无线传感器网络的节能路由策略

杨锦峰

（广东原创科技有限公司，广东 惠州 516003）

0 引 言

随着无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）在各种应用中的广泛部署，如环境监测、智慧农业和健康监测等。其能耗问题成为一个重要研究课题。WSN 中的节点通常受限于电池容量，因此开发有效的节能路由策略对于提高网络的能效和可持续性至关重要。文章旨在探讨WSN 的能耗问题及其对网络性能的影响，并提出多项优化策略，以提高WSN的整体效能和应用价值。

1 能耗问题在WSN 中的表现及其影响

WSN 的能耗问题表现为节点电池寿命的限制，直接影响网络的寿命和性能。以IEEE 802.15.4 标准为例，该标准规定节点在空闲模式下的耗电量为0.001 2 mW， 而在传输模式下可达到0.02 ～0.035 mW。这意味着在高密度数据传输的应用场景下，节点的能量消耗迅速增加[1]。以一个具有2 500 mAh电池容量的节点为例，在连续传输模式下，其理论最长寿命仅为约71 ～125 h。而在实际应用中，由于信号干扰、节点移动等因素，实际寿命往往低于理论值。此外，能耗问题对网络的维护成本产生显著影响。以一个中等规模的WSN 为例，假设网络由500 个节点组成，每个节点的平均维护成本为100 元。若每个节点的平均寿命为1 年，则年维护成本高达5 万元。在某些要求高可靠性的应用中，如桥梁结构监测，这一成本可能因为需要更频繁的维护和更高的技术要求而进一步增加。

能耗问题还影响了WSN 的可扩展性和可靠性。在设计大规模WSN时，需考虑整个网络的能量需求。例如，若每个节点在一次监测周期内平均消耗0.5 mJ 的能量，对于1 000 个节点的网络，整个监测周期内的总能耗将达到500 mJ。这要求网络设计者在部署初期就必须考虑能量的有效分配和管理，以保证网络的长期稳定运行。因此，能耗问题不仅限制节点的运行时间和网络的覆盖范围，还增加网络运行的复杂性和成本，对WSN 的应用范围和效率产生重要影响。

2 WSN 的节能路由策略应用

2.1 基于层次的节能路由策略

基于层次的节能路由策略在WSN 中通过建立分层结构，有效管理数据传输，从而节约能量。在一个典型的3 层网络结构中，底层传感器节点的主要任务是数据采集，中间层节点作为数据聚合点，负责处理和转发数据，顶层节点则将数据传输到基站[2]。根据IEEE 802.15.4 标准，如果传输距离缩短50%，节点的能耗可减少到原先的50%。例如，一个节点在传输1 kB 数据至100 m 远的基站时耗能0.03 mJ，通过层次化结构，若传输距离减少至50 m，能耗可降至0.015 mJ。基于层次的节能路由策略性能参数如表1 所示。

表1 基于层次的节能路由策略性能参数

此外，分层结构可以根据网络状态动态调整，如在网络流量较低时，部分中间层节点可进入睡眠模式，进一步节约能量，此策略在大规模WSN 应用中尤为有效。例如，在1 000 个节点的网络中，如果采用平坦结构，每个节点平均每天传输数据量为1 MB，每传输1 kB 耗能0.03 mJ，则每天总能耗约为30 J。而在层次化结构中，通过减少每个节点的传输距离和频率，假设每个节点的日均数据传输量降至0.5 MB，且通过中间层节点的数据聚合，每个节点的日均能耗可降至约15 J。在1 年的时间里，这种策略能够为整个网络节约约5.5 万J 的能量，显著提高网络的能效。

2.2 基于数据融合的节能路由策略

数据融合是另一种有效的节能路由策略，通过合并和压缩数据来减少WSN 中的通信量。例如，一个部署有500 个节点的WSN，每个节点每小时采集1 kB 数据。假设不采用数据融合，每个节点每天需传输24 kB 数据，若每传输1 kB 数据耗能0.02 mJ，则每个节点的日均能耗为0.48 mJ。通过实施数据融合，假设数据量可减少至原来的40%，则每个节点每天只需传输9.6 kB，相应的日均能耗降至0.192 mJ。数据融合效率与网络性能如表2 所示。

表2 数据融合效率与网络性能

此外，数据融合能提高数据传输的效率和质量。在实际应用中，数据融合不仅减少传输的数据量，还通过去除冗余和无关数据提高数据的相关性与准确性[3]。例如，在环境监测应用中，通过融合来自不同传感器的温度、湿度以及气压数据，可以更准确地预测天气变化。这种策略不仅节约能源，还提高数据的应用价值。

2.3 基于睡眠调度的节能路由策略

基于睡眠调度的节能路由策略在WSN 中通过控制节点的活动和休眠周期来优化能耗。这种策略的关键在于合理安排节点的工作时间，使节点在非关键时刻进入低功耗状态。以IEEE 802.15.4 协议为例，一个节点在活动状态下的功耗约为50 mW，而在休眠状态下可降至0.001 mW。以一个典型的WSN 节点为例，其平均活动时间占比约为10%。通过实施睡眠调度，如果将节点的休眠时间从50%增加至90%，理论上可以将总能耗降低近40%。例如，对于一个初始能量为2 J 的节点，通过有效的睡眠调度，其寿命可以从原本的100 h 延长至约140 h[4]。此策略在需要长期监测但数据更新频率不高的场景中尤为有效。例如，在环境监测网络中，某节点每10 min 采集一次数据，每次活动1 min 足以完成数据采集和传输。若不采用睡眠调度，该节点的日均能耗为12 J；采用睡眠调度后，节点大部分时间处于低功耗状态，日均能耗可降至约7.2 J。

