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近年來，WSN中的擁塞問題日益引起了學術界的廣泛關注。研究人員逐步提出了多種針對WSN自身特點的控制策略(如CODA，ESRT，Fusion等)。這些控制算法采用了不同的機制有效地減輕擁塞，是一種被動的方式，可能導致節點數據的重發，且一般不能完全消除節點擁塞現象。
??? 現有無線傳感器網絡的節點擁塞控制機制都是在節點發生擁塞時才采取一定的擁塞控制措施。但是，無線傳感器網絡節點大規模密集部署，在突發數據流引發擁塞后，再采用擁塞控制措施也不一定可以完全避免節點擁塞，很有可能導致災難性的后果發生。因此，在本文中，提出了基于節點相對信息熵的擁塞避免機制，該擁塞避免機制是基于事件的有效信息量，真正體現無線傳感器網絡以事件為中心的特點。

1 基于信息熵的節點擁塞避免策略
??? 節點擁塞避免的重要問題是按一定的策略，為網絡資源均衡合理地分配數據窗的大小。在無線傳感器網絡中，由于節點大規模部署，若兩個節點位于各自的通信半徑內，它們可以直接通信。節點響應監測區域內的事件或周期性地產生數據并發送至基站。如圖1所示，對于相同的感知區域，把感知到的數據轉發到下游節點，其下游節點不斷把數據再轉發到自身的下游節點，這樣不斷地進行數據轉發，最后可能導致下游的某個節點產生擁塞。顯然，對于大規模部署和處理緊急事件的無線傳感器網絡來講，擁塞不僅嚴重浪費了節點能量還降低了轉發效率，而且還可能導致不可預料的事件發生。

1．1 WSN節點網絡模型
??? WSN由分布在各個地方的傳感器節點通過自組織方式所形成的網絡模型。在該模型中，傳感器節點采集數據，通過無線傳感器網絡傳遞到基站，然后再傳遞給檢測中心。在這里假設每一個傳感器節點都有直接或間接與基站通信的能力，則節點會響應監測區域內的事件或周期性地產生數據并發送到基站。
??? 假設N個傳感器節點按相對均勻的隨機高密度部署在一個監測區域內，具有以下性質：
??? (1)N個傳感器節點被隨機部署在監測區域，基站不受能源限制，且位于一個區域的邊界上，其他傳感器節點為電池驅動；
??? (2)所有節點都為靜止節點，且各節點的軟硬件同構，通信頻率相同；
??? (3)每個節點采用全向天線，節點之間為雙向鏈路即A節點能和B節點通信，B節點也能和A節點通信，節點的通信范圍有限且通信半徑保持為R；
???? (4)WSN的信道質量可靠且傳輸的誤碼率基本可以忽略，其路由機制保持相對靜止，不會出現很大范圍的路由變化。

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1．2 WSN中信息熵的數學定義
??? 在此基于WSN的網絡模型和信息論，給出WSN節點的信息熵的數學定義。
??? 定義1：節點信息熵：根據香農的定義，自信息的數學期望為信息熵，因此節點信息熵表示節點N每發送一個數據包所提供的平均信息量：
????
??? 式中：q表示ai(i=1，2，…，q-1，q)的取值有q種可能性；P(ai)為字符ai出現的概率，節點信息熵H(X)表征了傳感器節點整體的統計特征，是總體平均不確定性的量度(單位：比特／數據包)。式(1)中的單位取決于對數函數的底數。本文中，取對數函數底數為2，即表示每個數據包含有1比特的信息量。
??? 在無線傳感器網絡中，節點感知到的數據既存在一定的差異又有一定的冗余，為了表征節點之間的這種關系，下面引入了節點相對信息熵。
??? 定義2：節點相對信息熵：假設P和Q是兩個概率分布函數，則定義P相對于Q的信息距離即節點相對信息熵為：
????
??? 式中：Pi和Qi為一個字符在節點中所出現的概率。
??? 節點相對信息熵可用于計算任意兩節點之間節點信息熵的差異性的大小。它的物理意義是兩組概率分布之間的差異性程度，因而對于兩組不同的概率分布P和Q，計算其節點相對信息熵D(P‖Q)，如果這個值越小，表明兩組概率分布越接近，這兩個節點之間的數據相似程度越大，則節點P就可以減少向節點Q發送數據包以保證網絡的暢通。對于極限情況，當D(P‖Q)=0時，表示兩組概率分布完全相等，則這兩個節點之間的數據幾乎一樣，此時，節點P可以暫停向節點Q發送數據包。