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无线传感器网络中节点休眠调度机制研究的综述报告
无线传感器网络（WirelessSensorNetworks，WSNs）是由大量分布在空间中的小型传感器节点组成的自组织网络，能够实现对所监测的环境中的各种参数数据的感知、处理、存储和网络传输等多种功能。由于节点所携带的能源和计算资源有限，因此，节点的休眠调度机制成为了WSNs中一个非常重要的问题。本文将介绍WSNs节点休眠调度机制的相关研究内容。
1.WSNs的节点休眠调度原理
在大多数情况下，传感器节点在监测环境期间都处于工作状态，这会导致节点消耗大量的能量，从而缩短节点的使用寿命。因此，在众多的传感器节点中，有一部分节点处于待机状态，以保持其能量供应和计算资源。节点的休眠调度是在保证网络传输质量的前提下，通过协议设计和网络优化来控制节点休眠与唤醒的方法，以达到降低节点能耗，延长网络寿命的目的。
节点休眠调度原理的主要思想是将整个网络分为多个区域（cluster），每个区域中都包含了若干个节点。在确定每个节点是否必须被唤醒进行数据收集之前，首先需要同时考虑节点的能耗和数据采集质量。每个区域的一个或多个节点，称为ClusterHead（CH），具有更多的计算和能量资源，负责收集该区域中所有普通节点（SensorNodes）采集的数据，并将数据传输到下一级CH或基站节点中。
2.休眠调度机制的研究内容
（1）节点唤醒策略
节点的休眠和唤醒策略将决定节点在整个网络使用过程中的能耗。目前，有两种常见的节点唤醒策略，在数据需求（DataDriven）模式和时间触发（TimeDriven）模式下进行。在数据需求模式下，一个节点只会在其周围存在信号需要采集时唤醒；时间触发模式下，节点将在规定的时间间隔内进行唤醒。通常在实际应用中，采用基于该两种模式的混合策略，减少能耗和提高数据采集率。
（2）簇化方法
为了有效利用网络中每个节点的资源以及减少网络拥堵，簇化技术作为传感器网络设计中一种实用的技术被广泛应用。簇化技术将网络拆分成了若干个逻辑成分，每个成分包含一个簇首节点和一组与其通信的子节点。所有节点通过簇首节点进行协调，实现数据的有效传输和处理。目前的簇化方法包括：层次式簇化（HierarchicalClustering）、分层轮换簇化（HierarchicalRotatingClustering）、领域划分簇化（VoronoiTessellation-basedCluster）、汇聚型簇化（Convergecast-basedCluster）等。
（3）能耗模型
制定有效的节点休眠调度机制和算法必须基于节点的能耗模型。为了研究一个传感器网络的耗能特点，通常需要将其能耗进行建模描述，通过建模可以更准确地评估网络的耗能。目前研究常用的节点能耗模型包括能量消耗模型（EnergyConsumptionModel）、能量存储模型（EnergyStorageModel）、链路质量模型（LinkQualityModel）和能量修补模型（EnergyReplenishmentModel）等。
（4）马尔可夫模型
马尔可夫模型是目前广泛应用于WSNs的模型之一。这种模型可以被用于描述在多个状态下的节点能量消耗和网络质量的改变。研究人员可以利用这个模型对节点消耗和网络质量以及能量补充方案进行分析和预测，并为传感器网设计提供一些帮助。
3.现有的休眠调度机制
目前，研究人员开发了各种WSNs节点休眠调度机制以达到降低节点能耗、延长传感器网络寿命和提高网络性能等目的。目前的休眠调度机制在操作中具有以下特征：
（1）对节点能源的限制，要求设计出的调度机制能够实现低能耗的状态转换以提高能源利用率；
（2）发出任务请求信息时，为了缩短任务响应时间，需要设计多个节点同时响应以实现任务分流；
（3）利用传感器的触发机制，设计只有在触发事件发生时，节点才会被唤醒；
（4）充分利用数据冗余性和压缩算法，以实现传感器网络的节能目标。
目前最常见的休眠调度机制是LEACH（Low-EnergyAdaptiveClusteringHierarchy）。该机制通过簇首节点附近的节点灵活控制节点休眠和唤醒来降低传感器节点的能耗，延长网络寿命。此外，其它的调度机制包括SPAN（SensorProtocolforActivityMonitoring）、TEEN（Threshold-sensitiveEnergyEfficientsensorNetworkProtocol）和APTEEN（AdaptivePeriodicThreshold-basedEnergy-efficientsensorNetworkProtocol）等，各种调度机制可应用于不同场景的WSNs应用。
4.结论
节点休眠调度机制是WSNs中的一项重要技术，其应用能够大大减