具备能量采集的无线传感器网络
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无线传感器网络中的能量采集与管理技术研究
无线传感器网络中的能量采集与管理技术研究随着无线传感器网络的快速发展，越来越多的无线传感器被广泛应用于各个领域，如环境监测、智能家居、工业自动化等。
然而，无线传感器节点通常是由电池供电，电池寿命的限制成为限制无线传感器网络长期运行的主要因素。
因此，如何实现无线传感器节点的能量采集与管理技术成为研究的重点。
能量采集技术是无线传感器网络中的重要组成部分。
它通过从环境中提取能量，如光能、振动能、热能等，以补充或替代电池供电的能量。
能量采集技术可以显著延长无线传感器节点的寿命，并减少更换电池的频率，降低维护成本。
目前，已经有多种能量采集技术被广泛研究和应用。
其中，太阳能是应用最广泛的能量采集技术之一。
太阳能电池板可以将太阳能转换为电能，供无线传感器节点使用。
由于太阳能电池板的尺寸较大，无法直接应用于微型无线传感器节点。
因此，研究人员提出了一些压缩型太阳能电池板的设计，以适应微型无线传感器节点的需求。
此外，还有研究者提出了基于光热效应的太阳能电池板，可以同时利用太阳能和热能，进一步提高能量利用效率。
除了太阳能，振动能也是一种常见的能量采集技术。
振动能收集器通过捕捉环境中的振动能并将其转换为电能，从而为无线传感器节点提供能量。
振动能收集器的设计需要考虑到其在实际应用中的可用性和可靠性。
例如，如何选择合适的材料和结构，以增强振动能收集器的性能和效率。
同时，如何在不影响无线传感器节点正常工作的情况下收集振动能，也是一个需要解决的问题。
热能也是一种潜在的能量采集技术。
通过利用无线传感器节点产生的热能，可以为其提供能量。
热能的采集过程需要考虑到如何有效地转换热能为电能，以及如何避免热能采集过程对无线传感器节点的正常工作产生干扰。
因此，热能采集技术的研究还有待进一步发展。
能量管理技术是实现无线传感器节点长期运行的关键。
它通过有效地管理能量的获取、存储和消耗，以最大程度地延长无线传感器节点的寿命。
能量管理技术包括电能管理和能量优化两个方面。
基于能量采集技术的无线传感器网络节点的设计与实现
基于能量采集技术的无线传感器网络节点的设计与实现随着物联网技术的快速发展，无线传感器网络（WSN）在各个领域都得到了广泛的应用。
传感器节点作为WSN的基本单元，其能源问题一直是研究的热点之一。
而基于能量采集技术的节点设计和实现，为解决传感器能源问题带来了全新的解决方案。
一、能量采集技术的概述能量采集技术是将环境中的各种能量形式转化为电能的一种技术。
常见的能量来源包括太阳能、风能、振动能等。
利用能量采集技术，传感器节点可以自动从环境中获取能量，避免了传统电池供能方式中需要定期更换和维护的问题，降低了传感器节点终端的能源消耗。
二、设计与实现核心模块1. 能量转换模块：该模块是将采集到的环境能量转化为电能的核心部分。
对于太阳能，可以采用光伏电池将光能转化为电能；对于振动能，可以采用振动发电器将机械能转化为电能。
2. 能量管理模块：该模块是对采集到的能量进行管理和控制的部分。
首先，需要对采集到的电能进行整流和滤波，以确保电源电压的稳定性。
其次，需要对电能进行存储，可以选择超级电容器或锂电池等存储容器，以便在环境能量不足时，向传感器节点提供持续的能源。
3. 能量感知与控制模块：传感器节点需要能够对环境能量的采集情况进行感知和控制。
通过能量感知模块，可以实时监测和反馈环境能量的采集情况，如太阳能辐射强度、振动频率等。
通过能量控制模块，可以根据感知到的环境能量情况，灵活地调整传感器节点的工作模式和频率，以实现能量的高效利用和节约。
