基于马尔科夫链模型的无线传感器网络能量优化研究
基于马尔可夫链的无线传感器网络安全性分析
２ ０ １ ３年第 １ 期
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下， ｔ ＋ 时 刻 出现 的状态 为 ａ ｊ ” 的条件 概率 表示 为 ：
把该 矩 阵应 用 在 实 际 的无 线 传 感 器 网络 中 ．
用“ 恶” 表 示 节 点是 恶 意 性 的 ． 用“ 正” 表 示 节 点 是
４
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２ ０ １ ３年第 １ 期
基 于马尔可夫链 的无线传感器 网络安全 性分析
刘 品 品 ，陈 志德 ，邹 阳
（１ 、 福 建师 范大 学数 学与计 算机 科 学学 院 福建 福 州 ３ ５ ０ ０ ０ ７ ２ 、 南京 理 工 大学 电子 工程 与光 电技 术 学院 江 苏 南京 ２ １ ０ ０ ９ ４）
隔离 出网络 ． 从而 保证 无线传 感器 网络 的安 全性 。 态 。如 果Ｘ ， ． 对 于过 去状 态 的条 件概 率 分 布 仅是
１ ． ２相 关 工 作
在 文 献 中． 作 者使 用入侵 检测 系 统来 确保 无
线传 感 器 的安全 性 文 中把入 侵检 测 系统 描述 成
采取 某行 为策略 的概 率 ． 根 据概 率 决定是 否要 将 此节点 隔 离 出网络 。 这 样 既保证 了无线传 感 器 网 络 的安全 性 也 能大 大延 长 网络的 寿命
【 关键 词 】 ： 马 尔可夫链 。 无 线传 感 器 网络 ， 安全
１ 、 研 究 背 景 与 相 关 工 作
器 网络 的 安 全 性
将 恶意性 节 点 隔离 出无 线传 感 器 网络 是有 必 在 文献［ ４ １ 中． 作者 提 出 了正 常节 点与 恶意节 点 要的 ， 但是 ， 我 们 也要 根 据 实 际情 况 来 采 取 措 施 ， 可 以共 存 的理 论 。 文 中． 作 者将无 线传感 器 网络 中 不 能将有 所有 恶 意性节 点都 隔 离 出网络 ．这 样 是 不 可靠信 道里 的恶意 性节 点 感 器 网络将 很难 继 续 维 信 息 的路 径过 程 中使用 零 和博弈 理论 来检 测无 线 持其 生命 周期 ． 最终 导致 全 网瘫痪 。因此 ． 保 证 无 传 感器 网络 中 的恶意 性节 点 ．从 而确 保无 线传 感
河北工程大学硕士学位论文基于半马...
河北工程大学硕士学位论文基于半马尔可夫链的无线传感器网络能耗模型研究姓名:孙翔申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:赵继军2011-04摘要摘要片上系统(SOC, System on Chip)、微机电系统(MEMS, Micro-Electro-Mechanism System)和无线通信技术的发展进一步促使无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Network)被广泛的应用于这种实际环境中。
无线传感器网络由大量的自组织节点组成,这些节点协作地实时监测并且感知环境数据,通过多跳方式传输数据,将信息汇聚至 sink节点。
无线传感器网络不同于其他网络最大的特点即其能量有限性,由于网络内节点众多,并且时常布设在恶劣的坏境中,所以节点难以实现更换,当节点能量耗尽就会导致网络瘫痪的可能,所以 WSN的能耗问题一直是人们所关注的热点,如何高效的利用节点能量一直是 WSN网络需要解决的关键问题。
能耗模型作为一种衡量 WSN网络能耗手段,其主要目的是为了通过能耗模型分析并解决存在的能量利用率,并建立相应的能量拓扑图,监测网络能耗,本文就建立一种高准确性的能耗模型为目的,对无线传感器网络能耗问题进行研究,主要研究成果如下:⑴分析了建立能耗模型的重要性,综述现有的能耗模型,并分析了现有的模型存在的不足;⑵从节点层面与网络层面对 WSN网络消耗的能耗进行了分析,总结出节点硬件能耗主要由数据无线传输模块产生,而节点软件能耗主要由MAC层与网络层的通信协议产生;在网络中层面产生的能耗主要由隐藏终端导致的数据碰撞率所引起的。
通过分析无线传感器网络能耗产生原因,为之后建立能耗模型做了很好的铺垫;⑶将节点工作方式分成四种状态,以半马尔可夫链为数学模型,建立节点状态转移概率矩阵,当时间趋于无穷时,求得节点处于各个状态的稳态概率;在此基础上分析无线传感器网络数据流特点,建立其流量模型;将流量模型与节点稳态概率相结合,建立一个新的能耗模型;⑷搭建仿真环境,对现有能耗模型进行仿真,得出基于半马尔可夫链的能耗模型所获得的剩余能量与实际值相差 0.175J(节点初始能量设置为 10J),符合实际应用需求。
无线传感器网络的能量优化技术研究与实现
无线传感器网络的能量优化技术研究与实现随着无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）的快速发展，其在环境监测、军事侦察、智能交通等领域的应用越来越广泛。
然而，无线传感器节点受限于能源供应，能源利用效率低下和能量消耗不均衡等问题制约了网络的可持续运行。
因此，能量优化一直是无线传感器网络中的重要研究课题。
本文将探讨无线传感器网络能量优化的技术和实现方法。
首先，对于无线传感器网络中的能量优化，可以通过以下几种方式来实现。
一、传感器节点功率控制技术传感器节点功率控制是通过调整节点的发送功率、接收功率和休眠功率来实现能量的优化。
通过合理控制功率的大小，可以实现节能的目的。
一方面，节点可以根据当前的信道条件来调整发送功率，减少能量的消耗。
另一方面，节点可以根据通信距离的要求来控制接收功率，以减少节点接收到的无效信号。
此外，节点可以在空闲时间进入休眠模式，以减少能量的消耗。
二、路由优化技术路由是无线传感器网络中数据传输的关键环节。
通过优化路由算法，可以最大限度地减少传感器节点之间的通信距离，减少能量的损耗。
例如，可以采用基于集群的路由算法，将网络分为多个集群，每个集群有一个簇头节点负责将数据传输到基站，其余节点通过最短路径连接到簇头节点，减少了通信距离，降低了能量消耗。
