随机部署WSN的负载平衡：邻居数影响与优化策略

本文主要探讨了在大规模无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）中，随机部署情况下如何实现负载平衡的问题。WSN由于节点处理能力有限，当数据流量增大时，单个节点或单一路径难以承受，因此负载均衡对于WSN的性能至关重要。它有助于缓解网络拥塞，降低丢包率，并延长网络寿命。 研究者首先指出，WSN中的节点分布并非均匀，边缘效应使得节点的邻居数目接近正态分布。这个特性对于理解数据流的分布有重要意义，因为邻居节点数量直接影响到节点间的通信负荷。文献[1]提出了一种有效的负载平衡策略，设计了适应性的协议，旨在均衡网络内的工作负载。文献[2]则关注于基于子节点数目的传输调度，确保所有节点向Sink发送的数据量保持一致，避免局部节点过载。 文献[3]针对簇头数量限制，提出的方法有效地减少了最大和平均发送节点数目，提高了网络效率。另一方面，文献[4]揭示了网络中存在少数节点承担大部分通信量的现象，强调了对邻居节点过多的节点进行有效负载分配的重要性。 多路径传输是实现负载平衡的有效手段。例如，文献[5]采用多路径路由，优先选择链路质量较高的路径，以降低整体负载压力。文献[6]通过考虑节点能量状态，以不同概率选择路径，实现了能耗均衡。文献[7]提出的负载平衡树算法，将数据流均匀地分配到路由树的不同分支，进一步提升了负载平衡效果。 至于Sink位置的选择，文献[8]提倡通过部署多个Sink来分散数据流量，防止Sink周围节点过热，这是优化网络负载分布的关键。研究者辛强伟和房鼎益针对随机部署的场景，考虑Sink可能位于节点部署区域内部或周边任意位置，这使得问题更具挑战性，也更贴近实际应用场景。 总结来说，本文主要研究了随机部署的无线传感器网络中如何通过邻居节点分析、传输调度策略、多路径技术和Sink位置优化来实现负载均衡，这对于提高WSN的整体性能和稳定性具有重要理论价值和实践指导意义。