节能低延时：无线传感网路灯监控链状路由算法CRASMS

"无线传感网在交通路灯监控系统中的应用，链状路由算法的提出与实现，节能策略，数据传输时延优化，簇头节点选择，数据融合，Sink节点，指令传输，性能比较" 在现代城市交通管理中，智能路灯监控系统扮演着至关重要的角色。无线传感网（Wireless Sensor Networks, WSNs）作为一种先进的技术，被广泛应用于这种系统中，以实现对路灯的高效监控和管理。本文提出了一种名为"无线传感网链状路由算法"（Chain Routing Algorithm for Wireless Sensor Networks in Streetlight Monitoring System, CRASMS），旨在解决网络节点能耗过高和数据传输时延的问题。 CRASMS算法的核心是通过将监控区域划分为多个簇（clustering regions），依据节点分布和监控需求，每个簇内循环选择一个节点作为簇头节点（cluster head node）。簇头节点负责收集簇内其他传感器节点的数据，形成簇内的星型网络结构，降低了通信复杂度。这一设计有效减少了节点间的直接通信，从而节省了能量消耗。 在数据处理上，CRASMS采用了数据融合技术。簇头节点接收到传感器节点发送的数据后，通过数据融合算法减少数据冗余，降低了网络的负载。这不仅优化了存储需求，也减少了数据传输时延，因为不需要每个传感器节点都向Sink节点发送数据，而是由簇头节点集中处理后转发。 数据传输阶段，簇头节点之间采用多跳路由（multi-hop routing）将融合后的数据传递给Sink节点，同时，Sink节点也能通过同样的路径将用户端的控制指令传送到被控的路灯节点。这种多跳路由方式平衡了网络负载，避免了单一节点过载，进一步降低了时延并提高了网络寿命。 仿真结果显示，CRASMS算法结合了PEGASIS算法在节点能耗控制上的优点和LEACH算法在时延控制上的优势，同时解决了两者各自的不足。它在保持较低的平均节点能耗的同时，也显著降低了平均数据传输时延。在特定条件下，CRASMS算法相比LEACH和PEGASIS算法表现得更为优越。 CRASMS算法为无线传感网在交通路灯监控系统中的应用提供了新的解决方案，通过优化路由策略和数据处理方式，实现了网络性能的综合提升，为智能城市的可持续发展提供了技术支持。