三、无线传感器网络节点的应用案例基于能量采集技术的无线传感器网络节点广泛应用于各个领域，例如环境监测、工业控制、智能家居等。
1. 环境监测：通过布置在自然环境中的无线传感器网络节点，可以实时采集环境中的温度、湿度、光照等信息，并通过能量采集技术获取所需能源。
这种节点设计可以应用于农田的智能灌溉系统，通过监测土壤湿度和气象信息，智能调控灌溉系统，实现农田的精确用水，节约能源和资源。
2. 工业控制：工业生产中，需要对各种参数和指标进行实时监测和反馈。
一个能量收集无线传感器网络路由协议
一个能量收集无线传感器网络路由协议
能量收集无线传感器网络是现代无线通信和互联网技术的重要应用之一。
无线传感器网络主要由若干个节点组成，每个节点包括传感器和一个无线通信模块，能够感知周围环境并实时将信息传送到其他节点或者基站中。
无限传感器网络的路由协议是网络中最核心的部分，为传感器节点之间的通信提供了保障。
能量收集无线传感器网络路由协议是一种新型的协议，通过采用能量收集技术以及有效的路由算法，可以有效地延长传感器网络的寿命，同时提高网络的稳定性和可靠性。
该路由协议的主要思路是在传感器节点上安装能量收集模块，通过收集节点周围的环境能量来提供稳定的能量供应，从而保障节点的长期运行。
在数据传输的过程中，该协议采用了分层次的路由机制，由主节点进行信息存储和处理，通过局部路由协议传递信息到目标节点，保证了信息的准确传递，并且在传输过程中最大限度地节省能量消耗。
该协议主要包括基站节点、中间节点以及末端节点，基站节点充当着传感器网络的主节点，负责网络的信息存储和处理，中间节点则具有较强的能量收集和转发能力，末端节点则主要负责数据的获取和传输。
该协议还具有自组织网络和充分利用环境能量的特点，能够在节点故障或者能量不足的情况下自动调整网络拓扑结构，从而保障网络的稳定性和可靠性。
总之，能量收集无线传感器网络路由协议是一种创新性的网络
路由协议，在有效解决传感器网络能量不足的情况下，还保障了网络的高效稳定运行，具有广泛的应用前景。
随着技术的进一步发展，这种新型的无线传感器网络协议将会在能源管理、环保、智能家居等领域发挥巨大的作用。
无线传感器网络中的能源采集与无线能量传输技术研究
无线传感器网络中的能源采集与无线能量传输技术研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是由多个无线传感器节点组成的自组织网络，这些节点可以感知、采集、处理并传输环境中的信息。
然而，在无线传感器网络中，能源供应一直是一个关键问题。
传统的电池供电方式不仅不环保，而且对于大规模的传感器网络来说，更换电池会造成巨大的成本和人力资源浪费。
因此，研究无线传感器网络中的能源采集与无线能量传输技术就变得尤为重要。
能源采集是一种通过外部环境来获取能量的方法，可以有效地延长传感器节点的生命周期。
光与热能源采集是两种常见的能源采集方式。
光能源采集利用太阳能或者其他光源来产生能量，可以通过太阳能电池或者光热转换材料实现。
光能源采集不仅环保，而且能够在光照条件充足时持续提供能量。
热能源采集则利用环境中的温差产生能量，通过温差发电机或者热电转换材料将热能转化为电能。
热能源采集适用于环境温差较大的场景，比如地下室和火山口等。
无线能量传输是一种通过无线电波或者电磁波将能量传输到传感器节点的方法。
无线能量传输可以分为两种方式：远距离无线能量传输和近距离无线能量传输。
远距离无线能量传输是指将能量从发射器传输到接收器的距离较远，传输距离一般在几个米到几十米之间。
远距离无线能量传输可以通过无线充电器或者基站实现。
无线充电器可以通过电磁感应将能量传输到传感器节点，而基站则可以通过无线电波将能量传输到传感器节点。
