无线传感器网络中联合功率控制和速率调整

 无线传感器网络本质上是能量受限的,而且,传感器节点扮演着数据收集和数据转发的双重角色.本文提出了怎样分配传感器节点的功率用于转发其它节点的数据.在节点的转发功率分配比确定后,研究了采用价格作为一种方法,刺激节点与它到数据采集节点路径上的所有节点合作.通过把无线传感器网络中数据收集和传输抽象为一个网络效用最大化问题,通过采用对偶分解技术,提出了一种迭代价格与联合功率控制和速率调整的分布式算法.实验表明,该算法能提高系统的性能,同时降低功率的消耗.     

无线传感器网络的功率控制算法

无线传感器网络的功率控制对网络性能有很大影响。功率控制是从控制通信链路的角度来控制网络拓扑的一种途径，目前，功率控制算法的研究主要分为集中式和分布式两种。文章首先简要介绍了无线传感器网络中功率控制研究的意义，然后具体介绍了无线传感器网络一些代表性的功率控制算法，最后探讨了存在的问题和今后的发展方向。     

基于功率分配的无线传感器网络拥塞控制协议

由于无线传感器网络的资源受限,相比传统网络其传输过程更容易导致丢包和拥塞。为了避免和控制拥塞,本文提出了一种利用功率分配重新选择路径的拥塞控制算法,首先参考路径传输的多种QoS相关参数度量网络的路径代价和节点可用资源的信息,基于测量得到的网络拥塞水平通过传输功率递增和递减选择不同的路径控制网络拥塞。仿真结果表明所提出的协议减少了网络时延,提高了系统吞吐量和网络生命周期。      

无线传感器网络自适应功率控制策略

无线传感器网络功率控制技术对于网络的拓扑连通、能量效率、网络容量、吞吐量、实时性等性能均有显著影响,是其实用化的重要支撑技术。该文提出了一种适用于无线传感器网络的自适应功率控制策略APCS(Adaptive Power Control Strategy),该策略是只需要局部信息的分布式算法,通过调整路径损耗指数和功率控制参数可以获得性能极佳的目标拓扑,并能满足实时性和容错能力要求较高的应用场景。另外,该算法还采用了动态功率调整以保持网络的连通性,延长网络的生命周期。仿真结果证实了所提方法的有效性。     

无线传感器网络的功率控制技术

文章介绍了功率控制技术在无线传感器网络中所起的作用,分析了功率控制对网络层、媒体访问控制(MAC)层和物理层性能的影响,在此基础上归纳出一种以提高网络能量效率为目的,同时能够减少物理层信号间的干扰、保障网络层网络的连通性、减少MAC层数据包竞争冲突率的跨层功率控制机制.     

混合式无线传感器网络动态调度及功率控制方法的研究

无线传感器网络是资源受限网络,研究其动态调度与功率控制对于提高网络性能具有重要意义.基于此,提出了一种无线传感器网络中混合式动态调度与功率控制方法.该方法采用集中式时隙调度与分布式功率控制相结合的思想,避免了介质访问控制(MAC)层传输冲突,并支持各传感器节点综合利用各自的队列状态信息和无线信道信息进行跨层优化传输.该...     

一种基于功率控制的无线传感器网络MAC协议

提出了一种基于功率控制机制的无线传感器网络MAC协议 Distance Prediction Power Control MAC (DPPC-MAC).DPPC-MAC协议基于目前十分成熟的SMAC协议[1-2],引入了功率控制机制以降低数据包发送时的能耗,并且提出了一种新的通过功率预测距离来解决暴露终端和隐藏终端的方法.仿真结果表明,DPPC-MAC能有效降低网络能耗,同时吞吐量性能也得到了一定的改善.     

功率控制技术在可靠连通无线传感器网络中的应用研究

 功率控制技术是容错拓扑控制中的重要手段,可以简化网络结构,获得可靠连通和高效的底层拓扑.本文提出集中式功率控制算法CTPC,证明其正确性和最小化最大通信半径的最优性质.拓展CTPC算法到分布式环境,设计基于全局信息的功率控制算法GDTPC和基于局部信息的功率控制算法LDTPC,给出算法正确性证明和关于最优性质保持的讨论.LDTPC算法只使用局部信息,适用于大规模无线传感器网络.     

基于网络效用与寿命的无线传感器网络跨层优化

无线传感器网络综合了分布式信息处理技术、嵌入式计算技术、传感器技术、无线通信技术,它涉及学科知识高度密集,现已成为国内外重点关注的研究领域。伴随传感器网络的应用性越来越广泛,研发了很多新型传感器网络体系,同时,也对无线传感器网络的快速而全面的发展形成良好促进。在无线传感器网络中,系统的性能受到网络层协议和MAC层的影响较为明显,如果想要优化就必须从跨层设计的角度,结合网络层和MAC层来进行协议优化。协议以传感器网络跨层优化为基础,提出能量有效的链路稳定分簇算法,它相比典型分簇算法理论的无法适应动态网络、不易在实际的环境中实现、前提多等缺点,它在分簇算法中应用了最优发射功率传送受的功率控制机制。它在网络的吞吐量以及网络的能量有效性方面具有很好的性能。     

