无线传感器可放置在任何地方，以在长距离提供低功耗和可靠的无线传感器网络

相邻设备的信息。因此，TSCH 网络常常达到 <1% 的占空比，同时保持网络完全可用。此外，因为每个数据包的收发时间都是设定好的，所以在 TSCH 网络中不存在网络内数据包碰撞问题。网络可以很密集和增加规模，而不会产生逐渐衰减的 RF 自干扰。

配对的通道跳频   ─   时间同步允许在每对发送器接收器上进行通道跳频，实现频率多样性。在 TSCH 网络中，每个数据包交换通道都会跳频，以避开不可避免的 RF 干扰和衰落。此外，不同成对设备之间的多通道传输可能同时在不同的通道上发生，从而扩大了网络带宽。

全面的路径和频率多样性   ─   每个设备都有冗余路径，以克服由干扰、物理障碍或多径衰落引起的通信中断问题。如果一条路径上的数据包传输失败，那么节点将自动尝试下一条可用路径和不同的 RF 通道。与其他网状网络技术不同，TSCH 网络不需要须由电源供电的路由器和耗费时间的路径再发现。

图 1：路径和频率多样性  ─  如果在 "绿色" 箭头方向上的通信失败，那么节点 D 就会尝试使用 "紫色" 箭头所示的另一条通道。

基于 TSCH 的网络已经成功用于多种应用，例如智能停车应用¹，在数据中心中监视能效²，用于工厂³中。诸如管道监视、桥梁及隧道的结构监视以及电力传输线监视等很多应用都要求无线传感器网络跨越很长的距离。然而，跨越这么长的距离建立无线网络并成功保持可靠性和低功率，需要一种更加富有挑战性的拓扑。按照定义，深跳网络意味着，来自最远节点的信息需要经过很多次跳转，才能到达目的地。尽管这么做能够使单一网络覆盖很大的地理范围，而且收发器的功率相对较低，但是这种方法有时会产生一个问题，即一个覆盖面积很大的网络是否能够成功保持所有无线节点都有均匀的数据流量，以及是否能够以可接受的延迟和电流消耗，保持这样的数据流量。

案例分析  ─  深跳网状网络

为了描述这类网络的特征，我们用 Dust Networks 的 SmartMesh IP 网络构建了一个 100 个节点、32 跳的深跳网络，并对其进行了测量。100 个节点中的每一个都是每隔 30 秒产生并发送一个数据包，预计每个数据包的接收都在 30 秒的延迟时间内完成 (即在同一节点产生下一个数据包之前完成)。

图 2：深跳网络 ─  灰色的节点在第 50 号节点覆盖范围内

该深跳网络是由真实的无线设备构成的，其中 7 款设备 (以编号 1 至 7 表示) 直接与管理器通信。设备 8 至 10 通过上述 7 个节点通信，其余设备 (设备 11 至 101) 在编号位于其前后 3 个设备的覆盖范围之内。例如，设备 50 在设备 47、48、49、51、52 和 53 的覆盖范围之内。在这种拓扑中，到达设备 101 的最小传输 (跳转) 次数为 32，尽管实际上大多数数据包需要更多跳转次数。

截至本文截稿时，这个网络已经连续运行 52 天。总共接收了 1700 万个数据包，由于跳转深度和重试，所以进行了总数超过 4 亿次的单独传输。在所发送的 1700 万个数据包中，一个都没丢，因此数据传输可靠性达到了 100%。在这些数据包中，约针对 2.5 万个提交了 "健康报告"，即节点周期性发送的诊断信息。

表 1：深跳网络的数据可靠性

对延迟和电流消耗的分析

每个数据包在传感器节点上产生时以及在管理器上接收时，都有时间戳，因此每个数据包的延迟都可以监视。图 3 所示是这个网络在一个超过 90 分钟的时段内的数据分布情况。正如所预期的那样，编号较大的那些节点，即处于网络较深处的节点，延迟时间较长，每个数据包的变化也较大，因为路径选择随深度加大而成指数上升。尽管这样，来自最远节点 (编号 101) 的数据包全部在不到 30 秒的预定延迟时间内到达了目的地。

所有节点内部都保持一份所消耗电池电量的数据，并周期性地向管理器报告这一信息。从这一信息中，可以画出整个网络的平均电流曲线，如图 4 所示。编号较小的节点之电流消耗最大，因为这些节点需要