下面是小编整理的几种无线传感器网络自组织方式的介绍，本文共4篇，欢迎大家阅读分享借鉴，希望对大家有所帮助。
篇1：几种无线传感器网络自组织方式的介绍
无线传感器网络是由各个组成单元，通过自组织方式形成的网络，其具有巨大的发展前景，高端的科技技术，被世界各界所关注。那么本文主要简单介绍一下关于无线传感器网络自组织方式。
无线传感器网络自组织方式 ― 集中式：
所有参与侦测的节点将数据通过多跳网络直接送给服务器，目标的位置和轨迹在服务器中产生。这种方法和传统网络的方式无太大区别，虽然服务器的处置能力很强，跟踪精度会很高，但由于节点的通信量庞大、延时大，所以这种方式在传感器网络中一般是不适用的
无线传感器网络自组织方式 ― 静态局部集中式：
网络中安排一定量具有较强处理能力的簇头 ( 也叫超级节点 ) 普通节点在获得丈量数据后传到簇头，簇头再对数据进行处理，然后通过簇头间的路由送到用户终端。这也是层次式的结构。虽然这是比较好的方法，但是对随机撒布形成的传感器网络无法控制簇头位置，事实上难以实现。网络拓扑不可人为控制时，这种方法就失去了其有效性。
无线传感器网络自组织方式 ― 动态局部集中式：
簇首在目标跟踪过程中通过一定的准则动态发生，其他节点将数据传送给动态簇头；目标离开簇首侦测范围后，发生新的簇头，原来的簇头恢复侦测状态，这是目前比较流行的方法，
不过这种方法在目标频繁呈现的情况下，容易引起网络 “ 黑洞 ” 簇首负担过重，同时在参与传送数据的邻居节点数量和区域的选取上还需慎重考虑，以减少通信能量消耗。
无线传感器网络自组织方式 ― 单点式：
目标跟踪的过程中，始终只有一个动态头节点在跟随目标。任何时刻 t 只有一个头节点 k 负责获取丈量值并更新目标位置的估计。头节点从他邻居节点中选取信息量最大的节点，然后将信息传给他这个节点就成为下一时刻的头节点，原先的节点回到空闲状态。这种方法有效地减少了通信能量消耗。但是当头节点损坏或数据丢失后，跟踪就无法进行，降低了跟踪系统的稳定性。另外，这种方法只利用了信息量最大的节点，舍弃了其余的信息量，这一定会降低跟踪的精度。
无线传感器网络自组织方式 ― 序贯式：
丈量值是通过 “ 代理 ” 走一遭 ” 来获取，获取过程中同时进行数据的融合。这种方法精度和能量是自适应的获得满足条件的数据后就可以进行下面的跟踪，可以是用户定制的如移动代理算法，但是传输过程中要考虑代码传输的通信能量消耗。
篇2：有关几种无线传感器网络自组织方式的体验
无线传感器网络是由各个组成单元，通过自组织方式形成的网络，其具有巨大的发展前景，高端的科技技术，被世界各界所关注。那么本文主要简单介绍一下关于无线传感器网络自组织方式。
无线传感器网络自组织方式――集中式：
所有参与侦测的节点将数据通过多跳网络直接送给服务器，目标的位置和轨迹在服务器中产生。这种方法和传统网络的方式无太大区别，虽然服务器的处理能力很强，跟踪精度会很高，但由于节点的通信量庞大、延时大，所以这种方式在传感器网络中一般是不适用的。
无线传感器网络自组织方式――静态局部集中式：
在网络中安排一定量具有较强处理能力的簇头(也叫超级节点)，普通节点在获得测量数据后传到簇头，簇头再对数据进行处理，然后通过簇头间的路由送到用户终端。这也是层次式的结构。虽然这是比较好的方法，但是对随机撒布形成的传感器网络无法控制簇头位置，事实上难以实现。在网络拓扑不可人为控制时，这种方法就失去了其有效性。
无线传感器网络自组织方式――动态局部集中式：
簇首在目标跟踪过程中通过一定的准则动态产生，其他节点将数据传送给动态簇头；在目标离开簇首侦测范围后，产生新的簇头，原来的簇头恢复侦测状态，这是目前比较流行的方法，
不过这种方法在目标频繁出现的情况下，容易引起网络“黑洞”，簇首负担过重，同时在参与传送数据的邻居节点数量和区域的选取上还需慎重考虑，以减少通信能量消耗。
