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在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）领域，近年来受到了大量研究关注，这得益于集成电路、微电子机械系统（Micro Electro Mechanical Systems, MEMS）以及数字信号处理技术的发展。WSNs通常由数百或数千个传感器节点组成，每个节点都能感知周围环境，执行简单的计算，并与其邻居节点通信。由于节点需要在较大地理区域进行感知并将其读取的数据（原始数据）发送到接收端（sink），而这些节点的能量主要依赖内置电池，因此，有效地节省节点能源对于延长整个网络的生命周期至关重要。 为更高效地收集信息，层次化的基于聚类的结构被引入WSNs的应用中。在这种架构下，传感器节点被划分为若干小的组，称为簇。每个簇包含一个协调器，即簇头（Cluster Head, CH），负责管理整个簇的活动。簇头收集其成员节点的数据，并可能进行初步处理，以减少冗余数据的传输，从而降低能量损耗。 本文提出了一种名为“基于相似度的节能睡眠调度机制”（Energy-Efficient Sleep Scheduling Mechanism with Similarity Measure, ESSM）的方法，旨在解决节点分布密度高导致的传输冲突和冗余数据能耗问题。通过估算最优竞争半径来组织所有传感器节点成几个簇，以平衡各个节点的能源消耗。这种方法有助于减少不必要的通信，从而降低整体的能量消耗。 根据成员节点收集到的数据，可以构建一个模糊矩阵来衡量节点之间的相似度。模糊理论在这里起着关键作用，因为它允许处理不确定性和模糊性的数据。通过定义基于模糊理论的相关函数，可以识别和利用节点间数据的相似性，进一步优化睡眠和激活模式的调度。相似度高的节点可能不需要同时处于活动状态，其中一个节点可以进入睡眠模式，以节省能量，而其他节点则继续执行数据采集任务。 ESSM机制通过智能地调整节点的工作状态，减少了不必要的唤醒和通信过程，显著降低了网络的能量消耗。此外，这种机制还可以提高网络的覆盖范围和数据的可靠传输，因为即使部分节点处于睡眠模式，也能保证对环境的持续监控。 ESSM是一种创新的策略，它结合了模糊理论和睡眠调度，以提高WSNs的能效。通过优化簇的构造和利用节点间的相似性，该机制能够有效地平衡能量消耗，延长网络寿命，同时保持网络功能的稳定性和可靠性。这种解决方案对于在资源受限的WSN环境中实现可持续的长期监测具有重要意义。