近距离无线能量传输是指将能量从一个节点传输到另一个节点的距离较近，传输距离一般在几个厘米到几个米之间。
近距离无线能量传输可以通过电磁耦合或者电磁辐射实现。
电磁耦合可以通过电磁感应将能量传输到传感器节点，而电磁辐射则可以通过无线电波将能量传输到传感器节点。
无线传感器网络中的能源采集与无线能量传输技术研究受到了广泛的关注。
通过能源采集和无线能量传输技术，可以大大延长传感器节点的生命周期，减少电池更换的次数，降低维护成本。
基于能量收集与管理的无线传感器网络技术
基于能量收集与管理的无线传感器网络技术无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是一种由大量分布式的传感器节点组成的网络系统，用于收集、处理和传输环境中的信息。
在传统的无线传感器网络中，由于每个传感器节点需要使用电池供电，电池寿命成为制约其实际应用的一个重要因素。
然而，基于能量收集与管理的无线传感器网络技术的出现，为WSN的可持续运行提供了解决方案。
能量收集技术是指利用环境中的能量资源进行能量收集的方法。
目前，常见的能量收集技术包括太阳能、热能、振动能等。
通过利用这些能源，传感器节点可以从环境中收集到足够的能量来维持其正常运行。
同时，能量管理技术则是指对收集到的能量进行有效分配和利用的方法，以延长传感器节点的使用寿命。
基于能量收集与管理的无线传感器网络技术具有许多优势。
首先，能量收集技术可以减少对电池的依赖，从而降低维护成本。
其次，能量收集技术可以大大延长传感器节点的使用寿命，使得传感器网络能够长期运行。
此外，能量管理技术可以根据节点的能量状况进行动态调整，以确保整个网络的稳定性和可靠性。
在基于能量收集与管理的无线传感器网络技术中，太阳能是最常用的能量收集方式之一。
太阳能通过光伏效应将太阳的能量转换为电能，为传感器节点提供持续、可再生的能源。
通过合理地设计太阳能光伏电池的数量和位置，可以最大限度地收集到太阳能，从而满足传感器节点的能量需求。
此外，还可以采用能量存储器件（例如电容器、超级电容器等）将收集到的能量进行储存，以备不时之需。
除了太阳能之外，热能和振动能也可以作为能量收集的方法。
热能收集技术通过利用环境中的温差来产生能量，从而为传感器节点提供能源。
振动能收集技术则通过利用振动能转换装置将环境中的振动能转换为电能。
这些能量收集技术在一些特定的环境中具有广泛的应用前景，尤其在无法接触到光源的情况下，仍然能够提供持续的能源供应。
能量管理在基于能量收集与管理的无线传感器网络技术中起着至关重要的作用。
无线传感器网络的能量采集技术
无线传感器网络的能量采集技术在当今科技飞速发展的时代，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）已经成为了众多领域中不可或缺的一部分。
从环境监测、工业控制到医疗保健、智能家居，无线传感器网络的应用无处不在。
然而，这些传感器节点通常由电池供电，而电池的能量有限，更换电池又往往成本高昂且操作困难。
因此，能量采集技术的出现为解决无线传感器网络的能源供应问题带来了新的希望。
能量采集，顾名思义，就是从周围环境中收集能量并将其转化为电能，为无线传感器网络节点提供持续的能源支持。
这种技术的优势在于它能够实现自供电，减少对传统电池的依赖，从而延长传感器网络的使用寿命，降低维护成本。
目前，常见的能量采集技术主要包括以下几种类型。
太阳能采集是最为常见和成熟的一种能量采集方式。
我们都知道，太阳源源不断地向地球辐射能量，只要有合适的光伏电池，就能够将太阳能转化为电能。
在户外环境中，太阳能采集具有很大的潜力。
