李偉，張溪（寧波職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電信學(xué)院，浙江 寧波　315800）

半馬爾科夫鏈的無線傳感網(wǎng)絡(luò)能耗模型的設(shè)計(jì)與分析

李偉，張溪
（寧波職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電信學(xué)院，浙江 寧波315800）

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是能量嚴(yán)重受限的網(wǎng)絡(luò)，傳感節(jié)點(diǎn)能耗用盡會(huì)影響整個(gè)無線傳感網(wǎng)絡(luò)的使用壽命。如何高效利用節(jié)點(diǎn)能量是無線傳感網(wǎng)絡(luò)要解決的首要問題，需要建立高適應(yīng)性的能耗模型來分析和預(yù)估無線傳感網(wǎng)絡(luò)的剩余能量。本文在分析無線傳感網(wǎng)絡(luò)能量消耗特征的基礎(chǔ)上，根據(jù)無線通信環(huán)境和節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換關(guān)系，建立了基于半馬爾科夫鏈的無線傳感網(wǎng)絡(luò)的能耗模型，并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證得出傳感節(jié)點(diǎn)實(shí)際能耗剩余值與所建模型能耗預(yù)估值基本相同，從而說明本文所建立的能耗模型準(zhǔn)確有效，為改變傳感節(jié)點(diǎn)工作狀態(tài)，延長傳感網(wǎng)絡(luò)使用壽命提供了可靠的節(jié)點(diǎn)能量數(shù)據(jù)。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；能耗模型；半馬爾科夫鏈；能量剩余

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是集無線傳感技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)于一體的新興網(wǎng)絡(luò)，由在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)部署的大量傳感器節(jié)點(diǎn)通過無線電通信協(xié)作地感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域里被監(jiān)測對(duì)象的信息，并將數(shù)據(jù)信息發(fā)送給網(wǎng)絡(luò)管理者［1］。傳感器節(jié)點(diǎn)體積微小，通常攜帶電池能量十分有限，且部署區(qū)域環(huán)境復(fù)雜，因此如何高效使用節(jié)點(diǎn)能量來最大化網(wǎng)絡(luò)生存周期是傳感器網(wǎng)絡(luò)的有效運(yùn)行的首要問題［2］。如何在現(xiàn)有能量供應(yīng)和功能的前提下，采用一種高效處理和分析無線傳感網(wǎng)絡(luò)能耗問題的方法來降低系統(tǒng)能耗。最大限度延長網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間和提高網(wǎng)絡(luò)性能就成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中的核心問題。Heizelan WB等人計(jì)算出3種典型路由協(xié)議的能耗公式，利用能耗公式求無線區(qū)域內(nèi)的能耗率，但能耗率的計(jì)算取決于模型區(qū)域［3］。

路綱十等人通過路由機(jī)制也建立了相應(yīng)的能耗模型，但模型容易受通信半徑的影響［4］。Guo，C.等人通過分析協(xié)議wise MAC，得出了節(jié)點(diǎn)在各狀態(tài)下的能耗表達(dá)式，但這些表達(dá)式僅是針對(duì)于單跳節(jié)點(diǎn)［5］。

綜上可以看出，所建立的無線網(wǎng)絡(luò)能耗模型只針對(duì)于某一協(xié)議、路由或節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，都沒有建立一個(gè)較全面、準(zhǔn)確的模型。本文針對(duì)該問題進(jìn)行了深入的研究，提出了基于半馬爾科夫鏈的無線傳感網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)能耗模型。

1　無線網(wǎng)絡(luò)能耗分析

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)主要由大量能量受限的傳感節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，它們分散在相應(yīng)的區(qū)域內(nèi)依靠電池工作［6］。當(dāng)有些傳感節(jié)點(diǎn)部署在惡劣的環(huán)境中時(shí)，節(jié)點(diǎn)的電池電量一旦耗盡就很難更換，致使無線傳感網(wǎng)絡(luò)壽命大大降低。因此很有必要建立一個(gè)符合實(shí)際環(huán)境的能耗模型，通過預(yù)估節(jié)點(diǎn)的能耗剩余值來適當(dāng)調(diào)節(jié)節(jié)點(diǎn)的工作狀態(tài)，延長節(jié)點(diǎn)使用時(shí)間，最終達(dá)到提高整個(gè)無線網(wǎng)絡(luò)使用壽命的目的。圖1為無線傳感網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)圖。

圖1　無線傳感網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)圖

1.1節(jié)點(diǎn)能量消耗特征

一個(gè)典型的無線傳感器節(jié)點(diǎn)通常由傳感器模塊、微控制器模塊、無線通信模塊和電池模塊4部分組成［7］，其中前3個(gè)為耗能模塊，其中傳感器模塊和微處理器模塊相對(duì)于無線通信模塊的能耗是很小的，在理想的情況下相對(duì)于節(jié)點(diǎn)總能耗基本可以忽略不計(jì)［8］。而在無線通信模塊工作的過程一般分為4個(gè)狀態(tài)：發(fā)送、接收、空閑和睡眠。在這4個(gè)狀態(tài)中，處于發(fā)送狀態(tài)時(shí)能耗最大，其次是接收和空閑狀態(tài)，而當(dāng)節(jié)點(diǎn)處于睡眠狀態(tài)時(shí)，能耗很低［9］。一個(gè)節(jié)點(diǎn)處于睡眠狀態(tài)的時(shí)間決定了該節(jié)點(diǎn)的壽命。另外在節(jié)點(diǎn)中還包括操作系統(tǒng)，通信協(xié)議、調(diào)度協(xié)議和算法等軟件，節(jié)點(diǎn)調(diào)度協(xié)議中由于調(diào)度不當(dāng)也產(chǎn)生一定的能耗。