三、数据聚合和压缩技术数据聚合和压缩技术能够有效地减少数据传输量，从而减少能量的消耗。
在传感器网络中，节点收集到的数据往往具有空间和时间的相关性。
通过对数据进行聚合和压缩，可以去除冗余信息，减少传输数据的大小，降低能量消耗。
四、能量回收技术为了实现无线传感器网络的可持续运行，可以利用能量回收技术对能量进行再利用。
例如，可以通过太阳能电池板、风力发电机等方式收集周围环境中的能量并转化为电能，为传感器节点提供能源，延长网络的寿命。
在实际实现无线传感器网络能量优化技术时，需要考虑以下几点。
一、硬件设计传感器节点的硬件设计要具备低功耗、高效能的特点。
无线传感器网络中能量优化算法的研究
无线传感器网络中能量优化算法的研究一、前言随着信息化、智能化的不断发展，无线传感器网络已经成为了当今科技领域中的一个热门研究领域。
在无线传感器网络中，传感器节点具有自组织、自适应、自修复等优良性质，可以实现对环境的高度感知和能力传输。
在实际应用中，无线传感器网络需要不断的发展和完善，尤其是在能量的管理与优化方面的研究，以便更好地满足用户的需求。
因此，本文将对无线传感器网络中的能量优化算法进行探讨。
二、无线传感器网络的能量消耗模型在无线传感器网络中，每个传感器节点都具有能源约束的特点。
因此，在设计无线传感器网络时，必须考虑到传感器节点的能量供应与消耗，以避免因能量不足而导致的节点失效现象的发生。
在研究无线传感器网络能量优化算法之前，我们需要先了解无线传感器网络中的能量消耗模型，以便更好地理解问题。
1. 传感器节点的能量消耗：（1）传输能量消耗：传感器节点在进行数据传输时需要消耗能量，其消耗量与传输距离、传输速度、信号强度等因素有关。
（2）接收能量消耗：传感器节点在接收数据时也需要消耗能量，其消耗量与接收距离、接收速度、信号强度等因素有关。
（3）处理能量消耗：传感器节点在进行数据处理时还需要消耗能量，其消耗量与处理速度、存储容量等因素有关。
2. 网络能量消耗：（1）路由能量消耗：在无线传感器网络中，数据传输需要通过多个传感器节点之间的转发达到目标节点，这时会产生路由能量消耗，其消耗量与路由路径、节点间距离、传输延迟等因素有关。
（2）级联能量消耗：传感器节点之间的数据传输往往是级联式传输的，这会导致前端节点的能量耗尽，导致网络深度过大，从而影响网络的性能。
3. 总能量消耗：总能量消耗即为传感器节点在数据采集、传输、处理等过程中所消耗的总能量。
三、无线传感器网络中的能量优化算法由于可重复使用的能源在无线传感器网络中是有限的，因此在传感器网络的设计中，必须对能量进行管理和优化以延长无线传感器节点的寿命。
现有的无线传感器网络能量优化算法有以下几种：1. 基于能量平衡的算法该算法通过对无线传感器网络中传感器节点之间能量的平衡分配，来实现能量优化。
无线传感器网络能量效率优化方法研究
无线传感器网络能量效率优化方法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量的分布式传感器节点组成的自组织网络，广泛应用于环境监测、物流追踪、智能农业等领域。
然而，传感器节点的能源有限，且往往部署在无人区域，无法随意更换电池。
因此，如何提高无线传感器网络的能量效率成为了一个重要的研究方向。
本文将针对无线传感器网络的能量效率优化方法进行研究，探讨多个层面的方法和策略，以提高无线传感器网络的能源利用率。
首先，我们可以从传感器节点的能耗优化入手。
传感器节点的能耗主要来自于通信和数据处理。
为了减少通信能耗，可以采用数据的压缩和聚集技术，将分散的数据聚合处理后再进行传输，降低数据传输量，从而减少能量消耗。
同时，节点之间的通信距离也是能量消耗的一个重要因素，可以通过调整节点之间的距离来减少能量消耗。
另外，采用智能睡眠和唤醒机制，在节点处于闲置状态时自动进入睡眠状态以节省能量，只在有必要时唤醒节点进行数据采集和通信。
其次，我们可以从网络拓扑结构的优化入手。
网络拓扑结构的合理设计能够减少能量的传输距离和通信次数，从而提高能源利用效率。
一种常见的优化方法是基于覆盖的拓扑结构设计。
通过合理地选择传感器节点的部署位置，使节点之间的通信距离尽可能小，达到最佳的网络覆盖效果。
另外，可以利用虚拟格网划分网络区域，将网络分为多个逻辑区域，减少跨区域通信的能量消耗。
此外，还可以从能源供给的角度入手，优化能源的分配策略。
传感器节点通常通过锂电池供电，其能量是有限的。
为了延长整个网络的寿命，可以采用能量均衡的方法，通过调整节点之间的能量分配，使网络中的节点能量消耗均衡，避免某些节点能量消耗过快而导致整个网络失效。
可以采用基于多路径和集中式能量调度策略，实现能量的有效利用。
另外，也可以考虑利用新型能源供应技术，如太阳能、振动能等，为传感器节点提供可再生能源，延长节点的寿命。
最后，还可以从协议层面入手，优化传感器网络的通信协议。
无线传感器网络的能量优化研究
无线传感器网络的能量优化研究一、引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）作为一种新兴的信息采集和处理技术，已经广泛应用于环境监测、健康管理、智能物流等领域。
然而，WSN中的传感器节点通常具有有限的能量资源，而能源补给又十分困难，因此，如何优化WSN的能量利用已成为研究的焦点。
二、能量消耗分析在研究WSN的能量优化之前，首先需要对WSN中能量的消耗进行分析。
在WSN中，能量主要消耗在数据传输、数据处理和通信维护等方面。
数据传输是WSN中能量消耗最大的环节，因此，降低数据传输的能量消耗是能量优化的一个关键点。
三、能量优化的方法1. 数据压缩数据压缩是减少数据传输能耗的重要方法之一。
通过对传感器节点采集到的原始数据进行压缩、编码和解码等处理，可以大幅度减少数据传输的次数和数据包的大小，从而降低能量消耗。
2. 路由优化路由优化是提高数据传输效率、降低能量消耗的关键。
传统的路由协议通常选择距离最短的路径进行数据传输，但是这种方式容易导致节点能量不均衡，进而影响整个网络的寿命。
因此，研究者们提出了许多基于能量的路由算法，优化数据传输路径，保证节点能量的均衡消耗。
3. 节能睡眠模式为了减少传感器节点的能量消耗，可以采用节能睡眠模式。
