CN102111912A - Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法 - Google Patents

Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法 Download PDF

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CN102111912A CN2011100551142A CN201110055114A CN102111912A CN 102111912 A CN102111912 A CN 102111912A CN 2011100551142 A CN2011100551142 A CN 2011100551142A CN 201110055114 A CN201110055114 A CN 201110055114A CN 102111912 A CN102111912 A CN 102111912A
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Abstract

本发明涉及一种Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法，属于无线传感器网络的组网技术领域。本发明根据节点的分布以及它们之间的邻居关系，寻找一个在给定深度条件下的最小化子节点数的树型拓扑结构。相比现有技术，本发明的Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法具有以下优点：第一，实现了自动组网功能，用户无需根据节点的分布，手动地组建树型网络；第二，由于最小化了子节点的数目，减少了节点的负载，提高了网络的生存时间；第三，由于限定了网络的深度，有利于约束数据包从叶子节点转发到协调器的时延。

Description

Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法
技术领域
本发明涉及无线传感器网络的组网技术，尤其涉及一种Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法。
背景技术
无线传感器网络是由部署在检测区域内大量的廉价型传感器节点组成，通过无线通信方式形成一个多跳的自组织网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给观察者或控制者，具有广泛的应用范围。典型的如：医疗领域、现代农业领域、智能交通领域以及工业控制领域等。
对于需要进行连续监控的应用场合，无线传感网通常采用树型拓扑结构。然而对于树型网络，如果其深度较大，那么数据包从叶子节点转发到根节点的时间则较长；如果节点的子节点数（也可成为节点的入度）较多，那么该节点的负载则较重，其电量容易过早消耗完毕。很明显，在网络中节点数目保持不变的情况下，网络的深度和节点的入度之间是一对矛盾。
Zigbee标准采用三元组                                                
Figure 730328DEST_PATH_IMAGE001
来描述一个树型网络的拓扑结构，其中
Figure 482383DEST_PATH_IMAGE002
表示协调器或路由器可以拥有的子节点数（包含子路由器和终端节点），
Figure 242529DEST_PATH_IMAGE003
表示协调器或路由器可以拥有的子路由器数，
Figure 945780DEST_PATH_IMAGE004
表示树型拓扑的深度。由于在Zigbee同构无线传感网中，协调器、路由器以及终端节点都采用相同的设备，其中一个节点充当协调器，负责接收来自于其它节点的数据包；剩余节点既进行数据采集，也负责数据包的转发。因此，在基于Zigbee的同构网络中，只需要
Figure 82364DEST_PATH_IMAGE002
和
Figure 688925DEST_PATH_IMAGE004
两个元素就可以描述树型拓扑结构。现在的问题是：如何根据节点的实际分布，构建一个树型拓扑结构，以便用
Figure 619972DEST_PATH_IMAGE002
和
Figure 810520DEST_PATH_IMAGE004
来进行描述。上述问题可以建模为寻找一个符合某种条件的生成树问题。
已有关于寻找生成树问题的算法可以分为两类：第一类是寻找单个约束下的最小生成树，如最小度生成树、最小代价生成树等；第二类是寻找多个约束下的最小生成树，如深度有界的最小代价生成树、有界度的最小跳数生成树、有界度的最小代价生成树等。在构建Zigbee同构树型网络时，我们通常是在限制网络深度的情况下，寻找一个最小化子节点的生成树，它可以建模为寻找一个有界深度的最小度生成树问题。该问题是一个NP-Hard问题，现有的各种生成树算法中，还没有可以直接用于解决该问题的算法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法，该方法能够根据节点的分布以及它们之间的邻居关系，自动寻找并构建一个在给定深度条件下的最小化子节点数的树型拓扑结构无线传感网络。
