无线传感器网络中节点睡眠调度机制研究.
无线传感器网络节点调度优化分簇算法研究
无线传感器网络（ Ｎ 由部署在检测 区域 内大量 的廉价 ＷＳ ）
微 型 传感 器 节 点 组 成 ， 过 无线 通信 方 式 形 成 一个 多跳 的 自组 通
有较大的概率暂时成为簇头 ； 次参数依 赖于簇 内节点的通信代
价 。虽 然 改 进 算 法 更 加 有 效 地 节 约 了 网 络 能 耗 和 延 长 了 网络
ｓｈ ｄ ｌ ｇｆ ｉ ｌ ｓｓｎｏ ｅ ｏｋ （ Ａ Ｓ ， ｎ ｗ ｉ ｅ ｏｋｓｒｉ ｕ ｌｙｗ ｓｎ ｔ ｎ ｃ —ｏ ｎ ｎ ｎ ｅ ｔ ｉ ａ ｃ ｅ ｕｉ ｒ ｒ ｅ ｅ ｓｒ ｔ ｒｓ Ｃ Ｎ ） ｉ ｈｃ ｎ ｔ ｒ ｅｖ ｅｑ ａｉ ａ ｏ ｋ ｏ ｋｄ ｗ ，ａ ｄｕ ｄ ｒ ｈ ｓ ｕ — ｎ ｏｗ ｅ ｓ ｎｗ ｈ ｗ ｃ ｔ ｅ ｔ
无线传感器网络节点调度算法及研究进展
节点调度是指通过合理组织网络中节点的工作 状态 ,将部分传感器节点投入低功耗的睡眠状态 ,降 低网络中活动节点的密度 ,从而降低整个网络能量消 耗 ,以延长网络生存时间。对节点调度算法的一个基 本要求就是在关闭部分节点后不能降低网络的某些 服务质量(如网络覆盖 、工作节点间的连通性) ,即剩 余的活跃节点必须能够维持网络的初始服务质量 。
第 28 卷第 5 期 2007 年 9 月
宇 航 学 报
Journal of Astronautics
Vo l . Sept
28 ember
No. 5 2007
无线传感器网络节点调度算法及研究进展
金 岩 , 王 玲 , 杨孝宗 , 温东新
(哈尔滨工业大学计算机学院 , 哈尔滨 150001)
收稿日期 : 2006211202 ; 修回日期 :2007203205 基金项目 : 国家自然科学青年基金资助项目 (60573015)
第5 期
金 岩等 :无线 传感 器网 络节 点调 度算 法及 研究 进展
1087
延长无线传感器网络的生存时间 ; (2) 随着低功耗电路和系统设计技术的发展 ,现
由于传感器节点的体积小 ,因而受到能源的限 制很大 ;加之一般传感器节点的分布数量众多 (可达 成千上万) ,因而要对所有这些节点再次补充能源会 非常困难 ,且有些具体的应用环境非常恶劣使得人 们不宜接触 ; 此外某些应用环境要求感知网的工作 时间尽可能的长 (几个月甚至几年) ,因而如何尽可 能延长感知网的持续工作时间成为了一个亟待解决 的问题 。鉴于上述原因 ,针对感知网设计一个能源 有效的策略成为了必然。
(1) 为了增强无线传感器网络的监测质量和提 高网络可靠性 ,通常将传感器节点大规模 、高密度地 部署在感兴趣的目标区域内 ,这就导致网络中大量 节点的覆盖区域相互交迭。这种覆盖冗余直接导致 采集 、传输数据的冗余以及信道的干扰 ,从而导致不 必要的能量消耗。因而在不影响网络某些性能的前 提下通过对节点的活动进行精心调度 ,让冗余节点 交替工作 ,可以利用这种节点部署的冗余性有效地
无线传感器网络覆盖质量与节点休眠优化策略
图 １ 部 署 区域 、 域 示 意 图 邻
２ 网络 覆盖 问题
２１ 覆 盖质 量理 论模 型 ． 定 义 １ 节 点 感 知 区域 。节 点 ｖ 知 范 围 内 的 区 域 ， 作 ： 感 记
Ｃ（ ） ｖ。
Ｐ＝ ｋ （ １一ａ ）
基金项 目： 中国博士后科学基金项 目（０ ９ ４ １４ ； ２０ ０ ５ ２０） 江苏省六 大人才 高峰项 目（０ ８ １ ） ２ ０ １８ ； 江 苏省博 士后科研资助计 划基金项 目（ ８ １ １ Ｃ ； ００ ０ ９ ） 南京 邮电大学青蓝计划资助项 目（ Ｙ ０ ０４） Ｎ ２７８
