基于UWB的无线传感器网络跨层优化模型研究
基于多目标优化的无线传感器网络部署方案研究
基于多目标优化的无线传感器网络部署方案研究无线传感器网络是一种由大量被部署在监测区域内的传感器节点组成的智能化系统。
这些小型节点可以通过无线信号通信，并且可以感知和监测许多参数，例如温度、湿度、气体、压力、位移等。
然而，为了构建一个充分可靠的网络，传感器节点的部署至关重要。
这种网络部署方案的质量不仅会影响网络的可靠性和精度，还会显著影响特定应用场景下的性能和效率。
随着物联网技术的快速发展，尤其是在城市、农业、能源、工业等领域，无线传感器网络的需求不断地增加。
因此，如何设计一种基于多目标优化的无线传感器网络部署方案也成为了重要的研究方向。
本文将重点介绍最近几年来在基于多目标优化的无线传感器网络部署方案领域取得的进展，并讲述它们的优点和缺点。
此外，由于无线传感器网络的特殊性质和限制条件，以及考虑到不同应用的需求和目标，我们探讨了不同优化方法的适用性和局限性。
最后，一些未来的研究方向将被提出和讨论。
一. 问题定义和质量指标在无线传感器网络中，节点的部署通常会面临如下问题：1) 如何尽可能地覆盖想要监测和感知的区域；2) 如何使用尽可能少的节点，以便减少成本并节省能量；3) 如何优化网络的总功率以及节点之间的通信和路由成本，以提高网络的可靠性、灵活性和稳定性。
在这个背景下，设计一个有用的、高效的和可行的网络部署方案至关重要。
为了解决以上问题，需要进行多目标的优化，其中目标函数可能包括网络覆盖率、能量消耗、通信成本和可靠性等方面的因素。
例如，为了实现尽可能大的网络投影面积和最小的节点数，可能需要优化这两个独立的目标函数。
因此，问题建模过程很大程度上取决于网络的应用和场景，但是可以使用以下质量指标来描述优化目标，如覆盖效果、能量消耗、通信成本、可靠性和网络生存时间等。
二. 优化方法和策略目前针对无线传感器网络部署方案的优化已经提出了很多有趣的方法。
其中一些常见的方法包括遗传算法、模拟退火、蚁群算法、粒子群优化、PSO算法等等。
无线传感器网络中的能耗模型研究与优化
无线传感器网络中的能耗模型研究与优化无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由许多无线传感器节点组成的网络系统。
每个传感器节点能够感知环境中的信息，并通过无线通信与其他节点进行数据交互。
然而，由于传感器节点通常由电池供电，并需要长期运行在无人管理环境中，能耗成为了WSN中亟待解决的核心问题。
能耗模型能耗模型用于分析和预测传感器节点的能量消耗状况。
根据不同的应用场景和节点特性，能耗模型可以分为以下几种类型：1. 器件级能耗模型：该模型基于传感器节点中的硬件嵌入式系统，如处理器、射频模块等，来预测能耗。
通过考虑节点硬件组件的功耗和能耗特性，可以合理估计传感器节点的能耗。
2. 算法级能耗模型：该模型基于节点的软件算法实现，如数据处理算法、通信协议等。
通过分析算法的计算复杂度和通信开销，可以估计传感器节点在不同算法上的能耗消耗。
3. 网络级能耗模型：该模型考虑到整个无线传感器网络的结构和拓扑关系，包括网络中每个节点之间的通信开销等。
通过建立网络模型和考虑节点间的通信能量消耗，可以预测整个网络的能耗状况。
能耗优化方法为了提高无线传感器网络的能源利用效率和扩展其寿命，研究人员提出了许多能耗优化方法，以下列举了几种常见的方法：1. 能量管理技术：通过对节点能量进行有效管理和利用，以降低节点能耗。
例如，采用能量调度算法，根据不同任务的能源需求来合理分配节点的能量，从而延长整个网络的寿命。
2. 路由优化算法：设计高效的路由算法可降低能耗。
传感器节点之间的通信能量消耗是WSN中较大的能源消耗来源之一。
因此，通过优化节点之间的通信路由选择，减少能量消耗，是能耗优化的重要手段。
3. 节点节能策略：通过在节点上实施节能策略来降低节点的能量消耗。
例如，节点休眠和唤醒机制可以使节点在空闲时进入休眠状态，从而减少节点的能量消耗。
4. 数据压缩与聚合：传感器节点收集的数据通常具有冗余性，数据压缩与聚合技术可以减少数据传输量，从而降低能耗。
基于智能算法的无线传感器网络能量优化算法研究
基于智能算法的无线传感器网络能量优化算法研究随着无线传感器网络技术的发展，无线传感器节点数量急剧增加，节点的能量消耗问题已经成为了制约无线传感器网络应用的一个重要因素。
