無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量?jī)?yōu)化的若干關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、作為一種新型的信息采集和處理手段，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在近些年一直都處于研究熱潮中，目前已經(jīng)在進(jìn)入了很多行業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域。但其關(guān)鍵技術(shù)的理論研究至今仍在探索中。由于傳感器節(jié)點(diǎn)有限的電源配置，在大量部署節(jié)點(diǎn)或是特定應(yīng)用場(chǎng)合下，更換電源很不方便，這使得節(jié)點(diǎn)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(diǎn)能耗并優(yōu)化能量的使用在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)全面深入的應(yīng)用中扮演者重要角色，能夠極大地推進(jìn)其發(fā)展進(jìn)程。本文主要針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量?jī)?yōu)化機(jī)制進(jìn)行了深入

2、的研究，旨在提升網(wǎng)絡(luò)整體節(jié)能效果，就無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作傳輸、傳感器能量恢復(fù)和搜集、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量成本分配等課題開(kāi)展研究；應(yīng)用了智能計(jì)算、量子理論、MAC資源調(diào)度和博弈理論等理論，涉及了MAC層和網(wǎng)絡(luò)層的相關(guān)技術(shù)；同時(shí)基于分簇結(jié)構(gòu)提出了多種網(wǎng)絡(luò)協(xié)議優(yōu)化算法，并對(duì)算法進(jìn)行了詳細(xì)的性能分析和仿真驗(yàn)證。
　　本文主要工作簡(jiǎn)介如下：
　　針對(duì)協(xié)作通信中的協(xié)作效率問(wèn)題，提出了一種簇狀無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的協(xié)作通信協(xié)議：能量高效的動(dòng)態(tài)協(xié)

3、作協(xié)議EEDC(Energy-Efficient Dynamic Cooperative Protocol)，用一種高效協(xié)作的方法實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)分簇的數(shù)據(jù)傳輸，以滿足突發(fā)事件監(jiān)測(cè)的需求，同時(shí)借助智能算法思想在協(xié)議中加入智能性，在 EEDC基礎(chǔ)上進(jìn)一步改進(jìn)算法，提出了智能量子蟻群IQACO，算法中的智能性主要是由強(qiáng)壯鄰區(qū)及高搜索速度來(lái)保證，并將之應(yīng)用于 EEDC成為能量高效的智能和動(dòng)態(tài)協(xié)作協(xié)議 EEIDC(Energy-Efficient In

4、telligent and Dynamic Cooperative Protocol)，實(shí)現(xiàn)了整網(wǎng)的節(jié)能目標(biāo)。分簇思路進(jìn)一步又通過(guò)計(jì)算智能來(lái)優(yōu)化：利用蟻群算法提出了強(qiáng)壯鄰區(qū)的概念，在節(jié)點(diǎn)的選舉中將節(jié)點(diǎn)的鄰區(qū)能量考慮進(jìn)來(lái)去，避免單點(diǎn)失效后該區(qū)域出現(xiàn)協(xié)作空白。針對(duì)協(xié)作通信中存在協(xié)作過(guò)頭的問(wèn)題，從節(jié)點(diǎn)數(shù)量和選擇對(duì)象方面討論了協(xié)作適度性。相比一般的協(xié)作/非協(xié)作算法，該方法既可以提高協(xié)作效率，又能提高協(xié)作節(jié)點(diǎn)搜索的速度。
　　針對(duì)現(xiàn)有的能量

5、更新效率不夠高的問(wèn)題，提出了一種將電池能量恢復(fù)和環(huán)境能量RF能搜集結(jié)合起來(lái)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在線多能量?jī)?yōu)化方法 OMEOCA(Online Multi-Energy Optimization Based on Combined Access Mechanism)，實(shí)現(xiàn)了基于單節(jié)點(diǎn)的能量更新。RF能量搜集主要是和傳感器節(jié)點(diǎn)位置及其周圍節(jié)點(diǎn)的工作情況有關(guān)，電池能量恢復(fù)是通過(guò)MAC的工作周期調(diào)度，讓節(jié)點(diǎn)休眠而恢復(fù)電池的可用能量。根據(jù)電池能量恢復(fù)

6、的飽和門限值設(shè)計(jì)了一種占空周期調(diào)度，使得節(jié)點(diǎn)既能在適當(dāng)?shù)乃咂谶M(jìn)行能量恢復(fù)，又能借助其周圍活躍鄰居的RF能量的搜集來(lái)增加其自身能量，從而實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)的能量利用最大化。利用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了電池恢復(fù)的效果，該方法的優(yōu)勢(shì)在于，它可以同時(shí)將能量搜集和電量恢復(fù)結(jié)合，避開(kāi)復(fù)雜電池建模過(guò)程和搜能效果低的問(wèn)題，更好地提高節(jié)能效果。利用傳感器節(jié)點(diǎn)的物理特點(diǎn)來(lái)獲取、補(bǔ)充能量，不會(huì)對(duì)其他節(jié)點(diǎn)工作造成干擾，節(jié)點(diǎn)靠自身工作周期的調(diào)整，兼顧能量搜集成本和能量恢復(fù)飽和門

7、限，方法簡(jiǎn)單有效。
　　3、針對(duì)協(xié)作的尺度較難把握問(wèn)題，提出了一種基于簇狀多協(xié)作模型的節(jié)能路由方案，該方案主要研究在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中通過(guò)成本分擔(dān)的協(xié)作博弈來(lái)實(shí)現(xiàn)節(jié)能的方法，兼顧了全網(wǎng)和單點(diǎn)能效。并設(shè)計(jì)不同的成本分擔(dān)方案，分別是在簇首之間和簇成員之間。這兩種成本分擔(dān)方案的協(xié)作方式及成本分擔(dān)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(dān)方案基礎(chǔ)上，提出了一種基于成本分擔(dān)博弈的協(xié)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(shí)考慮單個(gè)節(jié)點(diǎn)和整網(wǎng)成本，各個(gè)節(jié)點(diǎn)在做決策時(shí)，要在個(gè)體成本和全網(wǎng)成本之間進(jìn)行權(quán)衡。
　　本文的創(chuàng)新有以下幾點(diǎn)：
　　提出了一種交織多徑的雙向協(xié)作分簇結(jié)構(gòu)，能夠進(jìn)行交織多徑的實(shí)時(shí)傳輸。該結(jié)構(gòu)不要求簇首具備直接到達(dá) sink節(jié)點(diǎn)的通信能力，利用協(xié)作簇成員實(shí)現(xiàn)多協(xié)作傳輸減少

9、了能耗。分簇路由和數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程交織起來(lái)，實(shí)現(xiàn)了一種動(dòng)態(tài)和實(shí)時(shí)的傳輸過(guò)程。智能量子蟻群算法被應(yīng)用在方案中提高節(jié)點(diǎn)搜索速度，結(jié)合強(qiáng)壯鄰區(qū)思路為協(xié)作傳輸協(xié)議提供智能性。
　　提出一種在線多能量?jī)?yōu)化方法，并設(shè)計(jì)了其MAC工作調(diào)度。主要是將電池的電量恢復(fù)效果和電池RF能量搜集兩種節(jié)能和補(bǔ)能技術(shù)結(jié)合起來(lái)，利用邊界條件設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)操作，最大化地提高能量利用效率，從而延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。該方法從傳感器物理特性入手，在MAC層進(jìn)行研究，巧妙地將傳感器的兩種電