（ ．江苏信息职业技术学院计算 机工程 系 ， １ 江苏 无锡 ２ ４ ０ ；． １１ １２ 南京邮电大学计算机学院 ， 江苏 南京 ２ ０ ０ ） １０ ３ 摘要 ： 研究 网络优化安全可靠性 问题 ， 在无线传感器 网络 中， 网络的能量有限 ， 为了降低能耗 ， 针对提高覆盖质量和 降低 能耗 是一对矛盾 ， 需要权衡考虑 ， 可通过使部分节点休眠的方法来降低能耗 ， ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ了保持较高的覆盖质量， 又需要 较多 的活跃节 点。 提出了一种无线传感器 网络覆盖质量与节点休眠优化策略 ， 对传感 器节点 随机冗 余部署和 随机休 眠方案 ， 立覆盖质量 与 建 节点休 眠之 间关系 的理论模型 ， 引进调整覆盖质量与节点休眠 的权衡 问题 ， 采用粒 子群算法寻求 两者间 的最优 化组合进 行 仿真 ， 验证 了模型 的正确性及优化策略 的可行性 ， 为无线传感器 网络节点休眠调度机制的实际应用提供了依 据。 关键词 ： 无线传感器 网络 ； 覆盖质量 ； 眠调度 ； 休 粒子群算法
线获得信号 达到 角度 来 计算 节 点 的覆盖 关 系 、 取工 作节 选
无线可充电传感器网络的充能与调度策略优化研究
无线可充电传感器网络的充能与调度策略优化研究随着物联网的迅速发展，无线可充电传感器网络的应用越来越广泛。
传感器网络是由大量分散部署的传感器节点组成的，这些节点可以感知环境变化并将数据传输给中心节点。
然而，传感器节点的能量供应始终是一个挑战，因为节点通常由有限的电池供电。
为了解决这一问题，无线可充电传感器网络引入了无线充电技术，即通过无线充电器向节点输送能量。
在无线可充电传感器网络中，充能和调度策略的优化对于确保网络正常运行和延长节点寿命至关重要。
本文将深入研究无线可充电传感器网络中充能与调度策略的优化问题，旨在提高传感器网络的能效，延长节点的生命周期。
首先，我们将着重针对无线充电器的部署问题展开研究。
合理地部署充电器是实现节点充能和调度优化的重要前提。
我们考虑到传感器节点在不同环境下的能量消耗模式不同，因此提出了一种基于节点能量消耗状况的充电器部署策略。
这种策略能够根据节点能量消耗的情况，确定充电器的位置和数量，以实现能量的有效传输。
通过模拟和实验结果的分析，我们验证了该部署策略在提高传感器节点能效和延长网络生命周期方面的有效性。
其次，我们将研究无线可充电传感器节点充能的优化问题。
传统的充能策略通常是将能量平均分配给所有节点，这种方法存在能量浪费和节点能量不均衡的问题。
为了解决这一问题，我们提出了一种基于节点能量消耗预测和需求预测的节点充能优化策略。
通过对节点能量消耗和需求进行实时的预测和调整，我们能够更精确地分配能量，并避免能量的浪费。
实验结果表明，该策略可以显著提高节点的能效和网络寿命。
最后，我们将研究无线可充电传感器网络的调度优化问题。
传感器节点在进行数据传输和充能时需要进行调度，以避免冲突和能量浪费。
我们提出了一种基于能量消耗和数据传输需求的节点调度优化策略。
该策略通过综合考虑节点能量消耗和数据传输需求，并采用合适的调度算法，实现节点之间的协调工作。
实验结果表明，该策略能够提高传感器网络的能效和数据传输的可靠性。
无线传感器网络休眠调度算法研究
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南京邮电大学 硕士学位论文摘要
学科专业：工科、计算机应用技术 研究方向：计算机在通信中的应用 作者：二零零九级 硕士研究生 许文君 指导教师：孙力娟 教授/博导
单位代码：
10293
பைடு நூலகம்
密
级：
硕 士 学 位 论 文
论文题目：
无线传感器网络休眠调度算法研究
学 姓 导 学 研 科 究 专 方
号 名 师 业 向
Y004091221 许 文 君 孙力娟 教授/博导 计算机应用技术 计算机网络 工学硕士 二零一二年二月
申请学位类别 论文提交日期
