移动传感器网络中的数据传输协议是针对那些能够容忍延迟的网络环境设计的。这类网络环境的一个显著特点是传感器节点的周期性睡眠模式，以及由此导致的网络连接的间歇性。在这些网络中，数据收集是一项具有挑战性的任务，因为传感器的移动性和网络连接的间歇性会给数据传输带来特殊要求。传统的无线传感器网络研究中，数据收集方法依赖于大量密集部署的传感器节点和短距离射频技术，来形成一个连接良好的端到端网络。然而，对于像野生动物追踪和空气质量监测这类应用场景，网络密度低和传感器节点移动性强，会造成极低和间歇性的网络连接。
延迟容忍移动传感器网络（DTMSN）就是为了解决这一问题而提出的。DTMSN由两种类型的节点组成：移动传感器节点和一些汇聚节点。移动传感器节点附着在移动对象上，例如人或动物，它们收集目标信息并形成一个松散连接的移动传感器网络以进行信息传输。汇聚节点在DTMSN中负责接收从移动传感器节点传来的信息。
为了在延迟容忍网络中处理潜在的连接性，传感器节点必须不断地扫描其邻居，这会导致能量快速耗尽。因此，必须在机会性连接和能量消耗之间做出权衡。为了解决这一问题，提出了一种针对DTMSN的数据传输协议，它以周期性睡眠模式为基础，并允许传感器节点根据数据传输概率和距离汇聚节点的远近来选择睡眠计划，以节省能量。较高的传输概率和距离汇聚节点较短的节点会减少睡眠时间，以改善汇聚节点周围的连接性。
此外，DTMSN的研究还着重于如何最大化网络寿命和数据传输率。通过模拟结果显示，这种具有周期性睡眠的数据传输协议（DPS）能够在保持高数据传输比的同时，使网络寿命更长。该协议利用了传感器节点与汇聚节点之间的距离和它们的传输概率来动态调整睡眠时间，从而在保证网络整体性能的同时，最大限度地节约能量。
在实际应用中，DTMSN的典型应用场景包括野生动物跟踪、环境监测、军队侦察等。在这些环境中，移动传感器节点在网络中的位置是动态变化的，网络拓扑结构不稳定，使得数据传输面临许多挑战。周期性睡眠策略使得传感器节点能够在保证网络功能性的同时延长其工作时间，这对于自供电的传感器网络特别重要，因为它们通常无法定期更换电池。
此外，该协议的关键特性还包括对稀缺资源的高效管理，以及利用机会性连接的特性。稀缺资源主要指网络中可用于数据传输的能源和带宽资源。在DTMSN中，周期性睡眠的策略有助于减少资源的浪费，延长网络寿命。而机会性连接则指利用移动传感器网络中的节点移动和拓扑变化所创造出的临时连接来传递数据。这要求传感器节点能够智能地判断和利用这些连接，以提高数据传输效率。
总体而言，这篇文章介绍的数据传输协议针对延迟容忍移动传感器网络的特性，提出了一种创新的数据传输方法。它不仅考虑了节点的能源消耗问题，还兼顾了网络整体的性能表现，体现了在资源受限的网络环境中对能量效率和数据传输效率之间权衡的深入理解。
