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具有能耗均衡特性的无线传感器网络覆盖优化研究 硕硕士学位论文MASTERS DISSERTATION论文题目具有能耗均衡特性的无线传感器网络覆盖优化研究作者姓名赵赫瑶学科专业电子科学与技术指导教师刘浩然教授2019年年5月TN393学校代码10216UDC621.39密级公开工学硕士学位论文具有能耗均衡特性的无线传感器网络覆盖优化研究硕士研究生赵赫瑶导师刘浩然教授申请学位工学硕士学科专业电子科学与技术所属学院信息科学与工程学院答辩日期2019年5月授予学位单位燕山大学A Dissertationin ElectronicScience andTechnology RESEARCHON COVERAGEOPTIMIZATION OFWIRELESS SENSORNETWORK WITHEQUILIBRIUM ENERGYBALANCE CHARACTERISTICSby Zhao Heyao Supervisor:Professor LiuHaoran YanshanUniversity May,2019燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明此处所提交的硕士学位论文具有能耗均衡特性的无线传感器网络覆盖优化研究，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。 据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。 对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。 本声明的法律结果将完全由本人承担。 作者签字日期年月日燕山大学硕士学位论文使用授权书具有能耗均衡特性的无线传感器网络覆盖优化研究系本人在燕山大学攻读s硕士学位期间在导师指导下完成的士学位论文。 本论文的研究成果归燕山大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。 本人完全了解燕山大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。 本人授权燕山大学，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容保密，在年解密后适用本授权书。 本学位论文属于不保密。 （请在以上相应方框内打“”）作者签名日期年月日导师签名日期年月日摘要-I-摘要无线传感器网络作为一种能量有限的自组织网络，一般部署在环境较为恶劣或人员不易到达的地区。 节点能耗不均衡会导致网络过早失效，节点能量利用率不高，网络覆盖率降低，严重影响网络性能。 因此，研究具有能耗均衡的无线传感器网络覆盖控制算法具有重要意义。 本文所做的具体研究内容如下针对延长网络生命周期与均衡网络能耗进行分析研究。 首先，考虑影响网络生命周期的因素，网络在不同工作状态时所消耗的能量不同，且后一个工作状态只与当前状态有关，他们之间转换概率不同，根据这一特点，利用半马尔科夫链算法，来构建节点能耗模型。 然后，通过利用节点能耗和负载两个因素来构建网络择优增长模型，构建具有能耗均衡特性的加权无标度无线传感器网络模型。 最后，通过实验仿真验证该算法在延长网络生命周期和网络能耗均衡方面的有效性。 为提升网络中节点能量利用率，并且使网络达到较优覆盖率。 首先，综合考虑无线传感器网络的能量消耗和网络覆盖这两个在无线传感器网络拓扑中存在的博弈问题。 然后，运用非合作博弈理论来构建构造节点覆盖率和剩余能量之间的收益函数，并验证分析纳什均衡的存在性。 