下载文档原格式
无线传感器网络中的能量有效调度算法设计无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由许多具有传感、计算和通信能力的节点组成的分布式网络。
它可以广泛应用于环境监测、智能交通、医疗健康等领域。
然而，由于无线传感器节点的能量供应通常十分有限，如何设计能够有效调度能量的算法，成为了无线传感器网络研究的热点之一。
能量有效调度是指通过合理的调度算法，降低传感器节点能量消耗率，延长网络的生命周期，最大限度地利用有限的能量资源。
本文将介绍几种常见的能量有效调度算法。
第一种算法是低能耗路由算法。
路由算法是无线传感器网络中最基础的算法之一，它决定了数据包在网络中的传输路径。
低能耗路由算法通过考虑节点的能量消耗和网络拓扑结构，选择能量消耗较低的路径进行数据传输。
例如，利用节点剩余能量作为路由选择的一个重要指标，保证节点能量分布均匀，有效延长网络寿命。
第二种算法是充电调度算法。
在一些特殊的无线传感器网络应用场景中，可以利用移动充电节点为其他节点进行能量补充。
充电调度算法的目的是合理安排移动充电节点的移动路径和时间，使得网络中的节点能够及时得到能量补充。
例如，通过预测节点能量消耗情况和能量储备情况，为充电节点规划最优的路径和时间，提高网络的覆盖率和能量利用效率。
第三种算法是节点睡眠调度算法。
在无线传感器网络中，节点在没有数据传输任务时，可以进入睡眠模式以降低能量消耗。
节点睡眠调度算法通过根据节点的工作状态和任务需求，合理决策节点的唤醒和睡眠时机，以最大限度地降低能量消耗。
例如，通过预测节点之间的通信需求和数据采集频率，为节点规划合理的唤醒和睡眠策略，提高能量利用效率和网络性能。
第四种算法是能量平衡调度算法。
在无线传感器网络中，节点的能量消耗通常不均衡，一些节点会早期耗尽能量导致网络中断。
能量平衡调度算法的目标是通过动态调整节点的能量消耗率，使得网络中的能量分布趋于均衡。
例如，通过限制节点的能量消耗速率，并引入能量分配机制，实现节点能量的均衡分布，延长网络的寿命和稳定性。
基于多智能体纳什Q学习WSN节点休眠调度算法摘要:目前传统的无线传感网络节点休眠调度算法无法使传感器节点自主学习其每轮调度中的最佳动作(休眠/工作)，导致覆盖率较低，网络生命周期较短。
为此，提出了一种传感器节点利用纳什Q学习进行学习的休眠调度算法(NQSA)，把每个传感器节点当作一个智能体，将整个系统当作多智能体系统，每个节点自主学习其每轮调度中的最佳动作，执行高覆盖率并且低能耗的调度策略。
仿真结果表明， NQSA算法在降低能耗的同时提高了整个无线传感网络系统的覆盖率。
关键词:无线传感网络;节点调度;多智能体强化学习;纳什Q学习中图分类号TP393 文献标志码 A0引言无线传感网络中传感器节点能量有限，且在冗余监听时浪费了大部分的能量，所以适时适当的调度无线传感网络中处于冗余覆盖的节点进入休眠状态，成为了最大化网络寿命的关键[1]。
针对该问题，已有大量研究学者提出了不同的节点调度算法。
文献[2]提出了一种基于网格的节点休眠调度算法，该算法计算每个网格中每个节点的权重，然后判断该节点是否为冗余覆盖节点，然后调度冗余覆盖节点进入休眠。
文献[3]提出了动态概率休眠调度机制的拓扑控制算法，根据分簇后的簇内成员节点数量动态设置节点的休眠概率。
上述调度算法保证了节点执行安全且能耗较低的调度策略，但不具有记忆特性，无法充分利用节点历史数据，每次求解都是独立的过程，而强化学习具有记忆特性刚好可以克服这个问题。
强化学习可以使节点在动态的环境中反复探索与试错，充分利用历史数据来选择每轮中的最佳调度策略。
为此，本文提出了一种基于多智能体纳什Q学习的节点休眠调度算法。
1.系统模型1.1网络模型本文假设每个传感器节点初始能量相同且具有统一的监测范围和通信范围，把每个传感器节点当作一个智能体，将整个系统视为多智能体系统，每个传感器节点与周围节点进行合作型博弈。
传感器节点的传感范围和通信范围看成一个圆形区域。
作出如下定义：定义1: 监测范围半径为R，通信范围半径为2R，与节点i欧式距离小于2R的节点称为节点i的邻居节点。