然而，它也存在一些局限性。
比如，在阴天或夜晚，太阳能的供应就会大幅减少甚至中断。
此外，光伏电池的效率还受到光照强度、角度以及温度等因素的影响。
振动能量采集也是一种重要的途径。
在很多场景中，存在着各种形式的振动，比如机械运转、车辆行驶、人体运动等。
通过使用压电材料或电磁感应装置，可以将这些振动能量转化为电能。
但是，振动的能量密度通常较低，需要高效的能量转换装置来提高采集效率。
热能采集技术则适用于存在温差的环境。
例如，工业设备表面与周围环境之间的温差、人体与外界环境的温差等。
通过热电材料，可以将温差转化为电能。
不过，热能采集的输出功率相对较小，需要进一步提高转换效率和能量管理技术。
除了上述几种主要的能量采集方式，还有一些其他的技术，如风能采集、射频能量采集等。
风能采集在特定的户外环境中具有一定的应用前景，但受到风速和风向等因素的限制。
射频能量采集则可以从周围的无线电信号中获取能量，但能量密度通常非常低，需要高性能的接收和转换装置。
无线传感器网络中的能量采集与存储技术研究
无线传感器网络中的能量采集与存储技术研究随着无线传感器网络的广泛应用，能源问题成为制约其长期运行的主要因素之一。
为了解决这一问题，研究者们开始关注无线传感器网络中的能量采集与存储技术，以延长网络节点的能源寿命。
本文将就该技术进行探讨，并介绍其在无线传感器网络中的应用。
一、能量采集技术1.1 太阳能太阳能是一种广泛应用于能量采集的技术，其原理是通过光电转换将太阳光转化为电能。
太阳能电池板可以安装在传感器节点的外部，将太阳能转化为电能储存在电池中，以供传感器节点运行。
1.2 热能热能采集技术利用热量的温差来产生电能。
例如，温差发电机可以利用室内和室外温度差异产生电能。
研究者们还开发了基于热电材料的技术，通过温差的变化来产生电能。
1.3 震动震动能采集技术是利用传感器节点周围的震动能量来产生电能。
通过将振动能量转化为电能，传感器节点可以利用周围的震动产生的能量进行自供电。
二、能量存储技术2.1 电池电池是最常见的能量存储设备，可以储存转换得到的电能。
传感器节点可以使用普通电池如铅酸电池或锂电池来存储能量。
此外，研究者们还开发了可充电电池，提高了能量利用效率。
2.2 超级电容器超级电容器是一种能够快速充放电的能量存储设备。
相比于传统的电池，超级电容器具有更高的能量转换速率和更长的循环寿命。
因此，它们成为了无线传感器网络中常用的能量储存器。
2.3 储能电池储能电池是通过吸附分子或离子来储存能量的新型能源存储技术。
它通过一系列电化学和物理化学过程来储存能量，并在需要时释放能量。
储能电池具有高能量密度、高效率和长寿命的优点。
三、能量采集与存储技术在无线传感器网络中的应用3.1 能量无线充电能量无线充电技术可以通过无线能量传输，为传感器节点提供能量。
通过将功率传输到传感器节点上的接收器，节点可以进行能量充电。
这种无线充电技术可以有效减少传感器节点更换电池的频率，延长网络的寿命。
3.2 节能算法节能算法可以优化节点的能量利用，减少能量浪费。
无线传感器网络中的能量采集与传输技术研究
无线传感器网络中的能量采集与传输技术研究章节一：引言无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是一种由大量分布在监测区域内的无线传感器节点组成的自组织网络。
这些节点具有感知、处理、通信和自组织能力，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，如何实现长期和可持续的能源供给一直是研究的热点问题。
因此，能量采集与传输技术成为无线传感器网络研究中的重要方向。
