随着应用需求的增长，无线传感器网络已经渗透到人们生活的方方面面，例如智能家居，智能农业，智能健康监控等。感器的类型已大大增加，无线传感器网络的异构性变得越来越重要。些异构网络的研究已经成为无线传感器网络研究的热点，具有更实际的意义。
文首先分析了无线传感器网络的现状，其次提出了异构的分类，然后详细介绍了能量的异构性，最后提出了研究的挑战。构无线传感器网络可以在研究开始时帮助研究人员更好地理解和分析网络，但是随着研究的深入和扩展，它们可能无法很好地响应实际应用。为他们的模型简单而理想。方面，由于物理设备的参数不同，传感器节点的物理特性很难完全相同。一方面，即使传感器节点具有相同的工厂性能，这也归因于工作环境的差异，区域地形的不同特征以及节点工作量的不均衡。于其他原因，节点是异构的。际上，恒温阀芯异构WSN（HSN）的应用更为普遍。如，在智能家居应用中，要获取诸如温度，湿度，声音，图像和位置等信息，物理传感器（如触摸和压力传感器，光学和声音传感器）和其他设备（例如相机，麦克风）才能检测，收集；在智能农业应用中，还将有不同的传感器（例如温度和湿度传感器，光传感器，土壤传感器和二氧化碳传感器）来获取数据。些传感器的应用场景接近我们的生活，并且易于手动部署和维护。是这些不同类型的传感器具有不同的功能，并且由于制造商和批次的不同，初始能量也不同。外，不同类型的传感器可以具有不同的检测能力和传输距离。构无线传感器网络可分为异构计算能力，异构链路，异构应用需求和能量异构。算能力的异质性：由于传感器节点的处理任务不同，因此计算能力不同，从而导致计算能力的异质性。路的异构性：不同类型节点的通信半径不同，节点的最大传输范围也不同。外，通信能力也与所使用的协议紧密联系，这导致了异构的通信能力。构应用需求：节点之间的无线通信能力以及低功耗和多功能特性为无线传感器网络提供了广阔的应用前景，即’应用程序要求存在异质性。源异质性：网络运营过程中始终需要能源供应，因此能源异质性无处不在。量异质性的主要原因有两个：第一，不同类型的传感器节点的初始能量配置不同，因为簇头节点必须配置较高的能量才能延长传感器周期的周期。
络生活；第二个是每个节点都工作，即使初始能量相同，任务也有所不同，就像普通节点一样，但是在网络运行一段时间后，由于节点的能耗不同在收集和传递信息的过程中，几乎所有研究人员都会在节点中反映对异质性的搜索。能量异质性中，这是寻找异质性的一个热点。决于初始能量的差异，无线传感器异构网络的节点可以在几个级别上分为普通节点和高级节点。献[2]是能量异质性的典型代表，它进一步将能量异质性细分为垂直能量异质性。构和水平能异构体。
两个不同的区别在于高级节点的定义。择具有垂直能量异质性的第k个高级节点作为级别节点（k-1）中的百分比。
样，高级节点将在其先前级别进行嵌套和定义，因此高级节点的数量通常小于先前节点的数量。是，水平能量是不均匀的。
有级别的节点之间都没有这种依赖性。个级别的节点定义为节点总数的百分比。有嵌套关系，并且每个级别都是独立的。根据不同的初始能量将n个节点分为普通节点，1级节点，2级节点，…，k级节点。每个层中节点数与节点总数mi（i = 1 … k）之间的关系，则普通节点数为（1-m1-m2 -…- mk）。普通节点的初始能量设置为E0，每个节点级别的能量是ai（i = 1 … k）乘以普通节点的初始能量，然后是每个节点级别的初始能量是（1 ai）* E0。献[2]还表明，随着级数的增加，能量的垂直异质性不能增加整个网络的初始能量。过分析无线传感器网络的能耗和无线传感器网络寿命的延长的研究现状，我们可以看到，尽管进行了多年的研究，异构无线传感器网络已经取得了一些进展，但是由于异构网络相对复杂和具体，在应用场景的多样性方面，当前异构网络的研究仍面临重大挑战。多关键技术尚未成熟，还有一系列问题需要紧急解决。有多级能级的异构无线传感器网络的能效不高。
典型的异构无线多级传感器网络中，路由算法的效率不高。要开发一种有效的簇头选择算法和路由协议，以提高网络能量效率并进一步延长传感器网络的寿命。线传感器网络中节点的能耗与通信距离有很大关系。于能耗的计算与距离密切相关，因此，当距离小于距离阈值并传输距离时，能耗与距离的平方成正比；当距离大于距离阈值并传输距离时，能量消耗与距离的四次方成正比。统的传感器网络节点群集算法指出，群集成员只能与群集头通信，这将不可避免地导致一些距离群集头较远的节点在使用时消耗更多功率。
此，有必要平衡无线传感器网络节点的能量并减少这些节点在通信期间消耗的更多能量。算无线传感器网络中节点的替换策略的复杂度非常高。能算法已广泛应用于各个领域。对传统的无限传感器网络节点替换策略计算复杂度高的问题，有必要选择一种合适的算法来提高传感器网络节点替换恢复策略的效率。
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