防边界收缩的无线传感器网络节点轻量级调度算法张冬青;温涛;郭权;宋晓莹【摘要】针对高密度部署的无线传感器网络边界节点邻居数量低于内部节点而导致休眠概率不均等进而边界收缩的问题,提出了一种轻量级调度算法.根据邻居表中节点的数量以及邻居节点的工作邻居数量判定节点是否处于网络边界,对于边界节点和内部节点采用不同的调度策略,并分别计算得出处于网络边界的节点被n个邻居完全覆盖的概率和边界节点被n个邻居覆盖的面积分数的范围.仿真结果表明,该算法能够有效缓解边界收缩问题,延长网络生命周期.【期刊名称】《东北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(034)010【总页数】5页(P1378-1382)【关键词】无线传感器网络;节点休眠;防边界收缩;边界节点判定;能量【作者】张冬青;温涛;郭权;宋晓莹【作者单位】东北大学软件中心,辽宁沈阳 110819;东北大学软件中心,辽宁沈阳110819;大连东软信息学院计算机科学与技术系,辽宁大连 116023;东北大学软件中心,辽宁沈阳 110819【正文语种】中文【中图分类】TP393近些年无线传感器在军事和民用领域广泛应用[1]，国内外学者对此也进行了深入研究.无线传感器网络中的传感器大多数情况下能量是无法补充的，传统的有线网和能量不受限制的无线网中很多算法无法应用于无线传感器网络.要想让无线传感器网络的生存周期延长，必须尽一切可能节省能量.无线传感器网络的能量问题主要分成两个层次进行研究——网络级和节点级[1].网络级主要是通过设计良好的路由协议来延长网络生命周期，节点级主要通过对节点的休眠调度来延长整个网络的生命周期.在网络级，文献[2]提出采用聚类方法将事件的数据包进行汇总，减小网络开销、时延和丢包率；文献[3]提出一种分布式自适应聚类的动态传感器网络体系结构，延长了网络生命周期和提高网络覆盖率.在节点级，根据是否知道每个节点的精确位置信息又分成两大类算法，对于知道每个节点的精确位置信息的情况，文献[4]提出非执勤资格规则(off-duty eligibility rule)，根据位置和信号到达的角度计算节点之间的覆盖关系；文献[5]对各种静态无线传感器网络节点覆盖率进行了研究.然而，对于大多数应用，无线传感器是随机部署的，很难精确获得每个节点的位置. 对于不知道节点精确位置的情况，文献[6]提出随机休眠的策略，节点间不需要通信即可调度，但难以保证网络的覆盖率；文献[7]通过严格的数学证明给出了传感器节点数目与所期望满足的部署质量之间的约束关系；文献[8]提出一种将遗传算法和安排转型操作混合起来的算法，提高了网络监测的覆盖率，但通信量较大；文献[9]提出一种轻量级部署调度算法LDAS，设计了邻居表数据结构，在邻居之间定期传递邻居表信息，判定节点是否应休眠.本文在文献[9]的基础上，分析了处于网络边界的节点邻居数量和覆盖率方面的特性，提出了一种不需要知道邻居节点间距离的轻量级判定算法，并据此给出整体网络的节点休眠调度算法，称为防边界收缩轻量级节点休眠调度算法(nodes lightweight scheduling algorithm of preventing boundary contraction，NLSA-PBC算法).1 网络模型和算法描述1.1 网络模型本文研究的无线传感器网络满足以下要求：1) 节点随机部署后，其位置不再改变；2) 所有节点感知半径和通信半径均相同；3) 节点密度高，平均每个节点的邻居(见定义1)数量不低于11个(取该值的依据来自于文献[9])；4) 节点不知道自身和邻居的精确位置；5) 整个网络区域是一个边缘没有特殊凸起或凹陷的多边形、圆或椭圆(即边界没有特别尖锐的角).1.2 算法描述整个算法分为两部分：一是整体的调度算法；二是边界节点的判定算法.算法1 防边界收缩轻量级节点休眠调度算法：每个节点感知其邻居节点的数量，如果工作邻居数量m超过阈值T，则随机向其中m-T个处于工作状态的邻居节点发送选票.每隔一定时间每个节点检查自己是否获得了足够多的选票，对于处于边界的节点，判断是否超过了边界阈值；而对于内部节点则判断是否超过了内部阈值，超过阈值则进入预休眠状态；进入预休眠状态的节点在等待一个随机的时间段之后如果其工作邻居仍然超过阈值，则进入休眠状态；休眠中的节点经过预设的时间间隔被唤醒，重新进入工作状态.该调度算法中有一个关键问题是如何进行边界节点的判定，处于边界的节点和处于网络内部的节点被完全覆盖所需邻居数量以及被邻居节点覆盖住的分数都是不同的.处于边界的节点的邻居中，至少有两个也同样处于网络的边界，可以据此给出算法2.算法2 边界节点判定算法：某节点有n个(n>=N)邻居处于工作状态，若n个邻居中至少有两个的NoN(NoN为邻居表中某条记录中工作邻居的数量，其详细定义见文献[9])项的值约等于n(上下浮动不超过1)，其他邻居的NoN项的值大于n+2，则该节点处于网络边界.算法的核心问题是求出处于边界的节点被邻居完全覆盖的可能性达到一定要求的阈值N，其求解过程见以下的定义和定理.2 相关定义和定理定义1 边界节点和网络内部节点：处于整个无线传感器网络边界处的节点称为边界节点，其共同的特征是某一侧没有邻居节点.