周淑俐,章 韻,陳 志,2,3,* ,扈羅全,岳文靜
(1.南京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院,南京 210003; 2.南京大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210093; 3.江蘇省無線傳感網(wǎng)高技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210003; 4.寬帶無線通信與傳感網(wǎng)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210003; 5.蘇州出入境檢驗(yàn)檢疫局 江蘇蘇州 ,215104)
無線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)一般能量供應(yīng)、計(jì)算和通信能力有限,在部署節(jié)點(diǎn)和設(shè)計(jì)各種協(xié)議時(shí)要考慮有效利用各種資源[1]。在無線傳感網(wǎng)中,傳感器節(jié)點(diǎn)采集環(huán)境變量并將它們傳送給Sink節(jié)點(diǎn)(網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)或匯聚節(jié)點(diǎn)),Sink節(jié)點(diǎn)通過無線方式接收各傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)并以有線或無線的方式將數(shù)據(jù)傳送給最終用戶。無線傳感網(wǎng)在許多領(lǐng)域都得到了很好的應(yīng)用,但在傳統(tǒng)的單Sink傳感網(wǎng)中存在許多問題,比如靠近Sink節(jié)點(diǎn)或者關(guān)鍵路徑上的節(jié)點(diǎn)能量消耗過快,會(huì)引起節(jié)點(diǎn)的能量消耗不均衡;單Sink節(jié)點(diǎn)的失效會(huì)引起整個(gè)無線傳感網(wǎng)的通信中斷,當(dāng)傳感網(wǎng)的規(guī)模不斷增加,節(jié)點(diǎn)數(shù)目不斷擴(kuò)充,靠近Sink節(jié)點(diǎn)的傳感節(jié)點(diǎn)比其他節(jié)點(diǎn)消耗的能量更快,因?yàn)樗麄冃枰獋鬟f大量的消息,因此延長整個(gè)傳感網(wǎng)的壽命成了一個(gè)至關(guān)重要的問題。針對單Sink傳感網(wǎng)路由中存在的缺點(diǎn),本文研究了多Sink傳感網(wǎng)的路由協(xié)議。多Sink節(jié)點(diǎn)傳感網(wǎng)特別適應(yīng)于大規(guī)模的傳感網(wǎng),多Sink節(jié)點(diǎn)會(huì)減少傳感節(jié)點(diǎn)到Sink節(jié)點(diǎn)的平均距離,減少相應(yīng)的跳數(shù),能更加均衡地消耗能量。本文在研究了多Sink傳感網(wǎng)路由協(xié)議的基礎(chǔ)上提出了一種具有一定的智能學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力的路由機(jī)制,應(yīng)用增強(qiáng)學(xué)習(xí)[2-6]來達(dá)到尋求在多Sink傳感網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)使用壽命最長、能量消耗均衡的最優(yōu)路徑的目的。
本文介紹Q學(xué)習(xí)算法的路由選擇機(jī)制,通過實(shí)例分析說明Q學(xué)習(xí)路由機(jī)制對于延長節(jié)點(diǎn)壽命的作用。Q算法工作時(shí)只需利用各個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量狀態(tài)信息,不增加網(wǎng)絡(luò)通信量,均衡了節(jié)點(diǎn)的能量消耗,延長了網(wǎng)絡(luò)的使用壽命。
多Sink無線傳感網(wǎng)路由協(xié)議的研究目前還處于起步階段,相比單Sink路由協(xié)議具有更大的優(yōu)勢:能夠避免單Sink節(jié)點(diǎn)失效時(shí)造成的整個(gè)傳感網(wǎng)的通信中斷、減輕Sink節(jié)點(diǎn)附近能量消耗不均衡的壓力、可在不同Sink節(jié)點(diǎn)間采用不同的路由算法通過不同路徑傳送數(shù)據(jù)、能夠根據(jù)不同用戶的需求控制好網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流(圖像、聲音、視頻數(shù)據(jù)流)等。多Sink節(jié)點(diǎn)傳感網(wǎng)中,路由可以有不同的選擇,數(shù)據(jù)能夠沿不同路徑傳輸。Pietro Ciciriello[7]提出周期性的消耗適應(yīng)路由協(xié)議PAMR,設(shè)想每個(gè)數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)到相應(yīng)的Sink節(jié)點(diǎn)具有相互獨(dú)立的樹狀結(jié)構(gòu),從而建立源節(jié)點(diǎn)到相應(yīng)Sink節(jié)點(diǎn)的路徑,該協(xié)議借鑒了多商品流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問題來解決傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)高效性、分散性問題,但是該協(xié)議適合于數(shù)據(jù)量較少的應(yīng)用場合,而且算法過于復(fù)雜,主要解決了多源到多Sink的傳感網(wǎng)的分散性問題,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大,而且數(shù)據(jù)量比較多的情況不太適用;Meng Min提出PBR路由協(xié)議[8],基于能量級別傳送數(shù)據(jù),能量級別定義為節(jié)點(diǎn)在當(dāng)前所剩能量,能夠向鄰節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)的次數(shù),路徑能量級別定義為一個(gè)節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)Sink節(jié)點(diǎn)整個(gè)路徑的最小能耗。