当没有数据需要传输时，节点进入低功耗或睡眠模式，只保持必要的功能，如接收数据包的能力，从而降低功耗。
当有数据需要传输时，节点从睡眠模式中唤醒，完成数据传输后再进入睡眠模式。
四、应用实例及效果评估通过对无线传感器网络能量优化方法的研究，已经在实际应用中取得了显著效果。
以环境监测为例，通过采用节能睡眠模式和路由优化算法，成功延长了传感器节点的寿命，提高了环境数据采集的质量和时效性。
在智能物流领域，通过数据压缩和能量均衡路由算法的应用，有效降低了物流系统的能量消耗，提高了物流效率。
然而，尽管能量优化的方法已经取得了一定的成果，但仍面临一些挑战。
首先，不同应用场景下的能量优化需求差异较大，需要根据具体环境对能量优化方法进行定制化。
基于马尔可夫链的无线传感器网络分布式调度方法
第XX卷第X期自动化学报Vol.XX,No.X 200X年X月ACTA AUTOMATICA SINICA Month,200X基于马尔可夫链的无线传感器网络分布式调度方法牛建军1邓志东1摘要能量效率是无线传感器网络(WSN)研究中的核心问题之一.当节点采用电池供电时,有限的能量限制了网络的生存周期,从而对无线传感器网络的大规模应用提出了挑战.本文基于马尔可夫链,提出了一种实用的、协作分布式的调度方法,并从理论上证明了该方法的收敛性.该方法不仅可对节点的休眠/唤醒进行调度,还可以对节点数据发送进行调度以减少数据冲突的发生.仿真结果表明,该方法能够有效地减少节点能量的消耗,且对其它网络性能的影响较小.关键词无线传感器网络,能效,调度,马尔可夫链,分布式DOI10.3724/SP.J.1004.2008.xxxxxMarkov Chain-based Distributed Scheduling Approach for Wireless SensorNetworkNIU Jian-Jun1DENG Zhi-Dong1Abstract Energy efficiency is one of core issues of wireless sensor network(WSN).For battery powered WSN,the energy constraint restricts the lifetime of WSN,which poses great challenges to its large scale application.In this paper we propose a collaborative distributed scheduling approach based on Markov chain,which is applicable to real WSN.And we prove that this approach is convergent.This approach can not only schedule wake-up and sleep states of nodes,but also schedule the data transmission of nodes to reduce the collision of data packets.The simulation results show that the proposed approach can save energy effectively and have less effect on other performances of the network.Key words Wireless sensor network,energy efficiency,scheduling,Markov chain,distributed无线传感器网络是由大量的集成了无线传输能力、感知能力、计算能力的节点,通过相互协作形成的自组织网络.这些节点将感知的数据经过多跳通信传输到Sink节点,达到对某一区域进行监控的目的[1].无线传感器网络自从二十世纪末期出现以来,在环境监测、建筑物结构监控、目标定位等众多领域得到了大量的应用和研究[2−5].无线传感器网络节点一般采用电池供电的形式.由于电池能量有限,而节点的每一项操作都需要消耗能量.因而,如何有效地节省能量,延长节点工作时间和网络生存期,是开展无线传感器网络研究的一个重要内容,是推广应用一个非常关键的因素[6,7].为了节省能量,WSN节点往往采用低功耗设计技术,如采用低功耗的芯片和采用动态电压调度机制节省能量[8]；有的研究集中在通信信号的调制/解调和编解码,通过提高通信效率,达到节省能耗的目的[9].另一些研究,如文献[10],通过选择剩余能量多收稿日期2009-3-13收修改稿日期2009-9-7Received Mar.13,2009;in revised form September7,2009国家高技术研究发展计划(”863”计划)(2006AA04Z208,2006AA040102)资助Supported by the National High-tech Research and Develop-ment Program of China(2006AA04Z208,2006AA040102)1.清华大学计算机系,清华国家信息科学与技术国家实验室(筹),智能技术与系统国家重点实验室北京1000841.State Key Laboratory of Intelligent Technology and Sys-tems,Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology,Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University,Beijing100084的节点作为路由节点,达到平衡网络能量,延长网络生存期的目的.文献[11]基于色彩理论提出了一种具备能量感知的高能效路由算法,延长了节点的生存周期,并解决了拓扑空洞问题.还有一些研究在应用层上对数据进行一定的融合处理,达到减少网络流量,节省能耗的目的.如文献[12]通过选择特定的节点来融合数据,减少数据包发送的数量来提高网络的生存期.