同时,网络中每个结点的无线信号将覆盖大量其他结点,造成无线信号冲突频繁,影响结点的无线通信质量,降低网络的吞吐率。
另一方面,在生成的网络拓扑中将存在大量的边,从而导致网络拓扑信息量大,路由计算复杂,浪费了宝贵的计算资源。
因此,需要研究无线传感器网络中的拓扑控制问题,在维持拓扑的某些全局性质的前提下,通过调整结点的发送功率来延长网络生命周期,提高网络吞吐量,降低网络干扰,节约结点资源。
应满足的性质拓扑控制算法的目标是通过控制结点的传输范围使生成的网络拓扑满足一定的性质,以延长网络生命周期,降低网络干扰,提高吞吐率。
一般假设结点分布在二维平面上,所有结点都是同构的,都使用无向天线。
以有向图建模无线传感器网络,如果结点i的传输功率Pi大于从结点i到结点j需要的传输功率Pij,则结点i到结点j之间有一条有向边。
所有结点都以最大功率工作时所生成的拓扑称为UDG图(Unit Disk Graph。
拓扑控制应使网络拓扑满足下列性质中的一个或几个:连通性—为了实现结点间的互相通信,生成的拓扑必须保证连通性,即从任何一个结点都可以发送消息到另外一个结点。
连通性是任何拓扑控制算法都必须保证的一个性质。
由UDG图的定义可以知道,UDG图的连通性是网络能够提供的最大连通性,因此一般假定UDG图是连通的。
所以,任何拓扑控制算法生成的拓扑都是UDG图的子图。
对称性—指如果从结点i 到结点j有一条边,那么一定存在从结点j到结点i的边。
由于非对称链路在目前的MAC协议中没有得到很好的支持,而且非对称链路通信的开销很大,因此一般都要求生成的拓扑中链路是对称的。
稀疏性—指生成的拓扑中的边数为O(n,其中n 是结点个数。
减少拓扑中的边数可以有效减少网络中的干扰,提高网络的吞吐率。
稀疏性还可以简化路由计算。
平面性—指生成的拓扑中没有两条边相交。
由图论可知,满足平面性一定满足稀疏性。
地理路由协议是一种十分适合计算和存储能力有限的无线传感器结点的路由协议,它不需要维护路由表和进行复杂的路由计算,只需要按照一定的规则转发消息。
但当底层拓扑不是平面图时,地理路由协议不能保证
消息转发的可达性。
因此,当结点运行地理路由协议时,要求生成的拓扑必须满足平面性。
结点度数有界—指在生成的拓扑中结点的邻居个数小于一个常数d。
降低结点的度数可以减少结点转发消息的数量和路由计算的复杂度。
Spanner性质—指在生成的拓扑中任何两个结点间的距离小于它们在UDG图中距离的常数倍。
研究方法目前对拓扑控制的研究可以分为两大类。
一类是计算几何方法,以某些几何结构为基础构建网络的拓扑,以满足某些性质。
另一类是概率分析方法,在结点按照某种概率密度分布情况下,计算使拓扑以大概率满足某些性质时结点所需的最小传输功率和最小邻居个数。
1.计算几何方法该方法常使用的几何结构有如下几种:最小生成树(MST 网络拓扑是以结点间的欧式距离为度量的最小生成树。
结点的传输半径设为与该结点相邻的最长边的长度。
以MST为拓扑的网络能保证网络的连通性。
由于在分布式环境下构造MST开销巨大,一种折中的方法是结点采用局部MST方法设置传输范围。
GG图(Gabriel Graph 在传输功率正比传输距离的平方时,GG图是最节能的拓扑。
MST是GG 图的子图,GG图也满足连通性。
RNG图(Relative Neighbor Graph 其稀疏程度在MST 和GG图之间,连通性也在MST和GG图之间,优于MST,冲突干扰优于GG图,是两者的折中。
RNG图易于用分布式算法构造。
DT图(Delaunay Triangulation UDG与DT图的交集称为UDel图(Unit Delaunay Triangulation。
UDel图是稀疏的平面图,适合于地理路由协议、节能、简化路由计算,以及降低干扰,因此十分适合作为无线底层拓扑。
