优化多跳传感器网络的精确数据收集算法MAXLAT：延长网络生命周期

本文研究的论文深入探讨了多跳传感器网络中的一个重要问题——如何通过优化算法最大化网络的生命周期，尤其是在精确数据收集场景下，传感器节点的能量消耗问题。作者梁俊斌、王建新和陈建二针对这一挑战提出了MAXLAT算法。在传感器密集部署的环境中，由于精确数据收集策略，靠近Sink节点的传感器需要转发大量数据，导致能源消耗加剧，形成所谓的"热区"，从而缩短网络的生命周期。 MAXLAT算法的核心在于构造一棵具有最长生命周期的生成树，这是一个NP完全问题。算法首先假设Sink节点作为树的根，不依赖于节点的具体位置信息。算法通过定义节点角色，如“瓶颈节点”（能源消耗大的节点）、“次瓶颈节点”和“富裕节点”（能源充足的节点），来区分不同节点的负载情况。算法接着采用节点着色的方法，逐步将瓶颈节点的子节点转移到富裕节点的子树上，这样可以减轻瓶颈节点的负担，从而优化能源分配。 在实施过程中，节点根据接收到的数据量调整发送行为，对于精确数据收集模式，数据发送量可能与接收量无关，因为数据的聚合可能发生在节点内部。通过这种转移策略，MAXLAT算法旨在确保网络中的能源分布更加均衡，从而延长网络的整体使用寿命。 实验结果表明，与现有的数据收集算法相比，MAXLAT构建的生成树能显著提升网络的生命周期，这对于能源受限的无线传感器网络来说具有重要的实际意义。研究领域包括无线传感器网络（WSN）、数据收集效率、生命周期优化和生成树构建，这些都是当前研究的热点话题，对于未来无线传感器网络的设计、部署和维护具有指导价值。