为了延长节点的工作寿命，节约能源，提高网络性能，需要设计一种能量优化算法。
智能算法是一种基于计算方法的算法，根据实际问题的特性来动态的优化问题的求解过程。
其主要应用于优化问题求解，机器学习，计算机视觉等领域。
智能算法广泛用于无线传感器网络优化领域，已经显示出强大的优化能力。
本文主要介绍基于智能算法的无线传感器网络能量优化算法研究，包括优化目标，智能算法协同优化，实验结果等。
优化目标基于智能算法的无线传感器网络能量优化算法研究的优化目标通常包括以下几个方面：1. 延长网络工作寿命，以保证网络的可靠性和稳定性。
2. 平衡节点的能量消耗，减少节点运转能耗不均的问题。
3. 提高网络的覆盖率和数据传输率，以满足应用需求。
智能算法协同优化基于智能算法的无线传感器网络能量优化算法采用协同优化的方式进行优化计算。
协同优化是一种多智能体系统的计算模型，其核心思想是让各智能体能够在局部探索和全局寻优之间达到平衡，以全局最优解为目标。
综合考虑各节点的能量剩余情况，节点位置和网络拓扑结构等多方面因素，运用协同优化方法对无线传感器网络能量进行优化。
实验结果本文采用椭圆信度区域模型模拟节点分布情况和通信情况，并基于协同优化实现对节点能量进行优化操作。
实验结果表明，运用智能算法协同优化方法进行能量优化，可以有效地延长网络的寿命，降低节点能耗的不均衡问题，提高网络的传输质量。
结论本文主要介绍了基于智能算法的无线传感器网络能量优化算法的研究，旨在提高无线传感器网络的能量利用效率，减少能源浪费，提高网络的性能。
通过对比实验，可以看出，该算法方案具有良好的优化效果和实用价值。
基于物联网技术的无线传感器网络路径优化研究
基于物联网技术的无线传感器网络路径优化研究无线传感器网络是一种由多个无线传感器节点组成的网络，可以收集、传输、处理环境信息的网络。
在传感器网络中，节点的通信通常是通过多跳传输实现的，因此网络的传输路径的优化对于提高网络效率和性能至关重要。
基于物联网技术的无线传感器网络路径优化研究，是指通过利用物联网技术和相关算法，对无线传感器网络中的传输路径进行优化，以提高网络性能和效率。
下面将从路径选择、无线传感器网络拓扑结构和算法优化三个方面展开对基于物联网技术的无线传感器网络路径优化的研究。
首先，路径选择是无线传感器网络中路径优化的核心问题之一。
路径选择的目标是选择能够达到目的地的最佳路径。
在实际应用中，路径选择需要考虑多个因素，如传输延迟、能量消耗和网络拓扑结构等。
传统的路径选择算法通常考虑最短路径问题，但在无线传感器网络中，最短路径并不一定是最优路径。
因此，需要设计新的路径选择算法来满足无线传感器网络中的实际需求。
例如，可以基于遗传算法、模拟退火算法等智能优化算法来实现路径选择的优化。
其次，无线传感器网络的拓扑结构对路径优化也有很大影响。
无线传感器网络中的拓扑结构通常是动态变化的，包括节点的位置变化和节点的连通情况变化等。
为了优化路径选择，需要根据实时变化的拓扑结构来实时调整路径，以适应网络状态的变化。
现有的研究通常采用中心化或分布式的拓扑管理算法，通过节点之间的协作和信息交换来实现拓扑结构的优化。
同时，还可以利用无线传感器网络中的自组织特性，自适应地调整网络拓扑结构，以提高路径优化的效果。
最后，算法优化是基于物联网技术的无线传感器网络路径优化的关键。
在路径选择和网络拓扑结构优化的基础上，需要设计高效的算法来实现路径优化。
传统的最短路径算法通常需要全局信息，并且计算复杂度较高。
因此，需要开发高效的分布式算法来降低计算复杂度，并提高路径优化的效果。
例如，可以利用分布式图算法、贪心算法等快速算法来实现路径优化。
基于大数据的无线传感器网络优化研究
基于大数据的无线传感器网络优化研究随着物联网技术的不断发展，无线传感器网络已经成为了日常生活中不可或缺的组成部分。
通过无线传感器网络可以实现对环境、设备、人员等各种信息的采集和传输，从而为我们的生活带来了许多方便和便利。
然而，在现实应用中，由于传感器节点的数量庞大，布局不合理等原因，传输过程中会出现数据遗漏、传输延迟等问题，从而导致数据采集的不准确，从而影响应用的准确性。
基于这样的情况，为了让无线传感器网络能够更加高效、准确地运行起来，研究基于大数据的无线传感器网络优化问题具有重要的意义。