最后，通过仿真验证纳什均衡的存在性和该算法在优化网络生命周期和网络覆盖方面的有效性。 将优化后的具有能耗均衡特性的网络覆盖算法应用到车辆自组网中。 首先，考虑车辆自组网目前在网络覆盖和网络稳定方面存在的问题分析车辆自组网的工作特点。 然后，通过引入规律移动节点，利用时间演化图理论，将动态的网络结构描述为随时间变化的连续“静态”拓扑，构建新的网络拓扑模型。 最后，通过实验仿真验证该算法在网络能耗、网络覆盖和网络稳定性方面的有效性。 近年来，随着大规模集成电路、计算机系统、数据信息处理和5G等无线通信技术的迅猛发展，促进了研究者们对无线传感器网络的深入探究和推广3。 无线传感器网络的结构如图1-1所示，由大量部署的传感器节点、少量sink节点(汇聚节点)和网络终端控制中心组成4。 传感器节点被大量布撒在被监测区域中，这些节点将对终端所需监测区域的信息进行采集和处理，然后通过单跳或者多跳的方式将信息传送到sink节点，sink节点作为网络通信路由中的中转节点，一方面将被监测区域内所有传感器节点传输的数据收集齐，另一方面和卫星、Inter或其他外部网络相连，从而将收集到的数据通过外部网络传送到终端用户，以供分析和使用5-7。 sink节点监测区域传感器节点用户终端外部通信网目标图1-1无线传感器网络结构示意图4大量的传感器节点存在于WSN中，传感器节点的结构示意图如图1-2所示，主要由无线通信模块、信息处理模块、传感器模块、能量供应模块四部分组成，无线通信模块一般用于数据的收发转送，处理器模块用于完成各项程序的进行，燕山大学工学硕士学位论文-2-传感器模块用于收集被监控区域的数据信息，传感器节点的能量一般由能量供应模块提供，现阶段的能量供应模块一般为电池(锂电池、纽扣电池、干电池等)，由于电池能量有限，因能量耗尽而引起节点失效的情况时有发生，这给网络拓扑的构建带来了很大的挑战8,9。 能量供应模块传感器AC/DC处理器存储器网络MAC收发器信息采集模块处理器模块数据传输模块图1-2传感器节点的结构示意图8随着无线传感器网络的日渐成熟，在军事领域10、环境检测和预报11、精准农业12、智能交通13、医疗护理14、工业物联网15、空间探索16、智能家居17等诸多方面得到了广泛的应用。 因此，对无线传感器网络的研究可以为各个领域带来益处，无论从战略角度还是国民经济角度看，该项研究都有着重大的意义和历史使命。 1.2课题研究背景及意义上个世纪90年代，首次出现无线传感器网络这一概念，接下来，该项技术被美国时代周刊、商业周刊等杂志评论为本世纪最具影响力的技术以及四大新兴网络技术之一，在本世纪初，福布斯杂志曾预言无线传感器网络技术将会掀起一场新的信息产业浪潮，引发新的产业革命18。 随着无线传感器网络的快速发展，物联网概念也呼之欲出并快速发展。 物联网技术是物物相连的互联网，是实现人与人、人与物、物与物之间信息沟通的庞大组织，这将在人类生产力发展中产生巨大影响19。 基于此，我国也将无线传感器网络的研究作为新兴产业的规划重点，多所高校已经设有物联网专业这一基础学科，xx年，我国就已经提出“感知中国”这一“中国式”物联网定义，随着科技的越发成熟，智慧城市战略已第1章绪论-3-初见雏形20。 美国国家情报委员会曾预测“到2025年，物联网节点将会延伸并出现在与我们每天生活息息相关的一切事物中，比如快递运输、智能家居、纸质文档等”21。 美国最早提出“智慧地球”相关概念，并使得物联网技术发展成为美国创新发展的重要项目之一，之后欧洲在物联网技术方面提出相应计划，并发布物联网欧洲行动计划，并在其中制定了十多项与物联网相关的技术研发计划22。 日韩两国于xx年分别制定i-Japan战略与“韩国物联网基础设施构建基本规划”这都是从国家层面将物联网技术作为重大科技发展战略。 近几年来，随着物联网技术的成熟与应用的拓展，其相关项目的投入费用也将逐渐增加，从xx年起，全球物联网规模超过10亿美元23。 