該協(xié)議解決了能量均衡消耗的問題,延長了網(wǎng)絡(luò)的壽命,但是它適合于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浔容^簡單且Sink節(jié)點(diǎn)固定的情況;Chen Yue-quan 提出了 MRMS[9]多Sink節(jié)點(diǎn)路由協(xié)議,針對傳輸路徑選擇、高能效的動(dòng)態(tài)分簇維持以及路徑切換問題,提出了一種新的基于鄰節(jié)點(diǎn)間距離到相應(yīng)Sink的跳數(shù)以及節(jié)點(diǎn)剩余能量信息的路徑開銷度量算法,該協(xié)議主要應(yīng)用于大規(guī)模分簇傳感網(wǎng)中,在傳感網(wǎng)的規(guī)模不大且不分層的情況算法有點(diǎn)復(fù)雜,不太實(shí)用。由此可見以前的很多多Sink節(jié)點(diǎn)傳感網(wǎng)路由協(xié)議都是從某一個(gè)角度來研究多Sink路由涉及的問題,考慮得更多的是節(jié)點(diǎn)的剩余能量,沒有很好地解決Sink節(jié)點(diǎn)間協(xié)調(diào)問題,以及能量的均衡消耗,或者是算法過于復(fù)雜造成能量開銷較大。它們考慮因素不全面或者計(jì)算復(fù)雜度過高,沒有考慮節(jié)點(diǎn)失效或者移動(dòng)時(shí)的路徑選擇,而Q學(xué)習(xí)方法適合于任何規(guī)模的傳感器網(wǎng)絡(luò),算法不太復(fù)雜,考慮的因素較全,如節(jié)點(diǎn)的剩余能量、跳數(shù)、距離等,有效的均衡了節(jié)點(diǎn)的能量消耗,延長了網(wǎng)絡(luò)的使用壽命。
在無線傳感網(wǎng)中,節(jié)點(diǎn)在尋求最優(yōu)路徑時(shí),每個(gè)Agent都要有初始的Q值。通過信息交互基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)機(jī)制尋找下一個(gè)Agent,在Q值更新過程中是基于以下方法的:
這里,γ為延遲回報(bào)與立即回報(bào)的相對比例因子(0≤γ≤1),α(0≤α≤1)為學(xué)習(xí)因子。不同無線傳感網(wǎng)絡(luò)可能具有不同的資源,調(diào)控α將使Q評估值更新方法收斂。當(dāng)α=1時(shí),為確定性回報(bào)情形下的規(guī)則。此時(shí)上式變?yōu)?
第i個(gè)Agent在時(shí)間t采取的動(dòng)作是確定將數(shù)據(jù)發(fā)送給哪個(gè)鄰居Agent,所得的回報(bào)就來自該鄰居Agent,一般不同的Agent具有不同的回報(bào)值,Agent在發(fā)送信息時(shí)是選擇具有最大回報(bào)值的鄰居Agent發(fā)送。從數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)到Sink節(jié)點(diǎn)能通過不斷的迭代產(chǎn)生具有最大Q評估值的路徑,該路徑即是最優(yōu)路徑。
多Sink無線傳感網(wǎng)路由考慮的是如何把采集到的數(shù)據(jù)根據(jù)能量有效的原則傳送到最佳的Sink節(jié)點(diǎn)。多Sink路由協(xié)議研究還處于起步階段,目前研究的路由協(xié)議大多存在考慮因素不全面,如未考慮關(guān)鍵路徑上節(jié)點(diǎn)能量消耗過快,路由算法過于復(fù)雜、節(jié)點(diǎn)移動(dòng)或失效等,基于Q學(xué)習(xí)的路由機(jī)制能比較有效地解決能量消耗不均衡的問題。下面利用Q學(xué)習(xí)方法機(jī)制來實(shí)現(xiàn)能量感知路由協(xié)議,從而實(shí)現(xiàn)路由選擇[12-13]。
假定學(xué)習(xí)因子γ=1,為了方便討論只考慮確定性的情況,即α=1的情形。Agent綜合考慮路徑上節(jié)點(diǎn)的剩余能量和節(jié)點(diǎn)間能量消耗、跳數(shù),每次選擇較優(yōu)的Agent來傳送數(shù)據(jù),并在每次的選擇后根據(jù)獲得的回報(bào)值選擇下一個(gè)較優(yōu)的Agent。這樣從源節(jié)點(diǎn)到每個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)都能通過不斷的迭代找到一條最佳的路徑,然后通過比較不同Sink節(jié)點(diǎn)的Q值,Q值高的Sink節(jié)點(diǎn)即為應(yīng)選擇的Sink節(jié)點(diǎn)。學(xué)習(xí)過程如下:
(1)匯聚節(jié)點(diǎn)Sinkk(在這里1≤k≤3)以一定的周期向鄰居Agent廣播學(xué)習(xí)評估消息,啟動(dòng)路徑建立過程。學(xué)習(xí)評估消息中包含Agent的回報(bào)值、Q評估值及能量信息,回報(bào)值的初始值設(shè)為0。