本发明具体采用以下技术方案：
一种Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法，包括以下步骤：
步骤10、协调器获取网络中节点的邻居关系图
Figure 485215DEST_PATH_IMAGE005
；
步骤20、协调器根据邻居关系图确定可生成的树型拓扑深度的上界和下界
Figure 313811DEST_PATH_IMAGE007
，并将其反馈给用户；
步骤30、用户根据实际的需求给定最终生成的树型拓扑的深度上限值
Figure 991654DEST_PATH_IMAGE008
；
步骤40、根据用户给定的
Figure 204461DEST_PATH_IMAGE008
值，协调器按照以下步骤构建一个深度受限的最小化子节点数的树型拓扑：
步骤41、以协调器作为根节点，对邻居关系图图中的所有节点进行BFS（Breadth First Search，广度优遍历）遍历，得到一个临时有向树
Figure 223605DEST_PATH_IMAGE010
；
步骤42、对临时有向树
Figure 240102DEST_PATH_IMAGE011
中的节点按照它们子节点的数目进行由大到小的排序，将排序结果放在一个队列中，拥有最多子节点的节点放在队列的最前面，并将其作为当前待优化节点；
步骤43、对当前待优化节点进行局部优化操作，如果成功，跳转到步骤42，否则进入步骤44；
步骤44、如果当前节点不是队列中最后一个节点，则将下一个节点作为当前待优化节点，跳转到步骤43；否则进入步骤45；
步骤45、将作为最终的树型拓扑输出，结束；
步骤5、协调器将该树型拓扑
Figure 771949DEST_PATH_IMAGE009
采用广播的方式传递给网络中的每一个节点。
作为优选地技术方案，步骤43中所述局部优化操作具体按照以下步骤：
步骤4301、根据邻居关系图
Figure 592138DEST_PATH_IMAGE005
和临时树
Figure 882305DEST_PATH_IMAGE010
以及当前待优化的节点
Figure 762536DEST_PATH_IMAGE013
，构建新的有向图，同时将节点
Figure 932672DEST_PATH_IMAGE013
的所有子节点都标记为“新”，并从中选择一个作为当前子节点，记为
Figure 342925DEST_PATH_IMAGE015
；其中构建新的有向图
Figure 892593DEST_PATH_IMAGE014
按照以下方法：
对于节点
Figure 755507DEST_PATH_IMAGE013
的子节点数为
Figure 917498DEST_PATH_IMAGE016
，检查临时树
Figure 165945DEST_PATH_IMAGE011
中的每一个节点的子节点数，如果大于等于
Figure 159219DEST_PATH_IMAGE017
，就从有向图
Figure 447112DEST_PATH_IMAGE018
中删除该节点的所有入边，接着将树
Figure 412794DEST_PATH_IMAGE011
中的有向边添加到有向图
Figure 30595DEST_PATH_IMAGE018
中；
步骤4302、将当前子节点
Figure 95634DEST_PATH_IMAGE015
标记为“旧”，从有向图
Figure 933140DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 935469DEST_PATH_IMAGE011
中删除节点
Figure 174821DEST_PATH_IMAGE013
与当前子节点
Figure 473078DEST_PATH_IMAGE015
之间的有向边；
步骤4303、以节点为起点，对有向图
Figure 603900DEST_PATH_IMAGE019
使用广度优先遍历，寻找一条从节点
Figure 432178DEST_PATH_IMAGE015
通向协调器的有向路径
Figure 166916DEST_PATH_IMAGE020
，如果路径存在，则跳转到步骤4304；否则，如果存在标记为“新”的子节点，那么从中选择一个作为当前节点，记为
Figure 713435DEST_PATH_IMAGE015
，跳转到步骤4302；否则，局部优化过程失败，结束；
步骤4304、根据路径
Figure 323146DEST_PATH_IMAGE020
对
Figure 271510DEST_PATH_IMAGE011
进行修改，修改原则是：对于
Figure 177149DEST_PATH_IMAGE020