无线传感器网络技术作为物联网感知层的核心，是推动物联网发展的关键技术之一，因此具有广阔的应用前景24。 随着物联网的发展，对无线传感器网络技术的研究和探索具有划时代的意义。 无线传感器网络作为一种多跳自组织无线网络，一般将网络节点布撒在人员难以抵达的地方。 由于网络部署条件受限，极端环境条件下WSN节点能量有限且不能随意更换，这使得无线传感器网络的使用时间受到限制25。 当网络中的节点由于能量耗尽而发生故障时，拓扑结构容易中断或无效，因此某些网络监控数据无法安全地传输到目的节点甚至网络终端，这将导致规模网络崩溃，不能继续完成其既定的功能，如森林大火，电网瘫痪崩溃，交通瘫痪等人员难以解决的问题26。 随着无线传感器网络技术发展水平的日渐成熟，在实际应用过程中，各式各样的问题也逐渐凸显，其中网络能耗不均衡、网络生命周期较短、网络覆盖不均等缺点是目前制约无线传感器网络技术应用发展的主要问题27。 随着研究的不断深入，研究者们发现，通过提高网络中节点的能耗均衡性可以提高网络的能量利用率，延长网络的生命周期28。 不仅如此，在提高网络的能量利用率的问题上，合理部署网络节点从而使网络覆盖率最优这是一个很重要的方式。 通常网络节点是随机部署的，且网络环境较为恶劣，因此为节点补给能量、更换电池或者更换节点比较困难，同时为了满足用户收集信息全面的需求，可以密集部署节点，因此在节点工作过程中存在往网络覆盖不均的问题，如何合理传输数据，提高节点能量利用率成为又一大挑战29,30，从而延长网络的生命周期，因此深入剖析无线传感器网络生命周期的影响因素及无线传感器网络的最优覆盖问题对于增强网络性能及提高网络服务质量具有很重要的意义。 综上所述，无线传感器网络能量高效利用是保障网络正常有序工作的关键，燕山大学工学硕士学位论文-4-因此，本文拟通过研究网络能耗均衡算法为基础，确保网络覆盖达到最优，提高网络节点能量利用率，以达到延长网络生命周期的目的，并在此基础上深入讨论在车辆网中动态网络与静态网络相结合的覆盖问题，这对于智慧城市的建设具有推动作用。 1.3课题研究现状与分析本节分别从目前研究者对网络能量优化的一些算法和网络优化覆盖的算法，这两个大方面依次简述无线传感器网络的研究现状。 1.3.1无线传感器网络能耗拓扑研究现状分析由于无线传感器网络部署环境的恶劣，网络节点电源受限，导致能量成为网络在工作过程中最需要克服的问题。 因此，在网络能量有限的制约下，如何保证能耗均衡、提高网络节点能量利用率，是维持网络正常工作的关键因素31。 当网络生命周期不能满足监测区域需要的时候，网络不能正常运行，导致大量数据无法按时正常传输，甚至会造成无法弥补的重大经济、人员损失32。 国内外研究者们对这一问题的研究主要采用构建加权无标度网络，通过调节网络中节点的聚类系数或者是通过考虑节点剩余能量等方法来延长网络的生命周期。 延长网络的生命周期，均衡网络节点能耗不仅能够节约能量，而且能够为有效监测数据提供有力保障。 为解决无线传感器网络能耗不均、生命周期短的问题，Zhu H等人利用节点剩余能量作为关键因素，建立与能量有关的无标度模型(Energy-Aware EvolutionModel,EAEM)，增加了剩余能量多的节点连接概率，不仅保证了网络的容错性，而且使网络能耗更加均衡33。 马士强等人通过考虑节点适应度及饱和度来构建无标度拓扑演化模型(Topology Evolutionof WirelessSensor Networksbased onFitness andLocal world,EBFL)，来提升网络的能量利用效率，从而来延长网络的生命周期34。 节点负载是用来衡量网络传输效率和能量利用率的一个重要因素，一般通过构建加权拓扑来反映节点的负载。 