无线传感器网络自组织方式――单点式：
在目标跟踪的过程中，始终只有一个动态头节点在跟随目标。在任何时刻t，只有一个头节点k，他负责获取测量值并更新目标位置的估计。头节点从他的邻居节点中选取信息量最大的节点，然后将信息传给他。这个节点就成为下一时刻的头节点，原先的节点回到空闲状态。这种方法有效地减少了通信能量消耗。但是当头节点损坏或数据丢失后，跟踪就无法进行，降低了跟踪系统的稳定性。另外，这种方法只利用了信息量最大的节点，舍弃了其余的信息量，这一定会降低跟踪的精度。
无线传感器网络自组织方式――序贯式：
测量值是通过“代理”的“走一遭”来获取，在获取过程中同时进行数据的融合。这种方法精度和能量是自适应的，在获得满足条件的数据后就可以进行下面的跟踪，可以是用户定制的。如移动代理算法，但是在传输过程中要考虑代码传输的通信能量消耗。
篇3：无线传感器网络多目标跟踪的介绍
对于无线传感器网络的原理，节能，搭建设计以及相关的软硬件设计都有了一些介绍，那么本文主要针对的无线传感器网络的一个应用 ― 无线传感器网络多目标跟踪的介绍。
无线传感器网络目标跟踪一直作为研究的热点，之前的研究多是单目标的跟踪，通过传感器网络的多个或全部节点协作跟踪同一个目标。
Mechitov K 等利用二元检测 ( binary-detect 协作跟踪的思想，通过目标是否处于传感器侦测距离之内或者之外，根据多个传感器的协作确定目标的位置，这种方法需要节点间的时钟同步，并要求节点知道自身的位置信息； Zhao F 等利用信息驱动 ( information-driven 协作跟踪的思想，利用传感器节点侦测到信息和接收的其他节点的侦测信息判断目标可能的运动轨迹，唤醒合适的传感器节点在下一时刻参与跟踪活动，由于有合适的预测机制，可有效的减少节点间的通讯，从而节省节点有限的能量资源和通讯资源； Zhang W S 等在解决无线传感器网络单目标跟踪时提出了传送树 ( convei tree 跟踪算法，这种算法是一种分布式算法，而之前的大多数跟踪算法为集中式的传送树是一种由移动目标附近的节点组成的动态树型结构，并且会随着目标的移动动态地添加或者删除一些节点，保证对目标进行高效跟踪的同时减少节点间的通信开销。
当前的目标跟踪算法主要是针对不同环境下的单目标跟踪，如何以较低的能量代价高效地融合有效的信息，增大丈量精度和延长网络生存期，并解决多目标跟踪，成为目前研究无线传感器网络目标跟踪的热点。研究无线传感器网络多目标跟踪时需要考虑能量有限；跟踪算法的分布式以延长网络寿命；传感器的量测可能是多个目标的合成量测，这些给传统的多目标跟踪算法带来了挑战。
Jaewon Shin 采用分布式的多尺度框架，用转移矩阵的思想，优化解决多目标识别的计算量问题，该算法通过局部节点信息更新给出全局的目标信息，该算法框架在解决无线传感器网络多目标跟踪时有一定的可行性； Lei Chen 等也提出了采用分布式数据关联的算法解决无线传感器网络多目标跟踪； Mauric Chu 采用贝叶斯估计的方法，解决多目标跟踪的数据关联问题，并采用分布式的算法实现了无线传感器网络多目标跟踪，
无线传感器网络多目标跟踪
线传感器网络跟踪是传感器网络的主要用途之一，也是一个难点和关键问题，同时具有很多商业和军事应用的基本要素，如交通监控、机构平安和战场状况获取等。利用无线传感器网络中的节点协同跟踪，无线传感器网络技术应用的一个很重要的方面。
最早的无线传感器网络系统跟踪实验是美国 DA RPA Defens Advanc Research Project Agenci SensIT 项目中一些跟踪方法实现。现在许多跟踪应用方案依然处于研究阶段。由于传感器节点存在很多硬件资源的限制，还经常遭受外界环境的影响，无线链路易受到干扰，网络拓扑结构动态变化，而传感器网络的活动目标跟踪应用具有很强的实时性要求，因此，许多传统的跟踪算法并不适用于传感器网络。活动目标跟踪在雷达领域研究多年，效果很多经典的活动目标跟踪是单传感器跟踪系统，发展了如最近邻法 ( NN 集合论描述法、广义相关法、经典分配法、多假设法、概率数据关联 ( PDA 法、联合数据互联 ( JPDA 法、交互多模型 ( IMM 法等数据互联算法。
