无电池传感器低延迟调度
资源内容介绍
本文研究无电池无线传感器网络中的低延迟数据收集调度问题，提出DCoSL和DCoSG两种分布式算法，分别适用于线型和通用网络拓扑。算法综合考虑能量状态与传输干扰，通过子区域划分与时间帧调度，在保证能量可持续的前提下显著降低数据收集延迟。理论分析与仿真表明，该方案有效提升BF-WSNs的数据采集效率。无电池无线传感器网络（BF-WSNs）的出现打破了传统由电池供电的无线传感器网络（WSNs）的寿命限制，使得传感器能够从环境中的可持续但不可控的能量源（如太阳能、风能、无线电频率信号能量等）中收集能量。由于电池寿命的限制，对于传统WSNs来说，无线传感器网络的寿命受限于传感器配备的电池。然而，无电池无线传感器网络（BF-WSNs）突破了这种限制，通过在环境中的可再生能源中收集能量，如太阳能、风能和无线电信号等。这种网络的能量特性使得在BF-WSNs中进行数据收集调度更具挑战性。数据收集延迟是评估数据收集调度性能的关键指标。本文研究了为BF-WSNs生成最小延迟的数据收集调度问题，并提出了适用于线型BF-WSNs和通用BF-WSNs的低延迟数据收集调度算法DCoSL和DCoSG。这些算法综合考虑了能量状态与传输干扰，通过子区域划分与时间帧调度，在保证能量可持续的前提下显著降低了数据收集延迟。理论分析与广泛的仿真结果验证了所提算法的效率和有效性。在无线传感器网络中，数据收集功能非常关键，传感器网络的基本作用是从物理世界收集感测数据，并将其传输至汇聚节点，以便进一步处理和分析。数据收集可以分为数据聚合和数据采集两大类。在数据聚合中，汇聚节点仅收集感测数据的聚合结果，例如最大值、最小值和总和等。本文介绍的无电池无线传感器网络的研究，部分由国家自然科学基金中国支持。在这项研究中，提出了两种分布式算法DCoSL和DCoSG，分别适用于线型和通用网络拓扑结构，有效提升了无线传感器网络的数据采集效率，对提升无线传感器网络的性能具有重要的意义。BF-WSNs中的低延迟数据收集调度问题的研究，不仅仅是对现有技术的补充，更是为无线传感器网络的未来发展提供了一种可行的新思路。由于BF-WSNs的能量特性，为网络调度带来新的挑战，如何在保证网络能量可持续的前提下，有效降低数据收集的延迟时间成为了一个亟待解决的问题。针对这一问题，文中提出了两种调度算法，从理论到实际操作，提供了详尽的解决方案，为无电池无线传感器网络的技术进步提供了坚实的技术支持和理论基础。此外，研究结果对BF-WSNs中的数据收集调度问题进行了全面的理论分析，并通过广泛的仿真实验验证了所提出调度算法的有效性和效率。这些调度算法针对不同的网络拓扑结构设计，确保了在实际应用中的通用性和适用性，这在提升无线传感器网络的数据收集效率方面具有重要的应用价值。BF-WSNs的发展，带来了无线传感器网络的革新。这种无需电池供电的传感器网络，不仅能够降低维护成本，延长网络的使用寿命，而且在环境监测、健康护理、农业监测等多个领域展现出巨大潜力。本文所提出的低延迟调度算法，为BF-WSNs进一步的研究和应用提供了有力的技术支撑。预览图1
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