不处于网络边界的节点称为网络内部节点.定义2 边界节点的内部：设网络边界通过边界节点监测区域的圆心，如果网络覆盖范围远大于每个节点的监测范围，则对于每个处于边界的节点来说，边界都可以近似地看成一条直线，也就是一条直径.从该直径划分，属于网络覆盖范围的那一半称为边界节点的内部，另外一半称为边界节点的外部.对于边界节点的内部，与普通节点一样，有自己的邻居节点，也会被足够多的邻居覆盖；而对于边界节点的外部，虽然也处于感知区域，但这个半圆邻居的数量和覆盖范围会很小甚至为0.所以对于边界节点，应重点研究其内部的情况.在本文的后续部分，所研究的均为邻居处于边界节点内部的情况.定义3 交点、相交扇形与有效角：在网络内部，这几个定义沿用文献[9]中的定义.但如果某个节点处于网络边界，其与某个邻居的两个交点中可能只有一个处于网络内部，此时相交扇形为处于边界节点内部的交点与边界半径所夹生成的扇形，而该扇形的圆心角为有效角，如图1所示.其中，O是位于网络边界的节点；MN是网络边界，其右上方为该边界节点的内部，左下方为外部；和是节点X1与O的两个交点，其中只有位于边界节点内部，此时相交扇形为有效角为定理1 对于网络内部节点以及两个交点都在边界节点内部的情况，两个邻居的有效角取值范围为[2π/3，π)，而对于只有一个交点位于边界节点内部的情况，有效角取值范围为(π/3，π).证明第一种情况文献[9]中已经给出证明.对于第二种情况，其上界趋近于π的情况与前一种情况相同，不再赘述.如果邻居恰好处于边界上，则该邻居与边界节点相交构成的扇形圆心角至少为2π/3，而位于边界节点内部的夹角至少为π/3.由于研究的情形为邻居处于边界节点内部，故其下界不能小于π/3.综上得证.图1 处于网络边界的节点相关定义示意图Fig.1 Definition diagram of nodes in network boundary在文献[9]中给出了关于网络内部节点邻居之间的关系，本文不再赘述.本文针对边界节点提出定理2和定理3.定理2 一个位于边界的节点的内部被它的n个邻居节点完全覆盖的概率为P(A)=要证明该定理，需要先证明一些引理.设C为边界节点O的内部感知区域，Ci为节点i的感知区域，C与Ci相交，在边界节点的内部可能有一个或两个交点.如果只有一个交点，则称该交点为第一个交点，如果有两个交点，则称在O的逆时针方向上首先遇到的那个交点为第一个交点.设Ai表示如下事件：C与Ci相交的第一个交点没有被O的其他邻居节点的感知区域Cj覆盖.与Ai相反的事件用表示：每一个Ci与C相交的第一个交点均被O的其他邻居节点的感知区域Cj覆盖.又设A 表示事件：C被Ci完全覆盖.则事件A与Ai之间的关系为引理引理引理3 对于任意互不相等的i，j，有P(AiAj)=0.引理4 P(A)=1-nP(A1).限于篇幅，引理的证明省略.由以上4个引理很容易得出定理2.定理3 一个位于边界的节点的感知区域被它的n个邻居节点覆盖住的分数不会低于证明设邻居节点Xi与O构成的相交扇形为对于每个i，设Ii为逆时针方向相交扇形之前没有被覆盖的面积(图2)，则有两种情况需要分析：位于另一个相交扇形区域内；没有位于任何其他相交扇形之内.对于第1)种情况，显然节点O已经被完全覆盖，Ii=0.对于第2)种情况，设是在顺时针方向上距离最近的交点，如图2所示.设S是没有被处于边界节点O的随机分布的邻居覆盖的区域，E(S)为S的数学期望.显然考虑到邻居分布的随机和均匀性，只需计算E(I1)即可：设显然有对于给定的X1，计算角α的分布概率分两种情况：图2 角α定义的示意图Fig.2 Schematic diagram of α definition1) 在边界节点内部，而在边界节点外部；和都在边界节点内部.对于第1)种情况，该平均面积占边界节点内部面积(半圆)的比例为该值再除以半圆的面积，即对于第2)种情况，可直接求得平均面积占边界节点内部面积的比例为第1)种情况的可能性为总的2/3，第2)种情况的可能性占总的1/3，故最终得到一个位于边界的节点的感知区域被它的n个邻居节点覆盖住的分数不会低于定理3得证.综合定理2和3，可以计算得到如表1的结论.表1 边界节点与邻居的关系Table 1 Relationship of boundary node and its neighbors邻居数n边界节点被n个邻居节点完全覆盖的概率/%边界节点被n个邻居节点覆盖住的区域占内部区域的分数/%583.36≥98.68689.09≥98.75792.95≥99.69895.52≥99.73997.19≥99.92109 8.26≥99.941198.93≥99.95对比文献[9]中表1的数据，可以看到边界节点的邻居达到7个时，就几乎能够完全覆盖边界节点了(可能性达到92.95%)，而内部节点的邻居需要达到11个，才能有相似的效果.