文献[13]通过调整数据融合窗口来增加簇头节点的休眠时间,达到节能的目的.此外,还有许多研究通过各种调度机制,达到节省节点能量和延长网络生存周期的目的.文献[14]中对15个分布式调度机制进行了总结.其中,RIS方法只根据自身的工作状态进行调度,但是鲁棒性较差.还有一些方法,例如MSNL和LDS,需要节点的位置信息或根据与Sink节点的远近来进行调度.另有一些方法,如LDAS,根据节点周围活动节点的数量,在保证一定覆盖度的前提下进行调度.这需要节点大量冗余配置.由于层次型网络簇头节点的能量消耗较大,因此,一些层次型网络的调度算法,如LEACH,研究如何有效、公平地选择簇头节点,从而达到能量消耗的均衡,提高网络的生存期.一些调度算法主要适用于TDMA网络.文献[15]中提出了一个分布的调度策略.它采用上色机制,将冲突避免和工作周期结合在一起调度节点的2自动化学报XX卷工作状态.文献[16]提出了能量有效的TDMA协议,给不同的节点分配不同的传输时间.文献[17]提出了基于加权的时隙调度方法.节点可以按负载量确定工作时隙长度,动态调度节点时隙顺序,提高能效.文献[18]提出了一种根据信干噪声比(Signal to Inter-ference plus Noise Ratios,SINR)来调整节点发射功率的方法,提高了节点数据包接收的成功率,达到了节能的目的.基于TDMA协议的调度算法,需要精确的时钟同步.而且,当节点布置密度高、数据传输量大时,会存在较高的数据冲突而难于实现.另外,文献[19]提出的分布式调度方法,使节点可以通过观察收到数据包的时间间隔分布函数来整形自己的发送数据流量,达到调度的目的.该算法需要精确的时钟同步,并有一定的丢包现象.文献[20]提出了根据节点在路由中的位置调整节点唤醒频率的算法,可以在确保延迟上限的条件下最大可能延长网络生存周期.文献[21,22],针对节点的多级能量发送机制,设计了一些调度算法.迄今为止,国内外有一些基于离散时间马尔可夫链(Discrete Time Markov Chain,DTMC)提出的调度机制.其中,大部分都基于自身的状态进行调度.在文献[23]中,作者提出了分析无线传感器网络性能的解析方法,其中采用DTMC对节点进行建模.作者引入了一个变量来对下一跳节点的工作状态进行建模分析.通常情况下,节点发送数据时的能耗要比接收数据时能耗大.这样,在一个基于冲突的网络中,能量除了消耗用于过度侦听外,还有许多消耗在由相互冲突引起的数据包重传上.特别是在节点布置密度高,需要周期性地同步采集数据的WSN,如建筑物健康监控、目标定位和跟踪等应用中,节点间发生数据包冲突的概率会更大,从而引起过多的能量浪费.针对这类数据采集网络,为了减少节点能量消耗,受文献[23]方法的启发,我们提出了一种新的基于马尔可夫链的调度方法(Markov chain-based scheduling approach,MBSA).该方法通过节点相互协作形成工作状态调度策略,是一个分布式的方法,具备工程实用性.我们首先证明了该方法的收敛特性,然后进行了仿真.结果表明该方法可以有效地减少能量消耗,提高WSN的生存期,同时网络的其它性能指标良好.本文的主要贡献在于：1)首先,我们对基于CSMA/CA协议的无线传感器网络节点工作状态进行划分,建立了切合实际的WSN节点工作状态模型.2)其次,我们提出了MBSA方法.该方法根据节点及其邻近节点的统计信息调整节点状态调度的概率,达到对工作环境的自适应调节.该方法不仅可以对节点休眠模式进行调度,还可以调度节点数据包的发送,减少数据包冲突的发生.3)另外,我们证明了MBSA方法是收敛的,并能达到平衡状态.4)最后,基于CSMA/CA协议,我们对该方法进行了仿真.结果表明该方法可以有效地节省能量,并具有良好的自适应性和网络性能.论文组织如下：第1部分提出了问题假设和模型.第2部分提出了MBSA方法,并对其收敛性进行了证明.第3部分给出了相应的仿真结果,并进行了分析.第4部分是本文的结束语.1模型和假设本文研究的无线传感器网络是由许多位置相对固定或变化缓慢的节点组成.各节点同步、周期性地感知环境,将获得的数据组织成固定长度的数据包,通过多跳通信发送到Sink节点,供用户分析应用.Sink节点数量没有特别要求,本文中只考虑一个Sink节点的情况.节点安装的是全向天线,在同一个频率下进行数据通信.数据发送和接收是两个不同的过程,不能同时进行接收和发送.系统的其它设定如下所述.1.1节点行为设定节点发送数据、接收数据、空闲和休眠时,分别处于发送状态(T)、接收状态(R)、空闲状态(I)和休眠状态(S).设定节点具有相同的工作周期长度和相同的唤醒时刻.当节点唤醒以后,可以接收数据、发送数据,也可以进入空闲状态.当节点休眠后,不再进行数据的处理、发送或接收等操作,将保持休眠直到下一个工作周期起始时刻被再次唤醒.节点被重新唤醒后,开始新的一轮工作周期.节点的工作周期如图1所示.需要注意的是,当工作负载过大时,节点在一个周期内可能无法进入休眠.在新的周期开始时,它将继续进行的数据接收或发送等操作.图1节点的工作周期Fig.1Duty cycle of a node设定节点在每个固定的时间间隔,产生固定长度的数据包,并将之存储在缓存中一个先入先出(FIFO)队列中.当节点接收数据以后,将数据经处理后也存储在FIFO队列中.当发送数据包时,节点从FIFO队列中取出数据包,根据路由信息向下一跳节点发送.存储在FIFO队列中的数据包会按序X期尚书林等:《自动化学报》稿件加工样本3尽快发送出去.如果数据包不能被正确接收,则节点应当重发数据包,直至收到下一跳节点发送回的确认帧,从而保证网络系统是一个无丢失的、可靠的应用系统.1.2MAC层MAC层采用CSMA/CA协议[24].可以采用CSMA/CA协议的基本方式或RTS/CTS方式. 1.3路由本文考虑节点位置相对固定或变化缓慢,并且路由变化缓慢的WSN应用.因而,设定节点采用静态路由,并且只有唯一的下一跳节点.数据包沿该路由经多跳通信可以传送到Sink节点.路由在MBSA方法开始运行前初始化形成,如图4所示.具体过程如下：由Sink节点广播发出路由探测包.接收到该包的各节点,经过各自的一个随机时延后,向外以广播形式发出该路由探测包.