无线传感器网络自适应功率调整机制研究

无线传感器网络功率调整技术对于WSN节点的能量效率、生存时间、丢包率等性能均有显著影响,是其实用化的重要支撑技术。现提出了一种适用于无线传感器网络的自适应功率调整机制,只需要利用节点间的接收信号强度指示(RSSI)值,通过动态调整终端节点的功率值可以获得相对合适的发射功率,从而降低终端节点的能耗,可以适当延长节点的生存时间。实验结果证实了所提方法的有效性。     

无线传感器网络拓扑控制策略研究

节能设计是无线传感器网络的首要设计目标,拓扑控制是实现该目标的重要技术之一,其主要目标是在保证网络连通和覆盖的前提下剔除不必要的通信链路,降低节点能耗和减少通信干扰,为MAC协议和路由协议的顺利执行提供基础。文中对传感器网络拓扑控制策略进行了的分析。最后针对目前传感器节点成本仍然很高这一特点,通过仿真得出了在节点随机配置的情况下,保证网络连通和覆盖所需的至少节点数目。并通过仿真分析证明了方案的可行性。     

无线传感器网络在国民经济中的应用

以数据为中心的面向应用的无线传感器网络是一种新型网络。其网络的特点决定了在军事和民用领域的应用很大机会。无线传感器网络特别适用于设备成本较低、传输数据量较少、使用电池供电并且要求工作时间较长的应用场合。随着关键问题的不断解决,无线传感器网络对未来社会进步将发挥巨大的作用。     

无线传感器网络中基于多比特量化的极大似然分布式估计方法

在无线传感器网络背景下的分布式估计中,由于传输网络对发送功率和传输带宽的限制,压缩信源冗余、降低通信数据量便成为一个重要的课题.为此,本文提出了一种基于多比特量化观测的分布式估计方法（MQS）,利用渐进性能作为优化准则构造量化阈值优化问题,运用粒子群算法对其进行求解得到最优量化阈值,给出了克拉美罗下界的解析表达式,并与均匀量化方法（UQS）和未量化方法（NQS）进行对比.理论分析和仿真实验表明,MQS的性能优于UQS.当量化深度增大到3时,MQS的估计性能十分接近NQS的估计性能.     

Low Power Downlink MAC Protocols for Infrastructure Wireless Sensor Networks

This paper addresses low power medium access control (MAC) protocols for the downlink channel of infrastructure wireless sensor networks. Access points are assumed to be energy unconstrained. The trade-off between the power consumption of the sensor nodes and the transmission delay is analyzed, focusing on low traffic. We describe WiseMAC (Wireless Sensor MAC), a new protocol for the downlink of infrastructure wireless sensor networks. Another original contribution is the presentation and analysis of PTIP (Periodic Terminal Initiated Polling). Here, polling is used in the reversed direction as compared to common polling protocols. WiseMAC and PTIP are compared with PSM (Power Save Mode), the power save protocol used in both the IEEE 802.11 and IEEE 802.15.4 ZigBee standards. Analytical expressions are derived for the power consumption and the transmission delay for each protocol, as a function of the wake-up period. It is shown that WiseMAC provides, with low bit rate radio transceivers, a significantly lower power consumption than PSM. Although less energy efficient than WiseMAC and PSM, it is shown that PTIP can, thanks to its implementation simplicity, become attractive for applications tolerating large transmission delays.Amre El-Hoiydi received the electrical engineer degree from the Swiss Federal Institute of Technology in Zurich (ETHZ), Switzerland, in 1994. In 1995, he was a teaching assistant at the Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL), working on mobility management for low earth orbit mobile satellite communication systems. In 1996, he joined CSEM (Neuchâtel, Switzerland). Since then, he has been working on several research and development projects dealing with various aspects of wireless communications. In the ACTS RAINBOW and FRAMES projects, he was involved with the network and air interface aspects of 3rd generation cellular systems. In the ESPRIT INFOGATE and IST OPENROUTER projects, he worked on electronic design and embedded programming of Linux based wireless LAN gateways. His current research focus is low power communication protocols for wireless sensor networks.Jean-Dominique Decotignie is head of the real-time and networking group at the Swiss Center for Electronics and Microsystems (CSEM) in Neuchâtel. He is professor at the School of Computer and Communication Sciences of EPFL (Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne) and teaches real-time systems as well as hardware and software design. From 1977 to 1982, he has worked at EPFL and the University of Tokyo in the area of optical communications. In 1983, he joined the Industrial Computer Engineering Lab. at EPFL where he became Assistant Professor in 1992. From 1989 to 1992, he has been the head of an interdisciplinary project on Computer Integrated Manufacturing at EPFL. Since January 1997, he is with CSEM. His current research interests include industrial and real-time local area networks, distributed control systems and software engineering for real-time systems as well as real-time wireless networks.     

无线传感器网络中基于锚节点功率调节的加权质心定位算法

提出了一种基于锚节点功率调节的加权质心定位算法,通过锚节点的功率调节确定各个锚节点对于未知节点的影响力因子,并将其作为权重计算未知节点的位置,体现了不同锚节点为未知节点位置计算结果的影响.仿真表明,该算法减小了节点的平均定位误差,是一种适合于无线传感器网络的定位方法.