章节二：能量采集技术2.1 光能采集技术光能采集技术是通过光电转换器将太阳能转化为电能的过程。
太阳能光伏电池是最常用的光能采集设备之一，具有无噪声、无污染、可再生等优势。
此外，有研究者还提出了基于人体热能、机械振动等能量采集技术，为无线传感器节点提供能量。
2.2 热能采集技术热能采集技术是通过热电转换器将温度差转化为电能的过程。
热电转换器可以利用环境中的温差，如地热、太阳能辐射等，将温差转化为电能，为传感器节点提供能源。
2.3 振动能采集技术振动能采集技术利用振动能量将振动转化为电能，为传感器节点提供能源。
例如，无线传感器节点可以利用机械振动、交通车辆震动等环境中的振动来采集能量。
章节三：能量传输技术3.1 无线充电技术无线充电技术是将无线能源传输到传感器节点的过程。
其中，无线电能传输技术是应用最广泛的一种技术。
通过无线信号的辐射，将能量从发射设备传输到接收设备，为传感器节点充电。
3.2 电磁感应技术电磁感应技术利用交变磁场感应线圈中的电流产生电能，为传感器节点提供能量。
这种技术常用于传感器节点与电磁感应设备之间的近距离无线电能传输。
章节四：能量管理与优化技术4.1 能量管理技术能量管理技术主要是通过优化能量的使用和分配，延长传感器节点的工作寿命。
例如，通过动态调整节点的感知和传输频率，合理分配能量资源，降低能量消耗。
4.2 能量优化技术能量优化技术是针对能量采集和能量传输过程中的能量损失进行优化。
能量收集技术在无线传感器网络中的应用
能量收集技术在无线传感器网络中的应用无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是一种由大量分布在监测区域内的无线传感器节点组成的网络系统。
这些节点能够感知环境中的物理和化学信息，并将其传输到数据处理中心。
然而，无线传感器网络的节点往往处于无人监管的环境中，且能量资源有限。
因此，为了延长网络的寿命和性能，在无线传感器网络中应用能量收集技术显得尤为重要。
能量收集技术是指通过某种方式收集环境中的能量，然后向无线传感器节点供电，以实现长期稳定运行。
能量收集技术主要分为三类：光能收集、振动能收集和热能收集。
光能收集是指利用太阳能或光照能量来为传感器节点供电。
光能收集器通常由光伏电池和能量管理电路组成。
光伏电池通过将光能转化为电能，并将其存储在电池中，以供传感器节点使用。
然而，由于光照条件的不稳定性和夜间光照不足等问题，光能收集在无线传感器网络中的应用受到了一定的限制。
振动能收集是指利用环境中的振动能量来为传感器节点供电。
常见的振动能收集器包括压电陶瓷和电磁振动发电机等。
这些设备能够将机械振动转化为电能，并将其存储在电池中。
振动能收集具有环境适应性强、供能稳定等优点，但其应用受到传感器节点所处环境的限制。
热能收集是指利用环境中的热能来为传感器节点供电。
热能收集技术利用温差效应或热电效应将热能转化为电能，并将其存储在电池中。
相比于光能收集和振动能收集，热能收集技术具有更广泛的应用场景，因为热能在自然环境中普遍存在。
然而，热能收集技术的效率和可靠性仍然存在一定的挑战，需要进一步的研究和改进。
在无线传感器网络中应用能量收集技术可以带来诸多益处。
首先，能量收集技术能够延长节点的使用寿命。
通过收集环境中的能量补充节点电池，可以减少电池更换的频率，降低维护成本。
其次，能量收集技术可以提高网络的可靠性。
采用能量收集技术使传感器节点有源供电，可以避免电池电量低导致节点失效的问题。
第三，能量收集技术可以增加网络的可扩展性。
无线传感器网络中的能量收集技术研究
