一种无线传感器网络自适应休眠算法的研究

降低无线传感器网络的能耗一直是迫切解决的问题。通过对无线传感器网络节点能耗分布情况的研究,发现对无线传感器网络节点休眠,可以减少节点收发能耗。针对降低无线传感器网络节点能耗的问题,文中基于多因素、多层次的层次分析法,设计了一种无线传感器网络自适应休眠算法(AHP休眠算法)。实验表明该算法依据信息采集需求和节点剩余能量自适应控制网络节点的休眠和收发,与传统的RS休眠和定时休眠算法对比,提高了节点能量的利用率,延长网络生命期。     

休眠时间动态调整的能量节约算法

在目前节点调度方案中,节点的休眠时间在整个节点调度过程中都采用固定的休眠设置,这样会导致网络中部分节点的能量消耗过快,引起节点过早失效,无法实现应用监测。针对该问题,提出了动态调整休眠时间的方法,根据节点以及网络剩余能量延长或者缩短节点休眠时间,在此基础上设计出节点休眠时间动态调整的能量节约算法STDA (sleep time dynamically adjustment the energy saving algorithm)。仿真结果表明,该算法不仅能缓解节点过早死亡的问题,并且有效的延长了网络的生存时间。     

基于自相似流的IEEE 802.16e休眠算法

为了减少移动站点的功率消耗,降低服务基站空中资源的使用,IEEE802.16e引入了休眠模式。移动站点与服务基站协商后进入休眠周期并暂时终止业务服务。休眠模式算法目前研究工作大都基于包到达服从泊松过程的假定来设计与分析算法,但研究表明,数据包到达的时间间隔遵循类似Pareto分布的重尾分布。针对网络流量的自相似特性,提出指数递减的休眠模式算法。理论分析与实验表明,此算法在平均响应时间和平均能量消耗方面都要优于IEEE802.16e协议所建议的指数递增休眠模式算法。     

SEBCDS:无线传感网络的连通支配集算法

由于无线传感网络(WSN,sireless sensor network)节点受到能量和传输距离的约束,有效地构建连通支配集(CDS,connected dominating set)是提高WSN数据传输效率的重要技术手段.然而,现存的多数构建CDS算法只强调CDS规模,没有考虑网络的能量均衡.为此,提出了基于休眠机制和能量均衡的连通支配集(SEBCDS,sleep-and energy-balance-based connected dominating set)算法.SEBCDS算法首先选择剩余能量高和邻居节点多的节点作为支配节点,并为支配节点选择副支配节点,然后采用休眠机制,让一部分支配节点工作,另一部分支配节点休眠,降低网络能量消耗.仿真结果表明,提出的SEB-CDS算法能够降低能量消耗、延长CDS的生命周期.与TCDS算法相比,能量消耗降低了23％,CDS的生命周期提高了约31%.     

基于接触信息的自适应机会网络路由算法

考虑到实际网络环境的不断变化以及机会网络节点总是在密集与稀疏场景间随机切换的特点,提出一种能够借助节点接触信息进行网络环境判断的自适应路由算法——CIAONR(Contact Information-based Adaptive Opportunity Network Routing)。CIAONR在节点分布式采集接触信息的过程中,利用节点接触延迟与生存期的关系判断节点所处网络环境。然后依据CIAONR约束条件指导转发路径的选择,最终按照对应交互流程完成消息交付。理论分析和仿真结果表明,CIAONR算法在不同网络环境下均保持较高投递率,网络开销和延迟也控制在一定范围内,具有普适效果。     

提高移动站点综合节能性能的新算法及性能分析

为减少移动站点(MS)的平均能耗(AEC)和其接收数据帧的平均等待时间(AWT),在分析IEEE802.16e规定的节能算法的基础上提出了一种休眠窗口的混合增长算法.该算法通过改变休眠窗口的增长速度,提高了移动站点节能综合性能.通过与IEEE802.16e规定的节能算法的对比分析和实验仿真验证了该算法的良好性能,并进一步考查了休眠模式中参数对算法性能的影响,有助于参数值的选取.结果表明:混合增长算法可以在获得更好节能特性的同时大大减少平均等待时间,尤其在到达率较低时,混合增长算法的平均能耗比指数增长算法降低15%～20%,平均等待时间减少50%～70%.     

