• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      基于機會信號的區(qū)塊模型的能效最優(yōu)簇數(shù)的研究

      2018-10-12 05:48劉東熊召新
      現(xiàn)代電子技術(shù) 2018年19期
      關(guān)鍵詞:無線傳感網(wǎng)絡(luò)能效

      劉東 熊召新

      摘 要: 依據(jù)無線傳感網(wǎng)絡(luò)(WSNs)中WiFi、聲或可見光的機會信號,提出基于最優(yōu)簇數(shù)的區(qū)塊模型(CML)。區(qū)塊模型為衰落模型,反映機會信號隨傳播距離的衰減變化。為了減少總體能耗,利用區(qū)塊模型的泰勒級數(shù)展開的不同階次計算最優(yōu)簇數(shù)。最后利用移動手機、無線接入點、聲和光信號建立真實的實驗平臺,分析最優(yōu)簇數(shù)。實驗數(shù)據(jù)表明,相比Exponential模型和對數(shù)Log模型,CML的能耗分別下降約6%和8%。此外,相比于WiFi和聲信號,可見光信號的能效提高近12%。

      關(guān)鍵詞: 無線傳感網(wǎng)絡(luò); 能效; 簇; 機會信號; 區(qū)塊模型; 最優(yōu)簇數(shù)

      中圖分類號: TN914?34 文獻標識碼: A 文章編號: 1004?373X(2018)19?0019?04

      Abstract: A compartmental model based on optimal cluster number is proposed according to the opportunity signals of WiFi, acoustics and visible light in wireless sensor networks (WSNs). The compartmental model acting as an attenuation model can reflect the attenuation variation of opportunistic signal with propagation distance. In order to minimize the overall energy consumption, the different orders expanded by the Taylor series of the compartmental model is used to calculate the optimal cluster number. The mobile phone, wireless access point, sound and light signals are adopted to establish the real experimental platform to analyze the optimal cluster number. The experimental data shows that the energy consumption of the compartmental model is reduced by about 6% and 8% respectively than that of the exponential model and logarithm model, and the energy efficiency of the visible light signal is improved by about 12% than that of the WiFi and acoustic signals.

      Keywords: wireless sensor network; energy efficiency; cluster; opportunity signal; compartmental model; optimal cluster number

      0 引 言

      能效是許多通信系統(tǒng)的基本要求,如無線傳感網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSNs)、物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,IoT)[1]。為了解決高層問題,如定位、跟蹤、路由和連通問題,將興趣區(qū)域劃分不同的區(qū)。基于簇的拓撲結(jié)構(gòu)是典型的分區(qū)技術(shù)。分簇技術(shù)充分利用了傳感節(jié)點的有限通信半徑。每個簇內(nèi)產(chǎn)生一個簇頭,并由簇頭先融合數(shù)據(jù),再向信宿傳輸這些融合數(shù)據(jù)[2],數(shù)據(jù)傳輸示意圖如圖1所示。

      低功耗自適應(yīng)簇協(xié)議LEACH[3],LEACH協(xié)議用Type?2邏輯算法選擇簇頭,簇頭在節(jié)點間輪流轉(zhuǎn)換,進而平衡網(wǎng)絡(luò)能耗。盡管簇技術(shù)能夠降低網(wǎng)絡(luò)能耗、提高數(shù)據(jù)傳輸效率,但是在固定網(wǎng)絡(luò)下,分多少個簇,即最優(yōu)簇數(shù)仍是一個挑戰(zhàn)問題[4?5]。分簇的根本目的是減少能耗。因此,分簇必須與能耗相結(jié)合。為此,本文以最小化總體能耗為目標,進而優(yōu)化最優(yōu)簇數(shù)。

      目前,所有簇技術(shù)是基于距離[dn]或指數(shù)無線能量消耗模型,其中[n]是路徑衰落指數(shù)。此外,文獻[6]針對WSNs的定位和跟蹤,提出有效的區(qū)塊(Compartmental)模型。在非視距環(huán)境下,相比于指數(shù)Exponential模型和對數(shù)Log模型[7],Compartmental模型具有較好的性能。這激發(fā)了利用Compartmental模型優(yōu)化簇數(shù)的動力,從而實現(xiàn)總體能量消耗的最小化。

