无线传感器网络新型能量管理系统

研制了一种新型的能量管理电路,该电路采用4块太阳能光伏电池获取能量,其中的一块太阳能光伏电池安装在封装好的无线传感器节点的正上方,其余3块安装在3个侧面(有一个侧面安装有天线,不能安装太阳能光伏电池).在标准光强下进行实验,实验结果证实了能量管理系统对能量管理的可行性.     

微型温差电池的无线传感器节点自供电系统

伴随全球性的能源危机,利用环境中的动态能量为无线传感器网络供电已经成为一种趋势.本文设计了一个基于BQ25504芯片的无线传感器节点自供电系统,该系统可以在330mV电压下启动,在工作时以最大功率跟踪方式采集低至80 mV的温差能量,并能够动态地将能量通过能量缓冲器电路供给无线传感器节点使用.该系统有效地解决了基于微型温差电池的无线传感器节点自供电的问题.     

面向生态环境监测的微太阳能传感器节点研究

研究了一种用于生态环境监测的微太阳能传感器节点,以环境中太阳能量为来源,用锂离子电池作为储能器件。分析了该系统电源管理的工作原理,讨论了系统持续工作所需能量管理的理论条件。实验研究了该系统锂离子电池的充电特性,给出了系统实际测量的温度与湿度曲线。测试结果表明:新型节点系统的能量管理策略是可行有效的,实现了系统工作的可持续性,具有可靠性高,成本低的优点。     

光伏供电系统在无线传感器网络中的应用

无线传感器网络中每个节点电源的有限性极大地束缚了无线传感器网路的发展;从硬件构成和软件流程等方面分析了光伏控制系统作为无线传感器网络节点能源供电的过程,着重描述了对锂离子电池充电过程的管理和保护;在电池电量计算方法上,结合供电系统的实际运行情况,将电流积分法和测量电压法相结合,提高了电池电量计算的精确度及可靠性;并结合实验情况,分析了系统供电性能的可靠性、高效性及智能化等优点。     

无线传感器网络节能探索与研究

无线传感器节点往往由电池供电,由于电池只能存储有限的能量,使得无线传感器网络注定寿命很短,因此,最大限度延长传感器设备的使用寿命是一个重要的研究方向和课题.在本次无线传感器网络节能探索研究中,分析了能量收集与管理策略,能量收集主要收集环境能源,如太阳能,通过超级电容实现能量的存储.能量管理主要通过能量预算让传感器节点处于能量中性区间.为了降低无线传感器节点能量消耗,采用超低功耗唤醒接收器在低能耗的情况下连续侦听信道,降低与通信相关的功耗.星型异步M AC协议和超低功耗唤醒接收器可以结合使用,以提高传感器网络的能源效率.实验结果表明,与传统方案相比,该方案在能源效率、功耗和吞吐量方面都有较大的提高.     

低功耗无线传感器能量供应装置的探索

随着低功耗无线传感器网络的飞速发展,为终端设备提供电能的电池慢慢地暴露出了维护困难、在恶劣环境中工作效率低、污染环境等缺点.简介了现在常用电池的缺点,介绍了超级电容的性能和特性,设计了用太阳能电池发电、超级电容器储能为低功耗无线传感器供能的装置.经测试,该能量供应装置能够满足基于Zig Bee的低功耗无线传感器正常工作的要求,是可靠的、绿色的、环保的、高效的无源能量供应装置.     

