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无线传感器网络层次分簇算法研究的综述报告
无线传感器网络（WSN）是由成千上万的微型传感器节点组成的自组织网络，用于感知、监测和控制环境。WSN主要由传感器节点、中继节点和基站节点组成，传感器节点负责采集环境信息，中继节点负责转发信息，基站节点负责处理信息。传感器节点具有微小的尺寸、有限的能量和计算资源，并且通常难以更换或充电。因此，WSN中节点的能量效率和寿命是非常关键的限制因素。
在WSN中，传感器节点和中继节点通常被组织成簇。簇内节点通过对簇首节点进行通信，簇首节点再将信息转发到基站节点。因此，簇的形成对于能量、延迟和安全等性能指标的改善非常重要。簇形成的算法可以分为层次式和非层次式两类。层次式算法包括LEACH（低能耗自适应聚类层次算法）、HEED（分层能量有效分布算法）和TEEN（阈值能量有效网络协议）。非层次式算法包括PEGASIS（功率有效的聚合传感器信息系统）和BCR（基于圆形范围的聚类算法）等。
对于层次式算法来说，最早的算法是LEACH。LEACH将整个网络分成若干个轮回期，每一个轮回内选择一个簇头节点，簇头节点负责收集簇内节点数据然后发送到基站。在选择簇头节点时，LEACH使用了一种自适应调整阈值的方法，以充分利用整个网络资源并延长簇头节点的生命周期，从而提高了网络的生命周期。但LEACH存在着节点不均衡的问题，即一些节点会频繁地成为簇头节点，从而提前耗尽能量。为了解决这个问题，HEED提出了一种非均匀的概率模型，用于决定哪些节点可以成为簇头节点。TEEN是一种具有时态性的算法。它利用了节点在时间序列上的相关性，调节激发阈值和发送数据的间隔时间，从而提高了网络能量效率。
对于非层次式算法来说，PEGASIS是一种高效能耗的算法。它使用了节点间间接通信的方式，以最小化网络中节点的能量消耗并延长网络的生命周期。PEGASIS影响簇形成的因素主要有节点的位置选择和簇形成算法。BCR是一种基于圆形范围的聚类算法。BCR采用了四个阶段，即选主阶段、选从阶段、生成簇阶段和设置CH阶段，通过这些阶段来构建簇并最终选出簇头节点。BCR算法的主要优点是能够同时考虑节点的位置信息和能量状态，并避免了节点不均衡的问题。
总之，WSN中节点的能量效率和寿命是非常关键的限制因素。传统的层次式和非层次式算法不断适应新的应用场景，尽可能延长网络寿命。对于未来的WSN研究，还需要考虑更加复杂和大规模的网络组织和管理，以支持更复杂的应用场景。