WSN 传感器能量更新研究

成亚玲，杨 幸，谭爱平

（湖南工业职业技术学院，湖南 长沙 410208）

WSN 传感器能量更新研究

成亚玲，杨 幸，谭爱平

（湖南工业职业技术学院，湖南 长沙 410208）

无线传感器网络可以应用在监视各种环境中，但是经常受电池能量限制。因此，网络的生存周期被广泛认为是限制性能的关键所在。无线电力传输的出现，为消除这种系能瓶颈提供了可能，它能确保传感器网络持续运行下去。讨论使用这种能量传输技术来保证无线传感器网络的运行。移动充电节点可以在网络内部传输，并对每个节点进行无线充电。针对更新能源周期的概念进行了讨论，并提出了必要和充分的条件。仿真实验表明是通过无线电力传输技术，对每个节点进行无线充电，有效提高了传感器网络的生命周期。

无线传感器网络；生存周期；移动充电节点；无线电力传输

引言

无线传感器网络主要由电池供电，由于能量存储能力的限制，无线传感器网络只能在有限的时间周期内投入使用。为了维持它的生命周期，已经有多种方法进行了研究，如，从外部提取能量[1-5]，比如太阳能、热能、风能可用于传感器网络，但是这些技术并不是非常成功，因为这些能量收集技术高度依赖于环境，同时这些技术的部署也变得非常困难,原因是装置的尺寸大小不好控制。最近 kurs[6]等人，提出通过一种新的技术来延长传感器网络的生命周期，它通过一个称为磁共振耦合的新技术，使得无线电力从一个设备转移到另一个成为可能。除了这个无线电力传输，还证明了能量有效传输不必建立在能量存储设备与接收装置的接触之上。无线电力传输不受周边环境限制，能量传输节点和能量接收节点不一定要在视线之内。无线电力传输和其他能源对无线传感器网络影响最大。不需要本地节点产生能力，可以把在其他地方产生的能量转移到传感器节点，不需要电线和插头以及充电电池。

通过这个新发现的无线电力传输技术，携带能量访问每个节点并对他们进行无线充电。通过研究可以解决一个无线传感器网络的生命周期性能瓶颈的根本问题。使该无线传感器网络可以继续运行下去。

1 无线电力传输

无线电力传输的尝试最早可以追溯到 20世纪初期，美国科学天才尼古拉·特斯拉试验了大规模无线充电[8]。特斯拉的构思从未投入实际使用，因为消耗的电力实在过于庞大。从那时起，无线电力传输连续多年几乎没有取得任何进展。在 20 世纪 90 年代，当便携式电子设备流行起来，无线电力传输才又被重新提出。然而，由于严格的要求，如接触必须密切，在改变方向需要精确定位，和视线不间断，因此大部分无线电力传输技术只得到有限的应用。

最近，无线电力传输基于射频 （RF） 之间的850MHz-950MHz的进行了研究。在这样的辐射功率传输技术，RF 发射器广播在 915MHz 的 ISM 频带和无线电波的RF接收机调谐到相同的频带。许多类似的实验结果也在文献[11]中提到。该技术对源和设备之间的障碍非常敏感, 如果位置变化，需要复杂的跟踪机制，面临更严格的安全问题。

研究基础是来源于近期取得突破性进展的 KURS等提出的无线电力传输技术。实验证明，高效的非辐射能量传递不仅是可能的，而且也是实用的。他们使用两个磁共振物体具有相同的共振频率，以有效地交换能量，而在外部非共振物体上消耗的能量很少。

KURS等人第一个实验演示后，无线电力传输技术出现了一个快速发展的时期，尤其是便携性的进步。他们将这种技术首先应用到许多便携式设备上，比如手机。源线圈仍然相当大，但该设备的线圈依旧便携。无线电力传输技术的进步，预计传统的无线电力传输理念的重点将转移到能源补充方面。

2 问题描述

设定一组传感器节点N，分布在一个二维区域，每个传感器节点具有的 Emax的电池容量，并初步充满电。Emin表示为传感器节点的电池最小能量。网络的生命时间可以被定义为直到任何传感器节点能量的水平低于 Emin的时间。

每个无线传感器网络，有一个固定的基站 B，这是汇聚节点。每个传感器节点 i以 Ri的速度产生数据i∈N。这里采用多跳路由。每个传感器节点消耗能量进行数据的发送和接收。利用每个网络中移动充电节点（MCN），对每个传感器节点的电池进行充电。移动充电节点（MCN）从基站（S）开始，以 V 的速度行进（m/s）。当它到达每个传感器节点 I，τi，对传感器节点的电池使用无线电力传输技术充电。当 MCN访问网络中的所有传感器节点之后，它会回到基站给其电池充电，然后做好准备下一回合。定义 τvac为休整时间。休整时间之后，MCN将会准备他的下一次周期。可以参考 τ 为移动充电节点（MCN）行程时间。研究希望在一个周期内 MCN花费的休假时间百分比最大化，即 τvac/τ 如[13]或等价最小化。

