由于无线传感器网络通信的不稳定性及地理环境的复杂性,传感器节点间经常出现地理位置相近但连通 概率却很低的情况.在网络中快速发现通信质量好的节点集以及内部相互联系紧密的子区域,对于传感器网络中的 节点分簇、路由优化等具有重要作用.使用不确定图挖掘技术研究如何从一个不确定的无线传感器网络拓扑结构 中,快速发现联系紧密且存在概率高的不重叠连通区域问题.提出 K-CLOSE 算法,首先,使用分布式方法将无线传感 器网络的拓扑结构构建为不确定图;然后,提出一种近似比为2的近似算法来计算紧密阈值;最后,通

0  引  言 　　随着微电子工艺和无线通信技术的飞速发展，无线传感器网络(WSN)的研究越来越受到人们的重视。传感器网络(sensor network)是由部署在观测环境附近的大量微型廉价低功耗传感器节点组成，通过无线通信方式组成一个多跳的无线网络系统。由于无线传感器网络通常部署在人无法接近或者高危险区域，且数量众多，这使得随时更换节点能量变得非常困难。在监测区域内传感器节点采集的相关信息，通常携带一次性电池且能量有限，在经过一段时间的数据采集后，无线传感器网络存在严重的能量约束问题。所以，

无线传感器网络在移动环境中应用越来越广泛，因此移动环境下降低能耗则是传感网络研究的热点。通过研究移动环境下的各种路由协议，根据LEACH协议自身存在的问题，基于分簇技术提出了一种支持移动的簇头多跳的路由算法。该协议充分考虑剩余能量、速度和距离进行簇头选取和簇的建立，并提出新的权值函数建立多跳路径，从有效的支持节点移动。仿真结果表明，协议有效的均衡了节点能耗，提高了能量利用率，延长了网络寿命。