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题目： 无线传感器网络休眠调度算法研究 英文题目： Research on Sleep Scheduling Algorithm for Wireless Sensor Networks
关键词： 睡眠调度算法，无线传感器网络，数据时-空相关性，预测算法，能量均衡 英文关键词： Sleep Scheduling, Wireless Sensor Networks, Data Temporal and Spatial Correlation, Prediction Algorithm, Energy-Balanced
无线传感器网络中能量有效的基于休眠的节点轮转算法
无线传感器网络中能量有效的基于休眠的节点轮转算法无线传感器网络中能源是一项关键资源，能量有效性是设计和管理无线传感器网络的重要挑战之一。
识别并解决能量消耗问题对于延长无线传感器网络的寿命至关重要。
基于休眠的节点轮转算法是一种被广泛应用的策略，旨在有效地管理无线传感器节点的能量。
基于休眠的节点轮转算法通过在网络中轮流使节点进入休眠状态来降低能量消耗。
在此算法中，一部分节点会被配置成休眠状态，而其他节点继续工作。
轮转的节点将在预定的时间间隔后被唤醒，以便重新进行感知和数据传输任务。
实施基于休眠的节点轮转算法可带来许多益处。
首先，它可以平衡网络中各个节点的能力消耗。
通过不断地轮转节点，能量消耗会在整个网络中均匀分布，避免某些节点过早耗尽能量而导致网络的死亡或不平衡。
其次，该算法可以延长整个网络的寿命。
由于节点进入休眠状态后能量消耗几乎为零，因此可以显著降低整个网络的能量消耗率。
最后，节点轮转算法还可以提高网络的稳定性和可靠性。
当某些节点出现故障或能量耗尽时，通过轮转其他节点代替，网络仍然可以正常运行。
然而，基于休眠的节点轮转算法也存在一些挑战和限制。
首先，节点轮转可能会引入一定的延迟和时延。
当节点被唤醒后，需要一定的时间进行感知和数据传输，这可能导致数据时延的增加。
其次，节点轮转算法需要良好的协调和管理。
如果没有合理的算法实现和策略制定，可能会导致网络拓扑不稳定，影响网络性能。
此外，节点轮转算法会增加节点之间的通信成本。
在节点唤醒时，需要进行额外的通信以同步节点的状态和任务，这将增加能量消耗和网络拥塞风险。
为了优化基于休眠的节点轮转算法，并实现更高效的能源管理，以下是几个建议：1. 动态调整节点休眠周期：每个节点的任务需求和能量消耗不同。
根据节点的负载和能量消耗情况，动态调整节点的休眠周期，使其能够在保持能量有效的前提下充分完成任务。
2. 高效的通信机制：减少节点之间的通信成本是提高能源利用效率的关键。
无线传感器网络的能效优化算法研究
无线传感器网络的能效优化算法研究无线传感器网络（WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络，用于收集、处理和传输来自监测区域的信息。
由于传感器节点的电池供电限制和网络的分布式特性，能效优化成为WSN 设计的关键挑战之一。
本文旨在研究无线传感器网络的能效优化算法，并探讨其在实际应用中的潜在价值。
1.引言传感器节点的电池寿命是限制WSN长期部署和可持续运行的主要因素之一。
因此，如何通过改进算法和协议来减少能耗，延长传感器节点的寿命，是WSN研究的重要议题之一。
2.能效优化算法研究方法2.1 睡眠调度算法睡眠调度算法是一种通过动态调整传感器节点的睡眠和唤醒状态来降低能耗的方法。
根据传感器节点周围的环境和任务需求，合理地安排节点的睡眠时间和唤醒时间，可以最大限度地延长节点的电池寿命。
睡眠调度算法种类繁多，如低功率局域网（LP-WAN）算法、化学蒙特卡罗算法（CMA）等。
2.2 数据聚集与压缩算法数据聚集与压缩算法通过减少传输数据量和降低通信频率来减少能耗。
该算法通常通过利用数据冗余性和空间相关性，在传感器节点之间进行数据的聚合和压缩，从而减少节点之间的数据传输次数和能耗。
常见的算法包括基于树的聚集算法、贪心算法等。