图1 50节点传感器网络对于移动节点充电的最优行进路径

图 2 100 节点传感器网络对于移动节点充电的最优行进路径

3 最优行驶路径

在本节中，提出一个最优的解决方案。实验表明,移动充电节点必须沿着最短的哈密顿循环。

定理 1：在一个最优解，MCN 必须沿着最短的哈密顿回路循环链接网络中所有的传感器节点，同时达到本站最大化的目标。

这可以通过求解旅行推销员问题（（Traveling Salesman Problem，TSP）[10][11]获得。DTSP被表示为在最短哈密顿回路的行驶距离，并让作为给定[14]。

然后使用最佳的行驶路径的方程给定为：

最短哈密顿图可能不一定是唯一。选择一个特定的哈密顿回路不会影响约束（1）, 同时也得到相同的最优目标，因为任何最短哈密顿回路具有相同的总路径距离和行驶时间 τTSP。图 1 和 2 分别显示 50 节点和 100 个节点的传感器网络的移动充电节点的最优行进路径。

4 仿真

该仿真环境是在一个 1000*1000m2的区域组节点随机放置，广播范围为 200m，传播模型使用跟踪模式。开始时，每个节点被设置以 100J 的能量。使用 11e6带宽和 2.4e6的频率，使用的拓扑结构是扁平网格寻址。仿真是使用网络模拟器（NS2）生成不同数量的节点。

从被跟踪文件中获取能源和每个节点的位置。节点的颜色表明了能量水平。绿色表示能量水平 ＞80%，黄 ＜50%，红 ＜20%。移动充电节点（MCN）是移动节点，其余都设置为静态节点。数据从源节点传输到汇聚节点。传输之后每一个节点获得能量。作为移动充电节点周期性地围绕网络运动时，每个节点被充电，从而使网络能够继续运行下去。

5 结果

实验结果与其他现有方法对比，提出新能源可更新的网络解决方案。

仿真结果如下：

（1）网络吞吐量

对于网络使用 MCN的和不使用 MCN的平均吞吐量的模拟结果示于图 3。使用移动充电节点的工作，该网络的生命时间增加，从而使网络的吞吐量也增加至 25%。

（2）封包传输率

图 4 显示了网络数据包交付率 50 个节点和 100节点，随着节点的增加，网络的数据包传输率随着不使用移动充电节点而减少，采用可更新能源的方法显示网络获得最好的结果。

图3 吞吐量和节点数量

（3）平均端到端延迟

图 5 显示了平均端到端网络的延迟。对于 200m的传输范围，结果表明该网络的延迟大约是 2.0 秒。随着传输范围增大，延迟也随之增加了。

图4 封包传输率和节点数量

图5 平均端到端延迟与传输范围

6 结束语

现有的无线传感器网络主要受到电池能量的限制，因此传感器网络的生存时间一直是一个关键性问题。基于无线电力传输技术的网络，使用移动充电节点使 WSN网络可以继续工作下去。本文研究了让移动充电节点周期性地访问每个节点，对每个 WSN节点进行能力补给，实现 WSN 网络的可靠持续工作，对需要密集部署的WSN网络具有实际应用价值。

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Study on Energy Update for Wireless Sensor Network

CHENGYa-ling,YANGXing,TANAi-ping
（Hunan industrypolytechnic,Changsha 410208,Hunan）

Wireless sensor network can be used in monitoring various environments,but is often limited by battery power. Network life cycle,therefore,is widely considered to be the key to limiting performance.The emergence of wireless power transmission makes it possible to eliminate bottleneck ofthis kind ofsystem;it can ensure the sensor network runs continuously.This paper discusses how to use this energy transmission technology to ensure the operation of wireless sensor network.Mobile charging node(MCN)can be transmitted within the network,and be wirelesslycharged for each node.Toupdate the concept ofenergycycle is discussed,and the necessary and sufficient conditions are put forward.Simulation experiment shows that through the wireless power transmission technology,wireless chargingis performed on each node,effectivelyimprovingthe lifetime ofsensor networks.

wireless sensor network,lifetime,mobile chargingnode,wireless power transfer

TH7

A

1671-5004（2017）03-0010-04

2017-03-03

2017 年度湖南省教育厅科学研究优秀青年项目“基于面部视觉多特征融合的驾驶员疲劳检测系统的研究与实现”（项目编号：17B079）

成亚玲（1984-），女，上海青浦人，湖南工业职业技术学院副教授，研究方向：软件工程，人工智能。