中的每一个节点，从树
Figure 210965DEST_PATH_IMAGE011
中删除以该节点作为起点的边，并向
Figure 358787DEST_PATH_IMAGE011
中添加
Figure 161658DEST_PATH_IMAGE020
中以该节点作为起点的边；
步骤4305、如果更新后的
Figure 238198DEST_PATH_IMAGE011
的深度不超过
Figure 759309DEST_PATH_IMAGE008
，那么局部优化过程成功，结束；否则恢复上述修改过程，如果存在标记为“新”的子节点，那么从中选择一个作为当前节点，记为，跳转到步骤4302；否则局部优化过程失败，结束。
作为另一优选方案，步骤10中协调器按照以下步骤获得网络中节点的邻居关系图
Figure 368200DEST_PATH_IMAGE005
：
步骤11、协调器采用广播方式发送一个探测数据包，该数据包仅包含一个变量
Figure 615642DEST_PATH_IMAGE021
，用于表示发送该数据包节点的64位物理地址，其初始值为协调器的64位物理地址；
步骤12、每一个节点如果首次接收到该探测数据包，则记录下数据包中
Figure 624049DEST_PATH_IMAGE021
的值，其对应的节点作为父节点，并发送一个确认数据包给父节点，同时用自身的64位物理地址更新
Figure 113674DEST_PATH_IMAGE021
的值后广播该数据包；如果不是第一次接收到该探测数据包，仅记录下数据包中
Figure 891137DEST_PATH_IMAGE021
的值，并将相应的节点作为邻居节点；
步骤13、父节点接收到确认数据包后记录下子节点的64位物理地址；
步骤14、如果节点没有接收到确认数据包，则表明该节点没有子节点，每一个子节点将自身形成的邻居表信息发送给父节点；
步骤15、父节点在收集所有子节点的邻居表信息后，对所有邻居表信息进行综合，形成一个更加完整的邻居表，并将该邻居表发送给自己的父节点；
步骤16、协调器接收到所有子节点的邻居表后，通过对邻居表信息进行综合，形成一个完整的邻居关系图
Figure 309480DEST_PATH_IMAGE005
。
作为又一优选技术方案，步骤20中，协调器分别采用深度优遍历（DFS：Depth First Search）算法和广度优遍历（BFS：Breadth First Search）算法获得树型拓扑深度的上界
Figure 539604DEST_PATH_IMAGE006
和下界
Figure 832920DEST_PATH_IMAGE007
的值，具体过程为：以协调器作为起始节点，对邻居关系图
Figure 464890DEST_PATH_IMAGE005
进行深度优遍历，最终得到一个DFS树，该DFS树的深度即为上界
Figure 54134DEST_PATH_IMAGE006
的值；以协调器作为起始节点，对邻居关系图进行广度优遍历，最终得到一个BFS树，该BFS树的深度即为下界
Figure 37134DEST_PATH_IMAGE007
的值。
本发明根据节点的分布以及它们之间的邻居关系，寻找一个在给定深度条件下的最小化子节点数的树型拓扑结构。本发明的Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法具有以下优点：第一，实现了自动组网功能，用户无需根据节点的分布，手动地组建树型网络；第二，由于最小化了子节点的数目，减少了节点的负载，提高了网络的生存时间；第三，由于限定了网络的深度，有利于约束数据包从叶子节点转发到协调器的时延。
附图说明
图1 是本发明的Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法的流程图；
图2 是本发明具体实施方式中所述的邻居关系示意图；
图3 是本发明具体实施方式中所述的初始树型拓扑图；       
图4 是本发明具体实施方式中所述的临时有向图示意图；
图5 是本发明具体实施方式中所述的经过局部优化过的树型拓扑结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明：
如附图1所示，本发明的Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法按照以下步骤：
步骤10、协调器获取网络中节点的邻居关系图
Figure 868561DEST_PATH_IMAGE005
；
为了更清楚的说明本发明的邻居关系图获取过程，下面以图2中所示无线传感网络为例进行说明，图2中所有的传感器节点采用相同的设备，其中节点1充当协调器，其余节点既作为路由器也作为终端节点。图中的有向连接线表明一个节点可以接收到另外一个节点的数据包。由于采用相同的设备，设备的发射功率相同，因此节点之间的通信是双向的。
步骤11、协调器1用广播方式发送一个探测数据包，该数据包仅包含一个变量