2.3 路由算法路由算法是指通过选择最佳的数据传输路径来减少能耗，从而提高网络能效。
传感器节点之间的通信距离较近，采用直接通信的方式可能会导致能耗过大。
通过合理选择多跳路由，可以有效降低能耗。
常见的路由算法有最小节点剩余能量路由算法（MAMER）、聚类层级式路由算法等。
3.实际应用与价值3.1 环境监测WSN在环境监测领域发挥着重要作用，能效优化算法可以有效地减少传感器节点的能耗，延长部署时间。
例如，在农业领域，通过合理调度节点的睡眠和唤醒时间，精确控制数据传输和监测频率，可以实现对土壤湿度、温度等环境参数的精准监测。
3.2 智能交通系统能效优化算法在智能交通系统中也具有重要应用价值。
通过路由算法的优化，可以减少节点之间的通信距离，降低能耗。
面向无线传感器网络的节能调度算法研究与优化
面向无线传感器网络的节能调度算法研究与优化无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布式无线传感器节点组成的网络，用于收集、处理和传输环境中的信息。
WSN具有自组织、自适应和自愈合等特点，广泛应用于环境监测、智能交通、农业等领域。
然而，由于传感器节点的能量有限，如何有效地调度节点的工作以延长网络的生命周期成为一个重要的研究问题。
一、传感器节点能量消耗分析在研究和优化节能调度算法之前，首先需要对传感器节点的能量消耗进行分析。
传感器节点的能量主要消耗在数据传输、数据处理和待机三个方面。
数据传输是传感器节点能量消耗的主要来源之一。
当节点将采集到的数据传输给基站或其他节点时，需要消耗大量的能量。
因此，在设计节能调度算法时，应尽量减少数据传输的次数和距离，降低能量消耗。
数据处理也是能量消耗的重要因素。
传感器节点需要对采集到的数据进行处理和分析，这涉及到CPU、存储器等硬件资源的使用。
为了降低能量消耗，可以采用数据压缩、数据聚合等技术，减少数据处理的工作量。
待机是指传感器节点在没有任务执行时的状态。
在待机状态下，节点的能量消耗较低。
因此，在设计节能调度算法时，应合理安排节点的工作和休眠时间，尽量减少待机时间，提高能量利用率。
二、节能调度算法研究1. 路由优化算法路由优化算法是无线传感器网络中常用的节能调度算法之一。
该算法通过优化节点之间的通信路径，减少数据传输的距离和次数，从而降低能量消耗。
常见的路由优化算法包括最短路径算法、最小生成树算法和拓扑控制算法等。
最短路径算法是一种基于图论的算法，通过计算节点之间的距离和路径选择最短的通信路径。
该算法能够有效减少数据传输的距离，从而降低能量消耗。
然而，在网络拓扑结构发生变化时，最短路径算法需要重新计算路径，导致计算开销较大。
最小生成树算法是一种基于图论的算法，通过选择一棵覆盖所有节点的最小生成树作为通信路径。
该算法能够有效减少数据传输的次数，从而降低能量消耗。
低功耗无线传感器网络中的节点调度与能耗优化技术研究
低功耗无线传感器网络中的节点调度与能耗优化技术研究随着无线通信、微电子技术和嵌入式系统的发展，低功耗无线传感器网络（Low-Power Wireless Sensor Network，LPWSN）应运而生。
LPWSN是由大量分布式的无线传感器节点组成的网络，这些节点可以感知、收集环境参数并将数据通过网络传输到数据中心。
LPWSN在环境监测、智能交通、物联网等领域具有广泛的应用前景。
然而，与传统的无线通信网络相比，LPWSN具有更高的能量限制和更广泛的应用需求。
相较于有源传感器节点，无线传感器网络中的无线传感器节点因其能量受限，需要在节能的前提下满足实时性和准确性的要求。
因此，合理的节点调度与能耗优化技术是LPWSN中的研究热点。
一、节点调度节点调度是指对传感器节点的调度策略进行研究，以达到降低传感器节点能耗、保持节点覆盖和数据传输的目的。
节点调度研究包括以下方面：（一）节点覆盖节点覆盖是指在保证所有监测区域的数据采集质量的前提下，在无线传感器网络范围内尽可能少地使用节点的策略。