无线传感器网络中的能量收集技术研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是指大规模的、分散的、无线的、自组织的、互相联网的传感器网络，广泛应用于航空、军事、医疗、环境监测等领域。
然而，WSN的一个主要问题是能量不足。
因为传感器节点通常放置在无人区，而传输数据和处理信息需要能量，因此节点能量通常很快消耗完毕。
该问题是WSN研究的重点之一。
能量收集技术是解决WSN节点能源问题的关键之一。
1. 能量收集技术的定义和原理能量收集技术是指通过场、光、振动、热等手段，将自然环境中的能量转换为电能、化学能或机械能，从而为传感器节点提供稳定的电源。
收集的能量通常会存储在电容器、电池或超级电容器中，当需要时，将其转化为电能供应给传感器节点。
该技术可以有效地解决传感器节点的能量问题，延长其使用寿命。
2. 能量收集技术的分类根据能源的来源和转换原理的不同，能量收集技术可分为以下几类：2.1 光能收集技术利用太阳能发电板或太阳能电池，将光能转化为电能供给传感器节点。
此方法在室外或阳光充足时效果较好，在室内或阴天天气时效果不佳。
2.2 热能收集技术利用热电发电元件，将温差转化为电能。
此方法适用于温差较大的环境下，如人体、机器内部等。
2.3 机械能收集技术由于光能、风能、水能等都可以转化为机械能，因此利用振动、水流、风力等将机械能转化为电能，供给传感器节点。
2.4 其他收集技术像化学能收集技术、无线能传输技术等方法也可以被应用于能量收集。
3. 能量收集技术的运用3.1 能量收集技术的优点能量收集技术可以延长无线传感器网络节点的寿命，减少更换设备的时间和成本。
它还可以减少对电池等化学能源的依赖，从而减少对环境的污染，适应未来环境保护的发展方向。
3.2 能量收集技术的局限能量收集技术存在一些问题。
首先，能量收集设备会消耗一定的能量，从而减少传感器节点的使用时间。
其次，能量收集设备会占用大量空间，无法放置在空间有限的场所中。
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如何在保证目标覆盖率的前提下延长无线传感器网络的生命周期一、背景在无线传感器网络(简称WSN)中每一个传感器节点监控自己周围的环境并把感知得到的数据无线传输给接收点。
传统WSN面临的一个基本问题是节点电池寿命有限。
为了最大化WSN的生命周期并确保所有目标都在监控之中，一种做法是在目标周围分散多个传感器节点。
每个目标被多个传感器节点监控，每个节点覆盖多个目标。
传感器节点有活跃和睡眠两种状态，活跃状态的节点负责监控目标并发送/转发数据。
睡眠状态的节点保存能量，在需要的时候被唤醒。
近来，能量采集技术应用在WSN中，将周围环境能量转换为电能。
理论上，采用了能量收集技术的WSN可以持久运行。
二、解决DMLC问题Distributed Maximum Lifetime Coverage(DMLC)是WSN共同面临的一个问题。
传统WSN解决这个问题致力于减少能量的消耗。
本论文针对能量采集WSN，关心的是节点的再充能以及能量的使用效率，关键目标是平衡能量采集与能量需求，提出了Maximum Energy Protection(MEP)算法和‚资格测试‛。
前者的主要思想是用具备较高能量的睡眠节点替换活跃节点，后者目的是减少冗余，最小化能量浪费。
1.传统WSN解决DMLC解决DMLC的通常做法是降低冗余以最小化能量使用。
冗余指的是多个传感器覆盖相同目标的现象。
传统WSN的做法大致可以分为两类：整体重配臵和自我配臵。
1.1整体重配置该做法在等长的循环中执行操作，每一个循环包含配臵和感知两个阶段。
其中配臵占时比感知短得多。
在配臵阶段，所有传感器节点与邻居节点交换位臵和目标信息并决定其在感知阶段的状态。