Figure 292720DEST_PATH_IMAGE021
，用于表示发送该数据包节点的64位物理地址，其初始值为协调器的64位物理地址。
步骤12、每个节点如果首次接收到该探测数据包，则记录下数据包中
Figure 318445DEST_PATH_IMAGE021
的值，其对应的节点作为父节点，并发送一个确认数据包给父节点，同时用自身的64位物理地址更新的值后广播该数据包；如果不是第一次接收到该探测数据包，仅记录下数据包中
Figure 220597DEST_PATH_IMAGE021
的值，并将相应的节点作为邻居节点。例如，节点1广播一个探测数据包，节点2、4－6都将接收到该数据包，由于它们是首次接收到该探测数据包，因此将记录下节点1的64位物理地址，并发送一个确认信息给节点1。假设节点2也广播一个探测数据包，节点1、3、4都将接收到该数据包。此时由于节点1已经知道节点2是它的子节点，因此节点1不理会该数据包；由于节点3是首次接收到该探测数据包，因此将记录下节点2的64位物理地址，并向节点2发送一个确认数据包。此时节点3知道节点2是它的父节点，节点2也知道节点3是它的子节点；由于节点4不是第一次接收到该数据包，因此它仅将节点2标记为其邻居节点。
步骤13、父节点接收到确认数据包后记录下子节点的64位物理地址。例如，节点1记录下节点2、4－6的64位物理地址。
步骤14、如果节点没有接收到确认数据包，则表明该节点没有子节点，每一个子节点将自身形成的邻居表信息发送给父节点。例如，节点7没有接收到确认数据包，因此节点7没有子节点，但是节点7能够接收到来自于节点3和节点8的探测数据包，因此，节点3和节点8的邻居节点，节点7将把自身的邻居表信息发送给父节点，即节点3。
步骤15、父节点在收集所有子节点的邻居表信息后，对所有邻居表信息进行综合，形成一个更加完整的邻居表，并将该邻居表发送给自己的父节点。
步骤16、协调器接收到所有子节点的邻居表后，通过对邻居表信息进行综合，即可形成一个完整的邻居关系图
Figure 499263DEST_PATH_IMAGE005
。
步骤20、协调器根据邻居关系图确定可生成的树型拓扑深度的上界
Figure 695889DEST_PATH_IMAGE006
和下界
Figure 886436DEST_PATH_IMAGE007
，并将其反馈给用户；
本发明方法中，协调器分别采用深度优遍历算法和广度优遍历算法获得树型拓扑深度的上界
Figure 561131DEST_PATH_IMAGE006
和下界
Figure 22200DEST_PATH_IMAGE007
的值，具体过程为：以协调器作为起始节点，对邻居关系图
Figure 389727DEST_PATH_IMAGE005
进行深度优遍历，最终得到一个DFS树，该DFS树的深度即为上界
Figure 801992DEST_PATH_IMAGE006
的值；以协调器作为起始节点，对邻居关系图进行广度优遍历，最终得到一个BFS树，该BFS树的深度即为下界
Figure 280377DEST_PATH_IMAGE007
的值。
深度优遍历算法和广度优遍历算法为现有技术，其基本内容如下。
深度优先遍历算法：假设原始图中所有的顶点未曾被访问，则从图中的某个顶点A出发，访问此顶点，然后依次从A的未被访问的邻接节点出发深度优先遍历图，直至图中所有和A有路径相同的顶点都被访问到；若此时图中尚有顶点未被访问，则另选图中一个未曾被访问的顶点作为起始点，重复上述过程，直至图中所有的顶点都被访问到为止。
广度优先遍历算法：假设从图中的某个顶点A出发，在访问了A之后一次访问A的各个未曾访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点，并使“先被访问的顶点的邻接点”先于“后被访问的顶点的邻接点”，直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图中尚有节点未被访问，则另选图中一个尚未被访问的顶点作为起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。
步骤30、用户根据实际的需求给定最终生成的树型拓扑的深度上限值
Figure 799215DEST_PATH_IMAGE008
。
步骤40、根据用户给定的
Figure 570599DEST_PATH_IMAGE008
值，协调器按照以下步骤构建一个深度受限的最小化子节点数的树型拓扑
Figure 237204DEST_PATH_IMAGE009
：
下面结合图2－图5给出构建算法的具体过程：
步骤41、以图2中的节点1为根节点，采用广度优先遍历获得一个初始树
Figure 253701DEST_PATH_IMAGE011
，其结构如图3所示；
步骤42、对
Figure 689362DEST_PATH_IMAGE011