节点将接收到的第一个路由探测包的发送节点作为自己的下一跳节点,不再处理接收到的其它路由探测包.该过程一直持续到所有节点都明确知道了自己的下一跳节点.路由过程结束后,所有节点都具有到Sink节点的唯一一条路径.对一条路由而言,我们定义上游方向是沿路由向Sink节点的方向,下游方向是相反的方向.如果节点B向上游方向传送数据包时下一跳节点是节点A,则称节点A是节点B的父节点,节点B是节点A的子节点.节点A的子孙节点是由其子节点和这些子节点的所有子孙节点共同组成的.1.4时间同步假定在全网范围内,节点都可以保持时间一致性.这样可以确保节点在每个工作周期的起始时刻,能同时从休眠状态被唤醒.由于一个工作周期比TDMA协议中的时槽要长得多.因而,本文中对时间同步精度的要求,比基于TDMA协议的调度算法要宽松得多.1.5能量消耗模型WSN节点的处理单元、无线收发模块和存储模块等部件都会消耗电能.节点的能量消耗由节点在空闲状态的能耗、数据发送的能耗、数据接收的能耗和休眠时产生的能耗组成.节点在空闲和休眠状态的能耗都是相应状态下电能消耗功率与在相应状态时间的乘积.本文设定节点采用固定发射功率.由于节点通信频率固定,因而,节点发送数据的能耗是发送状态的功率与数据发送所用时间的乘积；接收数据时能耗也是接收状态的功率与数据接收时间的乘积.2方法描述在运行过程中,WSN节点的状态序列是一个DTMC,必然要受到子节点、父节点和其它节点的影响.MBSA的核心思想是：首先对一个节点的所有子节点工作状态、父节点的状态和节点周围信道的忙闲程度进行评估；在此基础上,构建调度节点状态转换的概率值；通过调度节点数据包发送概率和节点休眠概率,达到节省能量的目的.我们在2.1节对节点的运行状态进行分析；在2.2节-2.4节论述了MBSA的运行过程,并详细讨论了节点状态调度矩阵的形成方法；在2.5节和2.6节,对MBSA收敛性进行了证明.2.1节点状态描述当节点在空闲状态时,可以接收子节点的数据包.然后,节点按照设定的调度概率决定是将进行数据包的发送,还是转入空闲状态.当节点被调度进入发送状态,并发送完数据包后,进入空闲状态.节点MAC层发送数据帧后可能由于冲突引起重传.以IEEE802.11DCF的CSMA/CA协议为例[24],当数据发送失败,而重传次数超过限定值后,MAC层会将失败交给上层处理.对于RTS/CTS方式,还包括RTS请求帧数量的限定值.为了反映节点多次发送数据失败而交由上层处理的状态,我们引入新的状态-失败状态(F).F状态的产生可能由于节点周围信道拥挤,冲突太多引起的；也可能是由于下一跳节点进入休眠而无法响应造成的.对于前一种情况,为减少冲突,节点应当有一定的调度机制,择机发送或重发数据包；而后一种情况下,节点应当考虑是否进入休眠,以减少能量的消耗.两种情况可以使节点进入休眠状态.一种是节点发送完FIFO中的所有数据包后,如果还没有到下一个工作周期,则进入休眠.另一种是由于下一跳节点处于休眠状态,同时子节点无数据发送时,节点自身为节省能量进入休眠.节点休眠后,在下一个工作周期起始时将被唤醒.此时,如果节点的FIFO队列中没有数据包,表明节点在上一个工作周期成功地将所有的数据包发送到下一跳节点.而若FIFO队列中存有数据包,表明进入休眠状态是由于数据包发送失败而进入休眠的.这样,我们将空闲状态细分为FIFO队列中没有数据包时的空闲状态(I0)和FIFO队列中有数据包时的空闲状态(I X).综上所述,新建立的节点工作状态如图2所示.可以看出,当节点运行时,节点的状态序列将是一个DTMC.4自动化学报XX 卷图2节点工作状态转移图Fig.2State transition diagram of a node其中,S 、T 、R 、F,分别表示休眠、发送、接收和发送失败状态,I 0和I X 分别表示FIFO 队列中无数据包时和存有数据包时的空闲状态.节点的工作状态不仅与自身有关,还与子节点和父节点的工作状况相关.首先,子节点的发送模式会对父节点的工作产生影响.子节点发送数据包时,可能与父节点发送过程产生冲突,使父节点发送失败；或者使父节点进入回退过程,而不能发送数据.为了反映子节点对父节点的影响,我们将一个节点所有子节点的工作情况表示为下面的两个状态：静默态(M)和竞争态(V),如图3所示.M 表示所有子节点都处于未发送状态(空闲、休眠和接收状态).V 表示子节点中至少有一个节点处于发送状态.也就是说,一个节点只有在其子节点为M 状态时,才可能成功地向自己的下一跳节点发送数据.当为V 状态时,可能会产生冲突.图3子节点工作状态转移图Fig.3State transition of child nodes其中,v 表示由静默态转到竞争态的概率,m 表示由竞争态转移到静默态的概率.其次,由于父节点进入休眠状态后,会使子节点发送失败,而转入F 状态.所以,节点进入F 状态后,还要对父节点的休眠情况进行预测.我们引入参数g p 来表示父节点进入休眠的概率.最后,为反映节点所处环境的信道繁忙程度,我们还引入变量β,表示节点的数据帧发送成功率.只有节点对信道繁忙程度、子节点工作状态和父节点的休眠状态进行合理的估计,才可以有效地调度节点的工作状态.2.2系统工作过程系统运行过程如图4所示.系统开始运行时,首先运行路由发现(Routing Discovery)过程,然后系统进入MBSA 方法运行阶段.MBSA 方法由数据传输(Data Delivery,DD)和调度更新(Scheduling Up-date,SU)两个阶段组成.系统运行将在这两个阶段间反复循环运行.下面进行详细阐述.图4系统工作图Fig.4System working diagram2.3数据传输各节点具有相同数量的工作周期.节点首次进入数据传输阶段时,按预设调度概率值调度工作状态.当调度更新以后,节点按照新生成的调度值调度运行.数据传输阶段节点主要完成以下工作：1)各节点按照固定时间间隔从感知部件获取定长的数据包.每条路由的中间节点还将接收下游节点的数据包.这些数据包先存于FIFO 队列中.2)节点按照调度值,确定是否能将数据包发送出去.如果可以发送,则将数据包发向下一跳节点；如不能,则调度节点进入空闲状态.3)节点发送完FIFO 中的数据包后,或者发送数据包失败后,按照调度值,确定是否进入休眠状态.