感知负载循环的无线传感器网络数据传输算法研究

负载循环(Duty Cycling)能够有效节约无线传感器网络节点的能量并延长网络寿命，从而大大拓宽了WSN的应用领域。然而，带有负载循环无线传感器网络(DCWSN)的动态网络拓扑、时限WMA等特性使得传统的数据传输算法不再适用。为此，本课题面向DCWSN研究感知负载循环的数据传输算法，具体包括研究最小化能量消耗的组通信数据传输算法，以降低广播、组播、散播等操作中所有节点所耗费的能量总和；研究低能耗的容错数据传输算法，使数据能够沿多条不相交路径进行传输，并最小化传输过程中所耗费的能量；研究长生命期的广播和组播算法，使得参与广播和组播的节点在储能有限的约束下能够达到最大化的数据量传输。既在理论上对算法的复杂度与近似比等指标进行分析，又通过实验对算法性能进行评估。由于能耗、容错性和生命期是WSN数据传输的重要指标，本课题的研究能够有效扩展和提高DCWSN的适用范围及应用价值。

在带有负载循环(Duty Cycling)的无线传感器网络(DC-WSN)中，节点周期性地在“活动”和“睡眠”的状态之间来回切换，从而能够有效节约无线传感器网络节点的能量和延长网络寿命，并大大拓宽了无线传感器网络(WSN)的应用领域。然而，由于DC-WSN的动态网络拓扑、时限WMA等独有特征，使得传统的WSN数据传输算法不再适用。为此，本课题面向DC-WSN研究感知负载循环的数据传输算法，旨在优化数据传输中的多种性能指标如能耗、可靠性等。在项目支持下，研究工作所取得的主要进展和成果包括：（1）对已有的面向负载循环传感器网络的数据通信算法进行了分类、比较和总结；（2）提出了新型的感知负载循环的无线传感器网络的最小化能耗的组播和广播算法，将已有算法的时间复杂度从指数级降为多项式级；（3）首次在最为现实的链路不可靠和one-to-all通讯模型下解决了DC-WSN中低能耗可靠数据传输问题，为其设计出一系列近似算法并在理论上证明了算法的近似比为多项式对数级；(4) 提出新型算法解决了最小化能耗的all-to-all组播问题，指数级地提升了已有工作的理论界；(5) 采用近似算法理论和机器学习理论和对无线传感器网络领域的其它相关问题进行了研究。在项目执行期间，项目组在计算机网络领域的顶级期刊和会议上发表论文多篇，包括IEEE/ACM Transactions on Networking、IEEE Communications Magazine、ACM MobiHoc、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE SECON等，取得了较为满意的研究成果。