智能变电站辅助监控系统中独立节点的能量自供给技术研究

对智能变电站中常见环境能量源的收集技术和特点进行了介绍,同时根据监测传感器节点的功耗特征设计了相应的能量自供给电路。通过LTspice仿真软件模拟搭建了自供电节点的能量收集和功耗模型,进行了仿真分析。仿真结果表明,采用变电站环境中的太阳能、温差能和风能收集技术,在现有的技术条件下可以做到一些低功耗无线传感器节点的能量完全自供给,避免了因更换节点电池而引起的设备频繁停电维护。     

基于能量自搜集的智慧城市无线感知节点供电系统研究

无线传感器网络技术的发展与推广,受到供电问题的制约。本文研究一种供电系统,为解决无线传感网络的供电问题提供一种可行的参考方案。本文研究了一种基于能量自搜集的智慧城市无线感知节点供电系统,该系统采用多晶太阳能电池板搜集了光能,采用温差发电片搜集了热能,以压电陶瓷为基础制作的悬臂梁实现了对振动能的采集,并将搜集到的能量转化为稳定的直流电能并进行智慧化存储管理,为本系统的无线传感器模块供电。该系统最短可在177秒内将超级电容充电至4V,或将搜集到的能量稳定地储存到锂电池中,从而为无线感知节点持续供电。结论：本文所研究的系统在无线传感器网络技术领域具有广阔的应用前景。     

微能源技术在无线传感器网络中的应用

本文提出了在无线传感器网络中应用微能源技术,将太阳能电池作为电源为无线传感器网络中的节点供电.用太阳能电池替代传统的干电池,可以大大提高传感器节点的使用寿命,同时也可以降低传感器的使用成本,解决无线传感器网络的能源问题.     

基于复合能量自供电的河流监测传感器节点设计

设计与制作了一种应用于河流监测的自供电传感器节点,主要利用压电-光电复合能量收集装置及相匹配的能量管理与存储电路采集河流振动能和自然界光能.压电能量采集单元使用新颖的球形嵌套结构,适用于微弱压电与光电能量的采集电路利用施密特触发器控制充电.实验测试表明,一个压电球单独充电时的输出功率达到57.7μW,内置的太阳能光伏板在通常情况下一天的平均输出功率为61.1μW,系统连接5个能量球时,平均功率至少为594.0μW.无线传感器节点能测量河流环境的水位、水流量和湿度等,在低功耗模式下每天平均功耗为449.5μW.从能量收支平衡来看,利用水流振动能与太阳能复合互补供电的无线传感器节点可长期自我维持,无需额外电池或备用电源,具有一定的应用参考价值.     

无线传感器网络节点太阳能供电系统设计

ZigBee无线传感器网络节点太阳能供电系统由太阳能电池板、充电控制电路和锂电池组成,采集光能并将其转换为电能存储在锂电池中。通过锂电池充电管理芯片CN3063组成充电控制电路对锂电池进行充电管理。利用超低功耗锂电池电压检测芯片CN301组成放电保护电路,最大限度地延长锂电池的寿命。由于电源能量来自太阳能,因此非常适合野外布置的ZigBee无线传感器网络数据采集节点使用。     

水质监测无线传感器网络节点双电源设计

针对电池供电的传感器网络节点电能受限问题,设计实现了一种新型的结合太阳能电池和锂电池供电的节点双电源供电系统。设计采用IAP15F2K612S2低功耗芯片和太阳能板、锂电池;通过软件优化节点供电,采用BQ24650电源管理芯片实现对锂电池的充电控制,以单片机IAP15F2K612S2为微处理器,监测锂电池的电压放电情况,放电控制电路经过DC/DC转换模块向负载供电。测试结果显示：采用双电源供电的节点工作周期长于单电源节点,且系统能稳定输出水质监测节点需要±12,±5,3.3 V的电压要求,实现了预期设计目标。     

WSN节点电池供电性能测试研究

无线传感器网络的传感器节点主要依靠电池供电,为保证节点能较长时间地稳定工作,对电池的供电性能具有较高的要求。本文作者组建了一个基于ZigBee协议的节点功耗测试网络,提供了一种基于WSN的电池电压在线监测的方法,测量误差范围在1%左右,分别对镍氢电池和太阳能电池供电性能进行了测试。实验结果显示,在数据采集周期为2s~600s的情况下,用普通镍氢电池为WSN节点供电只能维持其正常工作10天左右;而使用2000mAh锂电池搭配0.7W太阳能电池板对传感器节点进行供电时,可以维持节点长时间工作,本文的工作可以为今后节点电源设计和节点生存时间估计提供参考。     

