传感器自适应状态切换算法研究
摘要：无线传感器网络( wireless sensor network，WSN) 随着微电子技术、无线通信技术、嵌入式计算技术和传感技术的不断发展和日益成熟正在快速发展，并被广泛应用在军事侦查、目标跟踪、交通管理、医疗卫生和环境监测等领域。它是由大量廉价的传感器节点组成的一种通信网络，通过节点的多跳方式形成的分布式无线自组网络，其结构通常包括传感器节点、汇聚节点和管理节点，通过随机部署在监测区域内的大量微型传感器节点，来采集网络覆盖区域内所监测对象的信息，然后将感知信息通过多跳路由方式发送到基站。本文以提高能量利用效率，延长网络的生存期为出发点，对相关文献进行整理。
关键词：无线传感器网络；自适应；状态切换；能量消耗；
1 背景
随着物联网和万物互联、数据在线互联的时代即将到来，无线传感器网络作为物联网网络的重要组成部分，在灾难监测、科学研究、环境监测、生产安全、智慧城市等领域发挥着巨大作用[1]。WSN的原子单位是传感器节点，它们负责采集数据发送数据到Sink节点或基站。然而，传感器节点的能量来源一般是嵌入节点内部的电池，节点体积很小因而电池容量十分有限，并且在众多WSN所处环境尤其是野外环境中不易更换。随着电池能量的耗尽，节点不再工作，称之为节点死亡。
2 国内外的相关研究
由于节点能量受限，围绕降低能耗问题，目前涌现出了许多有意义的研究成果。其中应用广泛的是低功耗自适应集簇分层型LEACH协议[2]，其基本思想是选举簇头，通过簇头对簇内成员节点的数据信息进行融合之后再转发来降低数据传输的通信能量消耗，从而达到节约整个网络能量、延长网络生命周期的目的。
近年来出现了许多基于LEACH的改进算法。在综合考虑无线传感器网络中节点的剩余能量和簇首之间的距离的约束条件的基础上，文献[3]提出了一种新的分簇算法LEACH-ED，并有效地延长了网络的生存时间。但是该算法在簇首间采用单跳的方式进行通信，导致簇首节点的消耗比较大。LEACH-REC算法[4]为了解决该能耗问题，通过考虑剩余能量和位置来选择簇头，在LEACH-ED算法的基础上做出了优化。但其不足之处是忽略了最优簇头数目，很容易造成能耗浪费，因此文献[5]利用能量高效的无线传感器网络自适应分簇算法（EEAC），根据能量消耗最小原则计算出最优的簇头节点数目，可以避免簇头数目过多或过少，从而优化簇头节点与基站之间的通信能耗。
LEACH协议的簇头选举策略也并不完善，在整个网络上随机选举的簇头分布可能存在不合理，该协议还存在热区现象，容易导致能耗过大。为了解决这些问题学者们提出了许多新的聚类算法，其中比较突出的是能效不均衡聚类（EEUC）机制[6]。但它的不足之处是根据概率和门限值来选举簇首，并不能确保选举出来的簇首最优。在此问题基础上，文献[7]提出了基于最小生成树的非均匀分簇路由协议。该协议在簇首选举时以节点的剩余能量、节点度、节点能量消耗速度等参数构建节点的簇首竞争时间，竞争时间短的节点获得簇首的机会大。然而该算法在分簇过程中没有考虑分簇数量的优化，存在冗余簇头。基于节点的能量和节点的度，文献[8]提出了一个构造CDS的算法，并基于该CDS提出了一个簇树构造算法CDS-CTCA来减少簇头的数量。在簇头轮换[9]概念的基础上，文献[8]文献还提出了一个簇头轮换间隔的优化算法，实现了自适应簇头轮换机制。
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