如无法休眠,则进入相应的空闲状态.4)进入休眠状态的节点在下一个工作周期的起始时刻被唤醒.5)节点统计、汇总本次数据传输阶段中数据包发送时间、节点活动状态时间、成功发送地数据包数、已发送数据包数.这些数值将用于调度更新阶段,节点间相互协作生成相应的调度矩阵.2.4调度更新图5MBSA 方法调度更新过程示意图Fig.5Scheduling update procedure in MBSA调度更新阶段又由上行更新(Upstream Up-date)、下行更新(Downstream Update)和概率计X 期尚书林等:《自动化学报》稿件加工样本5算三个步骤组成.上行更新与下行更新如图5所示.其中,节点N 1∼N k 为节点N m 的子节点,N m 为节点N n 的子节点.1)上行更新由于子节点的发送状态会对父节点的发送状态产生影响.因而,通过上行更新,父节点可以对子节点工作状态进行预测.上行更新过程时,每个节点首先汇总在数据传输阶段中的数据包发送时间,然后将这一参数发向下一跳节点.当父节点接收到所有子节点的这一参数后,计算反映其子节点工作状态的状态转移概率.按以下公式计算相应的v 和m .v = j ∈cht jt a (1)m =j ∈ch(1−t j t a)(2)其中,ch 是该节点所有子节点的集合,t j 表示子节点j 在数据传输阶段数据包发送总时间,t a 表示节点自身在数据传输阶段中活动状态总时间.2)下行更新父节点进入休眠后,会引起子节点发送数据包失败,而转入F 状态.因而,下行更新用来使节点在F 状态时评估父节点的当前状态.上行更新完毕后,由Sink 节点发起,向全网广播下行更新包,启动下行更新过程.下行更新包沿各条路径向下游节点传播.节点收到这一数据包后,取出父节点进入休眠的概率,结合考虑子节点工作状态后按公式(3)计算自己由F 调度到S 的概率.g =g p ×(1−v )(3)其中,g 是节点自身从F 状态到S 状态的调度概率,g p 是父节点从F 状态到S 状态的转移概率.然后,节点将自己由F 状态调度到S 状态的概率值再插入到下行更新包后向下游节点发送.下行更新包在各条路由上一直传播到最后一个节点.这样,所有节点可以计算出自己由F 调度到S 的概率.需要说明的是,在节点向下游方向发送下行更新包时,其中只包含其由F 调度到S 的概率.这是因为假定在理想情况下,只有等所有子节点发送完数据并休眠后,父节点才可能休眠.因而,子节点的F 状态仅是由数据冲突而引起的.只有当父节点的下一跳节点过早地进入休眠而导致父节点因发送失败转入休眠后,才会引起子节点因父节点的休眠而进入F 状态.所以,应当传递节点由F 状态调度到S 状态的参数.本文中下行更新开始时的初始值如下：Sink 节点没有休眠；距Sink 节点只有一跳的节点,其由F 调度到S 的概率值设定等于其由I 0调度到S 的概率值.3)概率计算对于采用CSMA/CA 的基本方式时,按公式(4)计算节点数据帧发送成功率参数β.当采用RTS/CTS 方式的CSMA/CA 协议时,可以用RTS 帧的数量来替换公式(4)中数据帧的数量.该参数反映了节点所处环境的数据包发生冲突的概率,也反映了信道的拥挤情况.β=成功发送的数据帧数目发送数据帧的总数目(4)然后,我们就可以按照表1所示的各公式计算节点的状态调度矩阵(SM).表中未列出的其它概率为0.其中,各转移概率值的物理意义可以从第2.1节得出.以p (T |R)=m ×β为例.一个节点接收到一个数据包后,其立即进行数据包发送的前提条件是该节点的所有子节点都停止发送并且它发出的数据包在信道中能够成功被下一跳节点接收.因而,该式表示节点收到数据包后调度其立即进行发送的概率等于该节点的所有子节点都停止发送数据的概率与该节点成功发送数据帧比率的乘积.由于我们是在CSMA/CA 协议之上来实现MBSA 方法的.因而,我们不对节点是否进入R 和F 状态进行调度.一个节点是否接收数据包由MAC 层对象按CSMA/CA 协议与其它节点协商决定.当节点发送数据时,将数据包交给MAC 层对象.MAC 对象发送数据,当失败次数超过限定值后,上交给MBSA 算法,使节点处于F 状态.由于从一个状态转移到其它各种状态的概率和为1,故可以用其它概率值来计算转移到这两个状态的概率.表1节点状态调度概率表Table 1State Scheduling ProbabilitiesS i S i +1P(S i +1|S i )S I 0/I X 1I 0S 1−v I 0I 0/R v R T m ·βR I X 1−m ·βI X I X /R 1−(1−v )·βI X T (1−v )·βT I X /F 1−(1−v )·βT T (1−v )·βF I X 1−g p ·(1−v )FSg p ·(1−v )其中,第一列是节点当前时刻状态,第二列为下一时刻转移后的状态,第三列为状态转移的概率值.在每个工作周期的起始时刻节点唤醒,此时如果FIFO 队列为空,则状态转移至I 0,否则转到I X .A/B 表示状6自动化学报XX卷态A或者状态B,该行的第三列概率值表示转到状态A与转到状态B的转移概率之和.需要说明的是,父节点影响子节点的休眠概率,而子节点也影响了父节点的发送概率和休眠概率.例如,若父节点休眠概率过大时,会使休眠时间增加.从而会造成子节点数据包发送时,数据包的多次重传,引起子节点数据包发送时间延长.这样,当进行上行更新过程时,会引起父节点参数v的增大,导致父节点由F转移到S的概率和由I0进入S的概率减小.所以,路由上相邻节点间具有相互影响和制约的功能.2.5调度参数序列MBSA方法运行过程中,节点或WSN系统在运行数据传输和调度更新一轮以后,计算形成新的调度矩阵,如图6所示.调度矩阵决定了节点在下一轮数据传输阶段中的工作特性,决定了其进入休眠的概率、数据包发送的概率,也决定了休眠的时间和数据包发送时间等参数.由表1可以看出节点的调度矩阵是由参数v,m,g,β决定的.称其为调度参数(SP).可以用调度参数来代表节点的调度矩阵.从图6中可以看出,节点或系统按轮反复运行,这几个参数将形成一串参数序列,称该序列为调度参数序列.节点调度参数序列决定了节点全程的运行状况.