根据应用需求，节点覆盖可以分为强覆盖和弱覆盖两种。
强覆盖要求监测区域的每个点都必须被至少一个节点覆盖，以保证收集到准确的数据。
而弱覆盖要求“设备故障不影响训练”，即当部分节点出现故障时，依然保持监测区域的有效覆盖。
（二）节点选取在保证节点覆盖的基础上，如何选取最少的节点来进行监测？这是节点调度的重点之一。
研究者从算法、数学建模、优化策略等多个角度进行节点选取的研究，开展了大量的工作。
Hardcore Dominating Set (HDS) 算法等是一些常用的选择算法。
（三）定期维护节点在工作过程中会出现能量于传输半径不对等的情况，前者消耗得更快。
若不能及时更换能耗较大的节点，优化和控制就没有真正实现。
因此，节点的定期维护同样十分重要。
二、能耗优化技术在节点调度的基础上，如何实现节点的能耗优化，提高网络的有效使用率和寿命？这是目前LPWSN研究的热点。
物联网中的无线传感器节点调度与能量管理优化
物联网中的无线传感器节点调度与能量管理优化随着物联网的快速发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）作为物联网的核心组成部分之一，开始在各个领域得到广泛应用。
无线传感器节点作为WSN的基本组成单元，通过自身感知环境并将采集到的数据传输给上级节点，从而实现对物联网应用的支持。
然而，无线传感器节点的调度和能量管理是WSN中的两个关键问题。
具体而言，无线传感器节点的调度涉及到对节点的部署、任务分配、数据收集等方面的优化。
而能量管理则是指如何合理利用节点的能量资源，延长节点的寿命并增强整个系统的稳定性和可靠性。
首先，无线传感器节点的调度在WSN中起着至关重要的作用。
节点的部署是决定WSN性能的关键因素之一。
合理选择节点部署位置可以最大程度地提高网络的覆盖范围和稳定性。
例如，在环境监测应用中，如果采样点分布合理，可以有效地减少盲区的出现，提高数据的采样质量。
此外，节点的任务分配也是调度中的重要环节。
通过合理将任务分配给节点，可以实现任务负载的均衡，避免单个节点负载过重而导致性能下降。
同时，节点之间的数据收集也需要进行调度。
由于节点之间通信的能量消耗较大，因此合理规划数据收集的路径和策略，减少能量消耗是提高节点寿命的重要手段。
其次，无线传感器节点的能量管理是WSN中不可忽视的问题。
由于节点通常采用电池供电，能量是节点正常运行的基础。
合理地管理节点的能量资源可以有效延长节点的寿命，并增强整个系统的稳定性和可靠性。
能量管理的具体方式包括动态功率控制、数据压缩、睡眠调度和充电规划等。
动态功率控制是根据节点当前状态和网络需求调整功率的控制策略，从而降低能量消耗。
数据压缩则是通过数据压缩算法来减少数据传输中的能量消耗。
睡眠调度是根据节点的任务负载情况，合理调节节点的睡眠时间和活跃时间，从而达到节能目的。
充电规划是根据节点的能量消耗和能量存储情况制定合理的充电计划，确保节点能够及时充满电并保持长时间稳定运行。
无线传感器网络节点周期性休眠时间同步研究_孙新伟6
第27卷第5期2010年5月机 电 工 程J o u r n a l o f M e c h a n i c a l ＆E l e c t r i c a l E n g i n e e r i n g V o l .27N o .5M a y 2010收稿日期:2009-10-10基金项目:浙江省自然科学基金资助项目(Y 107701)作者简介:孙新伟(1981-),男,安徽太和人,主要从事计算机软件与理论方面的研究.E -m a i l :s x w e i 021@s o h u .c o m无线传感器网络节点周期性休眠时间同步研究＊孙新伟,申兴发,张能贵(杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州310018)摘要:为了实现无线传感器网络节点的有效时间同步,采用了O M N e T++仿真工具,并改进了T P S N 算法,提出了一种无线传感器网络节点周期性休眠时间同步算法。
