1、在過(guò)去二十年，大規(guī)模無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)及無(wú)線Ad-hoc網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越受到人們的關(guān)注。在大規(guī)模無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和無(wú)線Ad-hoc網(wǎng)絡(luò)中，漸近性能分析主要專注于網(wǎng)絡(luò)的極限特性，例如，網(wǎng)絡(luò)吞吐量，生命周期等。對(duì)漸近性能的分析對(duì)于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)有著極為重要的指導(dǎo)意義。在文獻(xiàn)中，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和無(wú)線Ad-hoc網(wǎng)絡(luò)的漸近性能，如單播、多播的吞吐量受到研究人員廣泛的關(guān)注和研究。
　　 資源受限的無(wú)線傳感囂網(wǎng)絡(luò)(WSNs)面臨的一個(gè)極其重

2、要的挑戰(zhàn)是如何延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期的同時(shí)保持一定的數(shù)據(jù)收集率。為了達(dá)到這個(gè)目的，現(xiàn)有的文獻(xiàn)提出了很多基于移動(dòng)的數(shù)據(jù)收集模型(MADC)。然而，缺少?gòu)木W(wǎng)絡(luò)吞吐量即最大數(shù)據(jù)收集率，以及與一個(gè)特定數(shù)據(jù)收集率相關(guān)的生命周期的角度對(duì)于MADC模型特性進(jìn)行系統(tǒng)性分析。在第二章，我們從理論的角度首次對(duì)上述的問(wèn)題進(jìn)行了研究。特別的，我們首先提出了一種基于移動(dòng)匯聚節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集模型(MSADC)。該模型包含了移動(dòng)數(shù)據(jù)收集的主要參數(shù)，如移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的速度，移動(dòng)節(jié)點(diǎn)

3、的移動(dòng)路徑等。接下來(lái)，我們提出了一種綜合的理論方法來(lái)計(jì)算可達(dá)的網(wǎng)絡(luò)吞吐量和生命周期。依據(jù)所提的方案，我們研究了具有一個(gè)或多個(gè)移動(dòng)匯聚節(jié)點(diǎn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特性。我們的分析不僅表明基于移動(dòng)匯聚節(jié)點(diǎn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)收集率要高于靜態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)也對(duì)于如何調(diào)節(jié)移動(dòng)參數(shù)來(lái)達(dá)到提高網(wǎng)絡(luò)收集率和最大化生命周期的提供了更深入的了解。最后，我們通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證了理論分析的正確性。
　　 為了提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)收集率，另一個(gè)重要

4、的方法是使用移動(dòng)中繼節(jié)點(diǎn)。在第三章，我們研究了一種基于移動(dòng)中繼節(jié)點(diǎn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)中多個(gè)移動(dòng)中繼節(jié)點(diǎn)分布在其中，他們從靜態(tài)傳感器節(jié)點(diǎn)收集數(shù)據(jù)并將收集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給靜態(tài)匯聚節(jié)點(diǎn)。為了便于我們的討論，我們提出了一種新的基于移動(dòng)匯聚節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集模型(MRADC)?；谶@個(gè)方法，我們構(gòu)造性的分析了大規(guī)模無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的可達(dá)數(shù)據(jù)收集率。在該方案中，我們通過(guò)選擇適當(dāng)?shù)囊苿?dòng)參數(shù)來(lái)達(dá)到一定的數(shù)據(jù)收集率。我們的分析顯示，如果移動(dòng)中繼節(jié)點(diǎn)的數(shù)量少

5、于某一個(gè)閾值時(shí)，數(shù)據(jù)收集率將隨著移動(dòng)中繼節(jié)點(diǎn)的增加而增大。另一方面，如果移動(dòng)中繼節(jié)點(diǎn)的數(shù)量大于某一個(gè)閾值時(shí)，其網(wǎng)絡(luò)吞吐量為一個(gè)常數(shù)。同時(shí)我們也發(fā)現(xiàn)，基于移動(dòng)中繼節(jié)點(diǎn)的傳感器網(wǎng)絡(luò)其數(shù)據(jù)收集率還受到傳輸半徑和干擾因素的影響。為了證明我們的分析，我們進(jìn)行了大量的模擬實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)也驗(yàn)證了我們?cè)诶碚摲治鲋兴x擇的移動(dòng)參數(shù)的有效性，及網(wǎng)絡(luò)吞吐量。
　　 在現(xiàn)有的大多數(shù)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中，終端用戶通常從有線網(wǎng)絡(luò)中獲得數(shù)據(jù)，典型的，如Internet。在

6、這種方式下，從根本上說(shuō)其所有的網(wǎng)絡(luò)流都需要通過(guò)一些接入點(diǎn)連接到Internet。這也意味著，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)吞吐量將被這些接入點(diǎn)的傳輸速率所限制。為了全面的了解無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的能力，我們憧憬未來(lái)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)其自身將具有某些數(shù)據(jù)內(nèi)容的存儲(chǔ)。在第四章，我們以理論的觀點(diǎn)研究了上述網(wǎng)絡(luò)的特性。特別的，我們考慮在分布式數(shù)據(jù)分發(fā)中使用多播，然后我們對(duì)于基于大規(guī)模無(wú)線Ad-hoc網(wǎng)絡(luò)的分布式數(shù)據(jù)分發(fā)(DCD-WANET)的網(wǎng)絡(luò)吞吐量的漸近上界進(jìn)行了研究。我們的