基于FPOMDP的无线传感器网络动态调度算法

针对无线传感器网络节点能量有限、数据采集易受环境影响的问题,提出一种基于可分解部分可观察Markov决策过程FPOMDP( Factored Partially Observable Markov Decision Process )的节点休眠调度算法.通过节点空时相关模型求取休眠节点数据,利用网络数据准确性和节点能量间的条件独立关系,构造状态转移函数、观察函数和奖赏函数,采用值迭代求解算法求取最优策略,实现节点动态调度.仿真结果表明,该算法能够在保证数据准确性的前提下,有效降低节点能量消耗,延长网络生存时间.     

一种无线传感器网络自适应休眠算法的研究

降低无线传感器网络的能耗一直是迫切解决的问题,通过对无线传感器网络节点能耗分布情况的研究,发现对无线传感器网络节点休眠,可以减少节点收发能耗。针对降低无线传感器网络节点能耗的问题,本文基于多因素、多层次的层次分析法,设计了一种无线传感器网络自适应休眠算法（AHP休眠算法）。实验表明该算法依据信息采集需求和节点剩余能量自适应控制网络节点的休眠和收发,与传统的RS休眠[1][2]和定时休眠算法[3]对比,提高了节点能量的利用率,延长网络生命期。     

LTE无线系统终端省电机制研究

针对长期演进(LTE)系统恒功率休眠模式中存在的低业务、高功耗等缺点,提出一种变功率休眠算法。该算法可根据终端业务要求,动态改变休眠周期,以提高终端的待机时间,并以该算法为基础,探讨休眠状态终端的平均响应时间和平均功耗等问题。仿真实验表明,与恒功率休眠算法相比,该变功率休眠算法可以减少功耗6%~12%。     

基于多层虚拟拓扑节能的SDN数据中心网络流量调度算法

针对“富连接”数据中心网络在低负载时能源利用率较低的问题,提出一种节能的多层虚拟拓扑流量调度算法(EMV-SDN)。建立节能流量调度问题的整形线性规划(Integral Linear Programing,ILP)优化数学模型,使得在承载所有网络负载的前提下,网络能源消耗最小。提出节能的多层虚拟拓扑流量调度算法来求解数学优化模型,得到数据流的节能调度方案。通过休眠高层的虚拟拓扑和交换机端口实现节能,降低网络能源消耗。实验结果表明,在网络能耗和数据流平均完成时间等方面,EMV-SDN算法均优于ECMP(Equal-Cost Multi-Path Routing)以及Dijkstra最短路径算法。     

基于分簇的无线传感器网络MAC节能算法

为减少节点能耗和提高信道利用率,提出一种基于分簇结构的无线传感器网络MAC节能算法(EEC-MAC)。在TDMA机制的基础上,采用时隙系数动态调整簇内节点的时隙大小,降低数据的传输时延。对于部分不需要数据传输的节点不分配时隙,使其拥有较长的睡眠时间来节约能量。簇内节点按其剩余能量系数形成时隙分配顺序,减少状态转换的能耗。簇间节点采用基于CSMA/CA机制的随机分配策略实现通信。仿真结果表明,EEC-MAC节能效果较好,具有较小的平均通信时延和较长的网络生命周期。     

无线传感器网络节点自适应睡眠调度算法NASS的研究与实现

为解决无线传感器网络能量受限问题,提出一种节点自适应的睡眠调度算法NASS(Node Adaptive Sleep Schedule)。当网络中有节点的死亡或者离开时,为了节约能量,其邻居节点应该根据通信节点的数目的减少而自动增加睡眠时间。在LEACH协议的分簇方法基础上,通过调整数据融合窗口来增加簇头节点的睡眠时间,从而达到了节约能量和提高整个网络生存周期的目的。实测结果表明,此算法在网络节点减少的条件下有效的提高了网络生存周期。     

