35、稀疏时间驱动传感器网络的资源优化算法

稀疏时间驱动传感器网络的资源优化算法

在传感器网络领域，网络的寿命和资源优化是至关重要的问题。本文将介绍一种针对稀疏时间驱动传感器网络的资源优化算法，该算法旨在平衡网络寿命和资源使用，以实现更高效的网络运行。

1. 相关研究与问题提出

在以往的研究中，存在一些简化假设。例如，部分研究假设节点不能调整传输功率，这在实际情况中并非总是如此。这种假设消除了对距离的依赖，降低了算法的复杂度。还有研究采用数据包聚合方案，将节点转发的数据包数量减少到其直接子节点的数量。

另外，一些研究假设初始网络是完全连通的，但在稀疏部署的情况下，这并不一定成立。因此，网络规划需要考虑引入额外资源，如中继节点，以实现一定程度的网络连通性。相关工作通常假设节点有最大传输范围，并尝试引入最少数量的中继节点来达到所需的连通性，这在理论上可归结为具有最少斯坦纳点的斯坦纳树问题（ST - MSP），该问题是NP难问题。不过，这些工作主要关注网络连通性，而非网络寿命。

本文提出的网络规划方法通过以下两个阶段同时解决网络寿命和斯坦纳点数量最小化（资源优化）的问题：
- 基本树构建 ：构建基本数据收集树，即确定一个生成树，将所有常规节点连接到汇聚节点，以最大化传感器网络的寿命。在此过程中，假设节点具有完全的功率控制能力，仅受自身能量资源（电池）的限制，暂时忽略最大传输范围的存在。研究表明，找到具有最优寿命的数据收集树是NP难问题，基于模拟退火的启发式方法通常能在线性时间内得到接近最优寿命的生成树。
- 额外节点放置 ：在稀疏部署的情况下，上一阶段得到的数据收集树中的链路距离可能超过最大传输范围。此时，策略是在