传感器网络中基于能量认知的节点休眠调度策略研究

成果基本信息
关键词：	能量;节点;获取;传感器网络;休眠;调度
成果类别：		技术成熟度：
体现形式（基础理论类）：		体现形式（应用技术类）：	无
成果登记号：	3098016620	资源采集日期：	2017-02-20

研究情况
单位名称：	桂林电子科技大学	技术水平：
评价证书号：		评价单位：
评价日期：	2016.03.21	评价证书号：

转化情况
转让范围：		推广形式：	无
已转让企业数（个）：	0

联系方式
联系人（平台）：	玉女士	联系人（平台）电话：	0771-5885053
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成果简介
传感器网络由大量微型传感器节点通过无线链路组网而成，节点电池储存的能量有限而且难以更换，但是又要工作很长一段时间，因而节能和延长网络生命周期通常是传感器网络协议、算法设计的首要目标。随着传感器节点设计技术的迅猛发展和新能源利用水平的快速提高，传感器节点具备从外界获取能量的能力，形成了能量获取传感器网络。可以获取的能量类型有太阳能、风能、振动能和射频源释放的能量等。除此以外，移动的机器人和飞行物也可以对传感器节点进行充电。和不具备能量获取能力的传感器网络相比，能量获取传感器网络中节点从外界获取能量使得其能量约束得到了一定程度的缓解，从而为追求更好的服务质量创造了条件。但是，能量获取的不确定性给能量获取传感器网络的协议和算法设计带来了新的挑战。外部能源是不稳定的，不是任何时刻都有，而且可获取量随时间变化，每次获取的能量依然是有限的。如何优化利用传感器节点从外界获取的能量成为能量获取传感器网络发展的必然趋势和面临的主要挑战。传感器网络节点休眠调度是节省能耗和延长网络生命周期的典型拓扑控制方法。它的核心思想是在节点数量充足的情况下，基于观测任务的需要选择部分节点进入休眠状态，适当的时候再唤醒它们，从而减少不必要的能量浪费，延长网络生命周期。在能量获取传感器网络中，节点休眠调度同样要优化利用所获取的能量，在此前提下追求服务质量如在保证覆盖度的同时尽量延长网络生命周期。本项目研究基于能量认知的能量获取传感器网络节点休眠调度，有效利用节点从外界获取的能量，进一步延长网络生命周期，有助于优化利用能量获取传感器节点从外界获取的能量并在最大化网络生命周期的同时保证覆盖度，认识能量获取对传感器网络覆盖度和生命周期的影响，推动能量获取传感器网络的实际应用。主要论点与论据是综合考虑能量认知过程，包括外部能量获取和节点能量使用状况，为建立节点剩余能量与能量获取过程之间的关系提供重要依据；针对外部能量获取的规律认知，为传感器网络能量供给的规划提供依据。面向区域覆盖和目标跟踪两种不同的应用场景设计融入能量获取规律的节点休眠调度算法，解决调度策略多目标优化问题。　　创见和创新包括：　　（1）提出基于距离的内外限制两阶段节点休眠调度算法，从基于距离的区域覆盖节点分组算法和能量评估函数两方面逐步调度节点工作模式。首先以太阳能为例对面向区域覆盖能量获取无线传感器网络进行建模，设计能量管理策略，然后提出了基于距离的区域覆盖节点分组算法，保证覆盖率，接着利用节点已充电次数与节点当前剩余能量构建能量评估函数来选择合适的活跃节点，其他节点进行休眠。仿真结果显示算法不需要准确的位置信息就能满足覆盖，同时延长了网络生命周期；　　（2）提出基于强化学习的用于区域覆盖的能量获取两阶段节点休眠调度算法，从基于优先算子的区域覆盖节点分组算法和基于Q学习活跃节点选择算法两方面逐步调度节点工作模式。节点分组利用优先算子优先考虑了稀疏区域的节点来保证要求的覆盖率，之后将Q学习扩展应用于太阳能获取无线传感器网络，建立一个组合内的多节点协作的团队Q学习模型，设计学习策略和动作选择策略，指导组内节点在适应动态环境下协作学习工作模式选择，通过不断地进行活跃节点角色转换，让其他节点进入休眠，完成整个团队的休眠调度学习。与现有算法对比结果显示提出的算法能有效地通过感知环境来调整组内节点模式，平衡节点间能耗，延长了网络生命周期；　　（3）提出一种启发式的目标跟踪休眠调度算法，在进行目标跟踪时，每轮跟踪只考虑目标的最大速度和目标周围节点的能量存储情况，根据以上参数唤醒一定数量的节点，保证参与跟踪的节点对目标运动区域的覆盖。同时能够使休眠的节点有机会获取能量，延长网络生命周期。通过仿真可以验证，相比在没有能量获取的情况下，传感器网络的生命周期在能量获取的情况下比较长；　　（4）在启发式的目标跟踪休眠调度算法的基础上提出一种新算法。首先，采用能量有效性较高的目标跟踪算法作为基础，并针对其跟踪性能较差的缺点，用之前提出的启发式目标跟踪算法来加以改进。同时，采用双存储的能量获取节点，缓解由于传感器节点进行能量获取对目标跟踪产生的影响。通过仿真可以验证新算法能够提高跟踪质量、延长网络生命周期并且保证网络的能量利用高效。