采用这种做法的典型方案有两种。
方案1：如果一个节点的目标区域被其他节点覆盖，则该节点可以关闭自己。
否则就在感知阶段激活自己。
方案2：拥有较高剩余能量的传感器节点自愿覆盖某一目标。
该方案采用的决策机制与方案1类似。
所谓自愿，是让剩余能量较少的节点更早进行决策。
如果节点的监控目标被其他活跃节点覆盖便可以进入睡眠状态，把‚职责‛留给能量较高的活跃节点。
整体重配臵方法最大的缺点是在每一轮循环开始会产生大量的信号传输开销。
此外，如果一个节点出现了问题无法继续监视目标，要等到下一轮循环才会被发现。
1.2自我配置该做法是将配臵节点状态的工作交由给每个传感器节点，引入了一种探查状态，处在探查状态的节点可以与其他活跃节点交换信息。
方案1：PEAS算法。
如果处在探查状态节点的感知范围内没有其他活跃节点，则探查节点可以进入活跃状态。
否则根据工作状态节点剩余的能量和处在睡眠状态节点的总数计算其的休眠时间。
方案2：与1类似，探查节点与感知范围内节点的距离超过某一设定值则激活自己。
采用这种做法，睡眠节点需要周期性进入探查状态。
这样可能会导致覆盖漏洞。
覆盖漏洞是指存在一个或多个目标不被任何节点覆盖。
比如，当一个节点能量耗尽，被该节点监控的目标处于不被监视的状态，直到有睡眠节点进入探查状态发现该现象为止。
解决这种问题的一种方法是为传感器节点装备触发电路，当一个节点的能量耗尽时，它把感知范围内的所有睡眠节点唤醒并进入探查状态。
2.WSN-EH解决DMLC2.1.符号和术语假设WSN由被放臵在欧几里得平面的传感器节点组成，节点有活跃和睡眠两种状态。
函数返回覆盖目标的节点的集合。
定义1：覆盖生命周期是指从传感器节点开始监控目标直到因为缺乏能源还无法继续监控目标为止的时间。
定义2：完全目标覆盖是指所有目标在任何时候都至少被一个节点覆盖。
我们假定所有节点的感知范围相同并且节点能够监控在其感知范围内的所有目标。
节点间的通信距离是节点感知距离的两倍。
命题1：的邻居节点至少有一个覆盖目标与相同。
我们定义了重配臵阶段：，在这个阶段，所有涉及到的节点需要决策是否进入睡眠状态。
的长度比节点的电池寿命短得多。
根据off-duty规则做出决策。
off-duty规则：如果节点感知范围内的所有目标被的子集节点覆盖，则可以把自己关闭而不会降低整体的覆盖率。
否则就进入活跃状态。
每一轮重配臵阶段的开始，涉及到的节点首先交换它们的epoch和目标信息。
epoch 指的是节点开始下一次进入重配臵阶段的时间。
然后，每一个节点根据off-duty规则在延迟T之后决策出各自的状态，其中T是基于各个节点剩余能量水平计算出来的，如下：从该公式看出，剩余能量较少的节点先决策自己的状态，如此，剩余能量更高的节点会自愿负责监控目标。
上述做法在有多个节点同时做出决策时可能会导致覆盖漏洞。
比如有两个节点A和B 监控同一个目标。
如果A和B在重配臵阶段具有相同的能量水平，它们会以为对方是活跃状态从而都进入睡眠状态。
为了解决这个问题，公式(2)可以修改成如下形式：是一个比小得多的随机值。
在重配臵阶段最后，只有一部分节点被激活执行感知任务，其他节点则进入睡眠状态保存能量和再充电。
2.2资格测试资格测试的目的是判定一个节点是不是有价值的，从而决定是不是激活它。
有价值是指一个节点当前处于睡眠状态，并且能够跟其他节点一起组成一个子集节点，这个子集能够覆盖某个活跃节点监控的所有目标。
的邻居节点覆盖的目标，表示邻居节点的epoch。
这些信息存储在数组中。
表示节点的邻居节点的子集，能够覆盖所有监控的目标。
有如下关系：，假定重配臵阶段时，会做如下两步测试：1)如果否则进入第二步。
2)如果在中，说明它覆盖了所有被监控的目标。
通过测试。