2.4 基于动态路由的节能路由策略

基于动态路由的节能路由策略通过实时调整数据传输路径来均衡网络中的能耗。在这种策略下，路由决策考虑节点的剩余能量和通信负载，从而避免过度消耗某些节点的能量。例如，在一个由500 个节点组成的WSN 中，如果每个节点的初始能量为2 J，采用静态路由策略，节点平均寿命可能为200 h。而采用动态路由策略，通过均衡能量消耗，可以将整个网络的平均节点寿命提高至250 h。实际应用中，如在智能农业监测系统中，动态路由策略可以根据季节和作物生长阶段的不同，调整数据收集频率和传输路径。例如，生长旺盛期每天收集数据，而休眠期则减少至每周一次。这种调整不仅优化了数据收集的效率，还显著降低了整个网络的能耗。进一步的模拟表明，在一年的生长周期内，动态路由策略可以节约约30%的能耗，同时保持数据收集的时效性和准确性。动态路由策略在网络负载较重或节点分布不均匀的情况下尤为重要[5]。通过实时监测网络状态和节点能量，可以有效避免因某些节点能量耗尽而导致的网络连接中断。例如，在一个节点分布不均匀的监测网络中，通过动态路由，可以减少对能量较低节点的数据传输依赖，从而均衡整个网络的能耗，并提高网络的整体稳定性和可靠性。

3 WSN 中节能路由策略的优化

3.1 增强路由协议的自适应性

在WSN 中，增强路由协议的自适应性是关键，这要求路由协议能够根据网络的动态变化实时调整。例如，当网络中某个节点的能量下降至预设阈值（如剩余能量低于20%）时，路由协议应能够自动调整，减少通过该节点的数据流量。具体来说，如果节点的初始能量为2 J，当其剩余能量降至0.4 J 时，路由协议应将大部分数据流量重定向至其他能量较高的节点。路由协议还应能够根据实时通信负载自动调整。例如，在网络流量高峰期（如每个节点每小时处理数据量增加至1.5 MB），路由协议应优先选择能耗较低的路径，以减少整个网络的能耗。依据实验数据，这种自适应路由策略可以提高网络整体能效约15%～25%。此外，自适应路由协议还应能根据环境条件（如温度、湿度）进行调整。在环境条件变化导致节点能耗增加的情况下（如温度升高导致节点能耗提升10%），路由协议应能自动降低数据传输频率或调整数据传输路径，以适应该变化。这种基于环境感知的自适应路由协议可以进一步提高网络的能效和可靠性。

3.2 提升数据处理和融合效率

提升数据处理和融合效率是WSN 节能策略的另一个重要方向。高效的数据融合可以显著减少需要传输的数据量。例如，通过在节点上实施高级的数据预处理和融合算法，可以将原始数据量减少50%以上。具体而言，如果每个节点每小时产生1 MB 原始数据，经过有效的数据融合后，可将每小时的数据传输量减少至500 kB。根据能耗模型计算，这样的数据量减少可以使节点的能耗降低25%～30%。同时，应用先进的数据压缩技术可以将融合后的数据进一步压缩20%～30%。例如，在上述场景中，经过压缩，每小时的数据传输量可以降至350 ～400 kB。这种数据处理和融合技术不仅减少传输数据量，还提高网络的总体数据处理效率。除了减少数据量，数据融合策略还应关注数据的时效性和准确性，确保关键信息不会在融合过程中丢失[6]。例如，在环境监测应用中，通过智能数据融合技术，可以确保及时传输关键环境变化的数据，同时减少常规数据的传输频率。这种平衡策略既保证监测数据的准确性和完整性，又显著降低网络的总体能耗。此外，数据融合过程中还应考虑节点间的协作。通过在相邻节点间共享和融合数据，可以进一步降低冗余数据的传输。例如，若相邻节点监测到的环境参数相似，这些节点可以共同决定只由其中一个节点发送融合数据，从而减少总体传输量。根据实际测试，这种节点间协作的数据融合策略可以额外减少10%～15%的数据传输量。

3.3 实现网络拓扑的动态调整

在WSN 中，实现网络拓扑的动态调整对于提高能效至关重要。动态拓扑调整是指根据网络中的节点状态和环境条件，实时重新配置网络的结构。例如，当某个节点的能量低于阈值（如0.2 J）时，网络应自动调整，减少或避免通过该节点的数据传输。在一个由1 000 个节点组成的网络中，假设每个节点的平均能量消耗率为0.01 J/h，通过动态拓扑调整，可以将网络中低能量节点的负担减轻50%，从而延长这些节点的寿命，并提高整个网络的稳定性。动态拓扑调整还包括根据节点的地理位置和任务分配来优化路径。例如，若某一区域的节点由于环境因素（如高温）导致能耗增加，网络应自动调整，减少该区域节点的负载，并将数据传输任务转移至能耗相对较低的区域。通过模拟分析，这种基于地理和环境的动态拓扑调整可降低特定区域节点的能耗高达30%。此外，动态拓扑调整应考虑网络的覆盖范围和数据传输的完整性。网络调整策略应确保在任何时候，所有关键区域均能被有效覆盖，同时保持数据的完整性和准确性。这要求网络不仅在能耗上进行优化，还需要在保证监测数据质量的前提下进行拓扑调整。

4 结 论

文章通过深入分析无线传感器网络的节能路由策略，提供了一系列切实可行的优化建议。从增强路由协议的自适应性到应用先进的机器学习技术，这些策略的实施有助于显著提升网络的能效和运行稳定性。尤其在面对资源限制和环境挑战时，这些优化措施显示出极强的重要性。未来的研究可在此基础上进一步探索，以实现更高效、可靠的无线传感器网络系统。