Yao Graph 研
究人员提出了许多Yao Graph的变种,如在GG图上使用Yao Graph,在Yao Graph上使用GG 图等,以减少Yao Graph中的边数并同时保持Spanner性质。
θ-Graph 与Yao Graph 非常相似。
不同之处在于,Yao Graph在每个扇区中选择最近的结点建立链路,而θ-Graph选择在扇区中轴投影最短的结点建立链路。
2.概率分析方法发展成熟的随机图理论不适合无线传感器网络。
事实上,随机图假设任意两个结点间的边的存在与否是互相独立的,这一假设不符合无线传感器网络的特点。
为解决这个问题,研究人员提出了几何随机图理论。
在该理论中,结点按照某种概率密度分布在d维区域R中。
研究人员研究了这种结点分布下的某些性质,诸如:到最近邻居的最长链路,欧式最小生成树中最长边的长度,MST的总开销。
最近,研究人员使用几何随机图理论研究无线ad hoc网络的某些基本的性质,如连通性。
另外两种理
论是连续渗流(continuum percolation和占位理论(occupancy theory。
在连续渗流理论中,结点以Poisson密度λ分布在二维平面中,如果结点间距离小于r则两个结点相连。
已经证明,对于λ>0,至多以大概率存在一个无限阶的组件(由连通的结点组成的集合称为组件,组件的阶是结点集合中结点的个数。
但是,只存在一个无限阶的组件不能保证网络的连通性。
事实上,可能存在许多(无限多结点不属于这个大组件,这样就导致不连通的网络通信图。
因此,连通性与属于大组件的结点占所有结点的比例相关,这个比例又与渗流概率相关。
但是,目前还没有关于渗流概率的显式表达式。
由于连续渗流理论的模型与ad hoc的网络模型相吻合,因此连续渗流理论被用于分析ad hoc网络的连通性。
在占位理论中,假设n个球独立地放入C个格子中。
球放入格子中的放法由描述格子的某些属性的随机变量确定。
占位理论的目标是确定当n和C 趋近无穷时这些变量的概率分布(极限概率分布。
占位理论可以用于分析ad hoc网络的连通性,可以抽象为把区域R分割成相同大小的rd个小区域(格子,确定在这种情况下每个格子中至少有一个结点(球的概率。
概率方法研究的最重要的问题是临界传输范围(CTR问题,即结点都是同构的,传输范围相同,使网络连通的最小传输范围是多少。
研究这个问题的原因在于在无线传感器网络中廉价的无线通信部件不可能动态调整传输范围。
在无线传感器网络中,只能把所有结点的传输范围设为相同的值。
减少功耗、增加网络容量的惟一办法是把传输范围设为保持网络连通的最小值。
最适合解决CTR问题的概率理论是几何随机图理论。
因为临界传输范围就是MST中的最长边,从最长MST边的概率分布中可以推导出CTR的概率解。
但几何随机图理论只适用于密集的ad hoc网络。
因为理论假设放置结点的空间是固定的,当结点个数趋于无穷时,结点的密度也趋于无穷。
但在实际情况中,网络的密度不可能很大。
事实上,一个结点传输时,在它通信范围内的其他结点必须保持沉默。
如果结点密度非常大,当一个结点传输时,许多结点都必须保持沉默,将降低整个网络的容量。
研究人员还用占位理论分析稀疏ad hoc网络中保证连通性的临界传输范围问题。
近年来拓扑控制技术已成为研究的热点,目前在这个研究领域中还存在着许多问题。
首先,用于建模无线传感器网络的模型过于理想化。
为了得到更符合实际的量化结果,需要使用更真实的模型。
其次,结点的分布假设过于理想化。
一般的研究都假定结点是均匀分布的。
虽然在某些情况下这种假设是合理的,但是在大多
数情况下这样的假设是过于理想化的。
最后,安放无线传感器的区域假设过于理想化。
一般假设安放无线传感器的区域是平坦的二维平面,没有考虑地形的因素。