算法分为发现及收集子节点信息和节点同步两个阶段,实现了对无线传感器网络节点的实时精确时间同步。
仿真结果表明,该时间同步算法能实现对网络节点十分准确的同步。
关键词:无线传感器网络;时间同步;周期性休眠中图分类号:T P 393.01 文献标识码:A文章编号:1001-4551(2010)05-0075-03T i m e s y n c h r o n i z a t i o n s t u d y o f p e r i o d i c s l e e pf o r w i r e l e s s s e n s o r n e t w o r k sS U NX i n -w e i ,S H E NX i n g -f a ,Z H A N GN e n g -g u i(I n s t i t u t e o f C o m p u t e r A p p l i c a t i o n ,H a n g z h o u D i a n z i U n i v e r s i t y ,H a n g z h o u 310018,C h i n a )A b s t r a c t :A i m i n g a t a c h i e v i n g t h e e f f e c t i v e t i m e s y n c h r o n i z a t i o ni n w i r e l e s s s e n s o r n e t w o r k n o d e ,O M N e T ++s i m u l a t i o n t o o l s w e r e u s e d ,a n d T P S Na l g o r i t h mw a s i m p r o v e d ,a w i r e l e s s s e n s o r n e t w o r k n o d e s p e r i o d i c a l l y s l e e p t i m e s y n c h r o n i z a t i o n a l g o r i t h mw a s d i v i d e d i n t o d i s c o v e r y a n d c o l l e c t i o no f c h i l d n o d e s o f i n f o r m a t i o n a n d n o d e s s y n c h r o n i z e .Wi r e l e s s s e n s o r n e t w o r k n o d e s w e r e r e a l i z e d i n r e a l -t i m e p r e c i s i o n t i m e s y n c h r o -n i z a t i o n .T h e s i m u l a t i o nr e s u l t s s h o wt h a t t h e t i m e s y n c h r o n i z a t i o na l g o r i t h mc a n a c h i e v e v e r y a c c u r a t e s y n c h r o n i z a t i o n o f n e t w o r k n o d e s .K e yw o r d s :w i r e l e s s s e n s o r n e t w o r k ;t i m e s y n c h r o n i z a t i o n ;p e r i o d i c s l e e p0 引 言时间同步是任何分布式系统的一个重要基础,也是无线传感器网络的一项基础支撑技术。