边界节点的邻居达到7个时，被邻居覆盖区域的百分比超过99%，而内部节点的邻居也需要达到11个才有类似效果.可见在网络边界处的处理方式应该与网络内部不同.所以在算法2中N的值应该取7.3 系统仿真在半径50 m的区域中随机部署600个监测半径为8 m的节点，设在工作或预休眠状态下节点平均生命周期为100 s，休眠状态不损失能量，发送信标消息的周期为5 s，进行节点检查的周期为3 s，节点每次休眠时长5 s，节点进入预休眠状态后等待的随机时长最大值为2 s，边界节点的选票阈值为7，内部节点的选票阈值为11.图3为文献[9]的LDAS算法和本文提出的NLSA-PBC算法在运行1 000 s时的采样对比.图3 1 000 s采样Fig.3 1 000 s sampling(a)—LDAS算法； (b)—NLSA-PBC算法.从实验结果来看，采用NLSA-PBC算法进行调度相比于LDAS算法，能够让边界节点有更大机会休眠，避免边界收缩问题.4 结语本文针对高密度随机部署的无线传感器网络节点休眠调度中存在的边界收缩问题进行了研究，提出了针对边界节点的休眠调度算法，并计算得出处于网络边界的节点被n个邻居完全覆盖的概率和边界节点被n个邻居覆盖的面积分数的范围.实验结果表明，算法能够在不增加通信成本的同时，有效缓解边界收缩问题，延长无线传感器网络的生命周期.该模型采用的计算方法还不适用于三维空间，下一步可以针对三维空间建模并设计调度算法.参考文献：[1] Popa M，Girban G.On the energy constraint in wireless sensor networks[J].Computer Communications，2003，26(11)：1131-1144. [2] Sunil K，Kashyap K，Zan B，et al.An energy-aware and intelligent cluster-based event detection scheme in wireless sensornetworks[J].International Journal of Sensor Networks，2008，3(2)：123-133.[3] Saad E M，Awadalla M H，Saleh M A，et al.Adaptive and energyefficient clustering architecture for dynamic sensor networks[C]//Soft Computing Applications.Oradea，2007：221-225.[4] Tian D，Georganas N D.A node scheduling scheme for energy conservation in large wireless sensor networks[J].Mobile Computing，2003，3(2)：271-290.[5] Mihaela C，Wu J.Energy-efficient coverage problems in wireless ad-hoc sensor networks[J].Computer Communications，2006，29(4)：413-420. [6] Liu C，Wu K，Xiao Y，et al.Random coverage with guaranteed connectivity：joint scheduling for wireless sensor networks[J].IEEE Transactions on Parallel and Distributed System，2006，17(6)：562-575. [7] Fan G，Wang R，Huang H，et al.Coverage-guaranteed sensor node deployment strategies for wireless sensor networks[J].Sensors，2010，10(3)：2064-2087.[8] Hu X M，Zhang J，Yu Y，et al.Hybrid genetic algorithm using a forward encoding scheme for lifetime maximization of wireless sensor networks[J].IEEE Transactions on Evolutionary Computation，2010，14(5)：766-781.[9] Wu K，Gao Y，Li F，et al.Lightweight deployment-aware scheduling for wireless sensor networks[J].Mobile Networks and Application，2005，10(6)：837-852.。
