庞利平，殷峰

（1.四川大学计算机学院，成都 610065；2.西南民族大学校园网络管理中心，成都 610064）

一种基于时隙优化的邻居发现算法研究

庞利平1，殷峰2

（1.四川大学计算机学院，成都 610065；2.西南民族大学校园网络管理中心，成都 610064）

作为无线传感器网络组网及路由的先决条件，邻居发现问题受到越来越人们的关注。为了提高无线传感器网络中节点的发现概率，减少发现延时，提出一种基于时隙优化的邻居发现算法（SOND）。SOND算法基于Searchlight[1]原理，对Searchlight中时隙进行优化，从而提高邻居节点之间的发现效率和减少邻居的发现延迟。仿真实验表明SOND算法具有良好的发现性能。

无线传感器网络（WSNs）；邻居发现算法；时隙优化

0 引言

为了解决低占空比无线传感器网络中的邻居发现问题，相关领域的研究人员对邻居发现算法做了大量的研究。目前邻居发现算法可分为两大类：确定性邻居发现算法和概率性生日协议[2]邻居发现算法。确定性邻居发现算法又可分为基于中国剩余定理的算法，最著名的是Disco[3]算法。确定性邻居发现算法可以提供最差情况下的发现时延，保证传感器节点在该时延内一定可以发现其邻居。相比于确定性邻居发现算法，概率性邻居发现算法具有较好的平均发现时延，但是其拖尾较长。本文主要在确定性邻居算法典型算法Searchlight基础之上做出研究。

Searchlight算法核心思想：时间被分成多个连续的等长时隙（长度大小为τ），t个时隙构成一个周期。每个周期有两个苏醒时隙，其余时隙都为休眠时隙。……