一、大数据的概念首先，我们需要了解大数据的概念。
大数据是指数据量大到传统数据处理软件无法处理的数据集合。
大数据的处理需要通过分布式计算、机器学习等技术手段来实现数据的处理和分析。
随着物联网的不断发展和普及，大数据的应用范围也越来越广泛，成为了当前IT领域中的热门技术之一。
二、大数据在无线传感器网络优化中的应用在无线传感器网络中，大数据技术可以用于数据的处理和分析，提高网络的性能和效率。
例如，通过对传感器在特定环境下产生的数据进行分析，可以调整传感器之间的通讯模式和频率，从而提高信息传输的效率；通过对数据的统计和分析，可以预测数据的变化趋势，从而提前做出应对措施，保证网络的稳定运行。
三、基于大数据的无线传感器网络优化策略那么，如何应用大数据技术来提高无线传感器网络的效率呢？下面就来介绍几种基于大数据的无线传感器网络优化策略。
1. 数据质量监控在传感器采集数据的过程中，可能会出现数据遗漏、传输延迟等问题，从而导致数据的准确性受到影响。
因此，在传感器采集数据的同时，需要进行数据质量监控，对数据进行实时分析和监测，发现数据异常时及时进行处理，防止数据的准确性受到影响。
2. 数据集成和分析在传感器采集到的数据中，可能涉及到多个传感器节点，涉及到的数据类型也较为复杂。
因此，在数据集成和分析时，需要借助大数据技术，对数据进行分析和处理。
基于多目标优化的无线传感器网络能量优化算法研究
基于多目标优化的无线传感器网络能量优化算法研究近年来，随着无线传感器网络技术的不断发展，其在环境监测、安防控制、智能城市等领域得到了广泛的应用。
然而，无线传感器网络的节点能量限制是其面临的一个重要问题，因为节点的能量一旦耗尽，节点就会失效，这将严重影响网络的服务质量和可靠性。
为了解决这一问题，研究人员提出了许多节能技术和算法，其中多目标优化算法是一种有效的节能算法。
多目标优化将多个目标函数结合在一起，通过寻找一组符合多个限制条件的最优解，实现了网络能量优化的目的。
本文将对基于多目标优化的无线传感器网络能量优化算法进行研究和探讨。
一、无线传感器网络无线传感器网络是由很多小型、具有智能感应功能的节点组成，它们可以对环境进行感知和控制，集成了传感、计算、通信等多种功能。
无线传感器网络有广泛的应用场景，如采矿、农业、工业、医疗等领域。
无线传感器网络的特点是节点密度高、能耗低、数据传输带宽小、网络拓扑不稳定等。
二、能量优化问题无线传感器网络的节点有限的能量是其面临的一个严重限制，当节点的能量即将耗尽时，节点将无法继续运行，这将严重影响网络的服务质量和可靠性。
因此，如何实现网络能量的优化是无线传感器网络研究的重要问题。
传统的能量优化方法一般是将节点的功率降低或者将节点关闭，但这些方法往往会影响传感器网络的传输速率和质量。
因此，需要寻找一种新的能量优化方法来解决这个问题。
三、多目标优化算法多目标优化算法将多个目标函数结合在一起，通过寻找一组符合多个限制条件的最优解，实现了网络能量优化的目的。
在无线传感器网络中，多目标优化算法可以通过调整数据传输速率、节点功耗和节点通信协议等方式实现节能的目的。
多目标优化算法一般有遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等。
四、基于多目标优化的传感器网络能量优化算法基于多目标优化的传感器网络能量优化算法可以通过调整多个参数，使得网络能量得到有效优化。
具体实现方法如下：1、建立优化模型针对具体的传感器网络，建立合适的优化模型以满足多个限制条件，包括节点能量消耗、数据传输速率、网络质量等。
无线传感器网络中高效能耗模型研究与优化
无线传感器网络中高效能耗模型研究与优化摘要：随着科技的进步和物联网的发展，无线传感器网络（WSN）在各个领域中得到广泛应用。
然而，能耗问题一直是无线传感器网络技术中的一项重要挑战。
本文针对无线传感器网络中的高效能耗模型进行研究与优化。
引言：无线传感器网络中的能耗问题是一项具有挑战性的任务。
在WSN中，无线传感器节点通常被设计为具有低功耗特性，以便延长其使用寿命。
为了提高无线传感器网络的能效，研究人员提出了各种高效能耗模型，并通过优化算法来降低能耗。
本文将对无线传感器网络中的高效能耗模型进行详细研究与优化。
一、无线传感器网络的能耗模型1.1 无线传感器节点的能耗模型无线传感器节点的能耗主要包括传感器功耗、通信功耗和处理器功耗。
