低周期相干（LDC）无线传感器网络邻居算法是无线传感器网络领域当前研究的热点之一。LDC无线传感器网络的当前邻居发现算法可以大致分为同步邻居发现算法和异步邻居发现算法。法（Disco算法）。用仿真实验对LDC无线传感器网络邻居发现领域中的典型算法进行了比较和分析，为邻居发现算法提供了新的搜索方向。线LDC传感器网络。着对无线传感器网络技术的研究不断深入，无线传感器网络正在引发影响我们生活各个方面的技术革命。线传感器网络中的传感器节点很小，其能量由有限的电池供电。就是为什么研究人员专注于降低传感器节点的能耗以延长无线传感器网络的寿命的原因[1]。
外，无线通信模块具有四个状态：发送，接收，空闲（监听）和睡眠，并且传感器节点大部分时间处于空闲状态。1的传感器节点的能量消耗图显示，处于非活动状态的传感器节点所消耗的能量等于接收状态。
以减少，可以延长网络的生命周期。这种情况下，出现了具有低工作周期的无线传感器网络。是，低充电周期意味着节点大部分时间处于休眠状态，这将大大增加邻居发现自己甚至影响网络正常通信所需的时间。规的无线网络邻居发现算法不能在LDC网络中使用。前，在低负荷环境中对无线传感器网络的邻域检测算法进行了很多研究，并且已经出现了许多结果，但是文献中仍然很少涉及该领域的国家研究。关。此，总结当前对低周期无线传感器网络附近节点发现算法的研究非常有用。种类型的邻居发现算法假设网络传感器节点随时间同步，即网络节点将同时醒来并周期性地进入睡眠状态。简单的方法是使用完全同步的模型，例如SMAC协议（MAC传感器）[2]。SMAC中，节点使用具有低侦听/待机周期的周期性操作模式，该模式尽可能控制其余节点，以减少节点的能耗。邻节点在此基础上进行协商以使备用调度机制保持一致。成虚拟集群。过在每个时隙的开始定期广播同步数据包（SYNC），相邻节点可以根据最新的SYNC数据包调整自己的时钟，以保持与其他节点的时钟一致性。
于经常需要随时间调整无线传感器网络的通信负载，因此将SMAC算法的时间间隔和工作周期设置为固定值，这严格限制了网络延迟。通讯负载。已成为SMAC算法的主要缺点。SMAC算法的一些改进算法中，例如TMAC协议（超时MAC）[3]，该协议要求，当节点在给定时间内不执行任何操作时，它将进入待机状态。TMAC协议中，当节点在给定时间段内未被任何激活事件触发时，当前终止该节点的侦听时间间隔将终止。些激活事件包括：节点侦听任何射频信号，节点之间的端到端数据传输，侦听节点以请求其他节点的发送（RTS）或清除发送，CTS ）信息。TMAC协议的缺点之一是其可调整的超时策略通常会导致节点过早休眠。
步邻居发现算法是近年来出现的邻居发现算法。的主要好处是减少同步节点的成本。前可以将其分为两类：基于仲裁的唤醒调度方法。提出了基于中国剩余定理的复兴规划方法。
于仲裁的唤醒调度方法是在IEEE 802.11 ad hoc网络中首次使用的，CCHYTseng等人提出了三种基于异步的异步唤醒/唤醒方法。IEEE 802.11能量。来，恒温阀芯参考文献[4]提出了一种满足ad hoc网络中异步邻居发现算法的系统方法。然，该方法也适用于无线传感器网络。
Luk和Wong [5]开发了一种循环定额系统（cyclic quorum system）。系统使用许多不同的集合作为节点唤醒周期，但是由于穷举方法获取每个节点N的周期长度，因此当N大时，该方法变得不切实际。随后的研究中，定额方法解决了无线传感器网络的非对称环境问题。Wu等人提出的循环非对称仲裁系统（ACQ）。
[6]可以满足非对称环境的需求。ACQ系统中，仅需确保网络中的每个节点都能与簇头节点和簇头节点相互发现。是，由于ACQ系统具有极其困难的值选择条件，因此针对给定值构建非对称仲裁系统是一个更为复杂的研究主题。Zheng等人[7]提出了一种最佳的非对称分组设计问题，可以通过覆盖尽可能少的节点来简化该问题，但这是一个NPcomplete问题。ACQ结构的唤醒周期选择不是最佳的仲裁比率。Wang和同事[8]提出了一种基于仲裁的传输层唤醒调度方法，该方法可以与MAC层协议有效结合。技术通过降低端到端的连接要求，并允许在传输数据时间歇性地断开网络连接，从而在不活动期间节省了网络节点的功耗。
是，此方法也有一些限制，恒温阀芯即网络中的每个节点必须使用相同的网格仲裁系统（grid quorum system）来计划其唤醒时间。且，与周期性仲裁系统相比，其仲裁率也不是最佳的。A. Kandhalu，K。akshmanan等人提出的低等待时间异步邻居发现算法（Uconnect）[9]中，能量等待时间指数是首次提出的。
量能耗和发现时间的乘积。居发现算法的标准。A. Kandhalu基于文献[5]中提出的理论上最佳的能效设计。过计算最佳情况下的功率值：Λ0= L-34 12，并且在最佳设计中Uconnect协议的功率值等于1.5。
然网格的Disco方法和Quorum方法是2倍，但是Uconnect协议因此在能源效率方面更具优势。本章中，我们将使用对称实验在对称异步环境中使用总功耗和平均发现时间这两个指标来衡量邻居发现算法的性能。功耗：如前所述，在低周期无线传感器网络中，节点唤醒时消耗的能量占其总能耗的大部分。此，节点唤醒时间的持续时间直接影响系统的性能。仿真中，我们通过比较系统中所有节点的唤醒时间间隔的总数来测量各种邻居发现算法的能效。均发现延迟：用于测量邻居节点之间邻居发现算法的延迟，它是从系统开始到任何两个节点的第一次发现之间经过的时间的总和，除以通过在仿真中找到的节点总数。不利的邻居发现时间（时间限制）是确保任何两个物理邻居可以在静态条件下逻辑上互相发现的最长时间。定最坏邻居的发现时间后，发现邻居的不同方法将具有不同的工作周期（即不同的能源效率）。3说明了最坏情况发现延迟对门仲裁法定邻居，Uconnect和Disco邻居发现算法的平均发现延迟的影响。电周期较弱。无线传感器网络中，它表示节点的唤醒时间总数/节点的生命周期。不发达国家是节点能源效率的重要指标。果不同邻居发现算法的LDC相同，则它们的能量效率也相同。4显示了LDC层对平均发现时间的影响以及发现不同邻居发现算法的概率。为物联网应用的关键技术，无线传感器网络技术在许多领域具有巨大的潜力。近发现是无线传感器联网的必要步骤。
无线传感器网络的研究非常重要。于我国对低周期无线传感器网络中邻居发现算法的研究很少，本文对提出的算法进行了详细介绍，并对几种典型的邻居发现算法进行了比较分析。望本文的内容能吸引相关领域的研究人员，他们将专注于并研究这一新兴主题。此基础上，我们期望低周期无线传感器网络中邻居发现算法的关键研究领域将是：1）通过改进现有的发现算法并非总是响应的无线传感器网络的每个邻居适应低充电周期环境中的无线传感器网络，2）通过合理地减少算法的平均发现时间3）通过分散唤醒时隙的时间来提高算法的平均发现率。率; 4）扩展了非对称无线传感器网络环境中邻居发现算法所需的时间间隔参数选择范围； 5）为节点采用更合理的唤醒方法，以提高能源效率。
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