平均度约束优化无线传感器网络拓扑与资源效率

无线传感器网络（WSN）作为一种重要的无线通信技术，在物联网和环境监测等领域发挥着关键作用。拓扑控制是WSN中的核心问题，因为它决定了网络的连接性和效率。大规模随机部署的传感器节点在保持网络连通的同时，如何实现网络结构的优化，降低节点间的通信负担，是当前面临的重要挑战。传统的研究往往发现随着节点密度的增加，网络拓扑会变得复杂，这会导致计算路由所需资源的显著增长，进而影响网络的寿命。 本文提出了一种平均度约束的无线传感器网络拓扑控制策略。该方法通过调整节点的通信半径，限制每个节点的平均连接数，以此平衡网络的连通性和稀疏性。平均度的控制有助于减少工作节点的数量，因为具有较低平均度的网络更倾向于形成树状或网状结构，而非复杂的多环路结构。这样的设计能够简化路由算法，减少数据传输路径的选择，从而降低通信负载，延长网络的生存周期。 平均度的约束策略在随机图理论的背景下得到了应用，随机图模型可以用来描述无线传感器网络的实际部署情况。通过数值模拟的结果验证，平均度约束的拓扑控制方法有效地减少了工作节点的数量，提高了网络的稀疏性，进而降低了路由计算的复杂度。这对于资源受限的WSN节点来说，是提高能效和可靠性的关键手段。 研究者陈力军、毛莺池、陈道蓄和谢立分别来自南京大学计算机软件新技术国家重点实验室和南京大学-香港理工大学无线与移动传感器网络计算联合实验室，他们的工作得到了国家自然科学基金面上项目、“基于复杂网络理论的无线传感器网络拓扑控制”等多个项目的资助，这些研究方向包括分布式计算、无线传感器网络以及相关领域的理论和实践。 平均度约束的无线传感器网络拓扑控制技术为解决大规模WSN的优化设计提供了新的思路，它在实际应用中展现出显著的优势，对于提升WSN的效率、稳定性和整体性能具有重要意义。