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物联网技术是现代无线电信技术背景下的一个快速发展的新典范,它可以实现智能设备之间随时、随地的在任意物体间的网络连接。无线传感器网络在智能设备实现无处不在网络中起着重要的作用,在环境监控、医疗监护、应急响应、外太空开发等领域有着广泛的应用。在传感器网络中,大量的传感器节点被布置在一个广阔的区域中,每一个节点都能采集周围环境数据并通过多种通信技术将数据传输给远端中心节点。无线传感器网络中的传感器节点一般采用电池供电并预期节点电池能工作较长的时间,其中节点电池不能或很难更换。因此,节点能耗问题是无线传感器网络应用中需要考虑的重点因素。由于需要同时考虑节点降低节点的能耗和延长网络的生命周期,能耗优化是一个很复杂的问题。在同构无线传感器网络和异构无线传感器网络中,许多文献都将节能作为一个重要的优化目标并开展了很多研究工作。然而,仅仅通过节能的方法还不足以达到延长网络生命周期的目的。由于无线传感器网络中多跳路由和多对一的信息流的特点,节点的能量消耗不均是网络的本质问题。节点的能耗不均导致网络隔断并降低了网络生命周期,从而影响了整个网络的性能。因此,均衡无线传感器网络中节点的能耗是无线传感器网络设计中至关重要的,需要新的节能的路由协议来延长网络生命周期。本论文旨在从同构传感网络和异构传感网络两方面对节点能量消耗不均问题和最大化网络生命周期进行深入分析和研究,并提出了一些新的路由协议,这些协议都能预期地均衡网络中所有节点的能量消耗并保证所有的节点几乎在相同的时间内死亡。首先,基于传统的gossip协议,提出了改进的fuzzy-gossip节能路由协议。Fuzzy-gossip协议旨在分析研究同构无线传感器网络的网络生命周期问题。该协议有效的减少了冗余的路由信息,这些冗余的路由信息在网络中不断的循环浪费了大量的能量。Fuzzy-gossip协议通过选择转发路径上剩余能量最大和到中心节点的距离最短的节点作为最佳节点,确定从源节点到中心节点的最佳路由路径。为了验证提出的路由协议在减少端到端延时和均衡网络能耗方面的有效性,本论文将Gossiping、LGossiping、 ELGossiping和FELGossiping protocol四种协议与提出的Fuzzy-gossip协议在这两方面进行了对比。仿真结果表明,Fuzzy-gossip协议的网络生命周期相比于Gossiping、 LGossiping、ELGossiping和FELGossiping protocol分别提高了50%、40%、25%和10%。其次,考虑到每个节点到中心节点的多条路径,可以通过优化同构无线传感器网络中的路由信息量来改善网络的生命周期。基于此,提出了Fuzzy_A-star协议和模糊人工蜂群路由协议(FABCRP, Fuzzy Artificial Bee Colony Routing Protocol)。这两种协议通过一定的路由标准(如剩余能量、最小跳数、流量负载等)来决定同构网络中源节点都中心节点的最佳路径,并通过均衡这些路由标准来最大可能的延长了网络的生命周期。为了验证Fuzzy_A-star协议的有效性,本论文将其与A-star算法和fuzzy算法进行对比,相同的路由衡量标准下在两个不同的拓扑结构下进行仿真分析。仿真结果表明,Fuzzy_A-star协议的网络生命周期相比于A-star算法和Fuzzy算法分别提高了27%和23%。FABCRP协议进一步优化了网络性能,将其与fuzzy算法、ABC协议和Fuzzy_A-star协议在相同的路由环境下进行了对比。对比结果表明,FABCRP协议相比于上述三种协议,其网络生命周期分别提高了35%、30%和15%。最后,本论文对异构传感器网络中的节点能量消耗不均问题和通信瓶颈问题对其生命周期的影响进行了讨论分析,特别是在靠近簇头附近的关键节点。针对此问题,提出了适用于异构传感网络的棋盘分簇和人工蜂群路由法的高效能路由协议(FCC-ABCRM, Fuzzy Chessboard Clustering and Artificial Bee Colony Routing Method)。FCC-ABCRM采用模糊棋盘分簇法(FCC, Fuzzy Chessboard Clustering)这一新的分簇法开始,FCC采用模糊逻辑决定最优簇头以增强棋盘分簇的效果,ABCRM用来选择异构传感网络的簇内和簇间的最佳路由。为了证明FCC-ABCRM协议的有效性,论文将其与Chessboard Clustering (CC)、PEGASIS和LEACH三种路由协议进行对比。仿真结果表明,FCC-ABCRM协议的网络生命周期相比于上述三种路由协议分别提高了25%、45%和60%。论文虽然提出了几种路由协议来克服网络中节点的能量消耗不均问题和延长网络生命周期,但需要注意的是实际应用中许多参量需要进一步优化。相关的实验和相关路由协议的进一步分析研究将是下一步的工作重点。