同样地,所有节点的调度参数组成了WSN的系统调度参数.经过运行,也形成了系统调度参数序列.图6节调度参数序列图Fig.6The sequence of scheduling parameters其中,上标表示MBSA算法运行的轮数,SM i表示第i轮的调度矩阵,SP i是第i轮的调度参数,DD i和SU i是第i轮的数据传输阶段和调度更新阶段.2.6收敛性分析由于数据包长度是固定的,因而,每个数据包的发送时间是定长的.另外,对于CSMA/CA协议而言,SIFS,DIFS,EIFS,PIFS的时间长度都与Slottime和SIFS相关[24],这几个时间值也是离散变量.因而,由公式(1)和(2)知,参数v,m也是离散随机变量.由公式(1)-(3),由于g是子节点、节点自身和下一跳节点的数据发送时间、自身活动时间的函数,它也是一个离散的变量.而参数β本身是两个整数值的比值,也是离散随机变量.假设一个节点有k个子节点,那么它在第n轮循环的调度参数可以用SP n=(t na,t n1,t n2,...,t nk,g n,βn)来表示.下面将讨论调度参数序列的马尔可夫特性.由于每个调度参数也是马尔可夫链中的一个状态,故也称其为调度参数状态.设H L是节点调度参数状态空间.由于,数据传输阶段是一个固定长的时间值,而数据包数量也是一个固定的值.因而,节点的调度参数状态数量是有限的.有如下的定理.定理 1.对于MBSA方法,一个节点所生成的调度参数序列{SP n,n∈N0,SP n∈H L}是一个有限、齐次、不可约的马尔可夫链.证明：由于H L中的状态是有限的.在MBSA方法中,调度参数SP n是节点按照上一轮形成的调度参数SP n−1在数据传输阶段与其相邻节点交换数据包形成的.故而调度参数是由上一轮的调度参数状态决定,而与其它时间段的调度参数状态无关.从而,{SP n,n∈N0,SP n∈H L}是一个有限状态、齐次马尔可夫链.另外,相邻两轮数据传输阶段中,节点工作过程是相互独立的.对于任意的SP n∈H L,均存在SP n+1∈H L,使得P(SP n+1|SP n)>0并且,对于任意SP n+1∈H L,也存在SP n∈H L,使得P(SP n+1|SP n)>0因而,这说明{SP n,n∈N0,SP n∈H L}还是一个不可约的马氏链. 引理 1.不可约的有限状态马氏链有唯一的平稳分布,并且该平稳分布就是其极限分布.证明：由文献[25]中定理3.5.1推论2得不可约的有限状态马氏链的所有状态都是正常返状态,因而也是一个遍历链.由文献[25]中定理3.5.6可得,不可约的有限状态链存在唯一的平稳分布.由文献[25]中定理3.5.8可得,该平稳分布就是不可约有限状态马氏链的极限分布.定理2.设{SP n,n∈N0,SP n∈H L}是由MBSA方法所生成的节点调度参数序列.则其一步状态转移概率矩阵P=(p i,j)存在极限、平稳分布.证明：根据上述定理,在MBSA算法运行下,节点调度参数序列{SP n,n∈N0,SP n∈H L}是一个有限、齐次、不可约的马尔可夫链.根据引理1可知,它的一步状态转移概率矩阵P=(p i,j)存在平稳分布πL,而且这一平稳分布也是其极限分布.。
马尔科夫随机场在无线传感网络中的性能评估方法(七)
无线传感网络是一种由大量无线传感器节点组成的网络系统，用于监测、收集和传输环境中的各种信息。
无线传感网络在环境监测、物联网、智能交通等领域有着广泛的应用。
在无线传感网络中，传感器节点通常分布在广阔的地理区域内，它们之间通过无线通信进行数据交换。
由于无线信道的不稳定性和复杂性，传感器节点之间的通信受到很多干扰，因此如何对无线传感网络中的性能进行评估成为了一个重要问题。
马尔科夫随机场（Markov Random Field, MRF）是一种概率图模型，能够很好地描述空间相关性和概率分布。
在无线传感网络中，由于传感器节点之间的通信受到空间相关性的影响，因此可以利用马尔科夫随机场对无线传感网络中的性能进行评估。
下面将介绍马尔科夫随机场在无线传感网络中的性能评估方法。
首先，无线传感网络中的数据传输可以看作是一个多节点之间的信息传递过程。
在这个过程中，每个传感器节点都会受到来自周围节点的干扰，同时自身也会对周围节点产生干扰。
这就导致了一个问题，即在有限的无线资源下，如何最大化网络的信息传输率。
马尔科夫随机场可以很好地描述这种节点之间的相关性，通过对节点之间的空间相关性进行建模，可以得到节点间的联合概率分布，从而分析网络的性能。
其次，利用马尔科夫随机场对无线传感网络中的性能进行评估通常需要考虑的因素包括：能量效率、网络容量、传输速率等。
在实际的无线传感网络中，节点的能量是有限的，因此如何最大化能量效率是一个重要的问题。
利用马尔科夫随机场可以对节点之间的能量消耗进行建模，从而评估网络的能量效率。
此外，考虑到网络的容量和传输速率，马尔科夫随机场也可以对节点之间的传输速率和网络的容量进行建模，从而评估网络的传输性能。
最后，无线传感网络中的数据传输通常会受到信道的影响，由于无线信道的不稳定性和复杂性，传感器节点之间的通信往往受到很多干扰。
利用马尔科夫随机场可以对信道的影响进行建模，从而评估网络的通信质量。
通过对节点之间的通信质量进行建模，可以得到节点之间的联合概率分布，从而评估网络的通信性能。
马尔科夫随机场在无线传感网络中的部署优化方法(Ⅰ)
马尔科夫随机场在无线传感网络中的部署优化方法随着无线传感网络技术的不断发展和应用，人们对于如何更好地部署和优化无线传感网络的方法和技术也开始付诸更多的关注。
而马尔科夫随机场在无线传感网络中的部署优化方法，成为了当前学术研究和工程实践中的热点话题。
本文将对马尔科夫随机场在无线传感网络中的部署优化方法进行探讨和分析。
马尔科夫随机场是一种用来描述随机系统状态转移的数学模型，其应用领域非常广泛，包括无线传感网络。
在无线传感网络中，节点的部署位置和网络的拓扑结构对网络性能有着重要的影响。
通过合理的部署和优化，可以有效地提高网络的覆盖范围、降低能量消耗、提高网络的可靠性和稳定性等。
因此，如何利用马尔科夫随机场模型来优化无线传感网络的部署成为了当前的研究热点之一。
首先，我们可以利用马尔科夫随机场模型来描述无线传感网络中节点的部署状态。