传感器功耗指节点采集和处理数据所消耗的能量；通信功耗指数据传输过程中产生的能量消耗；处理器功耗指节点对数据进行处理和计算时的能量消耗。
1.2 网络层能耗模型在网络层，能耗模型主要关注路由和网络拓扑结构对能耗的影响。
研究人员通过优化路由算法、调整网络拓扑结构等方式来降低能耗。
1.3 应用层能耗模型在应用层，能耗模型主要关注应用程序对能耗的影响。
研究人员通过设计高效能耗的应用程序、优化数据采集策略等方式来降低能耗。
二、高效能耗模型的研究与优化方法2.1 节能路由算法通过优化路由算法，可以减少不必要的数据传输，降低通信功耗。
例如，通过利用多跳传输和动态路由算法，可以避免节点之间的长距离通信，从而降低能耗。
2.2 节能链路调度通过调整链路调度策略，可以减少空闲时间和冲突，提高链路的利用率，从而降低通信功耗。
例如，通过采用时分多路复用（TDMA）技术，可以避免链路冲突，减少能耗。
2.3 节能数据压缩与聚合通过对传感器数据进行压缩和聚合，可以减少数据传输的频率和数据量，降低通信功耗。
例如，采用数据压缩算法和聚合策略，可以在保证数据准确性的前提下减少通信功耗。
2.4 低功耗硬件设计通过设计低功耗的硬件，可以降低节点的功耗。
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。
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。
基于移动计算技术的无线传感器网络研究与优化
基于移动计算技术的无线传感器网络研究与优化随着计算技术的不断发展和移动设备的普及，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）作为一种新兴的通信方式，被广泛应用于各种领域，如环境监测、农业、医疗等。
然而，由于无线传感器节点的资源有限，传输距离短等特点，WSN面临着一系列的挑战和问题。
本文将着重研究和优化基于移动计算技术的无线传感器网络。
首先，基于移动计算技术的无线传感器网络能够克服传统无线传感器网络的一些限制。
传统无线传感器网络中，固定部署的节点可能会造成网络中某些节点之间的通信不平衡，导致部分节点的负载过重。
而通过引入移动计算技术，可以在网络中引入一些可移动的节点，实现数据的动态协调和平衡。
其次，基于移动计算技术的无线传感器网络研究需要考虑节点的移动策略和路由选择算法。
由于无线传感器节点的能量和计算资源有限，节点的移动需要谨慎设计。
一种可行的策略是节点根据自身能量和任务需求动态调整移动策略，以达到节点之间通信负载均衡和能量消耗最优化的目标。
在路由选择算法方面，需要考虑节点的能量状态、传输距离和数据传输质量等因素，采用适应性的路由选择算法，确保数据的传输可靠性和网络的性能优化。
另外，移动计算技术在无线传感器网络中的应用需要考虑传感器节点的监测和控制。
移动计算技术可以实现对传感器节点的远程监测和控制，从而提高网络的灵活性和可管理性。
通过移动计算技术，可以实现对传感器节点的远程配置、升级和维护，减少对节点物理访问的需求，降低网络的成本和维护复杂度。
基于移动计算技术的无线传感器网络研究还需要解决节点资源管理的问题。
由于无线传感器节点的资源有限，节点的资源管理对于网络的性能和生命周期至关重要。
传统无线传感器网络中的一些资源管理策略已经不适用于移动计算环境，因此需要研究和优化移动计算环境下的资源管理算法。
例如，可以通过动态地调整节点的工作模式和资源分配策略，实现对节点资源的最优分配和利用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
１６ ２００８，４４（１３） Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用 基于ＵＷＢ的无线传感器网络跨层优化模型研究 高哗方 ，李腊元３，连进３ ＧＡＯ Ｙｅ－ｆａｎｇ 一，ＬＩ Ｌａ－ｙｕａｎ ，ＬＩＡＮ Ｊｉｎ