基于ZigBee的低功耗无线传感器网络改进协议

如何降低无线传感器网络(WSNs)节点的能耗来延长网络寿命是非常重要的,无线网路的性能主要取决于MAC协议,若要降低节点能耗,合理的设计与改进MAC协议就成为一个关键性问题.主要介绍了无线传感器网络中的ZigBee技术发展与应用,针对相关能耗问题,将延迟测量时间同步(DMTS)算法融入到ZigBee网络中,同时引入了基于S-MAC协议机制的周期性侦听/睡眠、碰撞避免等措施对协议进行改进,通过仿真与基本协议进行比较.仿真结果表明:改进的协议能够有效降低网络节点能耗.     

System level fixed priority energy management algorithm for embedded real time application

Dynamic power management (DPM) and dynamic voltage scaling (DVS) are crucial techniques to reduce the energy consumption in embedded real-time systems. Many previous studies have focused on the energy consumption of the processor or I/O devices. In this paper, we focus on the problem of energy management integrating DVS and DPM techniques for periodic embedded real-time applications with rate monotonic (RM) policy and present a system level fixed priority energy-efficient scheduling (SLFPEES) algorithm. The SLFPEES algorithm consists of I/O device scheduling and job scheduling. I/O device scheduling is based on the dynamic power management with rate monotonic (DPM-RM) policy which puts devices into the sleep state when the idle interval is larger than devices break even time. Job scheduling is based on the RM policy and uses stack resource protocol (SRP) to guarantee exclusive access to the shared resources. For energy efficiency, the SLFPEES algorithm schedules the task with a lower speed and a higher speed. The experimental result shows that the SLFPEES algorithm can yield significantly energy savings with respect to the existing techniques.     

一种多信道混合方式的无线传感器网络MAC协议

为了提高无线传感器网络的吞吐量,降低时延,本文设计了一种多信道MAC协议——MCHMAC。它采用调度和竞争访问机制相结的混合方式来传输信息,通过动态调整节点的活跃与睡眠状态的时长来节省能量。MCHMAC使用信道状态估计算法对信道进行评估,利用信道调度表来为节点调度状态最优的信道。仿真实验结果证明,本协议提高了吞吐量,降低了网络时延。     

计数器驱动的IEEE 802.16e休眠模式研究

为了降低移动终端的能量消耗以及对基站空口资源的占用,IEEE 802.16e标准定义了休眠模式。针对计数器驱动的休眠工作模式与IEEE 802.16e标准不能较好兼容的局限,提出了改进的计数器驱动休眠算法,建立马尔可夫链模型分析其性能,推导出平均时延、平均功耗与计数器门限值等参数之间的内在关系,在此基础上给出了不同QoS要求的连接所对应的参数设置方案。     

TAP: Traffic-aware topology control in on-demand ad hoc networks

Energy efficiency is crucial to achieve satisfactory network lifetime in ad hoc networks. In order to reduce the energy consumption significantly, a node needs to turn off its transceiver. Many existing energy-saving algorithms are based on constructing a simplified routing backbone for global connectivity. In this paper some problems involved with node sleep in on-demand ad hoc networks are addressed firstly. Then we propose a distributed, cross-layer Traffic-Aware Participation (TAP) algorithm, where nodes make decisions on whether to sleep or not based on both the traffic pattern and local connectivity. Nodes get dynamic traffic characteristics as well as active neighbors within two hops via routing control and data packets periodically. We further present a lightweight algorithm to avoid network partition resulted from node sleeping. Simulation results show that, compared to current sleep-based topology control algorithms, TAP achieves better network service quality and lower delay while allowing comparable energy conservation.