无线传感器网络时用到仿真软件TOSSIM，仿真时遇到一个核心问题就是网络的配置。如某论文里这样写到："本文采用TOSSIM软件对xx算法和xx算法进行仿真，具体的网络配置为：600个节点随机分布于400m×400m区域中，无线信道对称，标准室内环境，背景噪声为-105.0dBm，高斯白噪声为4dB，节点传输速率为1Mbps，节点灵敏度为-108.0dBm，传输距离为50m"。一直不是很明白这些参数在仿真中是如何实现的，今天看了三份英文文档，稍微了解了一些。
原来，TinyOS1.x中，传输过程中发生的错误是以概率的方式实现的。TOSSIM默认会查看“lossy.nss”文件，里面的内容格式如下：
<mote ID>:<mote ID>:bit error rate
例如：
0:1:0.012333
1:0:0.009112
1:2:0.013196
表示 0号节点 发送1bit数据给 1号节点，出错的概率是1.2%，1号节点 发送1bit数据给 0号节点，出错的概率是0.9%，依次类推。
在TinyOS2.x中，噪声模型更加复杂。无线链路的好坏主要由两个因素决定：无线信号(radio)的强弱和节点所处环境的背景噪声。因此，为了使仿真更加逼真，这两个数值都必须提供。南加州大学的研究人员已经构建了一个链路层模型。下面依次讲下这两个关键因素：
无线信号在传输过程中，可能会产生反射、衍射等，导致信号强度发生变化，这种变化可以总结为两个方面：
（1）相对于距离的增长，信号强度呈指数次衰减；
（2）如果距离一定，信号强度是随机的，呈对数正态分布。
另一个关键因素就是背景噪声，TOSSIM采用CPM（近模式匹配算法）仿真节点接收时遇到的射频噪声。CPM采用一个噪声记录作为输入，产生一个统计学模型，仿真射频脉冲及相关现象。下面是一段TinyOS文档中给出的仿真脚本：
#! /usr/bin/python
from TOSSIM import *
import sys
t = Tossim([])
r = t.radio()
f = open("topo.txt", "r")
for line in f: //这段循环给出了节点间的信号强度
s = line.split()
if s:
print " ", s[0], " ", s[1], " ", s[2];
r.add(int(s[0]), int(s[1]), float(s[2]))
t.addChannel("RadioCountToLedsC", sys.stdout)
t.addChannel("Boot", sys.stdout)
noise = open("meyer-heavy.txt", "r") //这段循环给出了每个节点的噪声模型
for line in noise:
str1 = line.strip()
if str1:
val = int(str1)
for i in range(1, 4):
t.getNode(i).addNoiseTraceReading(val)
for i in range(1, 4):
print "Creating noise model for ",i;
t.getNode(i).createNoiseModel() //创建了噪声模型，后面开始启动节点
t.getNode(1).bootAtTime(100001);
t.getNode(2).bootAtTime(800008);
t.getNode(3).bootAtTime(1800009);
for i in range(100):
t.runNextEvent()
问题的关键是如何生成上面的“topo.txt”和“meyer-heavy.txt”。TOSSIM有一个工具可以根据理论模型构建一个网络拓扑结构。这个工具是用Java写的，叫作net.tinyos.sim.PropagationModel。该工具使用一个配置文件作为输入，输出一个文档，里面给出了节点间的信号衰减，及单个节点的背景噪声。命令如下所示：
java net.tinyos.sim.PropagationModel config.txt
在配置文件config.txt中，我们设置网络参数，工具会自动生成相应的数据。
配置文件中内容怎么写，我们以一些实例说明：
例：49个节点均匀分布于100m×100m的正方形区域中，放在一个足球场环境中，背景噪声为-105.0dBm，标准差为4.0dB的高斯白噪声。最终的配置文件为：
PATH_LOSS_EXPONENT = 4.7;
SHADOWING_STANDARD_DEVIATION = 3.2;
D0 = 1.0;
PL_D0 = 55.4;
NOISE_FLOOR = -105.0;
S11 = 0.9;
S12 = -0.7;
S21 = -0.7;
S22 = 1.2;
WHITE_GAUSSIAN_NOISE = 4;
TOPOLOGY = 2;
NUMBER_OF_NODES = 49;
TERRAIN_DIMENSIONS_X = 100.0;
TERRAIN_DIMENSIONS_Y = 100.0;
其中：
D0：规定了一对节点间的最小距离，通常是1m；
PL_D0、PATH_LOSS_EXPONENT、SHADOWING_STANDARD_DEVIATION三个参数设置需根据环境：
WHITE_GAUSSIAN_NOISE：给出了附加的高斯白噪声的标准差（4dB-5dB之间）；
NOISE_FLOOR：是网络所处的背景噪声（-110dBm到-104dBm之间）；
S = [S11 S12; S21 S22]：[3.7 -3.3; -3.3 6.0]表示高水平不对称；[0.9 -0.7; -0.7 1.2]表示低水平不对称；
TOPOLOGY：有四个值可供选择。1表示GRID，区域被划分成网格，每个格中放置一个节点；2表示UNIFORM，可以看作GRID的一种变形，同样是将整个区域划分成一个个小区域，不过每个小区域中节点是随机放置的；3表示RANDOM，节点随机分布于整个区域中；4表示FILE，节点的位置又文件给出。
NUMBER_OF_NODES：如果是GRID或UNIFORM，每个节点的区域都必须是正方形；如果网络位置由用户直接给出，则不需要给出节点数。
TERRAIN_DIMENSIONS_X：网络所处区域的长度。
TERRAIN_DIMENSIONS_Y：网络所处区域的宽度。如果是均匀分布，X和Y必须相同。
GRID_UNIT：节点间距离，网络分布为GRID时需要使用。
TOPOLOGY_FILE：用户规定的节点位置的文件名。
写好网络配置文件后，运行命令：
$ javac LinkLayerModel.java
$ java LinkLayerModel configurationFileName
即可得到这样的拓扑文件，仿真时直接使用即可：
gain 1 2 -58.3
gain 2 1 -60.5
gain 1 3 -72.8
gain 3 1 -75.3
gain 2 3 -77.9
gain 3 2 -75.4
noise 1 -107.3 5
noise 2 -105.2 5
noise 3 -103.1 5
主要参考文档：
TinyOS1.x中TOSSIM网络配置：http://www.cs.berkeley.edu/~pal/pubs/nido.pdf
TinyOS2.x中TOSSIM网络配置：http://docs.tinyos.net/tinywiki/index.php/TOSSIM#Variables
配置文件格式：http://www.tinyos.net/tinyos-2.x/doc/html/tutorial/usc-topologies.html