(2)Agenti收到鄰居Agentj發(fā)送的學(xué)習(xí)消息時(shí),相對發(fā)送該消息的Agentj,只有當(dāng)自己距離源節(jié)點(diǎn)更近而距Sinkk更遠(yuǎn)的情況下,才需進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,否則放棄學(xué)習(xí)。其中相關(guān)定義如下:
①定義一個(gè)D集合來存放本周期內(nèi)已學(xué)習(xí)過的Agent以免出現(xiàn)路由環(huán)路現(xiàn)象;
②在WSN無線通信模型中,能量的消耗主要是進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。發(fā)送lbit數(shù)據(jù)包到距離為d的接收方的能量消耗為Ei,j。
在WSNs中,跳數(shù)對于節(jié)點(diǎn)的能量消耗也是有很大的影響的。跳數(shù)關(guān)于節(jié)點(diǎn)能量消耗的公式:Eh=ehop(i)/H,其中 hop(i)表示下一跳 Agentj到 Sinkk的跳數(shù),Agenti到Sinkk的總跳數(shù)為H。
在本文中,Ei,j假定已知,故只要考慮跳數(shù)對節(jié)點(diǎn)能量消耗的影響即可,即只計(jì)算Eh=ehop(i)/H即可。
③Sinkk周期性地不斷向鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)送學(xué)習(xí)消息,各個(gè)鄰節(jié)點(diǎn)不斷地向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)送學(xué)習(xí)消息,這樣從各個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)到源節(jié)點(diǎn)的Q評估值就逐步的迭代出來。源節(jié)點(diǎn)通過比較到不同路徑上的Q值,選擇Q值最大的作為通信的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)把數(shù)據(jù)發(fā)送出去,從而最終把源節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳送到Sink節(jié)點(diǎn),最后通過Sink節(jié)點(diǎn)把數(shù)據(jù)發(fā)送到計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)。該Q學(xué)習(xí)機(jī)制中,節(jié)點(diǎn)間通信的每一步選擇都綜合考慮了節(jié)點(diǎn)的通信能力、跳數(shù)、剩余能量,能從中選擇最能均衡能量、節(jié)省能量、延長節(jié)點(diǎn)壽命的路徑選擇路由,因而具有一定的實(shí)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。
假設(shè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙鐖D1所示,用有向圖G(V,E)來表示,V代表傳感網(wǎng)中的各個(gè)Agent節(jié)點(diǎn),V=(源節(jié)點(diǎn),V1,V2,…,V9,Sink1,Sink2,Sink3),E 代表著相鄰Agent間可通信的一條鏈路e。每個(gè)節(jié)點(diǎn)的剩余能量標(biāo)注在每個(gè)節(jié)點(diǎn)的旁邊,Rj表示Agent j的剩余能量。為方便計(jì)算,我們假設(shè)鏈路e上的值表示兩節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)傳送所消耗的能量值(跳數(shù)因素對節(jié)點(diǎn)能量消耗不包含在內(nèi),另外考慮)。比如源節(jié)點(diǎn)和V2之間的數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰肯氖?,另外還要考慮跳數(shù)對節(jié)點(diǎn)能量的影響。為了進(jìn)行性能比較,增加了多Sink傳感網(wǎng)中的最小能量消耗路由算法的能量消耗分析。
圖1 節(jié)點(diǎn)拓?fù)淠芰渴疽鈭D
基于最小能量消耗路由算法:
Cost(源,Sink1)=cost(源,V5)+cost(V5,Sink1)=5+2=7;
Cost(源,Sink2)=cost(源,V4)+cost(V4,V6)+cost(V6,V9)+cost(V9,Sink2)=1+1+3+1=6;
Cost(源,Sink3)=cost(源,V2)+cost(V2,Sink3)=2+3=5。
根據(jù)該算法,我們選擇源-V2-Sink3作為傳送數(shù)據(jù)的路由。數(shù)據(jù)傳送的次數(shù)為20/3=6。
下面具體分析多Sink傳感網(wǎng)中基于Q學(xué)習(xí)算法的路由選擇機(jī)制。
Agent不必知道網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),只須獲得每個(gè)節(jié)點(diǎn)的Q值和到達(dá)下個(gè)節(jié)點(diǎn)的回報(bào)值,就能通過不斷地迭代找到最優(yōu)路徑。通過Sink節(jié)點(diǎn)周期性的向源節(jié)點(diǎn)發(fā)送學(xué)習(xí)訓(xùn)練消息更新節(jié)點(diǎn)的Q值表,更新規(guī)則為式(2),Sink節(jié)點(diǎn)的剩余能量始終保持在40,Q的初始值設(shè)為40。