基于WSN节点能量补充的太阳能充电系统

由于传统的电池供电方式满足不了WSN节点能量消耗的要求,设计了一种基于WSN节点能量补充的光伏发电系统。根据四区域光电传感器采集的光照强度信息,STM32最小系统驱动控制水平方向和垂直方向的舵机,使得太阳能电池板适时获得最大光照强度。实验结果表明,采用锂电池和电容混合储能方案时,在测试条件下,可为锂电池提供的0.1A左右的充电电流,且持续充电半小时后,锂电池电压可提高8.47%,能够延长无线传感器节点寿命。     

基于非线性电池模型的WSNs节能技术研究

在无线传感器网络（WSNs）节能技术研究中,如何最大化节点电池能量效率从而延长整个网络寿命是一个关键问题。采用非线性电池模型,使用在低数据传输速率场合中较为节能的FSK调制技术,通过理论分析和参数优化方法,以电池能耗最小为目标,建立电池能耗模型,优化调制指数,使得电池能耗最低。仿真结果表明：该模型能够更加准确地评估节点能耗和寿命。在给定传输距离下,存在一个最优调制指数,使得电池能耗最低。最后给出了不同传输距离对应的最优调制指数。     

Improvement of battery lifetime in software-defined network using particle swarm optimization based cluster-head gateway switch routing protocol with fuzzy rules

The software-defined network (SDN) is one of the network architectures, in which the data plane and control plane is divided from each other, and the network can be handled using a sensibly centralized controller and this method is adopted to reconfigure the wireless sensor network automatically. In this article, to implement the SDN in MANET, in which control nodes can be chosen in SDN dynamically for the activation of MANET function to allocate the works to other mobile nodes to the base station. However, in the field of mobile ad hoc networks, the network lifetime, and battery lifetime is one of the major problems and the energy consumption can play a significant rule for the transmission of data in the SDN. Therefore, in this article, particle swarm optimization (PSO) based CGSR (cluster-head gateway switch routing protocol) algorithm with fuzzy rules is proposed to increase the network lifetime of battery powered mobile nodes by reducing the energy consumptions of each node in software-defined MANET. In this proposed method, a routing method that can permit various mobile nodes with low battery power to transmits the data from source node to base station. We design a PSO based CGSR routing protocol by selecting the routing mobile nodes using fuzzy rules for packet transmission. In CGSR process, the formation of cluster and selection of cluster head is executed depending on the particle swarm optimization method. This proposed routing protocol can be used to enhance the battery lifetime by extension of the network lifetime with numerical analysis for efficient route node selection.     

磁耦合谐振技术的无线可充电传感器节点设计

结合磁耦合谐振技术,设计了一款基于磁耦合谐振的无线可充电传感器节点.该节点不仅能够实现数据采集和传输,还能通过磁耦合谐振实现能量补充,从而解决WSNs能量受限问题.结合可充电节点的设计要求,基于模块化设计思想,给出其软硬件设计;采用双电源设计架构,以及能量监控和管理,实现节点能量获取与数据传输互不影响.实验结果表明,本文设计的无线可充电传感器节点满足设计要求,使构成无线可充电传感器网络成为可能.     

节能无线传感网络系统设计

Wireless sensor networks have already enabled numerous embedded wireless applications such as military, environmental monitoring, intelligent building, etc. Because micro-sensor nodes are supposed to operate for months or even years with very limited battery power source, it is a challenge for researchers to obtain long operating hour without scarifying original system performances. In this paper, the energy consumption sources of the wireless sensor networks are firstly analyzed, with the digital processing and radio transceiver units being emphasized. Then, we introduce the design scheme of our energy-aware wireless sensor network (GAINS). In GAINS, techniques to conserve the energy are exploited including the energy optimization node, software and energy-efficient communication protocol. The design architecture of our ultra low power wireless sensor network (WO-LPP) is specially presented.