而 2O 世纪 7O 年代兴起了多传感器信息融合技术，对多个传感器数据进行多级别、多方面、多层次的处置，发生了新的有意义的信息。集中式多传感器综合跟踪算法是单传感器系统的基础上直接发展起来的如多传感器联合概率数据互联法 ( MSJPDA 和广义 S 一维分配算法；分布式多传感器航迹关联算法主要有基于统计的方法 ( 如加权法、独立序贯法、经典分配法、最近邻法 ( NN K-NN 法等 ) 和基于模糊数学的方法 ( 模糊双门限航迹关联算法、基于模糊综合函数的航迹关联算法 ) 对于 WSN 来说，因为其单个节点能力有限，必需多个节点联合进行目标跟踪，而且没有强大的中心处置器，显然单传感器和集中式多传感器跟踪算法都不适合；而分布式跟踪算法的概念是传感器有自己的信息融合中心，与我 WSN 分布式有一定的区别，不会考虑融合节点的能力，计算复杂。虽然上述方法具有比较高的精度，但在 WSN 中无法实现或效率不高。
篇4：无线传感器网络节点节能管理方式的研究论文
0 引 言
无线传感器网络由许多廉价的节点组成。这些网络节点具有数据采集、数据处理、数据传输的功能，而完成这些功能所需的能力由节点自带的微机电系统提供。
无线传感器常工作在一些恶劣或危险的环境中，替换能源比较困难，即使节点的能源能替换，所花费的代价也比较大。所以，一般对无线传感器网络中节点的能源都不进行替换，而是采用有效的策略降低能耗，尽量延长网络的生命周期。采用适当的无线传感器网络节点管理方式会对网络性能有很大提高，有效地降低能耗，延长整个网络的寿命。
本文通过对无线传感器网络节点组成结构、能量消耗以及节点间传播方式的研究，寻求一种为有效地达到节能目的所采用的节点管理方式。
1 无线传感器节点的组成结构
传感器通常是指能感受被测非电量并能按一定规律将其转换成便于处理与传输的电量的器件或装置。它一般由敏感元件、转换元件、测量电路、电源电路组成。无线传感器节点除具有一般传感器的功能外，还包含有无线数据传输模块及数据管理模块，通常还将敏感元件、转换元件、测量电路组成一个模块———数据采集模块。
无线传感器节点主要有两类：汇聚节点和采集节点。它们在硬件配置上基本相同，但功能上有所区别。
采集节点负责采集数据并进行传输，汇聚节点则负责收集所有采集节点所采集的数据。无线传感器节点的组成框图如图1所示。
图1 无线传感器节点的组成框图数据采集模块与一般传感器一样，可采集温度、光强度、压力、位移、流量、液位、加速度等非电量信息，并将其转换成适于传输和测量的信号，再通过A/D转换，转换为数字信号。
数据处理模块对采集所得数据进行处理，通常由于微处理器、内存等组成。同时，负责对节点进行控制管理，这其中包括数据处理操作、根据路由协议进行数据转发控制、功耗管理、任务处理等。
数据传输模块负责与其他节点进行通信，传输节点所采集的数据信息，交换网络控制信息。
电源电路模块为数据处理模块、数据传输模块及提供数据采集模块提供所需的能量，一般由电源、电压转换电路组成。目前，电源的提供通常使用固定电池或太阳能电池。
2 无线传感器节点主要的能量消耗及减耗分析无线传感器节点的能量消耗主要来自于数据采集模块的传感器调理电路[1]、数据处理模块的微控制器和内存、数据传输模块的射频电路。
传感器调理电路所使用的能量较小，减少能量消耗的空间不大。
微处理器的功耗可分为两个部分：动态功耗和静态功耗[2]，其中降低动态功耗为减少能量消耗最主要的方面。根据文献[3]，微处理器的动态功率与供电电压、物理电容、时钟频率等有密切的关系，它们之间的关系式为：PD∝αCV2 f(1)式中：PD为动态功率;V为供电电压;C为物理电容;f为时钟频率;α为活动因子。