先考慮第一個(gè)周期T=1。表1所示為T=1時(shí)源節(jié)點(diǎn)到各個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)路徑上的Q值。
表1 建立路由的Q表項(xiàng)<T=1>
π*=maxaQ(s,a)。根據(jù)Q學(xué)習(xí)算法應(yīng)該選擇Q值最大的作為目標(biāo)傳送的Sink節(jié)點(diǎn)。故應(yīng)該選擇路徑為:源-V4-V6-V7-Sink3。若一直沿該路徑發(fā)送數(shù)據(jù),傳送的次數(shù)為10/1=10。與最小能量消耗路由算法相比,數(shù)據(jù)傳送的次數(shù)增多了,網(wǎng)絡(luò)的壽命得到了延長。該實(shí)例只是分析了一個(gè)周期的路由選擇。隨著Agent繼續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳送,各Agent節(jié)點(diǎn)的能量會(huì)發(fā)生變化,這個(gè)時(shí)候源節(jié)點(diǎn)又會(huì)根據(jù)路由算法尋找新的路由。對于增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法而言,當(dāng)?shù)诙芷陂_始尋找路徑時(shí),節(jié)點(diǎn)的剩余能量為節(jié)點(diǎn)原來的能量減去節(jié)點(diǎn)間通信消耗的能量。確定了各節(jié)點(diǎn)的能量后,就可以根據(jù)Q算法重新尋找最優(yōu)路徑。如此循環(huán)往復(fù),節(jié)點(diǎn)每次都能找到一條達(dá)到Sink節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑。
第二周期的Q評估值的計(jì)算是在第一周期基礎(chǔ)上進(jìn)行的,這時(shí)節(jié)點(diǎn)的剩余能量為第一周期節(jié)點(diǎn)剩余能量減去第一周期發(fā)送信息消耗的能量,即源、V4、V6、V7的節(jié)點(diǎn)能量有變化,其余節(jié)點(diǎn)能量不變。
表2 建立路由的Q表項(xiàng)<T=2>
表2表明第二周期內(nèi)源-V4-V6-V7-Sink3的Q評估值仍然是最大的,故第二周期選擇的路徑?jīng)]有變。
為了比較兩個(gè)算法對傳感網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)使用壽命的影響,需要定義一種和數(shù)據(jù)收集相關(guān)的度量標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)例采用協(xié)作壽命來進(jìn)行度量。協(xié)作壽命定義為從傳感器網(wǎng)絡(luò)開始工作時(shí)起到第一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)失效時(shí)所經(jīng)過的傳送數(shù)據(jù)的輪次。圖2所示是兩種算法在不同Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)目時(shí)協(xié)作壽命。橫軸表示Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)目,縱軸表示傳感器的協(xié)作壽命。
圖2 兩種算法生命周期比較
從圖2可以看出,在單Sink節(jié)點(diǎn)時(shí)采用兩種算法的傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命一樣,因?yàn)閱蜸ink節(jié)點(diǎn)所形成的路由路徑是唯一確定的。隨著Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加傳感網(wǎng)的壽命有顯著的提高,因?yàn)殡S著Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加,每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)到達(dá)Sink節(jié)點(diǎn)的平均距離就會(huì)減少,那么傳送數(shù)據(jù)所消耗的能量就會(huì)減少,從而網(wǎng)絡(luò)壽命要增加。另外,由于采用Q學(xué)習(xí)方法的路由機(jī)制使數(shù)據(jù)始終沿著能量消耗代價(jià)最小的路徑進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,在一定程度上避免了使用剩余能量少的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù),而最小能量消耗路由路徑始終選擇的是能量消耗最少的節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù),根本沒有考慮到節(jié)點(diǎn)的剩余能量。
Q學(xué)習(xí)算法具有衡量各節(jié)點(diǎn)的能量的作用,這是因?yàn)樵撍惴ň哂兄芷谛院图磿r(shí)性,且不以路徑上的節(jié)點(diǎn)能量消耗少作為唯一擇路標(biāo)準(zhǔn),而是綜合考慮了Agent節(jié)點(diǎn)能量消耗、節(jié)點(diǎn)剩余能量值、跳數(shù)、距離等,因而相對而言考慮較為全面,能發(fā)掘出更合適的路徑出來。
