拓扑控制
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发布时间：2024-08-12 02:33:33
1.拓扑结构应至少满足连通和覆盖两方面基本要求。
首先，连通性是对网络拓扑的最基本需求，若只是一堆孤立的传感器节点，无线传感器网络就无从谈起，也无法完成预定任务。但在某些情况下，也并非一定要达到100%的连通，在连通性方面做出适当牺牲，可节约大量能量。
2. 在拓扑控制算法设计中应充分考虑无线传感器网络的各类特点 。
例如，节点能量严重受限，使得能量高效成为几乎所有拓扑控制算法的首要设计目标。由于采用高密度部署方式，其节点密度往往大于20个节点/m2，使得如何减小节点间通信干扰成为拓扑控制的重要任务和研究热点之一。再比如，节点一般不具备长距离通信能力，且节点的分布范围又比较大，相应算法必须具备分布式、本地化等特点，即节点必须能够各自独立地通过本地化信息（一跳、两跳范围内的邻居节点信息）来完成局部拓扑构建，并通过局部拓扑的组合进而形成连通的全局拓扑。
3.拓扑控制算法应根据不同应用场景，形成相应的网络拓扑
不同的应用场景往往会带来截然不同的需求，所以各类拓扑控制算法往往也有着完全不同的假设与设计目标。
例如，当无线传感器网络用于建筑物结构安全监控时，节点部署位置往往是已知的，其网络拓扑也不会经常发生变动，就可以弱化对于自组织的要求。再比如，当无线传感器网络用于战场监测等恶劣环境中时，要求拓扑控制算法能够更好的适应节点失效，新补充节点加入等变化，即具有更好的容错能力；由于可能遭到敌人的俘获，还对节点安全性，尤其是物理安全提出了更高的要求。
功率控制与网络连通性关系紧密。节点发射功率越大，通信半径越大，可选邻居节点数量越多，连通性越容易得到保证，但也意味着更大的能量消耗，更强的通信干扰。反之，节点发射功率越小，通信半径越小，可选邻居节点数量越少，连通性保证越困难，但也将降低节点的能耗与节点间干扰。
另外，功率控制是实现降低节点能耗的最主要手段。在节点能耗中，占比例最大的是通信能耗，且数据发送能耗大于数据接收能耗，而数据发送能耗又与发送距离呈幂函数关系。例如，将1bit数据发送到100米外所消耗的能量可执行3000条指令，所以应尽量降低节点的通信半径。
拓扑控制算法的主要设计目标包括以下几点：
1.能量高效，有利于延长网络寿命
无线传感器节点多采用电池供电，能量高度受限。所以能量高效是任何拓扑控制算法都必须实现的目标，甚至是首要目标。在拓扑控制当中，大多通过减小节点发射功率、减少节点间交换信息量来降低节点能耗。并辅以在设计中考虑节点间能量负载均衡，以延长网络寿命 [1]。
2.保障连通性与覆盖
拓扑控制算法所生成的拓扑结构应是连通的，同时是满足覆盖要求的，这是对拓扑控制算法的基本要求。
3.降低节点间通信干扰，提高网络吞吐率
无线传感器网络在部署中多采用密集部署，而密集部署带来的问题就是小范围内存在大量节点，其将对节点通信造成严重干扰，并加重MAC协议负担。通过缩小节点发射功率，能够降低节点间相互干扰；同时由于干扰导致的重传次数减少，也将为节点节约大量能量；最后，由于相互干扰情况减少，使得在同一时刻，可同时通信的节点数量增多，网络吞吐率也将得到提高。
4.链路对称
由于无线信道、链路非常容易受到各类环境因素、干扰的影响，请求应答（回复）机制对于确保消息成功接收是必不可少的。这要求节点间链路必须是对称的、双向的，以保证链路两端节点能够对彼此所发送的消息进行回复。同时，对称链路还有助于减少隐蔽终端、暴露终端问题所带来的不利影响。
5.健壮性
节点失效，无线通信不稳定，新增节点加入甚至是节点移动等都会造成拓扑结构变化，所以拓扑控制算法所生成的拓扑结构必须对各类拓扑变化具有一定的适应性。
1.分布式、本地化
单个传感器节点的通信、运算、存储能力均极为有限，使得单个节点难以获取网络整体情况，所以要求拓扑控制算法能够以完全分布式（各节点独立运行算法）的方法，依靠本地化信息（节点一跳范围内的邻居节点信息）构建局部拓扑，最终形成完整的全局拓扑。
2.算法复杂度低、可扩展性强
同样由于节点各方面性能限制，拓扑控制算法不应过于复杂，应具有较低的时间复杂度。所以蚁群算法、粒子群算法等在执行中需要多次迭代的算法不太适合在无线传感器网络中使用，但也有研究人员在进行此方面的研究。同时算法复杂度若与网络规模、节点数量无关，将有利于算法适应网络规模变化。
3.算法假设条件应较少、较弱
在不同应用中，无线传感器节点的结构、能力都存在比较大差异，为了使拓扑控制算法能够更好的适应不同应用场景，应尽量减少节点能力方面的假设，比如：节点装备有GPS（Global Positioning System）等定位设备，节点具备长距离通信能力等 [2]。
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