无线传感器网络中多sink节点优化部署方法——刘强，毛玉明等
背景
大规模无线传感器网络(WSN)环境下，当网络结构采用单一的sink节点时，容易造成sink节点周围的普通传感节点因为转发大量其他节点的数据，迅速消耗摔自身能量而使网络失效。为了延长网络寿命，需要降低传感节点到sink节点的跳数，而采用多sink结构是一个有效的方法。为此，需要考虑一定规模的网络中，应该布置多少sink节点，才能使得网络寿命最大化的同时网络成本最低。基于栅格网络结构，提出了多sink节点下的网络寿命模型和网络成本模型，并采用一种新颖的方法计算最大网络寿命成本比(RLC)，推导出了保证网络寿命最大化的同时网络成本最低的sink节点个数的表达式。
存在问题
无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)的应用已经越来越普及，但仍然有很多问题需要解决。在大规模无线传感器网络环境下，当网络中采用单一sink节点时，由于普通传感节点距离sink较远，会通过多跳方式将传感信息送给sink节点，sink周围节点不得不转发大量普通节点的数据，消耗大量能鼍。因此这些节点会最先消耗完能量而死亡。当sink节点周围的普通节点都死亡，其他节点就无法将数据送到sink节点上去，导致网络失效。
解决方案
为了延长网络寿命，需要减少普通节点到sink节点的跳数，在网络中布置多个sink节点，是一种有效的方法。然而与普通传感器节点的小功耗、低成本不同，sink节点要进行复杂的数据处理，通常是高能耗、造价昂贵的节点。因此在网络中布置这些sink节点存在成本问题。
网络会呈现出这样的特性：当向网络中增加少量sink节点时，能有效降低普通节点到sink的平均跳数，网络寿命会有很大提高；当放置更多的sink节点时，对网络平均跳数的降低效果越来越小，网络寿命的增长也越来越缓慢。当sink节点数增加到一定数目时，所有节点到sink节点的跳数均为一跳时，再增加sink节点个数，网络寿命则不再增加。而随着sink个数的增加，网络成本会大幅增加。因此应该存在一个最佳的sink节点数目，使得网络寿命和网络成本之间有一个平衡的最优效果。
具体实施
采用网络寿命与网络成本的比值——网络寿命成本比(Ratio of Lifetime to Cost，RLC)来衡量这个效果。换句话说，应该存在一个确定的sink节点数目n，使得网络寿命与网络成本的比值最大。为方便研究，本文采用栅格网络结构，并在sink节点均匀分布的前提下进行研究。
假设
将网络中的节点分为3种：sink节点、关键节点和普通节点。sink节点是传感信息的最终目的地，多个sink节点均匀地分布在网络中。sink节点周围的一跳节点称为关键节点，所有发向sink节点的数据信息都需要通过关键节点来转发。sink节点增多，关键节点的个数也相应增多。普通节点为距sink一跳以外的其他传感节点，它们只能通过多跳的方式将数据发给sink节点。
显然，网络的寿命取决于关键节点的寿命。若这些关键节点全部死亡，其他传感节点的信息就无法传到sink节点(只要有一个关键节点存活，数据就可以传到sink节点)，则网络寿命结束。
各个关键节点的死亡时间是不一样的，但在现实当中第一个关键节点与最后一个关键节点死亡的时间相差不会太大。因为当有关键节点先死亡后，它所担负转发的节点会由剩余存活关键节点承担。因此，剩余关键节点的负担增加，会加速它们的死亡。为避免关键节点之间死亡时间不一致给分析带来的复杂性，可以假设关键节点均匀分担所有普通节点的转发任务，所有关键节点消耗均等的能量，最终同时死亡。
有如下假设：
1.网络结构为栅格结构；
2.多个sink节点在网络中均匀分布，关键节点无重合；
3.所有关键节点死亡时间一致。
结论
图2显示了不同网络代价下的RLC曲线。相应的参数如下：N=81，Ne=8。实际应用中，发送能耗略大于接收能耗，但都在一个数量级上，差别不大，此处收发能耗设为相等不影响结果的正确性。图中CR表示sink节点的成本与普通节点成本的比值。可以看到，该曲线是一个关于n的凸函数，因此一定存在最大值RLC所对应的n值，该值即为最佳的sink节点个数。随着CR的增加，RLC值变小，最大值n也向左移变小，说明网络成本增加时，网络中部署的sink节点应减少。
待研究问题
此文从无线传感器网络中关键节点的角度建立了网络寿命模型，并提出一个新颖的确定最优sink节点个数的方法。该方法通过求解网络寿命成本比RLC的最大值，确定最佳sink节点个数，从而在延长网络寿命的同时使网络成本最小。
仿真结果进一步证明了理论分析的正确性。此后可研究随机分布的无线传感器网络下的sink节点个数与网络寿命、成本之间的关系。
