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由近年来研究人员就提出了不同的无线传感器网络分簇路由协议。 Heinzelman 等人最先提出均匀的分簇路由协议，称为 LEACH协议[2]。这是针对无线传感网络提出的第一种分簇路由协议，在LEACH协议中，每轮数据收集开始前的阶段,其中的小部分节点会被随机地选为簇首[3]。数据收集时，簇首直接把自己的信息已单跳方式传送至汇聚点。再后来，Lindsey 等人提出了一种节点为链状的算法，称之为 PEGASIS 算法，在该算法中，数据先在链上经过处理后，再传输至汇聚点[4]。该算法需要知道每个节点的位置信息。为了能够最大化地延长网络的存活时间，Dasgupta 等人就提出了一种基于分簇的启发式算法 ,但该算法比较繁冗，需要事先知道节点的位置与能量的信息[5]。 Choi 等人提出两阶段分簇协议 TPC，在簇内构造多跳路由链路以节约能量[6]。Younis 等人提出了一种HEED[7]算法，这是一种混合式的分簇协议，第一步是根据节点剩余能量的多少，概率性地选取一部分候选簇首 ,第二步通过计算候选簇首在簇内通讯时，消耗能量的高低来最终确定簇首。 28839
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后来，研究人员通过研究就发现了传感器网络多跳路由中的“热区”问题，为了解决这一问题，Soro等人就首次提出非均匀分簇的思想，通过非均匀分簇来解决这个问题[8]。 在文献[8]中,假设网络的拓扑结构是两个环绕汇聚点同心圆，在这两层圆中，内圆环需要承担更多的数据接收与转发的任务，因为在多条路由方式中，它离汇聚点的距离最近。在 EECS[9]中，节点在选择簇首时就不是简简单单地选择距离自身最近的簇首节点，而且还考虑了候选簇首到汇聚点的距离远近 ，构造出大小非均匀的簇 ，均衡簇首的能耗。在最小生成树[10]（UCRAMST)中，非均匀分簇簇首的选择是根据剩余能量和距离来考量的，通过对路径搜索，建立最优传输途径。在基于梯度的非均匀分簇算法中[11]，根据设置的梯度，来设定竞争半径，从而获得密度并不均匀的簇头分布，在节点密集的地方，簇头也会密集一些。基于助理簇头的持久化路由协议[12]（ACPCR），首次提出了最优助理簇头的思想，助理簇头可以代替簇首完成数据转发等任务，来节省簇首的能量消耗。基于蚁群算法[13]（ACA)的网路由协议通过蚂蚁包发送的方式，所有节点都能够获得最新的网络情况，并根据这一情况选择下一步动作。论文网
再后来， Intanagonwiwat 等人提出了一种反向查询的路由机制[14]。 Schurgers 等人又提出了一个基于梯度的路由算法—— GBR ,并依据此算法设计了一些节点调整的策略，以此来实现流量分布均衡[15]。但是这些查询协议都有一定的局限性，它们只适用于单一数据的传送，不适用于“多对一”数据传输，因此，它们就不适合簇首与簇首之间数据的转发使用。
在后来的发展中，根据之前路由协议的优缺点，研究者逐渐提出了不同的非均匀分簇路由协议。非均匀分簇路由协议相比之前的均匀分簇路由协议有以下优点：
1. 均匀分簇算法中的“热区”问题，可以用非均匀分簇算法解决。
2. 不同于LEACH，簇首通过局部竞争的方式产生 。
3. 为簇首间进行多跳数据转发设计了一个能量高效的路由算法。
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