成果名称：	传感器网络中基于能量认知的节点休眠调度策略研究	关键词：	能量;节点;获取;传感器网络;休眠;调度
成果类别：		一级分类名称：	机械制造
二级分类名称：	仪器仪表技术	三级分类名称：	传感器
研究起止时间：	2012.01 至2015.12	成果体现形式（应用技术类）：	无
成果属性：		成果体现形式（基础理论类）：
技术成熟度：		技术水平：
研究形式：		学科分类1：
单位名称：	桂林电子科技大学	学科分类2：	510.80
中图分类号1：		所属高新技术类别：
中图分类号2：	TP212.9	课题来源：
应用行业：		课题立项名称：
国家科技计划子类别：		课题立项编号：
经费实际投入额（万元）：	57.00	评价单位：
评价形式：	无	应用状态：	无
评价日期：	2016.03.21	转让范围：
评价证书号：		推荐单位：
推广形式：	无	成果登记号：	3098016620
成果简介：	传感器网络由大量微型传感器节点通过无线链路组网而成，节点电池储存的能量有限而且难以更换，但是又要工作很长一段时间，因而节能和延长网络生命周期通常是传感器网络协议、算法设计的首要目标。随着传感器节点设计技术的迅猛发展和新能源利用水平的快速提高，传感器节点具备从外界获取能量的能力，形成了能量获取传感器网络。可以获取的能量类型有太阳能、风能、振动能和射频源释放的能量等。除此以外，移动的机器人和飞行物也可以对传感器节点进行充电。和不具备能量获取能力的传感器网络相比，能量获取传感器网络中节点从外界获取能量使得其能量约束得到了一定程度的缓解，从而为追求更好的服务质量创造了条件。但是，能量获取的不确定性给能量获取传感器网络的协议和算法设计带来了新的挑战。外部能源是不稳定的，不是任何时刻都有，而且可获取量随时间变化，每次获取的能量依然是有限的。如何优化利用传感器节点从外界获取的能量成为能量获取传感器网络发展的必然趋势和面临的主要挑战。传感器网络节点休眠调度是节省能耗和延长网络生命周期的典型拓扑控制方法。它的核心思想是在节点数量充足的情况下，基于观测任务的需要选择部分节点进入休眠状态，适当的时候再唤醒它们，从而减少不必要的能量浪费，延长网络生命周期。在能量获取传感器网络中，节点休眠调度同样要优化利用所获取的能量，在此前提下追求服务质量如在保证覆盖度的同时尽量延长网络生命周期。本项目研究基于能量认知的能量获取传感器网络节点休眠调度，有效利用节点从外界获取的能量，进一步延长网络生命周期，有助于优化利用能量获取传感器节点从外界获取的能量并在最大化网络生命周期的同时保证覆盖度，认识能量获取对传感器网络覆盖度和生命周期的影响，推动能量获取传感器网络的实际应用。主要论点与论据是综合考虑能量认知过程，包括外部能量获取和节点能量使用状况，为建立节点剩余能量与能量获取过程之间的关系提供重要依据；针对外部能量获取的规律认知，为传感器网络能量供给的规划提供依据。面向区域覆盖和目标跟踪两种不同的应用场景设计融入能量获取规律的节点休眠调度算法，解决调度策略多目标优化问题。　　