因此，降低动态功耗可通过降低时钟频率和减少供电电压来实现。文献[3]中表明了减少供电电压同时降低时钟频率，可降低动态功耗，处理器的工作状态从200MHz和1.5V转换到150MHz和1.2V，可以节省52%的功耗。
动态功耗的管理除了可通过降低各模块的本身动态功率来降低功耗，还可采用动态电压调节技术(Dynamic Voltage supply，DVS)[3]。DVS技术可动态地改变微处理器的工作电压和频率时期随节点的工作负荷而变化，从而减少较空闲期不必要的功率输出。
射频电路的能量消耗是节点组成部分中最大的。
根据无线传感器节点的要求，射频电路一般采用低功耗、低价格、尺寸小的成熟器件。选用这类射频电路因考虑到能耗，输出功率应低并具有节能模式。例如，挪威Nordic VLSI公司推出的单片射频收发器nRF905，其功耗很低，以-10dBm的输出功率发射时电流只有11mA，工作在接收模式时的电流为12.5mA，并具有空闲模式和关闭模式，便于实现节能。
可通过微处理器动态地控制射频模块的工作模式，使其随工作负荷情况的变化在工作模式、空闲模式间转换，以减少功耗。
3 无线传感器节点间传播方式的节能管理减少无线传感器节点的能耗除可通过动态功耗管理来实现外，还可通过节点间传播方式的节能管理减少节点工作负荷来实现。
无线传感器网络是由许多采集节点、若干汇聚节点及中转器、控制中心(上位机)组成。其中，采集节点负责数据采集、数据处理并和其他节点进行通信;汇聚节点负责其他节点所上传数据的收集，并下发有中转器传来的命令;中转器负责上传汇聚节点收集来的数据，并将控制中心的命令转发给汇聚节点;控制中心负责整个网络的广利控制，并将处理后的数据转达给用户。
无线传感器网络的节点分布方式具有以下几个特点：(1)无线传感器网络中节点位置是随机分布的，需其网络协议具有自组织性。在实际工作环境中，传感器节点通常不能精确定位，节点间的关系无法预先得知，这就需要传感器节点具有自组织能力，能够自行建立和组织网络。
(2)无线传感器网络节点数量众多，分布范围广。
无线传感器网络为了保证获取精确信息，在其监测区域内需部署大量的传感器节点。
(3)节点间通信距离不长。无线传感器网络节点间点到点通信距离通常只有几十到几百米。
从以上网络组成和节点分布方式来看，要减少节点的工作负荷，需减少节点间的通信时间及通信距离。不同的传播方式对无线传感器节点间通信时间及通信距离有着重要的影响。在节点间的传播方式中，良好的网络协议和资源管理策略能有效地降低节点工作负荷，延长无线传感器网络的生命周期。为此，无线传感器网络的传播方式应以数据为中心，采用自组织、多跳路由，其网络结构采用动态拓扑[4]。此外，还可采用快速的数据融合技术，进行快速的信息融合和分离，将提高网络运行效率和随机选择最佳路径的能力。
无线传感器网络协议由于传感节点的计算能力、存储能力、自身携带的'能量十分有限而且拓扑结构不断变化而有其特殊性。无线传感器网络协议因其特殊性，其中的路由协议和MAC协议是与传统的无线网络协议有很大的不同。无线传感网络的MAC协议决定无线信道的使用方式。MAC层协议在设计时需要考虑能源有效性，从而根据无线传感器网络的特点设计简单高效的协议。无线传感网络的路由协议可分为能量感知路由、基于查询的路由、地理位置路由、可靠路由协议几类[5-7]。根据无线传感器网络的特点和应用需求，宜采用自组织、多跳路由的路由协议。
传统的网络体系结构中节点只具有传输功能，以传输为目的，为各应用程序提供网络传输上的支持，不对数据进行处理。而无线传感器网络以数据为中心，其目的是获取被感知对象的长期、准确的特征信息。采用快速的数据融合技术可实现无线传感器网络节点传感数据的快速、合理分组[8-9]，减少数据冗余度，获得到更合理的数据，从而提高网络运行效率。
