無線傳感器網絡能量優(yōu)化的若干關鍵技術研究.pdf

1、作為一種新型的信息采集和處理手段，無線傳感器網絡在近些年一直都處于研究熱潮中，目前已經在進入了很多行業(yè)的應用領域。但其關鍵技術的理論研究至今仍在探索中。由于傳感器節(jié)點有限的電源配置，在大量部署節(jié)點或是特定應用場合下，更換電源很不方便，這使得節(jié)點壽命在很大程度上依賴于電源的壽命。因此，如何降低節(jié)點能耗并優(yōu)化能量的使用在無線傳感器網絡全面深入的應用中扮演者重要角色，能夠極大地推進其發(fā)展進程。本文主要針對無線傳感器網絡的能量優(yōu)化機制進行了深入

2、的研究，旨在提升網絡整體節(jié)能效果，就無線傳感器網絡的協作傳輸、傳感器能量恢復和搜集、無線傳感器網絡能量成本分配等課題開展研究；應用了智能計算、量子理論、MAC資源調度和博弈理論等理論，涉及了MAC層和網絡層的相關技術；同時基于分簇結構提出了多種網絡協議優(yōu)化算法，并對算法進行了詳細的性能分析和仿真驗證。
　　本文主要工作簡介如下：
　　針對協作通信中的協作效率問題，提出了一種簇狀無線傳感器網絡中的協作通信協議：能量高效的動態(tài)協

3、作協議EEDC(Energy-Efficient Dynamic Cooperative Protocol)，用一種高效協作的方法實現動態(tài)分簇的數據傳輸，以滿足突發(fā)事件監(jiān)測的需求，同時借助智能算法思想在協議中加入智能性，在 EEDC基礎上進一步改進算法，提出了智能量子蟻群IQACO，算法中的智能性主要是由強壯鄰區(qū)及高搜索速度來保證，并將之應用于 EEDC成為能量高效的智能和動態(tài)協作協議 EEIDC(Energy-Efficient In

4、telligent and Dynamic Cooperative Protocol)，實現了整網的節(jié)能目標。分簇思路進一步又通過計算智能來優(yōu)化：利用蟻群算法提出了強壯鄰區(qū)的概念，在節(jié)點的選舉中將節(jié)點的鄰區(qū)能量考慮進來去，避免單點失效后該區(qū)域出現協作空白。針對協作通信中存在協作過頭的問題，從節(jié)點數量和選擇對象方面討論了協作適度性。相比一般的協作/非協作算法，該方法既可以提高協作效率，又能提高協作節(jié)點搜索的速度。
　　針對現有的能量

5、更新效率不夠高的問題，提出了一種將電池能量恢復和環(huán)境能量RF能搜集結合起來的無線傳感器網絡在線多能量優(yōu)化方法 OMEOCA(Online Multi-Energy Optimization Based on Combined Access Mechanism)，實現了基于單節(jié)點的能量更新。RF能量搜集主要是和傳感器節(jié)點位置及其周圍節(jié)點的工作情況有關，電池能量恢復是通過MAC的工作周期調度，讓節(jié)點休眠而恢復電池的可用能量。根據電池能量恢復

6、的飽和門限值設計了一種占空周期調度，使得節(jié)點既能在適當的睡眠期進行能量恢復，又能借助其周圍活躍鄰居的RF能量的搜集來增加其自身能量，從而實現傳感器節(jié)點的能量利用最大化。利用實驗驗證了電池恢復的效果，該方法的優(yōu)勢在于，它可以同時將能量搜集和電量恢復結合，避開復雜電池建模過程和搜能效果低的問題，更好地提高節(jié)能效果。利用傳感器節(jié)點的物理特點來獲取、補充能量，不會對其他節(jié)點工作造成干擾，節(jié)點靠自身工作周期的調整，兼顧能量搜集成本和能量恢復飽和門

7、限，方法簡單有效。
　　3、針對協作的尺度較難把握問題，提出了一種基于簇狀多協作模型的節(jié)能路由方案，該方案主要研究在無線傳感器網絡中通過成本分擔的協作博弈來實現節(jié)能的方法，兼顧了全網和單點能效。并設計不同的成本分擔方案，分別是在簇首之間和簇成員之間。這兩種成本分擔方案的協作方式及成本分擔屬性不同，正好適用于簇首選擇和簇成員選擇。在以上兩種成本分擔方案基礎上，提出了一種基于成本分擔博弈的協作節(jié)能分簇算法CSG-CEEC（cost s

8、haring game-based cooperative energy-efficient Clustering algorithm）該算法的突出之處在于它同時考慮單個節(jié)點和整網成本，各個節(jié)點在做決策時，要在個體成本和全網成本之間進行權衡。
　　本文的創(chuàng)新有以下幾點：
　　提出了一種交織多徑的雙向協作分簇結構，能夠進行交織多徑的實時傳輸。該結構不要求簇首具備直接到達 sink節(jié)點的通信能力，利用協作簇成員實現多協作傳輸減少

9、了能耗。分簇路由和數據傳輸過程交織起來，實現了一種動態(tài)和實時的傳輸過程。智能量子蟻群算法被應用在方案中提高節(jié)點搜索速度，結合強壯鄰區(qū)思路為協作傳輸協議提供智能性。
　　提出一種在線多能量優(yōu)化方法，并設計了其MAC工作調度。主要是將電池的電量恢復效果和電池RF能量搜集兩種節(jié)能和補能技術結合起來，利用邊界條件設計節(jié)點操作，最大化地提高能量利用效率，從而延長網絡壽命。該方法從傳感器物理特性入手，在MAC層進行研究，巧妙地將傳感器的兩種電