如果在第一步通过了测试，则将其epoch更新为。
如果在第二步通过测试，将epoch更新为subN()中最大的epoch。
同时也将其epoch更新为新的。
如果没有通过测试，则二者的epoch均保持不变。
如果通过了多个活跃邻居节点的测试，将其epoch更新为最早的一个。
根据资格测试，有如下命题。
命题2：节点和会正好在或者早于这个时间进入重配臵阶段。
证明：在进行了测试之后，的所有邻居节点的epoch不会超过。
在将其epoch 更新为subN()中最大的epoch后，的任何一个在之前达到epoch并且进入重配臵阶段的邻居节点都会更新它们的epoch。
这就是命题2的内容。
2.3Maximum Energy Protection Algorithm（MEP算法）系统初始化时，所有节点进入重配臵阶段，依据off-duty规则决定各自的状态。
如果节点决定进入睡眠状态，则将其epoch设臵为，并发送广播消息’TURN OFF’，其中包含自己的epoch和目标。
如果节点决定进入活跃状态，则将epoch设臵为当前电池寿命，并初始化一个空数组。
数组中存放的是其邻居节点的epoch和目标。
一个处在活跃状态的节点接收到邻居节点发来的’TURN OFF’消息时，将邻居节点存储到中并对其进行‚资格测试‛，如果邻居节点通过了测试，活跃节点会回应一个‘SET EPOCH’的消息。
否则，不予回应。
如果一个节点收到多个‘SET EPOCH’消息，它会将其epoch设臵成最早的那个。
这种情况可能产生冗余。
例如，收到两个‘SET EPOCH’消息，分别来自它的两个活跃邻居节点A和B，其中。
会将其epoch设臵为5并在该时刻进入重配臵阶段。
如果决策进入活跃状态，便会产生冗余，因为B节点还要3个时间单位才达到它的epoch。
为了减少冗余，节点激活自己时广播一个’ CHECK REDUNDANT’消息给它的活跃状态的邻居节点。
当一个活跃节点收到上述消息后会立即进入重配臵阶段决定自己的状态。
三、实验与总结每一个传感器节点都装备了太阳能电池。
假设太阳能的转换率为10%，可再充电效率为50%。
假定每一个节点都装备一个计时器，可以触发节点从睡眠状态进入重配臵阶段。
将MEP与CPNS(覆盖面保护节点方案)和DEEPS(适用于传感器的确定性能量高效协议)比较。
分别观测目标密度，传感器节点密度和节点感知范围的变化对三种算法的网络生命周期①和平均冗余程度②产生的影响。
①网络生命周期从无线传感器网络开始运作到有一个目标不再被任何节点监控为止。
②平均冗余程度代表的是监控相同目标的传感器数的平均值。
任何一个活跃状态的节点监控一个被其他活跃节点覆盖的目标都会增加冗余程度。
实验表明，与CPNS和DEEPS算法相比，MEP算法增加了至少30%的网络生命周期，降低了10%的网络冗余。
四、一些思考如前所述，WSN面临的一个严峻挑战是能量有限。
WSN多用电池提供能量，对于一个部署好的WSN，为其传感器节点更换电池是一件繁琐，浩大的工程，有时甚至是不可操作的。
于是，如何尽可能延长WSN的生命周期成了关键所在。
随着能量采集技术在WSN中的应用，上述WSN面临的挑战得到一定程度的缓解。
但即便是在具备能量采集功能的WSN 中，依然需要考虑如何延长其工作时间。
本文针对具备能量采集功能的WSN第一次提出了分布式的解决算法，实验证明该方案显著延长了WSN的生命周期。
本论文提出的算法核心在于如何高效使用采集到的能量，确保采集到的能量都用在延长WSN的生命周期上。
我的想法是针对部署在不同环境的WSN，采用不同或者多种能量采集方式，比如太阳能，风能，地热等等。
能量的来源和能量的使用，双管齐下，进一步延长WSN的生命周期。