无线传感器网络节点数量众多且分布密集，网络结构应采用动态拓扑结构。在满足网络覆盖度和连通度的前提下，采用动态拓扑结构，通过功率控制和骨干网节点选择，去除节点间不必要的通信链路，从而形成优化的通信网络结构。因此，良好的无线传感器网络拓扑结构应采用节点功率控制和层次型拓扑组织结构[10]。
节点功率控制根据节点通信距离及时间变化调节网络中各个节点的发射功率，从而减少各节点不必要的发射功率。层次型拓扑控制利用分簇机制，来减少单跳通信距离，由此降低能耗。
4 无线传感器节点节能管理方案从以上节点各部分能量消耗和节点间传播方式的特点来看，为有效地达到节能目的，无线传感器节点的节能管理可通过动态功耗管理和减少节点工作负荷的方法来降低无线传感器节点的能耗。
无线传感器节点管理方式的节能措施可从以下几点来考虑：通过动态功耗管理和降低节点工作负荷来减少射频模块的工作时间，即减少节点之间的通信量;减少射频模块发射功率;减少微处理器的工作时间。要实现这几点，不仅要从硬件设计来解决还要从软件管理层来考虑。
无线传感器节点的管理软件包括传感器网数据采集控制、无线数据传输控制、电池状态监测、充电控制程序等部分。减少微处理器的功耗可通过微处理器的动态功耗管理来实现，而能耗最大的射频电路的收发则由无线数据传输部分软件来控制。
无线数据传输部分软件包括射频和基带两部分，射频部分提供数据通信的空中接口，基带部分提供链路的物理信道和数据分组。微处理器负责链路管理与控制，执行基带通信协议和相关的处理过程，包括建立链接、频率选择、链路类型支持、媒体接入控制、功率模式和安全算法等[11]。因此，在基带部分采用自组织、多跳路由、层次式、动态拓扑组织结构的网络协议，以减少通信量并均衡各节点能量，降低节点能耗，从而延长节点寿命。
为避免信息重叠而造成重复通信、浪费资源，自组织、多跳路由的协议采用层次式设计，使得节点间的通信时间及通信距离缩短。由于层次式设计中作为簇头节点能量消耗最大，有可能提前消耗完而使部分网络瘫痪，所以，为均衡各节点能量，路由协议要采用动态地随机选择簇头节点及路径的办法。当某一簇头节点的能量消耗过大时，传感器网络能根据簇头节点的能量消耗状况，动态地选择能量消耗少的节点，平衡节点的能量消耗，延长整个网络的生命周期。
网络拓扑结构能够提高网络协议的效率，有利于节省能量来延长网络寿命。采用动态拓扑结构在满足网络覆盖度和连通度的前提下，通过功率控制和骨干网节点选择，去除节点之间不必要的通信链路，进行高效的数据转发。
同时，在基带部分功率模式管理中，采用动态管理的方式对功率模式进行控制，减少不必要的功率输出。
与传统的功率控制不同，动态管理的方式使用启发式的节点唤醒和休眠机制，使节点状态在睡眠状态和活动状态之间转换。这种方式能尽量节省空闲时间的能量消耗，在性能和能耗之间取得平衡。
数据采集控制部分软件除控制传感器进行数据采集外，基于节能考虑，可增加数据处理部分。数据处理部分采用快速的数据融合技术在传感器节点对信息进行快速的融合和分离。由于无线传感器网络节点不必将数据以端到端的形式传送给汇聚节点，只要有效数据最终汇集到汇聚节点就达到目的了。所以，为了减少流量和能耗，传输过程中的转发节点经常将不同的入口报文融合成数目更少的出口报文转发给下一跳。经过这样的处理，整个网络内的数据冗余度降低、通信量减少，节省了存储资源和网络带宽。
5 结 论
通过对无线传感器节点的组成、各部分能量消耗和节点间传播方式的分析，提出一种无线传感器节点节能管理方案，该方案在动态选择簇头节点的自组织、多跳路由、层次式拓扑组织结构的路由协议下，采用快速的数据融合技术，并在实现硬件的低功耗设计的条件下进行动态功耗管理。
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