创见和创新包括：　　（1）提出基于距离的内外限制两阶段节点休眠调度算法，从基于距离的区域覆盖节点分组算法和能量评估函数两方面逐步调度节点工作模式。首先以太阳能为例对面向区域覆盖能量获取无线传感器网络进行建模，设计能量管理策略，然后提出了基于距离的区域覆盖节点分组算法，保证覆盖率，接着利用节点已充电次数与节点当前剩余能量构建能量评估函数来选择合适的活跃节点，其他节点进行休眠。仿真结果显示算法不需要准确的位置信息就能满足覆盖，同时延长了网络生命周期；　　（2）提出基于强化学习的用于区域覆盖的能量获取两阶段节点休眠调度算法，从基于优先算子的区域覆盖节点分组算法和基于Q学习活跃节点选择算法两方面逐步调度节点工作模式。节点分组利用优先算子优先考虑了稀疏区域的节点来保证要求的覆盖率，之后将Q学习扩展应用于太阳能获取无线传感器网络，建立一个组合内的多节点协作的团队Q学习模型，设计学习策略和动作选择策略，指导组内节点在适应动态环境下协作学习工作模式选择，通过不断地进行活跃节点角色转换，让其他节点进入休眠，完成整个团队的休眠调度学习。与现有算法对比结果显示提出的算法能有效地通过感知环境来调整组内节点模式，平衡节点间能耗，延长了网络生命周期；　　（3）提出一种启发式的目标跟踪休眠调度算法，在进行目标跟踪时，每轮跟踪只考虑目标的最大速度和目标周围节点的能量存储情况，根据以上参数唤醒一定数量的节点，保证参与跟踪的节点对目标运动区域的覆盖。同时能够使休眠的节点有机会获取能量，延长网络生命周期。通过仿真可以验证，相比在没有能量获取的情况下，传感器网络的生命周期在能量获取的情况下比较长；　　（4）在启发式的目标跟踪休眠调度算法的基础上提出一种新算法。首先，采用能量有效性较高的目标跟踪算法作为基础，并针对其跟踪性能较差的缺点，用之前提出的启发式目标跟踪算法来加以改进。同时，采用双存储的能量获取节点，缓解由于传感器节点进行能量获取对目标跟踪产生的影响。通过仿真可以验证新算法能够提高跟踪质量、延长网络生命周期并且保证网络的能量利用高效。
联系人：	李春海	成果登记日期：	2016-06-30
联系人email：	dsroffic@guet.edu.cn	单位代码：	94500037
邮政编码222：	541004	联系人电话：	0773-2290811
单位传真：	0773-2191683;5605683	单位通讯地址：	广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号
单位所在省市：		单位电话：	0773-5601104
转让收入（万元）：	0	单位属性：
合作完成单位：		已转让企业数（个）：	0
成果发布年份：	2016	知识产权形式：
成果完成人：	陈宏滨;张红梅;陶晓玲;唐智灵;黄世伟;李为为;杜健;韦恺;赵清华	资源采集日期：	2017-02-20

传感器网络中基于能量认知的节点休眠调度策略研究

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