無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能優(yōu)化策略研究.pdf

1、無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，WSN）中的關(guān)鍵問(wèn)題就是傳感器節(jié)點(diǎn)能量的有限性，節(jié)能高效地使用節(jié)點(diǎn)能量是WSN面臨的一大挑戰(zhàn)。
　　 本文研究WSN中傳感器節(jié)點(diǎn)能量高效控制問(wèn)題，其優(yōu)化目標(biāo)是通過(guò)合理選擇節(jié)點(diǎn)的工作模式以及適應(yīng)性調(diào)整節(jié)點(diǎn)發(fā)射功率和調(diào)制級(jí)，實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)平均每單位能耗的吞吐量最大。論文首先研究了衰落信道下高效的傳輸策略問(wèn)題。為了避免節(jié)點(diǎn)在感知、接收以及發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)不必要的能耗，本文引入了動(dòng)態(tài)功

2、率管理（Dynamic Power Management，DPM）技術(shù)。并把單個(gè)節(jié)點(diǎn)的跨層能量管理問(wèn)題建模成平均或折扣報(bào)酬Markov決策過(guò)程（Markov Decision Process，MDP），運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論中的Q學(xué)習(xí)算法，結(jié)合模擬退火（Simulated Annealing，SA）思想，求解出了節(jié)點(diǎn)高能效的控制策略。最后，論文通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。學(xué)習(xí)結(jié)果表明，節(jié)點(diǎn)能耗得到降低，節(jié)點(diǎn)的吞吐量也得到了改善。