基于非线性电池模型的WSNs节能技术研究.pdf

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1、2013年第32卷第11期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)55基于非线性电池模型的WSNs节能技术研究岳有军,李强,赵辉,王红君(1.天津理工大学天津市复杂控制理论与应用重点实验室,天津3003842.天津农学院,天津300384)摘要:在无线传感器网络(WSNs)节能技术研究中,如何最大化节点电池能量效率从而延长整个网络寿命是一个关键问题。采用非线性电池模型,使用在低数据传输速率场合中较为节能的FSK调制技术,通过理论分析和参数优化方法,以电池能耗最小为目标,建立电池能耗模型,优化调制指数,使得

2、电池能耗最低。仿真结果表明:该模型能够更加准确地评估节点能耗和寿命。在给定传输距离下,存在一个最优调制指数,使得电池能耗最低。最后给出了不同传输距离对应的最优调制指数。关键词:无线传感器网络;节点电池能耗;非线性电池模型;最优调制指数中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1000-9787(2013)11-0055--04ResearchofenergyeficiencytechnologyforWSNsbasedonnonlinearbatterymodelYUEYou.jun,LIQiang,ZHAOHui’。,WANGHong-jun(1.

3、TianjinKeyLaboratoryforControlTheoryandApplicationsinComplicatedSystem,TianjinUniversityofTechnology,Tianjin300384,China;2.TianjinAgriculturalUniversity.Tianjin300384,China)Abstract:Oneofthekeyproblemsinwirelesssensornetworks(WSNs)ishowtomaximizebatteryenergyeficiencyofnodetoprol

4、onglifetimeofwholenetwork.AdoptingnonlinearbatterymodelandFSKmodulationtechnologywhichismoreenergyeficientinlowdatatransmissionspeedoccasions,bytheoreticalanalysisandparametersoptimizationmethod,setupbatteryenergyconsumptionmodelandoptimizemodulationindex,aimingtominimizethebatte

5、ryenergyconsumption.Simulationresultsshowthat,themodelcanaccuratelyevaluatenodeenergyconsumptionandlifetime.Underagiventransmissiondistance,thereexistsanoptimalmodulationindexthatmakebatteryenergyconsumptionisminima1.Finally,optimalmodulationindexcorrespondingtodifferenttransmiss

6、iondistanceisgiven.Keywords:wirelesssensornetworks(WSNs);batteryenergyconsumptionofnode;nonlinearbatterymodel;optimalmodulationindex0引言足:一是大部分的能量分析研究只考虑了电池的容量特性,无线传感器网络(wirelesssensornetworks,WSNs)由于忽略了电池的恢复特性,将电池认为是理想线性的J,即传感器节点能量、通信能力和计算能力有限,所以,如何维持电池能耗等于电池所释放的能量,如此,便缺乏更准确的电节点长

7、期有效的工作,尽可能地延长网络生存时间,是研究池能量模型来评估实际的能耗;二是目前大部分通信链路WSNs应用的首要问题J。WSNs的节点能量主要由电池供的调制指数的选取没有结合实际应用,根据网络的状态选给,且它的应用范围和应用条件限制了它的能源补给和更取适合的调制指数可以有效地降低能量消耗。基于此,新,因此,提高节点电池能量利用效率成为了WSNs设计中本文针对数据传输速率要求不高的场合,建立更加准确的的关键,而对电池能量效率的研究,可用于指导多个层次综非线性电池模型,使用频移键控(FSK)法正交调制技术,通合节能问题,有效利用能量资源,最大化全网有效寿命

8、。过优化调制指数,使节点电池能量消耗最低,从而达到节能近年来,对WSNs物理层的

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