一种基于混合自动机模型的节点动态功耗管理机制研究.pdf

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1、第26卷第5期传感技术学报V01．26No．5CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSMav20132013年5月ResearchonDynamicPowerManagementMechanismofNodeBasedonHybridAutomataModelL／Qiang，LIULinlan’，CHENYubin，SHUJian，ZANGChao'(1．SchoolofInformationEngineering，NanchangHangkongUniversity，Nanchang330063，China；2．Int

2、ernetofThingsTechnologyInstitute，NanchangHangkongUniversity，Nanchang330063，China；3．SchoolofSoftware，NanchangHangkongUniversity，Nanchang330063，China)Abstract：Toreducetheenergyconsumptionofsensornodeandextendlifeofwirelesssensornetworks，thispaperdividestheworkingstateofnodeintofo

3、urkindsanddesignstheworkingstatetransitionmodelofnodethatbasedonthehybridautomata．Inordertodecreasefractionofeventmissed，temperatureandrelativehumidityenvironmentalvariablesaredefinedinthispaper．Furthermore，accordingtowhethertheenvironmentalvariablescanjump，themodeldeterminesth

4、esensornodeshouldswitchtowhichkindoftheworkingstate．Meanwhile，themodeltakesintoaccountthenoderesidualenergytoimprovetheequilibriumofnodeenergy．Experimentalresultsshowthemethodiseffective．Keywords：wirelesssensornetworks；dynamicpowermanagement；hybridautomatamodel；noderesidualener

5、gyEEACC：6150Pdoi：10．3969／j．jssn．1004-1699．2013．05．027一种基于混合自动机模型的节点动态功耗管理机制研究术李强，刘琳岚，陈宇斌，舒坚，臧超(1．南昌航空大学信息工程学院，南昌330063；2．南昌航空大学物联网技术研究所，南昌330063；3．南昌航空大学软件学院，南昌330063)摘要：为了降低传感器节点的能耗，从而延长传感网络的使用寿命，本文将传感器节点的工作状态划分为四种，并设计了一种基于混合自动机的节点工作状态转换模型。为降低事件丢失率，文中定义了温度和相对湿度两种环境变量，该模型根据这两种环

6、境变量是否跳变来决定节点进入何种工作状态；同时该模型考虑了节点的剩余能量，提高了节点能量使用的均衡性。仿真实验结果表明：该方法是有效的。关键词：传感网络，动态功耗管理，混合自动机模型，节点剩余能量中图分类号：TP212．5文献标识码：A文章编号：1004—1699(2013)05—0745—06传感网络WSNs(WirelessSensorNetworks)在军人根据传感器节点状态组合的有效性将整个节事、环境监测、医疗健康、工业控制等方面有着十分点的工作状态划分为五种，并且假设被监测事件服广阔的应用前景。突发性事件监测是事件驱动型传从一定的泊松分布和

7、空间分布，然后使用自适应滤感网络的一个典型应用，能够应用于地震监测、森林波(AdaptiveFiltering)方法，依据历史事件的发生时火灾、城市消防、入侵检测和战场检测等方面。由于间预测下一事件的到来时间，从而能够在嵌入式操传感器节点通常使用能量有限且不易更换的电池供作系统的支持下选择最合适的工作状态，以降低节电，因此传感网络的首要设计目标就是节省能量。点的能耗；文献[2]在文献[1]的基础上进行了改近年来，国内外研究人员针对传感网络提出了进，提出一种“两层”动态功耗管理策略，该策略采一些降低传感器节点功耗的方法。MIT的Sinha等用异步唤醒节

8、点的方法，权衡了节点通信和能量消项目来源：国家自然科学基金项目(61262020)；江西省战略新兴产业重大项