We use cookies to improve your experience with our site.

无线传感器网络中能量收集中继器部署的近似算法设计

Approximation Designs for Energy Harvesting Relay Deployment in Wireless Sensor Networks

  • 摘要: 1、研究背景
    传统的无线传感器网络由大量成本较低,能量较少的传感器节点构成。这些传感器节点需要感知自身周围的信号并转发数据。对于普通的传感器,这些任务会对节点造成较大的能耗开销,网络的使用寿命往往比较短,需要经常充电或更换电池。在以往的工作中,为了减少传感器的负担,采用了中继器来取代传感器中转发数据的工作。然而,由于网络中数据量很大,中继器需要转发大量的数据,过大的能量消耗仍然会导致中继器的能量过低,从而影响网络的连接和性能。随着可获取能量的中继器的产生,这种新型节点逐渐受到了重视。
    2、目标
    本文中就采用了这种能量获取的中继器节点,对其的部署方案进行算法设计,我们希望能增加最少的中继器节点对网络进行改进。为了保证网络的连接,在部署最少的中继器节点的同时,需要保证每个传感器都有中继器覆盖,同时中继器之间是相互连通的。能量获取中继器节点可以从外界直接获取能量,而不需要人为地充电或者换电池,其能量获取效率是有限的。当一个中继器覆盖过多传感器时,会由于负载过高而造成能耗过大,导致消耗的能量超过了能够获取的能量,会造成能量过低而不能工作。因此,需要保证每个中继器覆盖的节点数量在一定的范围内,保证其能量获取能够供应需求。为了达到这些要求,我们设计了ERDA算法。
    3、方法
    本文通过将能量约束问题简化为sDegree问题,将每个中继器接收范围的传感器数量限制在固定数目以内。当一个特殊环境下的中继器的能量获取不足以支撑该数目的传感器时,会设置备用中继器,轮流进行数据传输。我们使用为了保证每个传感器都有节点覆盖,我们将网络区域划分为相同大小的正方形方格,在每个方格内采用穷举法找到最好的覆盖情况。为了保证划分方格的位置,算法对方格进行平移,取其中最好的情况,以降低近似比。在保证所有的传感器都被覆盖后,调用已有的算法将其中的中继器相连接,保证网络的连通。
    4、结果
    本文对算法中方格大小等进行测试,得到最好的方格大小,并与其他算法进行比对。通过实验结果可以看到我们的算法与已有的算法相比大幅度降低了中继器的部署数量。在1000个传感器节点的情况下,ERDA算法不会部署超过500个中继器,而其他的两种算法需要600个和800个。
    5、结论
    通过实验证明,本文的算法能够实现近似比为(5+6/K)的中继器部署算法(其中 K表示划分平面后正方形格的边长),从而减少网络中的中继器数量,降低成本。同时对于已有的网络,设计中继器部署的近似算法,可以更容易地对网络进行升级改进,添加部署更少的中继器来保证网络的连接。本文在保证每个传感器覆盖的情况下,保证了每个中继器的能量供应和相互连通,考虑到了能量中继器的能量供应和消耗的影响,为网络提供更好的稳定性和持久性。

     

    Abstract: Energy harvesting technologies allow wireless devices to be recharged by the surrounding environment, providing wireless sensor networks (WSNs) with higher performance and longer lifetime. However, directly building a wireless sensor network with energy harvesting nodes is very costly. A compromise is upgrading existing networks with energy harvesting technologies. In this paper, we focus on prolonging the lifetime of WSNs with the help of energy harvesting relays (EHRs). EHRs are responsible for forwarding data for sensor nodes, allowing them to become terminals and thus extending their lifetime. We aim to deploy a minimum number of relays covering the whole network. As EHRs have several special properties such as the energy harvesting and depletion rate, it brings great research challenges to seek an optimal deployment strategy. To this end, we propose an approximation algorithm named Effective Relay Deployment Algorithm, which can be divided into two phases: disk covering and connector insertion using the partitioning technique and the Steinerization technique, respectively. Based on probabilistic analysis, we further optimize the performance ratio of our algorithm to (5 + 6/K) where K is an integer denoting the side length of a cell after partitioning. Our extensive simulation results show that our algorithm can reduce the number of EHRs to be deployed by up to 45% compared with previous work and thus validate the efficiency and effectiveness of our solution.

     

/

返回文章
返回