《表1 相关研究简要汇总表》

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《一种基于数据聚合的传感器网络可调模型》

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WSN网络层的节能和流量分配研究根据所用技术的不同可分为节能路由和黑洞规避等（仅考虑根节点不可移动的情况），如表1所示.其中，黑洞规避方法的大体思路是通过减少高频转发节点的转发量，或者提前增加高频转发区域内节点的数量来避免产生能量空洞.详细策略分析如下:Liu等人[23]针对WSN研究中常见的六边形分簇的簇头节点黑洞现象，提出了一种新的混合压缩感知方法，使用数据压缩方法减少内层转发数据频繁的簇头节点的能量消耗，降低能量空洞产生的可能，进而增加整个网络的存活时间.但是该方法只有在分簇比较密集，簇头节点的个数较多时优化效果明显，同时该策略没有对簇头能量耗尽后替换该节点的过程中产生的拓扑动荡提出优化方法；Liu等人[24]合理的分析了网络中节点的需求和各种参数，以此对网络中的高频转发区域及能量空洞高发区域进行预估，之后使用“内密外疏”等方法对节点进行部署，以此来降低出现能量空洞的概率，可是该策略对传感器节点的部署条件要求很高，且该策略没有考虑数据的聚合，不一定适用于多种网络寿命准则.相同类型的研究还包括Halder等人[25]以节点密度作为参数建立了密度函数，并在此基础上提出了节点分布策略等.节能路由和节点调度类策略的大体思路有以下几种，通过调整拓扑让某些节点处于睡眠模式；通过调整数据传输路径将数据尽可能多的分配到能量相对较多的节点进行上传[26]；又如在分簇的无线传感器网络中，在簇头等数据聚合节点使用数据均摊算法等[27-28]来节省能量.具体策略分析如下:Imon和Khan等人[29]针对基于数据采集树的无线传感器网络，提出一种负载均衡的随机转换算法，使数据汇集树逐渐平衡，以此延长网络存活时间.但在某些拓扑结构下，该方法的优化效果很差，计算时间显著增加，同时这个方法仅对首个节点能量耗尽前的存活时间有较好的表现，但是对其余网络寿命准则适应度不足，相似的优化方案还有Laouid等人[30]使用蚁群算法的流量均衡策略等；Hu等人[31]针对WSN中运动目标跟踪场景下的节能问题，把节点的调度休眠问题转化为子集选择问题，该算法使用能量平衡标准来选择簇头和睡眠节点的子集以延长WSN网络的寿命.然而该策略仅围绕“单目标跟踪”场景且以“跟踪精度”为约束，优化适用范围小，同时也存在使用单一寿命准则（首节点死亡）的局限性；Abdullah和Lokman等人[32]结合功率自适应和睡眠唤醒机制相结合提出了一种任务感知策略，使节点可以分区域和分任务的高效工作，但是该协议只验证了在小规模网络中的效果，对于中等以上（100）规模的网络效果没有进行验证.