      此外,基于不同的應(yīng)用,引用機會性信號是不錯的策略。機會性的信號,如WiFi、聲信號或可見光等。可依據(jù)不同的應(yīng)用,選擇這些機會性信號進行分析。例如,可見光不適合室外場景;聲信號在安靜環(huán)境無法使用;WiFi信號在擁擠地方衰減迅速。

      為此,提出基于機會信號的WSN最優(yōu)簇數(shù)的研究。先建立基于最小能耗的Compartmental模型,然后利用泰勒級數(shù)展開算法分析在不同階次下的最優(yōu)簇數(shù),最后利用移動手機、無線接入點、聲和光信號建立真實的實驗平臺,分析最優(yōu)簇數(shù)。實驗數(shù)據(jù)表明,基于Compartmental模型的平均能耗比Exponential模型和對數(shù)Log模型分別下降約6%和8%。

      1 網(wǎng)絡(luò)模型

      假定[N]個傳感節(jié)點均勻分布于[M×M]網(wǎng)絡(luò)。簇數(shù)表示為[K]。面向機會信號的基于區(qū)塊模型的能量消耗模型如圖2所示。

      從上述分析可知,能耗與距離[d]成非線性關(guān)系。為此,利用泰勒級數(shù)展開[8]分析能耗與距離的關(guān)系??紤]到計算量,只分析低階次項。

      1.1 一階項

      可利用任意的求根法獲取式(13)的閉合解,如牛頓法、梯度下降法等。最終,可獲取簇數(shù)的最優(yōu)解[Kfirstopt]。

      1.2 二階項

      2 性能分析

      2.1 仿真平臺

      在2.4 GHz頻段,將無線標準IEEE 802.11引用于接入點(Access Point,AP)與移動手機間的通信。接入點AP(TP?Link TL?WR841N)由2個全向天線組成,且其有5 dBi的增益。智能手機(Moto E3)測量室內(nèi)多個位置的來自AP的信號強度。同時,分別利用安卓聲音檢測器、Lux Meter分別測量室內(nèi)多個位置的聲、光信號,且分別采用852 Hz的單音頻和700 nm的單色光源。在室內(nèi)每隔0.6 m收集這些機會信號。引用改進的Prony estimator[6,9]估計區(qū)塊模型的參數(shù),如表1所示。此外,[Eelec=50] nJ/bit,[Eda=5] nJ/bit/signal,[?=]4 000 bits。

      2.2 數(shù)據(jù)分析

      2.2.1 不同能量模型的平均能耗

      本小節(jié)分析不同能量模型的平均能耗性能。為此,引用文獻[6?7]所述的Exponential模型和對數(shù)Log模型作為參考。依據(jù)文獻[6?7],指數(shù)、對數(shù)模型可分別表示為:[Eamp(d)=αexp(βd)],[Eamp(d)=γlogd+δ]。實驗數(shù)據(jù)分別如表2和圖3所示。

      從圖3可知,隨著簇數(shù)的增加,平均能耗也隨之增加。相比于Exponential和Log模型,本文提出的Compartmental模型的平均能耗得到了有效控制。對比圖3a)和圖3b)可知,節(jié)點數(shù)的增加加大了平均能耗。

      表2列舉了這三個模型的最優(yōu)簇數(shù),并分別列出直接搜索和推導(dǎo)分析兩種策略下所獲取的最優(yōu)簇數(shù)。從表2可知,相比于Exponential和Log模型,Compartmental模型能得到最優(yōu)的簇數(shù)。同時,節(jié)點數(shù)的增加也提高了最優(yōu)簇數(shù)。

      2.2.2 不同信號模型下的平均能耗

      本節(jié)分析Compartmental模型在不同信號模型(WiFi、Acoustic、Visible light)下的能耗和最優(yōu)簇數(shù)。實驗數(shù)據(jù)如圖4所示。

      從圖4可知,在[N=200]時,與WiFi和Acoustic信號相比,可見光信號消耗的能量更少。原因在于:在高照度要求下,可見光信號具有高的信噪比。與其他信號相比,可見光信號隨傳輸距離的衰減變緩。

      表3顯示了不同信號下的最優(yōu)簇數(shù)。從表3可知,可見光信號下,簇數(shù)最少。此外,從表3不難發(fā)現(xiàn),[M]的增加擴大了簇數(shù)。