在无线传感网络中，节点的位置是随机分布的，而且节点之间的通信状态和能耗也是随机变化的。
利用马尔科夫随机场模型，我们可以将节点的部署状态抽象成一个状态空间，其中每个状态对应着一个节点的位置和通信状态。
通过对状态空间的建模和状态转移概率的计算，我们可以更加清晰地了解节点之间的关联关系和通信特性，从而为节点的部署和优化提供更加可靠的理论基础。
其次，利用马尔科夫随机场模型可以优化无线传感网络的覆盖范围和能量消耗。
无线传感网络中节点的能量是有限的，如何合理地利用节点的能量资源，延长网络的寿命成为了一个重要的问题。
利用马尔科夫随机场模型，我们可以对节点的能量消耗和状态转移概率进行建模和分析，从而设计出更加合理的能量管理策略。
通过对状态转移概率的优化和调整，我们可以减少能量的浪费，延长节点的寿命，提高网络的覆盖范围和稳定性。
此外，利用马尔科夫随机场模型还可以优化无线传感网络的通信质量和数据传输效率。
无线传感网络中，节点之间的通信质量是不稳定的，受到多种因素的影响。
利用马尔科夫随机场模型，我们可以对节点之间的通信质量和数据传输效率进行建模和分析，从而设计出更加合理的通信调度策略。
无线传感器网络中能量优化技术的研究
无线传感器网络中能量优化技术的研究引言无线传感器网络是指由大量分布在待监测区域的无线传感器组成，利用无线通信与协同工作实现对环境的实时监测、数据采集和分析等功能。
然而，由于传感器节点能量有限，如何有效地利用节点能量以延长网络的寿命成为无线传感器网络中的关键问题之一。
一、能量消耗分析1.1 传感器节点的能量消耗传感器节点的能量消耗可以分为通信能量消耗和数据处理能量消耗两部分。
通信能量消耗包括无线射频电路的发送和接收能量消耗，以及数据包的传输能量消耗。
数据处理能量消耗则来自于节点的信号处理、数据压缩和数据编码等操作。
1.2 能量消耗模型为了更好地研究和优化能量消耗，研究者们提出了能量消耗模型。
常用的模型包括理想能量消耗模型、接近真实能耗模型、能量消耗曲线模型等。
这些模型能够通过分析节点在不同工作状态下的能耗情况，为能量优化技术的研究提供理论基础。
二、能量优化技术2.1 路由优化选择合适的路由协议和路由策略对于能量优化至关重要。
研究者们通过设计具有低能耗特性的路由协议，如LEACH、PEGASIS 等，以减少节点间的通信能耗。
同时，利用分簇和双向通信等技术可以有效地降低节点的能量消耗。
2.2 节能策略传感器节点在收集数据之外的时间段，可以采取休眠或掉电等节能策略来降低能量消耗。
近年来，研究者们提出了多种节能策略，如动态休眠、节点自动唤醒等，以最大程度地延长节点的寿命。
2.3 能量收集与传输为了摆脱传感器节点的能量限制，研究者们提出了能量收集与传输的技术。
通过能量收集装置，如太阳能电池、振动发电器等，节点可以自主地收集能量，从而降低对电池能量的依赖。
此外，还可以利用无线充电等技术，将能量从充电器传输到传感器节点，进一步延长网络的寿命。
三、实例分析通过对实际应用场景的分析，可以更好地理解能量优化技术的应用和效果。
3.1 农业领域中的应用在农业领域，无线传感器网络可以用于土壤湿度监测、作物生长环境监测、气象数据采集等。
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基于马尔科夫链模型的无线传感器网络能量
优化研究
随着无线传感器网络技术的应用越来越广泛，如何实现无线传感器网络能量优化也成为了研究的一个重要方向。
在传统的优化算法中，马尔科夫链模型（Markov chain model）得到了广泛的应用。
因此，本文将从基于马尔科夫链模型的无线传感器网络能量优化研究角度入手，为读者详细介绍该模型在无线传感器网络能量优化中的应用。
一、无线传感器网络能量优化的背景
无线传感器网络是由大量的小型、自组织、分布式传感器节点组成的，它们可以感知环境信息并将其汇聚到基站。
在无线传感器网络中，大多数传感器节点都零星地分布在某一区域内，每个节点都可以转发从其他节点得到的信息，节点之间互相通信，完成对环境的感知和监测任务。
但是，这些小节点都是靠电池供电的，所以能源资源是它们最大的限制因素。
为了使网络更加稳定和可靠，需要使无线传感器网络尽量减少能耗，提高网络的能量效率，从而延长无线传感器网络的寿命。
因此，无线传感器网络的能量优化问题就成了研究的热点。
二、马尔科夫链模型简介
马尔科夫链模型是指在某一个时刻状态的概率分布只与前一个
时刻的状态有关，与之前的所有状态无关。
它的主要特点是概率
是时间无关的，所以也被称为时间齐次的马尔科夫链。
在研究问
题中，我们常常采用离散的方式来描述状态的变化。
状态的变化
需要有一个概率分布来描述，例如，我们假设一个状态共有k个，状态之间的转移满足某种概率规律，将这个状态转移图表示成一
个矩阵，称之为转移概率矩阵。
根据实际问题的不同，我们可以
在这个矩阵中定量地描述状态之间转移的概率。
三、基于马尔科夫链模型的无线传感器网络能量优化问题
在无线传感器网络中，由于传感器节点的能量是有限的，如何
有效地利用节点能量，减少能量的浪费是关键。
本节将基于马尔
科夫链模型研究能量优化问题。
因为马尔科夫链模型能够很好地
描述状态之间的转移规律，所以它应用于无线传感器网络能量优
化问题中，很自然、很合理。
马尔科夫链模型是一种动态数学模型，与当前的网络状态有关，对网络能量最优化问题中的能量消
耗和网络性能的影响进行了研究，所以被广泛地应用于无线传感
器网络能量优化问题中。
马尔科夫链模型的应用步骤如下：
1、建立马尔科夫链模型，确定状态集和转移概率矩阵；
2、分析每个状态下的能量消耗，包括发射、接收和待机消耗；
3、确定目标函数，例如最大化网络寿命、最小化平均能耗等；
4、求解最优控制策略，以达到能量优化的目标。
四、结论
无线传感器网络是目前亟待解决的研究热点，它的能量优化问
题是一个复杂而有挑战性的问题。
本文基于马尔科夫链模型，对
无线传感器网络能量优化问题进行了研究。
通过建立马尔科夫链
模型，分析节点状态之间的转移和能量消耗，可以实现在节点能
量有限的情况下，尽可能地为网络延长寿命，提高网络数据传输
的质量。
马尔科夫链模型为无线传感器网络能量优化问题的研究
提供了一种重要的工具和方法。