１．武汉理工大学信息工程学院，武汉４３００６３ ２．９４７４８部队网络中心，南京２１０００８ ３．武汉理工大学计算机科学与技术学院，武汉４３００６３ １．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＷＵＴ，Ｗｕｈａｎ ４３００６３，Ｃｈｉｎａ ２．Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ Ｕｎｉｔ ９４７４８．Ｎａｎｊｉｎｇ ２１０００８．Ｃｈｉｎａ ３．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＷＵＴ．Ｗｕｈａｎ ４３００６３．Ｃｈｉｎａ Ｅ—ｍａｉｌ：ｙｅｆａｎｇｇａｏ＠ｍａｉｌ．ｗｈｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ
ＧＡＯ Ｙｅ—ｆａｎｇ，ＬＩ Ｌａ—ｙｕａｎ，ＬＩＡＮ Ｊｉｎ．Ｆｕｒｔｈｅｒ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｃｒｏｓｓ－ｌａｙｅｒ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ＵＷＢ－ｂａｓｅｄ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００８．４４（１３）：１６－１９．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｒｏｓｓ－ｌａｙｅｒ ｄｅｓｉｇｎ ｉｓ ａ ｐｒｏｍｉｓｉｎｇ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｐｒｏｍｏｔｅ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＴＪ１ｉｓ ｐａｐｅｒ ｓｔｕｄｉｅｓ ａｎ ＵＷＢ—ｂａｓｅｄ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ａｎｄ ｂｕｉｌｄｓ ａ ｃｒｏｓｓ—ｌａｙｅｒ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｗｉｔｈ ｊｏｉｎｔ ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ＭＡＣ ｌａｙｅｒ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ，ＰＨＹ ｌａｙｅｒ ｐｏｗｅｒ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ ｏｆ ｎｅｔｗｏｒｋ ｌａｙｅｒ．Ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｔａｋｅｓ ａｄｖａｎｔａｇｅ ｏｆ ｕｎｉｑｕｅ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ ＵＷＢ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｓｕｃｈ ａｓ ｈｕｇｅ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ，ｅｘｔｒｅｍｅｌｙ ｌｏｗ ｐｏｗｅｒ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｄｅｎｓｉｔｙ ａｎｄ ｌａｒｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｇａｉｎ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ａｎｄ ｉｎｔｅｎｄｓ ｔｏ ａｃｈｉｅｖｅ ｔｈｅ ｍａｘｉｍａｌ ｄａｔａ ｒａｔｅ ｏｆ ｗｈｏｌｅ ｎｅｔｗｏｒｋ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ ｃｒｏｓｓ—ｌａｙｅｒ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｃａｎ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｔｈｅ ｄａｔａ ｒａｔｅ ｏｆ ｎｅｔｗｏｒｋ ｏｂｖｉｏｕｓｌｙ ａｎｄ ｐｏｗｅｒ ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎ ＰＨＹ ｌａｙｅｒ ｈａｓ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｎ ｏｐｔｉｍａｌ ｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｉｔ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｓ ｔｈａｔ ｉｔ ｉｓ ｆｅａｓｉｂｌｅ ａｎｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｔｏ ｄｅａｌ ｔｈｅ ＣｒｏＳＳ—ｌａｙｅｒ ｐｒｏｂｌｅｍ ｂｙ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｓｏｌｖｉｎｇ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａ ｎｏｖｅｌ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｔｈｅ ａｄｄｒｅｓｓ ｔｈｅ ｄａｔａ ｔｒａｆｆｉｃ ｉｓｓｕｅｓ ｆｏｒ ｌａｒｇｅ—ｓｃａｌｅ ｎｅｔｗｏｒｋｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ＵＷＢ；ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ；ｃｒｏｓｓ—ｌａｙｅｒ ｄｅｓｉｇｎ；ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ
摘要：跨层设计是提高无线传感器网络整体性能的一种有效方法。在综合考虑ＭＡＣ层调度、物理层功率控制、网络层路由三方 面因素的基础上，结合超宽带技术大带宽、低信号功率的特点，以实现网络最大数据传输速率为目标，构建了基于超宽带技术的无 线传感器网络跨层优化模型。仿真实验表明：模型最优解可有效提高网络数据传输速率；物理层功率控制对优化结果有着至关重 要的影响。这证明以构建、求解优化模型的方式解决跨层设计问题是切实可行的，同时也为解决大规模超宽带传感器网络数据传 输问题提供了一条新的解决思路。 关键词：超宽带；无线传感器网络；跨层设计；优化模型 ＤＯＩ：１０．３７７８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２—８３３１．２００８．１３．００５ 文章编号：１００２—８３３１（２００８）１３－００１６—０４ 文献标识码：Ａ 中图分类号：ＴＰ３９３
１引言 ２００２年２月，美国联邦通信委员会（ＦＣＣ）批准限用于军用 雷达的超宽带（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ，ＵＷＢ）技术用于民用通信，在 学术界、产业界掀起了ＵＷＢ研究的热潮，利用ＵＷＢ技术特有 的大频带宽度、高传输速率、高系统容量、低发射功率等特点， 建立以ＵＷＢ为物理层技术的无线传感器网络就是其中一个 研究热点ｌ１～。传感器网络的大规模特性，使得网络层上基于容 量的路由问题（Ｒｏｕｔｉｎｇ）与ＭＡＣ层的调度（Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ）、物理层 信号功率控￣ｔ］（Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｔｒｏ１）密切相关。因此，传感器网络中 Ｉ碉络层的数据传输问题必须通过跨层的方式予以解决ｉｓ 。 ２网络模型 本文研究的ＵＷＢ的传感器网络由１个基站节点、Ⅳ个传 感器节点组成。显然，该传感器网络需要解决的基本问题是：特 定事件发生时，如何将来自源传感器节点的传感数据转发到 基站。 ２．１相关定义 由于采用优化建模（Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ）的方式解决网 络数据传输问题，因此首先从优化建模的角度对速率向量ｒ及 其可行性（ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｖ）作如下定义。 定义１数率向量ｒ（ｒ，，ｒ ，…， ）由ｎ个元素组成，元素ｒＩ
