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An Information Entropy Approach for Sleep Scheduling in Densely-deployed Sensor Networks
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资源说明：无线传感器网络(WSNs)由于其在许多应用场景中的巨大潜力，如栖息地监测、目标跟踪、交通监测和战场监视，已经吸引了大量的研究努力。通常，无线传感器网络是由大量传感器节点组成的，这些节点具有高度密集的特点并且受到带宽、能量、计算能力和存储空间等有限资源的约束。这些特点使得无线传感器网络与传统的移动自组织网络有所不同。传感器网络被视为数据采集基础设施，并在为各种应用提供信息方面发挥着重要作用。传感器节点不断监测其周围的环境，并向数据收集点报告感测结果。报告频率取决于所使用的通信模型，这些模型可以被分类为连续的、基于事件的驱动等。
在这样的背景下，传感器网络的一个关键问题是冗余信息的收集和传输，这会导致不必要的能量消耗。为了延长网络的生命周期，网络中引入了睡眠调度策略以减少整体的能量消耗。本文提出了一个基于信息熵的睡眠调度方法（Information Entropy Approach for Sleep Scheduling，IEASS）。该算法利用信息熵来表征数据的相关性，以确定节点睡眠的资格。IEASS的主要目标是在保持网络连通性的同时实现自适应覆盖。通过调整算法参数，IEASS在覆盖比例和覆盖程度方面表现良好，并且用更少的活跃传感器节点实现。
信息熵是衡量信息量或系统状态不确定性的度量。在信息理论中，它用于量化信息的多少或数据的不规则性。在IEASS算法中，信息熵用于估计传感器节点感测到的数据的相关性。节点间的冗余性越高，其信息熵就越低，意味着节点收集的数据中包含的新信息越少。基于此，算法可以确定哪些节点可以安全地进入睡眠模式而不影响网络的覆盖能力和连通性。
本文的工作重点是在密集部署的传感器网络中实现有效的睡眠调度，既不影响网络性能又能延长网络的使用寿命。这种方法特别重要，因为传感器节点往往能量有限，而睡眠调度可以减少能量消耗，从而延长网络的总体寿命。通过信息熵的方法，网络可以动态地根据环境和网络状态调整节点的活动和休眠，提供了一种灵活而高效的网络管理策略。
从仿真结果可以看出，IEASS在保证网络连通性的情况下，减少了活跃节点的数量，从而降低了网络的整体能量消耗。此外，IEASS的灵活性在于可以通过调整算法参数来应对不同的网络条件和应用需求。通过减少活跃节点的数量，不仅延长了网络的生命周期，而且减轻了网络传输的拥堵，提高了数据传输的效率。
这项研究的意义在于为密集部署的无线传感器网络提供了一种有效的能量管理方案，有助于在保持必要监测和通信能力的同时，最大化网络的整体性能和寿命。IEASS方法的成功实施对于未来智能环境监测系统、智能交通系统以及军事和民用领域中的许多其他应用都是至关重要的。通过智能睡眠调度，未来我们能够构建更加节能高效、更能适应复杂环境变化的无线传感器网络。
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