基于小世界的无线传感器网络

　　【摘要】小世界理论发展很快，已经在许多领域得到应用，本文从各个方面介绍了小世界网络的特性及发展趋势。【关键词】小世界网络；无线传感器；发展趋势

　　小世界网络的现状与发展趋势

　　0.1小世界网络的由来

　　20世纪中叶，Erdos和Renyi突破传统图论，用随机图描绘了复杂网络拓扑。今年来研究发现，很多实际的复杂网络既不完全规则也不完全随机，而是介于完全规则和完全随机这两个极端之间，既具有类似规则网络的较大集聚系数，又具有类似于随机网络的较小平均路径长度，这就是小世界网络。人际关系网络中的“六度分离”就是小世界网络的经典例子。

　　0.2小世界网络的特性

　　Watts和Strogatz于1998年提出小世界网络(SmallWorldNetwork，简称SWN)模型，比较合理地反映了既不完全规则也不完全随机的网络的统计特性。节点的度分布是网络拓扑的重要特征。小世界网络和随机网络的节点具有大概相同的链接数，即度分布服从均匀的或者指数分布。然而，很多实际网络的节点度分布服从幂律形式，并且通常这种网络不同于服从均匀分布或者指数分布的网络，存在一些度很大的节点，但是大部分节点的度都很小。因为幂律分布没有任何特定的尺度，所以这种网络称为无尺度网络。

　　0.3小世界网络的重要概念

　　以简单的措辞描述了大多数网络尽管规模很大但是任意两个节点间却有一条相当短的路径的事实的网络是小世界。集聚程度的意义是网络集团化的程度，是网络的内聚倾向。幂律的度指网络中顶点（相当于一个个体）与顶点关心（用网络中的边表达）的数量。度的相关性指顶点之间关系的联系紧密性；介数是一个的全局几何量。

　　1.小世界无线传感器网络的构建［2］

　　1.1网络结构

　　假定网络仅有一个汇聚节点，超级链路没有宽限制，所有节点固定并且位置确定。超级链路是由一对有线或无线的超级节点构成。超级链路的一端位于与汇聚节点只有一跳的位置，另一端则与汇聚节点相距较远。超级节点只有远离汇聚节点才能与其他普通节点通信。这些链路的节点拥有与无线感应器网络的普通节点共享的位置信息。

　　初始阶段，所有远离汇聚节点的超级节点都以随机延迟广播呼叫信息给邻居节点。设定随机延迟是为了避免2个相邻超级节点发生广播信息冲突。广播信息包含超级节点编号ID以及位置信息，在建立阶段，所有普通节点都知道超级链路信息并根据普通节点与超级节点的跳数对超级节点分级。

　　采用贪婪路由策略可以保证所有的节点将数据以最少的跳数发送到汇聚节点。当某个节点需要发送数据到汇聚节点时，它将数据包发送给距离汇聚节点最近的邻居节点，每个节点依次重复该操作直到数据传输到汇聚节点。如果某个收到数据的节点发现自己的邻居中不存在比自己到达汇聚节点更近的节点时，该节点将丢弃数据包。

　　1.2网络模型

　　建立一个网络为m×n的网络模型，所有的节点均匀分布在交叉点上，网络存在一个汇聚节点S，节点之间的信息传输距离采用Manhattan距离。假设网络是静态的，节点位置已知，所有的节点设置后将长时间保持不变，位置采用平面坐标（x，y）标记，其中小世界网络的软件仿真

　　无线传感器网络仿真需求的核心是对传感节点建模。一方面，传感节点具有传统无线网络节点的通信栈协议，通过双向无线通信信道支持传感节点之间的通信过程，另一方面，传感节点具有类比网络协议栈的感知协议栈，包括传感器物理层、感知事件和感知应用等处理层次，通过单向的感知信道实现对目标现象的感知过程。两个并行的协议栈共享相同的应用层，实现传感节点本地或节点间的信息处理过程。能耗模型处于该模型的最底层，能够反映感知过程、通信过程和信息处理过程对节点能量的影响。基于该传感节点模型，可以实现目标对象的感知过程、多目标对象、多传感器节点、多节点间数据融合和能耗模型等。

　　3．应用

　　作为一种交叉性学科，小世界理论发展很快，已经在许多领域得到应用，如SARS传播、互联网控制、生物学蛋白质网络动力学研究等。具有小世界效应的动态系统模型能加快信号传播的速度，提高计算能力和计算同步性。谣言、传染病在小世界网络中传播比在规则网络中容易。例如Internet小世界网络的研究、流言传播的小世界网络特性研究、小世界网络在其他领域的应用等等。本文来自《传感器世界》杂志