基金项目：国家自然科学基金（ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ０ｆ Ｃｈｉｎａ ｕｎｄｅｒ Ｇｒａｎｔ Ｎｏ．６０６７２１３７）；教育部高等学校博士点基金项目 （Ｎｏ、２００６０４９７０１５）。 作者简介：高哗方（１９７０一），男，博士研究生，主研方向：ＵＷＢ传感器网络；李腊元，教授、博士生导师；连进，讲师、博士研究生。 收稿日期：２００７—１２—１０ 修回日期：２００８—０ｌ一２３
维普资讯 http://www.cqvip.com 高哗方，李腊元，连进：基于ＵＷＢ的无线传感器网络跨层优化模型研究 为源节点ｉ生成的数据速率。 定义２数率向量，可行，当且仅当优化模型存在可行解， 使得速率向量，能够被转发到基站。 显然，速率向量，的可行性问题涉及到传感器网络协议栈 的多个层：ＭＡＣ层、物理层，需要为每个节点找到适当的资源 调度方案和信号功率控制方法；网络层，需要确定由源节点到 基站的多跳路由。即，速率向量，的可行性问题是一个涉及到 调度、功率控制、数据路由的跨层问题。 ２．２ ＭＡＣ层调度 ＭＡＣ层为网络中的节点分配频带资源。在文献【ｌ，５］的启 发下，本文研究的ＵＷＢ传感器网络数据传输采用多子频带码 分复用方式，即将ＵＷＢ传输频带分割为若干个子频带（ｓｕｂ— ｂａｎｄ），节点选择一个或多个子频带以码分复用方式收发数据。 根据ＦＣＣ的定义ｌ ５Ｉ，ＵＷＢ可用频带宽度为７．５ ＧＨｚ（３．１ ＧＨｚ一 １０．６ＧＨｚ），将其分割为Ｍ个子频带。给定子频带数量Ｍ时， ＭＡＣ层需要解决的问题是： （１）如何配置Ｍ个子频带的频带带宽。 （２）节点在哪个子频带中发送或接收数据。 用Ｗ ” 表示子频带ｍ的频带宽度，可以得到 Ｍ ∑ ：７ ５００ ｍ １ …≤ ‘ ≤ ～，ｌ≤ｍ≤Ｍ （１） （２） …＝５００…、 （３） Ｗ…：７ ５００一（Ｍ一１）Ｗ… ２．３物理层功率控制 用ｐ：表示节点ｉ在子频带ｍ中向节点 发送数据时的信 号功率，对Ｖｉ∈Ｎ，其功率谱密度必须满足 ∑ｐ： ≤ｐｍａｘ （ｍ） 、， Ｗ Ｐ ，ＵＷＢ信号功率谱密度上限值； ， 号增益 ； ，节点ｉ的一跳邻居节点集合。 由公式（４），可以得到 （ｍ） ∑ｐ：≤ （４） 名义距离上的信 （５） 公式（５）定义了节点ｉ在子频带ｍ中信号功率的上限值。 计算信道容量的香农公式为【：１ Ｃ＝Ｂ‘Ｉｂ（１ ） ‘ｌｂ（１ ） （６） 式中， ，频带带宽；Ｓ，频带内信号功率；Ｎ，频带内噪声功率； Ⅳ．，周围环境产生的高斯白噪声功率；Ⅳ，，其他节点产生的干 扰信号功率。 定义 ，为节点通信半径、节点干扰半径。以节点ｉ为 圆心，Ｒ 为半径的圆中包括的所有节点构成节点ｉ的一跳邻居 集合Ｎｉ；以节点． 为圆心， ，为半径的圆中包括的节点构成节 点． 的干扰节点集合 ， 中的节点可能对节点． 的通信产生干 扰。由公式（６），可以计算出节点ｉ在子频带ｍ中向节点 发送 数据时子频带ｍ的信道容量 ｃ ｌｂ（１ Ｓ ｇ ｑ Ｐｏ）（７） 叩为周围环境的高斯白噪声功率谱密度； 为节点ｉ的信号在 节点 处产生的增益，ｇｏ＝ｄ￣ ，ｄｏ为节点ｉ４问的距离。 由于节点不能在同—信道中发送、接收数据，因此如果ｃ ｍ＞ ０，则对Ｖ ∈Ｎ，ｃ ＿（】。 ２．４网络层路由 为了充分利用多频带通信的优势，将节点流出的数据流分 为多个子数据流，并通过不同的路径发往基站。定义． 为节点 ｉ、 问的实际数据速率，显然 Ｍ ≤ ｃ （８） ｍ－ｌ 公式（８）表明，节点问的实际数据速率必须满足信道容量 的约束。此外，对Ｖｉ Ｎ，流入节点的数据速率必须等于流出节 点的数据速率（流量平衡），即
∑ 一∑ 一 ＝０ ｜ＥＮ ｉ Ｎ一
３跨层优化模型的构建 ３．１子频带信道容量 由于ＵＷＢ具有低信噪比特性ｌｌ＿，即ＵＷＢ信噪比满足
Ｓ Ⅳ
（９）
利用ｌｏｇ函数的线性近似，将ｌｎ（１ ）一 带入公式（７），可 以得到
ｃ ＝ ’ｌｂ（１＋—— ）＝ ｒ／ｗ ＋∑ ，ｐ： ｋＥ｜ 、ｔＥ
Ｉｎ（１＋—— ＿＇一） 、 叼 ＋∑ ｐ： ｋ Ｎ ｍ
． Ｉｎ２
ｌｎ２ —～ 一 （１１）ｉ ，』≠ 、 ｒ／ｗ ＋∑ ：
ｋ ．、ｔＥＮ 即，节点ｉ在子频带ｍ中向节点 发送数据时子频带ｍ的信道
容量可以表示为
ｃ Ｗ‘
ｇ ｏ Ｐｑ
Ｐ 叼 ＋ 厶 ｋ∈‘．ＩＥ
为了进一步简化公式的表达，引入符号ｑ ｇ 带入公式（５）、（１２），得到 ｆｍ） 磊 ≤