因此，Barrat A,Barthlemy M等人提出一种加权无标度网络拓扑演化模型(Barrat Barthlemy Vespignani,BBV)，在该模型中，节点的度、边权和点权均满足幂率分布，对节点的失效具有较强的容忍能力35。 韩丽等人提出一种局域范围内能量异构的加权无标度拓扑演化模型，通过第1章绪论-5-建立节点能量与点权、边权的关系，根据点权和边权来分析负载和能耗，该算法缓解了无标度网络的节点能耗不均衡问题36。 潘灶烽等人提出了一种可调节聚类系数的无标度的拓扑，该拓扑以BBV模型为依托，增加了聚类系数的调节范围，从而能延长了网络的生命周期37。 汪文勇等人利用离散的马尔科夫算法为节点建立模型，并根据该模型预测节点能耗，提前做好节点能量利用准备，从而提高节点能量利用率38。 Marques B等人考虑了网络在工作过程中的动态特性和时间同步特性，提出了网络拓扑的权值动态演化的模型，使网络的鲁棒性增强，能耗更加均衡39。 Zheng G等人通过考虑在拓扑演化过程中受到剩余能量、节点适应度、节点饱和度和通信半径等因素的影响采用贝叶斯博弈聚类算法实现均匀聚类算法，从而增强网络的能耗均衡，且保证网络的鲁棒性40。 刘彬等人通过考虑网络具有大聚类的特点和节点能量有限的问题，提出一种具有高集聚系数的能量均衡的加权无标度网络模型，引入能量因子使网络在择优连接过程中能耗更加均衡，三角连接增大了网络集聚系数，网络的鲁棒性更强41。 但是上述方法都只是单一的考虑节点的点权或节点的剩余能量，都没有综合考虑节点能耗、节点的具体工作状态等因素。 1.3.2无线传感器网络覆盖拓扑研究现状由于网络能量受到限制，但是为了满足用户收集信息全面的需求，可以密集部署节点，因此在节点工作过程中存在高冗余覆盖的问题，如何优化节点部署，使网络具有较优覆盖率，合理传输数据，使能量利用率提高成为又一大挑战42。 针对这一问题，研究者们通常采用的解决方式有两类分布式和集中式，虽然集中式方法能够收集周围环境信息并给出最佳结果，但是这种方法需要所有节点都处于工作状态，即从周围环境中收集信息，并向终端转发，这将消耗大量的时间和节点能量；相反，分布式方法中，节点可以根据本地信息决定其是否为休眠或工作合理调控网络状态43，提高节点能量使用效率。 因此现在一般选用分布式的方法来解决网络冗余覆盖率高的问题44。 解决网络覆盖率问题，不仅可以提高网络节点能量利用率，延长网络生命周期，而且可以提高网络节点的数据传输效率，提升网络的应用价值。 为解决无线传感器网络的覆盖率的问题，Yang C等通过使用贪婪启发式来生成位置集合从而来确定节点的位置信息，减少了节点的覆盖冗余问题，提高了节燕山大学工学硕士学位论文-6-点的利用效率45。 孙泽宇等人提出了一种在概率模型下通过调度网络节点的通信概率和节点的工作状态来调整节点覆盖率的算法，通过对概率覆盖模型的计算，给出了传感器节点覆盖的期望值和公差46。 周霆等人提出了一种基于数据感知的覆盖控制算法，该算法根据不同的的数据通信量来部署网络节点，克服了网络在传统覆盖算法中网络适应性和灵活性方面的缺陷47。 贾杰等人提出了一种基于潜在博弈的在策略空间节点决策机制和升级机制直至网络达到最优的算法，该算法所得网络将网络中一切数据都收集起来，克服了数据漏洞的问题48。 胡彪提出了一种采用人工鱼群、粒子群算法等智能算法来解决网络覆盖的问题49。 上述算法虽然使网络覆盖率的问题得以解决，但是没能综合考虑网络生命周期、节点能耗均衡、网络鲁棒性等网络性能，在实际应用中，即使覆盖率达到最优而生命周期较短，仍然影响网络的使用，该网络的服务质量仍然较差。 Duan J等人提出了一种能量感知信任衍生方案，它通过管理网络开销来提高网络的节点能量利用率和网络覆盖率，同时保证网络安全性50。 