RES-WSN：一种可调的传感器网络模型

"基于数据聚合的传感器网络可调模型RES-WSN" 本文主要探讨的是在以上传汇聚流量为主的传感器网络环境中，如何解决现有优化策略在灵活性、计算开销以及适应性上的不足。针对这些问题，作者分析了现有方案的局限性，如优化目标过于单一，节能方法难以应对多样的寿命标准，计算复杂度与解决方案的精确性之间存在矛盾，以及环境变化或管理需求调整的响应速度缓慢等挑战。 通过对当前广泛使用的传感器硬件进行数据收发功耗测试，研究者依据射频能耗特性，提出了两个主要的优化目标：最大化网络可靠性（最小化“最大链路利用率”）和最小化能源消耗（最小化“网络连通支配集”）。为了在能源效率和性能之间实现可调平衡，他们引入了一个加权绿色因子，从而构建了名为RES-WSN（Reliability and Energy Steerable Wireless Sensor Network）的模型。这个模型的求解复杂度较低，即使在包含数百个节点的网络中，也能快速找到解决方案，为传感器网络提供了一种灵活调节能量消耗、可靠性和多重寿命准则的方法。 文章进一步提出了基于此模型的路由关系和数据流传输分配方案，通过在RPL路由协议基础上采用“Multiple Instances”的思想和扩展选项来实现。实验结果表明，RES-WSN模型可以最多将网络的可靠性调控提升52.08%，能量消耗调控提升60.51%。特别地，在仅考虑节能优化且允许部分节点死亡的情况下，网络的存活时间相比于仅考虑可靠性的场景延长了42.54%，相比于近期的“MinS”模型，延长了9.23%到15.38%。 该研究由国家自然科学基金、北京市自然科学基金等多个项目资助，主要研究人员包括马东超、孙兴国和马礼。马东超是博士、副教授，专注于无线传感器网络、下一代互联网和嵌入式系统的研究；孙兴国是硕士研究生，研究方向为无线传感器网络；马礼是博士、教授，主要研究领域涉及无线传感器网络、物联网和高性能计算。 这篇论文提出了一种创新的传感器网络模型，它能够灵活调整能源效率和网络可靠性，为实际应用提供了更高效的解决方案，并通过实验证明了其在延长网络寿命和降低能耗方面的显著优势。这一成果对于优化大规模传感器网络的运营具有重要意义，特别是在动态环境和多样化需求的场景下。