本文研究基于Q學(xué)習(xí)的多Sink無線傳感網(wǎng)路由機(jī)制。該機(jī)制綜合網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的剩余能量和節(jié)點(diǎn)間消耗能量值以及跳數(shù)、距離,通過不斷迭代找到到達(dá)各Sink節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑。Sink節(jié)點(diǎn)周期性的向源節(jié)點(diǎn)發(fā)出學(xué)習(xí)訓(xùn)練消息,各節(jié)點(diǎn)根據(jù)自己當(dāng)時(shí)所處的狀態(tài)不斷的學(xué)習(xí)訓(xùn)練,使Q值表在不斷的更新,不斷地選擇最優(yōu)的路徑,因而每次傳送數(shù)據(jù)都能很好的平衡能量。該機(jī)制還能防止由于節(jié)點(diǎn)故障導(dǎo)致的路徑失效。通過實(shí)例分析,我們看出該機(jī)制相比于最小能量消耗路由算法大大延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期,并且隨著Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加,Q學(xué)習(xí)方法的優(yōu)勢性越來越明顯。
[1]孫利民,李建中,陳渝,等.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)[M].北京;清華大學(xué)出版社,2005.1-57.
[2]姚怡,覃華,蘇一丹.基于Q-learning的自適應(yīng)容錯(cuò)路由算法的研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2006(10):123-125.
[3]薛麗華,殷萇茗.多智能體協(xié)作學(xué)習(xí)方法的研究[D]:[碩士學(xué)位論文].長沙:長沙理工大學(xué),2008.
[4]褚建華,李大字.Q-learning強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法改進(jìn)及其應(yīng)用研究[D]:[碩士學(xué)位論文].北京:北京化工大學(xué),2009.
[5]Anna Egorova-Forster,Amy L Murphy.Exploiting Reinforcement Learning for Multiple Sink Routing in WSN[C]//2007 IEEE International Conference on Mobile Ad hoc and Sensor Systems(MASS 2007),8 October-11 October 2007:1-3.
[6]Ping Wang,Ting Wang.Adaptive Routing for Sensor Networks using Reinforcement Learning[C]//2006 The Sixth IEEE International Conference on Computer and Information Technology(CIT 2006),September 2006:219-225.
[7]Pietro Ciciriello,Luca Mottola,Gian Pietro Picco.Efficient Routing from Multiple Sources to Multiple Sinks in Wireless Sensor Networks[J].Computer Science,2007,4373(10):34-50.
[8]Min Meng,Xiaoling Wu,Hui Xu,et al.Energy Efficient Routing in Multiple Sink Sensor Networks[C]//2007 the Fifth International Conferenceon computerScience and Applications,Berlin:Springer.26-29 August 2007:561-566.
[9]Chen Yue-quan,Chane,Han Song.Energy Efficient Multipath Routing in Large Scale Sensor Networks with Multiple Sink Nodes[C]//Cao J,W Neidl,M Xu,des.Proc of the 6th International Workshop on Advanced Parallel Processing Techniques,Berlin:Springer.2005:390-399.
[10]Tom M Mitchell著,曾華軍,張銀奎,等譯.機(jī)器學(xué)習(xí)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2003.263-280.
[11]陳志,王汝傳,孫力娟.一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的多Agent系統(tǒng)模型[J].電子學(xué)報(bào),2007.35(2):240-243.
[12]章韻,王靜玉,陳志.基于Q學(xué)習(xí)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)自組織方法研究[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2010.23(11):1623-1626.
[13]汪瓊,張鋒.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)協(xié)作算法研究[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2006.19(2):481-485.