移动sink在分簇传感器网络中的延迟优化路径算法

"分簇传感器网络中时延约束下移动sink的路径优化 (2015年)" 在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）中，分簇架构是一种有效的数据管理和通信策略，它通过将网络节点组织成多个簇，每个簇由一个簇头节点（Cluster Head, CH）负责数据聚合和上行传输。在这种架构中，移动sink作为数据收集器，可以在网络中移动，从而提高数据汇聚效率和网络覆盖范围。本文针对分簇传感器网络，研究了如何在满足时延约束的情况下优化移动sink的路径，以达到最佳的能量效率。 传统的WSNs通常依赖固定的基础设施进行数据传输，这可能导致能量不均衡和网络寿命缩短。引入移动sink可以动态调整数据收集路径，减轻某些节点的负担，延长网络生存时间。然而，如何在满足特定时延要求的同时，有效地规划移动sink的路径以减少能耗，成为了一个重要的问题。 该研究提出了一种结合效用优先级和反效用优先级的移动sink路径优化选择算法。效用优先级（Utility Priority）用于衡量节点的重要性或数据的紧急程度，而反效用优先级（Inverse Utility Priority）则考虑了节点的剩余能量和其他不利于网络性能的因素。首先，算法依据最小能耗原则为非访问节点设计数据迁移路径，确保数据能够高效地传输到最近的CH。接着，通过一个基于节点效用优先级的访问点集贪婪构造算法，确定移动sink的访问顺序，优先访问那些具有高数据优先级的节点。 在访问点集确定后，论文进一步提出了两种基于反效用优先级的优化方案。这些优化方案旨在改进初始路径，通过避开能量低或已经过度使用的节点，防止过早耗尽网络资源。通过这种方式，算法能够在满足时延约束的同时，最大化网络整体的能量效率。 仿真实验结果表明，提出的算法能有效降低网络能耗，同时保证数据传输的时延要求。这种方法不仅有助于延长WSNs的生命周期，还能够适应不断变化的网络环境和动态的数据需求，对实际应用具有很高的价值。 关键词：分簇传感器网络，移动sink，数据汇聚，最小能耗访问点集，时延约束 这项研究为解决分簇传感器网络中的时延和能耗问题提供了一个创新的解决方案，强调了动态路径规划在优化移动sink操作中的重要性。这种优化方法对于设计高效、节能的WSNs具有指导意义，尤其是在环境监测、灾害预警等实时性要求较高的应用场景中。