曹傧等人提出一种分布式博弈算法，该算法能够按照要求选取合适的目标，合理的分配数据任务，该算法在应用到无线传感器网络后存在节点覆盖方面的劣势51。 Xu M等人提出一种非合作博弈辅助拓扑控制的开发设计，拓扑控制博弈中的每个传感器都尽量减少根据剩余能量和传输功率构建连通网络的不情愿，网络节能高效，该算法能够延长网络的生命期52。 Wu X等人提出了一种基于博弈的能量平衡方法，并将其应用到基于簇的路由协议中，以提高路由性能53。 以上算法考虑了网络覆盖和网络生命周期两个问题，但是网络中覆盖冗余度较高，因此节点的能量利用率不高。 综上所述，以上算法所述内容都分别在网络生命期、节点覆盖率等方面分别做了一些改进，但是没有综合考虑这两个相互制约的因素。 1.3.3车辆自组网络中网络覆盖问题研究现状国内外研究学者将优化后服务质量较好的无线传感器网络应用到道路交通中，车辆自组网是随着汽车的日益普及和移动网络技术的不断发展而发展起来的一种实用的无线传感器网络54，为解决道路交通中交通负荷较大、道路信息更新不及时、人们出行方案选择的优先性等问题提供了一种有效的解决方案。 但是在这种网络中，节点的移动性是不确定的，所以网络覆盖率是不确定的，容易出现网络覆盖漏洞和网络稳定性差的问题，并且在所有车辆上安装传感器，形成通信第1章绪论-7-链路是不现实的55。 针对这一问题，国内外研究学者提出车辆自组网(Vehicular Adhoc Networks,VANET)56这一概念，VANET被认为是智能交通系统的核心组成部分，车辆通过收集到的交通信息传输到终端，提高了人们的出行效率，并且保证了出行的安全。 在VANET中，车辆对车辆(V2V)和车辆对路边(V2R)信息传播的使用非常重要57。 在实际应用中发现网络覆盖漏洞是VANET在工作过程中主要的问题，当网络出现了漏洞，可能因为没有及时收到道路信息造成严重的交通问题。 针对网络覆盖的问题，大量专家学者已进行一系列的探讨研究。 解决交通网络覆盖不仅可以提高道路信息传递的效率，更为解决道路交通事故节约了时间。 Giordani M等人提出了一种使用私家车作为车辆特设网络的节点，延迟覆盖优化算法，通过偶然路由流量信息收集，该方案可以有效解决了交通网络覆盖的问题58。 Shankar T等人考虑信道的随机性，提出了一种基于网络任意有限部分连接估计的概率估计方法，通过增强网络的连通性来提高网络的覆盖率59。 Umer T为了在车联网动态条件下获得更好的连通性覆盖性，提出了一种基于异构流的双环连接模型，该模型基于构成车辆通信主环和副环的双环结构且采用了一种基于能量优化的聚类路由方案能量感知簇头预警，有效提高了网络覆盖率，并优化网络能量，但是由于车速随机性较强，主环和副环分布不清晰，网络鲁棒性较差，网络易崩溃60。 Umoh U等人提出了一种基于模糊逻辑理论的垂直分析算法来实现网络连接的有效移动，该算法一方面解决了网络数据传输中的时延问题，另一方面解决了网络的覆盖问题61。 Baiohi A等人提出了一种基于时间序列传输协议的高速公路信息覆盖距离和传输时延分析模型，该模型基于车辆数量泊松空间分布的假设，解决了高速公路网络覆盖问题的问题，但该方案受空间限制和车辆分布的影响较大62。 Manju等人提出了一种新的启发式算法，在不同的非关键传感器中安排传感器的覆盖范围，有利于网络寿命最大化，由于只考虑关键节点，网络覆盖不完整，能耗不均衡63。 ZhaoH等人提出了一种基于多跳路由的网络节点通信覆盖算法，考虑了网络协同连接的概率和时延，一段时间内网络覆盖达到了最优64。 Imani A等人基于虚拟场力算法提出了一种无线传感器网络聚类算法的一般框架，将传感器节点移动到适当的位置，使网络的感知范围最大化，传输消耗能量最小化，该算法在静态网络效应是显著的，但在车辆自组网的实际应用中移动节点的运动受到限制，不能达到最好的效果65。 