      3 結(jié) 語

      本文針對無線傳感網(wǎng)絡(luò)的能耗問題,提出基于最優(yōu)簇數(shù)的區(qū)塊模型。該模型利用WiFi、聲、可見光的機會信號,并引用泰勒級數(shù)展開,分析在不同階次下的最優(yōu)簇數(shù)。實驗數(shù)據(jù)表明,利用基于可見光的區(qū)塊模型的能耗最低。與指數(shù)和對數(shù)的能耗模型相比,本文提出的區(qū)塊模型的平均能耗得到了有效控制。

      參考文獻

      [1] LENG M, TAY W P, SEE C M S, et al. Modified CRLB for cooperative geolocation of two devices using signals of opportunity [J]. IEEE transactions on wireless communications, 2014, 13(7): 3636?3649.

      [2] AMINI N, VAHDATPOUR A, XU W, et al. Cluster size optimization in sensor networks with decentralized cluster?based protocols [J]. Computer communications, 2012, 35(2): 207?220.

      [3] HEINZELMAN W B, CHANDRAKASAN A P, BALAKRISHNAN H. An application?specific protocol architecture for wireless microsensor networks [J]. IEEE transactions on wireless communications, 2002, 1(4): 660?670.

      [4] CUEVAS?MARTINEZ J C, YUSTE?DELGADO A J, TRIVINO?CABRERA A. Cluster head enhanced election type?2 fuzzy algorithm for wireless sensor networks [J]. IEEE communications letters, 2017, 21(9): 2069?2072.

      [5] YADAV S, KUMAR V. Optimal clustering in underwater wireless sensor networks: acoustic, EM and FSO communication compliant technique [J]. IEEE access, 2017, 5(12): 12761?12776.

      [6] KUMAR S, HEGDE R M. An efficient compartmental model for realtime node tracking over cognitive wireless sensor networks [J]. IEEE transactions on signal processing, 2015, 63(7): 1712?1725.

      [7] WANG G, CHEN H, LI Y, et al. On received?signal?strength based localization with unknown transmit power and path loss exponent [J]. IEEE wireless communications letters, 2012, 1(5): 536?539.

      [8] HARB H, MAKHOUL A, TAWBI S, et al. Comparison of different data aggregation techniques in distributed sensor networks [J]. IEEE access, 2017, 5(2): 4250?4263.

      [9] OSBORNE M R, SMYTH G K. A modified Prony algorithm for exponential function fitting [J]. SIAM journal on scientific computing, 1995, 16(1): 119?138.

      [10] KUMAR S. Compartmental modelling of opportunistic signals for energy efficient optimal clustering in WSN [J]. IEEE communications letters, 2017, 21(1): 173?176.

      猜你喜歡
      無線傳感網(wǎng)絡(luò)能效
      上海:穩(wěn)中有進 能效趨優(yōu)
      關(guān)注能效
      基于物聯(lián)網(wǎng)ZigBee技術(shù)的智能家居監(jiān)控系統(tǒng) 
      甲醛監(jiān)測儀設(shè)計及其低功耗研究
      試論無線傳感網(wǎng)絡(luò)動態(tài)休眠通信協(xié)議
      基于CC2530的智能照明控制系統(tǒng)設(shè)計
      建東學(xué)院圖書館無線溫度測量系統(tǒng)設(shè)計
      能效服務(wù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)及能效小組活動實施效果
      美國交通系統(tǒng)能效政策
      淺談實現(xiàn)高能效制造的未來發(fā)展趨勢
      榆社县| 连平县| 繁昌县| 宾阳县| 贵定县| 方正县| 东乡族自治县| 乐至县| 资中县| 宜宾县| 荥经县| 边坝县| 贵定县| 门头沟区| 辛集市| 海安县| 牡丹江市| 怀远县| 化州市| 新乡市| 南汇区| 教育| 垫江县| 胶南市| 滦平县| 临夏县| 资阳市| 阆中市| 荆州市| 万全县| 丰顺县| 彩票| 昌邑市| 卓尼县| 遂宁市| 邮箱| 张家界市| 时尚| 南丹县| 天峻县| 四子王旗|