无线传感器网络中分布式广播算法研究

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4、路由发现协议）的性能。根据所要广播的消息个数不同，可以将广播问题划分为单消息广播和多消息广播。在无线传感器网络中，无线通信往往受到干扰的影响，因此干扰建模对设计高效的网络协议是非常重要的。近年来，物理干扰模型得到了广泛应用。在物理干扰模型中，干扰随着距离的增加而减小并具有全局累加性特征，符合无线传感器网络的实际情况。现实中的无线传感器网络往往是一个分布式系统，因而设计高效的分布式广播算法更加具有现实意义。以往同步通讯模型下的分布式确定性单消息广播算法为了从逻辑上将整个网络进行网格划分，需要每个节点

5、知道自己的坐标信息。这将产生如下两个问题，第一，算法执行的正确性和精确性在很大程度上取决于网络中节点位置的定位精度；第二，为部分或全部节点配备GPS（GlobalPositionSystem）设备将会带来高成本和高能耗。此外，以往异步通讯模型下的分布式多消息广播算法采用的是基于图的干扰模型而不是更加符合实际的物理干扰模型。鉴于以上原因，本文研究基于物理干扰模型的无坐标依赖的分布式广播算法的设计，主要内容如下。(1)在同步通讯模型下，设计了两个基于标准物理干扰模型的分布式确定性单消息广播算法。第一个

6、广播算法（theTimeEfficientGlobalBroadcast，TEGB）首先从每一层节点中选取一个极大独立集，接着将该极大独立集划分为若干子集以实现广播消息最大程度的并发传输。理论分析表明，TEGB的时间复杂度为O(Dlogn)，这里n表示节点总数，D为网络的直径。与Jurdzinski等人所提出的算法DetGenBroadcast相比，TEGB在时间性能上改进了一个对数因子。为了减少广播消息的冗余传播，提出了第二个广播算法（theTree-BasedGlobalBroadcast，T

7、BGB）。算法TBGB可以构造网络的单向生成树，在该生成树中，只有非叶子节点需要转发广播消息。与TEGB相比，TBGB可以大大降低广播消息的冗余传播。理论分析表明，TBGB的时间复杂度为O(DΔlogn)，这里Δ为最大节点度。仿真结果验证了以上的理论分析。(2)在异步通讯模型下，设计了基于扩展物理干扰模型的分布式多消息广播算法（theDistributedAsynchronousMultiple-messageBroadcast，DAMB）。基于一个预先定义的传输骨干结构，算法DAMB可以在O([

8、logn+2c⋅(D+k−1)]τ)时间内解决多消息广播问题，这里D表示网络中汇聚（sink）节点的离心率，k表示广播消息的个数，τ表示消息在信道中的传播时延，c是一个常数。当k=n时，算法DAMB的容量下界为Ω((1/8c)⋅W)，这里W表示无线信道的带宽。注意，DAMB是扩展物理干扰模型下第一个分布式异步多消息广播算法。关键词：全局广播，SINR，分布式，异步无线网，确定性算法IAbstractAbstractGlobalbroadcastisafundamentalprobl