Tan R等人通过利用局部数据融合的算法来提高网络覆盖率，数据融合还可以降低常规部署网络和移燕山大学工学硕士学位论文-8-动网络的网络密度，移动传感器可以在这些网络上重新定位，以填补覆盖漏洞66。 上述研究方法虽然在网络覆盖率问题上得已解决，但是仍存在受到交通网络限制、网络鲁棒性差、网络能耗大、节点能量利用率低的情况，因此需要进一步的研究讨论。 综合分析总结上述国内外专家学者的研究成果，虽然在网络能耗均衡和覆盖控制方面优化了网络性能，但仍然存在以下几个问题可以进行深入研究和探讨在均衡网络能耗这个方面，以上研究方法多数是在网络工作过程中通过考虑节点度、点权、边权等研究角度使网络能耗均衡从而来延长网络的生命周期，但是均没有考虑网络中节点的具体工作状态，都没有综合考虑节点能耗、节点工作状态等影响网络生命周期的因素；在网络覆盖方面，以上算法大多集中在随机部署网络节点下通过增加网络中节点数量来提高网络覆盖率，但是这一方法使得网络在工作过程中收集到的数据冗余度较高，这些大量数据不仅会增加网络中节点的负担，也会增加终端数据处理中心负担，造成信息延迟，节点能量利用率低等问题。 因此，针对这一问题，综合考虑网络生命周期，节点能量利用率和网络覆盖率，分析网络能耗和覆盖的特点，构建具有能耗均衡特性的无线传感器网络覆盖算法，同时将该方法应用到车辆自组网中，考虑在车辆运行过程中的网络覆盖问题，综合静态无线传感器网络的特点和车辆运动特性，来解决在车辆自组网中的网络覆盖问题。 1.4本文主要研究内容本文首先构建了一种考虑节点工作状态的基于半马尔科夫链的无线传感器网络拓扑模型，并在该网络模型的基础上讨论网络覆盖问题。 然后通过利用博弈论讨论网络中覆盖和能耗两个相互影响的内容，以达成网络在最优覆盖的条件下节点利用率最高的目的，使网络性能达到较优。 最后将上述构成的具有能耗均衡的网络覆盖算法应用到车辆自组网中，考虑到车辆自组网具有监控局域大、网络覆盖较差等问题，引入规律移动的动态节点，利用时间演化图理论，从而构建一个动静结合的且网络性能较为良好的车联网模型。 本文内容主要通过四章进行叙述，主要内容结构如下第1章为绪论，首先介绍了无线无传感器网络的相关知识，叙述了课题研究背景以及研究目的和意义。 总结分析了无线传感器网络在能耗均衡和网络覆盖算第1章绪论-9-法方面的研究现状，总结了车辆自组网络的覆盖问题研究现状。 并分析指出了这些算法在当前研究中的问题，最后叙述了本文的内容结构。 第2章在已有的研究网络能耗均衡的算法的基础上，考虑在实际应用过程中，网络节点的具体工作状态并分析其特点，与无标度理论相结合，按需分配节点的加入，无线传感器网络的节点能量利用最大化，均衡节点能耗，构建一个性能较优的能耗均衡的无线传感器网络拓扑，最后通过仿真分析来验证所提算法在能耗方面的有效性。 第3章为解决网络部署过程中由冗余数据引起网络能量利用率降低、网络生命周期缩短的问题，在第2章构建的能耗均衡的网络基础上，引入非合作博弈理论，构建节点覆盖率和剩余能量之间的收益函数，节点通过综合考虑这两项影响因素选择合适的策略，理论验证纳什均衡的存在性，使网络能够尽量满足在最优覆盖率下具有最长网络生命周期，通过仿真模型验证网络在能量和覆盖能力的有效性。 第4章将第2章和第3章中已经构建的具有能耗均衡且网络覆盖较优的静态网络拓扑应用到车辆自组网中，但是由于车辆自组网是动态的且存在覆盖的问题，因此，通过考虑网络中传输距离、车辆相对速度对车辆网络中信息传输的影响，引入规律移动的公交节点，利用时间演化图理论分析节点的规律移动从而来有效地解决静态网络中覆盖的问题，其中静态网络模型通过采用第2章和第3章中的算法构建的性能较优的拓扑结构，还通过讨论网络通信的稳定时间来考虑网络的鲁棒性，通过仿真模型来验证该方法在网络覆盖和能耗均衡等性能的有效性。 