在利用概率包标记技术对无线传感器网络(WSN)恶意节点的追踪定位中,标记概率的确定是关键,直接影响到算法的收敛性,最弱链,节点负担等方面。该文分析并指出了基本概率包标记(BPPM)和等概率包标记(EPPM)方法的缺点,提出了一种层次式混合概率包标记(LMPPM)算法,可以克服以上算法的不足。该算法对无线传感器网络进行分簇,将每个簇看成一个大的"簇节点",整个网络由一些大的"簇节点"构成,每个"簇节点"内部又包含一定数量的传感器节点。在"簇节点"之间采用等概率包标记法,在"簇节点"内部采用基本概率包标记法。实验分析表明,该算法在收敛性、最弱链方面优于BPPM算法,在节点计算与存储负担方面优于EPPM算法,是在资源约束条件下的一种整体优化。

本文介绍了无线传感器网络中常用的几种操作系统，并从不同方面对其做了比较。

定位是无线传感器(WSN)网络重要的支撑技术，具有广泛的应用。ZigBee技术则是一种近距离、低功耗、低数据传输率、低成本的双向无线通信技术，可以嵌入到各种设备中，同时支持地理定位功能。将ZigBee技术应用于无线传感器网络中是现今研究的一个重点，相关定位技术的研究和应用也受到人们广泛的关注。

移动代理已广泛用于无线传感器网络并进行数据融合。该文将移动代理用于簇成员节点间进行数据收集并进行数据融合,并提出了基于精度的量化编码的数据融合算法。该算法有效减少了冗余数据,提高了传输速率,延长了无线传感器网络的寿命,并将其应用到森林防火中去。

针对无线传感器网络（WSN）中的参考广播同步算法(RBS)进行模拟仿真其工作原理机制，给人更加直观深入的理解。以VC6.0为开发平台。