中的节点按照其子节点的数目由大到小进行排序，由于节点1包含4个子节点，节点4包含3个子节点，节点2、3、8、5包含1一个子节点，其余节点不包含子节点，因此排序结果为节点1、4、2、3、8、5、6、7、9、10、11、12，并将所有节点标记为未被优化状态；
步骤43、将排序中最左边的标记为未被优化的节点作为当前节点，将当前节点的状态标记为已优化，并对该节点进行优化； 
步骤44、如果优化成功，则跳转至步骤42；否则，如果还存在标记为未被优化的节点，则跳转至步骤43，否则，跳转至步骤45；
步骤45、整个构建过程结束，得到最终的树型拓扑结构。
在整个构建算法中，需要对节点进行优化，优化的目的是减少节点的子节点数。我们以图3中的节点4为例说明该优化过程（在这里，我们假设用户选择的树型拓扑深度的上限值为5）：
对于图3中的节点4，其子节点数为3。而在图3中子节点数大于2（节点4的子节点数减去1）的节点只有节点1和节点4，因此我们在图2中删除节点1和节点4的所有入度边后，与图3进行合并之后，得到图4；在图4中，随机选择节点4的一个未被使用的子节点，并将其标记为已经使用状态，使用广度优先遍历，寻找到达节点1的新路径。如果新路径不存在，则局部优化过程失败，结束；否则，进入步骤3。我们这里选择节点8，很明显新路径存在，即节点8->节点3->节点2->节点1；用新路径替代原来旧路径，替代后的树型拓扑如图5所示。如果新树的深度小于等于用户给定深度的上限值，那么局部优化过程成功，结束；否则，恢复到用新路径替代之前的树型拓扑结构。如果节点4存在未被标记为已经使用的子节点，则跳转至步骤2，否则，局部优化过程失败，结束。图5中的树的深度为4，小于用户给定的深度值5，因此局部优化成功。
步骤5、协调器将该树型拓扑
Figure 785549DEST_PATH_IMAGE009
采用广播的方式传递给网络中的每一个节点。

Claims (4)

1.一种Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤10、协调器获取网络中节点的邻居关系图                                                
Figure 2011100551142100001DEST_PATH_IMAGE001
；
步骤20、协调器根据邻居关系图确定可生成的树型拓扑深度的上界
Figure 17969DEST_PATH_IMAGE002
和下界，并将其反馈给用户；
步骤30、用户根据实际的需求给定最终生成的树型拓扑的深度上限值
Figure 245819DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤40、根据用户给定的
Figure 188367DEST_PATH_IMAGE004
值，协调器按照以下步骤构建一个深度受限的最小化子节点数的树型拓扑
Figure 2011100551142100001DEST_PATH_IMAGE005
：
步骤41、以协调器作为根节点，对邻居关系图图
Figure 937886DEST_PATH_IMAGE001
中的所有节点进行广度优遍历，得到一个临时有向树
Figure 545454DEST_PATH_IMAGE006
；
步骤42、对临时有向树
Figure 2011100551142100001DEST_PATH_IMAGE007
中的节点按照它们子节点的数目进行由大到小的排序，将排序结果放在一个队列中，拥有最多子节点的节点放在队列的最前面，并将其作为当前待优化节点；
步骤43、对当前待优化节点进行局部优化操作，如果成功，跳转到步骤42，否则进入步骤44；
步骤44、如果当前节点不是队列中最后一个节点，则将下一个节点作为当前待优化节点，跳转到步骤43；否则进入步骤45；
步骤45、将
Figure 329608DEST_PATH_IMAGE007
作为最终的树型拓扑
Figure 115161DEST_PATH_IMAGE008
输出，结束；
步骤5、协调器将该树型拓扑采用广播的方式传递给网络中的每一个节点。
2.如权利要求1所述Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法，其特征在于，步骤43中所述局部优化操作具体按照以下步骤：
步骤4301、根据邻居关系图
Figure 638601DEST_PATH_IMAGE001
和临时树
Figure 903361DEST_PATH_IMAGE006
以及当前待优化的节点
Figure 125394DEST_PATH_IMAGE010
，构建新的有向图，同时将节点
Figure 911823DEST_PATH_IMAGE010
的所有子节点都标记为“新”，并从中选择一个作为当前子节点，记为
Figure 611925DEST_PATH_IMAGE012
；其中构建新的有向图
Figure 731191DEST_PATH_IMAGE011
按照以下方法：
对于节点的子节点数为