最后为结论，对全文研究的内容进行总结，总结了本人在研究生期间所做的研究工作以及需要进一步改进的问题，并对下一步的研究内容进行了详细规划。 燕山大学工学硕士学位论文-10-第2章基于半马尔科夫链能量优化的加权无标度拓扑2.1引言本文第1章对无线传感器网络在生命周期、能耗均衡方面研究现状的总结，上述方法虽然都能够有效的延长生命周期，使网络能耗更加均衡，但是都没能考虑传感器节点的具体工作状态，本章针对延长网络生命周期及促使网络能耗均衡进行分析研究。 首先，将考虑影响网络生命周期的影响因素，由于网络在不同工作状态时所消耗的能量不同，且后一个工作状态只与当前状态有关，考虑这一特点，利用半马尔科夫算法，来构建新的节点能耗模型。 然后，通过网络节点能耗、负载两个因素来构建网络择优增长模型，构建新的无线传感器网络模型。 最后，理论分析网络的点权和节点度的分布特性，通过仿真研究得出新的拓扑结构、点权和节点度的分布规律、网络能耗情况，为接下来构建较优覆盖下保证能量利用率的网络拓扑提供了基础。 2.2能耗均衡的网络拓扑建模本节利用无线传感器网络节点工作状态符合半马尔科夫算法67的特点构建了一个能耗模型，然后通过对点权、边权与节点能耗之间的关系进行建模，在构建网络拓扑的权值变化过程中引入该关系模型，进而构建一个具有能耗均衡特性的网络拓扑模型(based onsemi-Markov chainEnergy balancework Dynamicevolution Topology,MEDT)。 2.2.1节点能耗模型建立影响网络生命周期的因素主要有网络的总能量、网络节点负载量、网络中节点能耗的均衡性等。 然而，网络中各个重要节点的高能耗导致其快速死亡，这也将导致网络瘫痪和故障，并且网络中仍然存在一些具有高剩余能量的节点。 因此，网络中节点能耗的平衡是影响网络生命周期和网络有效运行的重要因素之一。 因此，如何延长网络生命周期及对网络节点能耗均衡的研究十分有意义，成为当前的研究热点。 由于无线传感器网络的应用场景不同，因此无线传感器网络的生命周期的定义第2章基于半马尔科夫链能量优化的加权无标度拓扑-11-方法有多种。 有些场景下的无线传感器网络允许一定数量的节点失效而不影响网络的正常运行；然而在少数情景下，如果网络中一个节点失效则整个网络瘫痪，无法正常运行，无线传感器网络的生命周期的定义68如下 (1)当网络中监测到死亡节点时则定义为网络失效，从网络开始工作到此时的时间点即定义为网络的生命周期； (2)网络中有%n的节点失效时的时间定义为网络的生命周期，根据不同的应用场景，设置不同的n值。 本文中，为方便网络应用的普适性，生命周期采用第二种定义并将n设为50，即当网络中有一半节点失效时，该网络失效，从网络开始工作到网络中一半节点失效所经历的时间，定义为网络的生命周期。 由于网络节点能耗不仅与负载量有关系，还与该节点此刻工作状态消耗的能量有关。 由于网络中每个节点工作状态之间的转换是随机的，网络节点的某一时刻的工作状态只与上一时刻的工作状态有关，且下一时刻的状态只和这一时刻有关，各个状态之间关系转换概率也不尽相同，符合半马尔科夫算法的定义。 因此，采用该算法讨论无线传感器网络的网络能耗模型。 假设无线传感器网络中的每个节点都可能工作在休眠、接收、转发、空闲、唤醒这五个状态中的任何一个状态，各个状态定义如下 (1)空闲状态(Free status,F状态)传感节点既不发送数据也不接收数据，但是会监听信道的情况； (2)数据发送状态(Transmission status,T状态)节点将从周围环境中收集到的数据信息发送给下一跳节点或者sink节点； (3)数据接收状态(Receiving status,R状态)节点将信道或其他节点发送来的数据信息接收； (4)休眠状态(Sleeping status,S状态)此