无线传感器网络中的能效优化技术探索无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）由大量的无线传感器节点组成，这些节点负责收集环境数据并将其传输到网络中。
然而，由于传感器节点通常受限于能量供应，能效优化技术成为WSN中重要的问题之一。
本文将探讨无线传感器网络中的能效优化技术，希望能为相关研究和应用提供参考。
为了优化无线传感器网络的能效，我们可以从以下几个方面入手。
首先，设计低功耗的传感器节点是能效优化的基础。
传感器节点通常具有微处理器、存储器、传感器和无线通信模块等组件。
通过采用低功耗芯片、优化电路设计和节能算法，可以降低传感器节点的功耗，从而延长其运行时间。
其次，优化传感器节点的能量消耗是实现能效优化的关键。
传感器节点的能量主要消耗在数据采集、数据传输和数据处理等过程中。
因此，我们可以通过以下方式降低能量消耗：1. 数据压缩和聚合：在传感器节点中，对于重复、冗余或无用的数据进行压缩和聚合，减少数据传输量，从而降低能量消耗。
2. 去冗余策略：传感器节点通常会在邻近节点中收集到相似的数据，去除冗余数据可以降低数据传输和存储的能耗。
3. 选择性传输：只有在特定条件下才进行数据传输，例如超过阈值的数据才会被传输，这样可以避免无用数据的传输，从而降低能量消耗。
4. 节能调度算法：通过合理调度传感器节点的工作模式，如休眠、睡眠和活动模式，最大程度地降低能量消耗。
另外，提高网络的能量利用率也是能效优化的重要方向之一。
网络的能量利用率直接影响网络的寿命和整体性能。
以下是一些提高能量利用率的方法：1. 路由优化：通过优化路由算法，选择最短的路径和较低能耗的路径进行数据传输，减少能量的消耗。
2. 能量平衡：通过调整节点之间的工作负载，避免某些节点能量耗尽导致网络损失功能，提高网络的寿命。
3. 充电技术：通过引入无线充电技术或基于能量收集的技术，为节点提供能量补充，延长网络寿命。
最后，能效优化的策略还应结合实际应用需求进行选择。
WSN无线传感器网络布点与节点调度算法性能分析无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量节点组成的自组织网络，这些节点通过无线通信协作来收集、处理和传输感知环境中的数据。
WSN广泛应用于环境监测、智能农业、工业自动化等领域。
在WSN的设计和部署中，布点与节点调度算法起着至关重要的作用。
本文将对WSN布点与节点调度算法进行性能分析。
WSN的布点算法是指如何选择节点的位置以实现最佳的网络覆盖和通信质量。
一个好的布点算法应该能够在保证网络覆盖的情况下，尽量减少节点数量，从而节省能量和成本。
目前常用的布点算法有基于部署区域分割的算法和基于感知覆盖的算法。
基于部署区域分割的布点算法将部署区域划分为若干个小区域，然后在每个小区域中选择一个节点作为监测节点。
这种算法的优点是布点简单而且容易实现，但是容易导致节点的密度不均匀，而且在节点间的通信开销较大。
基于感知覆盖的布点算法则根据感知范围和节点的感知能力来选择节点的位置。
算法的目标是使得网络中的每一个位置都能够被至少一个节点所感知到。
这种算法能够有效地提高网络的覆盖率，但是在节点密度较大的情况下，存在部分区域的覆盖重叠现象。
作为WSN的一个关键问题，节点调度算法旨在通过合理地调度节点的工作状态来提高网络的性能和能源利用效率。
常见的节点调度算法有固定时间片调度算法和基于事件驱动的调度算法。
固定时间片调度算法将时间划分为若干个固定长度的时间片，然后将时间片按照顺序分配给节点。
这种算法简单且容易实现，但是容易导致网络中的节点饥饿现象，即某些节点始终得不到工作机会。
基于事件驱动的调度算法则根据节点和网络状态的变化来调度节点的工作状态。
当节点检测到有事件发生时，它将及时发送感知数据，并参与到后续的数据传输和处理中。
这种调度算法能够有效地利用节点的能量，提高网络的响应速度。
但是在节点密度较高的情况下，事件驱动的调度算法容易导致网络拥塞和通信冲突。