Figure 2011100551142100001DEST_PATH_IMAGE013
，检查临时树
Figure 397851DEST_PATH_IMAGE007
中的每一个节点的子节点数，如果大于等于
Figure 901644DEST_PATH_IMAGE014
，就从有向图
Figure 2011100551142100001DEST_PATH_IMAGE015
中删除该节点的所有入边，接着将树
Figure 311635DEST_PATH_IMAGE007
中的有向边添加到有向图
Figure 875471DEST_PATH_IMAGE015
中；
步骤4302、将当前子节点
Figure 200273DEST_PATH_IMAGE012
标记为“旧”，从有向图
Figure 242179DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure 834572DEST_PATH_IMAGE007
中删除节点与当前子节点
Figure 115829DEST_PATH_IMAGE012
之间的有向边；
步骤4303、以节点
Figure 227004DEST_PATH_IMAGE012
为起点，对有向图
Figure 673904DEST_PATH_IMAGE016
使用广度优先遍历，寻找一条从节点通向协调器的有向路径，如果路径存在，则跳转到步骤4304；否则，如果存在标记为“新”的子节点，那么从中选择一个作为当前节点，记为
Figure 987259DEST_PATH_IMAGE012
，跳转到步骤4302；否则，局部优化过程失败，结束；
步骤4304、根据路径
Figure 433284DEST_PATH_IMAGE017
对
Figure 501734DEST_PATH_IMAGE007
进行修改，修改原则是：对于
Figure 578275DEST_PATH_IMAGE017
中的每一个节点，从树
Figure 99386DEST_PATH_IMAGE007
中删除以该节点作为起点的边，并向
Figure 785320DEST_PATH_IMAGE007
中添加
Figure 708276DEST_PATH_IMAGE017
中以该节点作为起点的边；
步骤4305、如果更新后的
Figure 955718DEST_PATH_IMAGE007
的深度不超过，那么局部优化过程成功，结束；否则恢复上述修改过程，如果存在标记为“新”的子节点，那么从中选择一个作为当前节点，记为
Figure 453750DEST_PATH_IMAGE012
，跳转到步骤4302；否则局部优化过程失败，结束。
3.如权利要求1所述Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法，其特征在于，步骤10中协调器按照以下步骤获得网络中节点的邻居关系图
Figure 231214DEST_PATH_IMAGE001
：
步骤11、协调器采用广播方式发送一个探测数据包，该数据包仅包含一个变量
Figure 649557DEST_PATH_IMAGE018
，用于表示发送该数据包节点的64位物理地址，其初始值为协调器的64位物理地址；
步骤12、每一个节点如果首次接收到该探测数据包，则记录下数据包中的值，其对应的节点作为父节点，并发送一个确认数据包给父节点，同时用自身的64位物理地址更新
Figure 172997DEST_PATH_IMAGE018
的值后广播该数据包；如果不是第一次接收到该探测数据包，仅记录下数据包中
Figure 804966DEST_PATH_IMAGE018
的值，并将相应的节点作为邻居节点；
步骤13、父节点接收到确认数据包后记录下子节点的64位物理地址；
步骤14、如果节点没有接收到确认数据包，则表明该节点没有子节点，每一个子节点将自身形成的邻居表信息发送给父节点；
步骤15、父节点在收集所有子节点的邻居表信息后，对所有邻居表信息进行综合，形成一个更加完整的邻居表，并将该邻居表发送给自己的父节点；
步骤16、协调器接收到所有子节点的邻居表后，通过对邻居表信息进行综合，形成一个完整的邻居关系图
Figure 394210DEST_PATH_IMAGE001
。
4.如权利要求1所述Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法，其特征在于，步骤20中，协调器分别采用深度优遍历算法和广度优遍历算法获得树型拓扑深度的上界和下界
Figure 208637DEST_PATH_IMAGE003
的值，具体过程为：以协调器作为起始节点，对邻居关系图进行深度优遍历，最终得到一个DFS树，该DFS树的深度即为上界的值；以协调器作为起始节点，对邻居关系图进行广度优遍历，最终得到一个BFS树，该BFS树的深度即为下界的值。
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