目前在不嚴(yán)重影響無線網(wǎng)絡(luò)性能的前提下，很多學(xué)者通過設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法來提高節(jié)點(diǎn)的使用時(shí)間，這些節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法通常是最大限度的使傳感節(jié)點(diǎn)處于休眠狀態(tài)。雖然這些調(diào)度算法一定程度上延長了網(wǎng)絡(luò)的使用壽命但不足也是很明顯的：首先，在高密度性的無線傳感網(wǎng)路里，節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的調(diào)度勢(shì)必會(huì)不時(shí)的偵聽信道，這不僅影響無線信道的利用率還會(huì)產(chǎn)生大量的冗余數(shù)據(jù)，信道的偵聽和冗余數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)必會(huì)消耗能量；其次，不斷調(diào)度節(jié)點(diǎn)處于工作狀態(tài)與非工作狀態(tài)，節(jié)點(diǎn)的路由建立過程也是需要消耗能量的。當(dāng)前通常會(huì)利用傳感節(jié)點(diǎn)上的操作系統(tǒng)智能的調(diào)度節(jié)點(diǎn)使其輪流工作以減少能量消耗，但這種方式需要傳感節(jié)點(diǎn)有一定的硬件基礎(chǔ)。

1.2網(wǎng)絡(luò)層能量消耗特征

當(dāng)前，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能的主要研究方法是針對(duì)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧各層分別設(shè)計(jì)相應(yīng)的能量高效協(xié)議。由于體系結(jié)構(gòu)和應(yīng)用的不同，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的通信協(xié)議棧也不盡相同［2］。

雖然不合理的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和路由協(xié)議等情況會(huì)消耗網(wǎng)絡(luò)能量，但網(wǎng)絡(luò)能耗主要在物理層以及與物理層相關(guān)的數(shù)據(jù)傳輸。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)實(shí)體，網(wǎng)絡(luò)能耗不僅僅是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)能耗的總和，還需要考慮在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過程中由于其他原因所產(chǎn)生的多余能量損耗。在網(wǎng)絡(luò)層能耗消耗主要由網(wǎng)絡(luò)負(fù)載過高、信道噪音和數(shù)據(jù)碰撞等因素造成［10］。

在高密度，高流量的無線傳感網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)中因數(shù)據(jù)碰撞導(dǎo)致的重傳能耗時(shí)常發(fā)生，網(wǎng)絡(luò)層的能耗主要是由于數(shù)據(jù)碰撞產(chǎn)生的。很多學(xué)者根據(jù)傳感節(jié)點(diǎn)的不同狀態(tài)建立了整個(gè)無線網(wǎng)絡(luò)的能耗公式。但是在實(shí)際應(yīng)用中，由于無法推導(dǎo)出傳感節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的概率分布，其公式本身會(huì)隨著事件發(fā)生頻率而變化，這樣對(duì)計(jì)算單個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)的能耗比較困難也不切實(shí)際。而基于半馬爾可夫鏈作為數(shù)學(xué)模型來對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行能耗建模能有效解決此類問題。

2　基于半馬爾科夫鏈的能耗模型

能量的有限性是無線傳感網(wǎng)絡(luò)區(qū)別于其他網(wǎng)絡(luò)的最大特征，如何有效的利用節(jié)點(diǎn)的電池電量，一定程度上延長節(jié)點(diǎn)的生存周期是無線傳感網(wǎng)絡(luò)能耗研究的重點(diǎn)。單個(gè)節(jié)點(diǎn)的能耗不僅與自身的硬件特征、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境有關(guān)，還與其狀態(tài)密切相關(guān)。網(wǎng)絡(luò)中單節(jié)點(diǎn)工作狀態(tài)的轉(zhuǎn)換是個(gè)隨機(jī)過程，即傳感網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)下一工作狀態(tài)的改變只和現(xiàn)在所處的工作狀態(tài)有關(guān)，與上一工作狀態(tài)無關(guān)。工作狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換不是等概率事件。半馬爾科夫鏈?zhǔn)墙鉀Q時(shí)間隨機(jī)過程最佳的模型。

2.1模型的提出

無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的任一個(gè)節(jié)點(diǎn)都會(huì)在數(shù)據(jù)發(fā)送、數(shù)據(jù)接收、空閑、睡眠4個(gè)狀態(tài)之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換，4個(gè)狀態(tài)以一定的狀態(tài)概率存在，工作狀態(tài)的轉(zhuǎn)換也是以一定的概率發(fā)生的，但是這時(shí)的概率只與現(xiàn)在所處的工作狀態(tài)有關(guān)與過去的任何狀態(tài)都沒有關(guān)系。這種不同的工作狀態(tài)以一定的概率在離散的時(shí)間內(nèi)隨機(jī)的變化過程近似于半馬爾科夫鏈。在實(shí)際的無線傳感網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)在數(shù)據(jù)發(fā)送、數(shù)據(jù)接收、空閑和睡眠狀態(tài)的概率是不同的，這與網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際情況有關(guān)，也與節(jié)點(diǎn)的類型相關(guān)，有些傳感器節(jié)點(diǎn)的作用就是數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)采集發(fā)送、空閑和睡眠的概率就大一些，而有些節(jié)點(diǎn)作為網(wǎng)關(guān)使用，處于數(shù)據(jù)接收和發(fā)送狀態(tài)的概率相比其他節(jié)點(diǎn)要高。綜上可以看出，半馬爾科夫鏈更加適用于實(shí)際傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

為了驗(yàn)證所提出模型的有效性，這里對(duì)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行一般化布置，假定在平面內(nèi)有150個(gè)固定的網(wǎng)絡(luò)傳感節(jié)點(diǎn)，分布在長寬為180 m的監(jiān)測區(qū)域內(nèi)。網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)位于監(jiān)測區(qū)域的中心點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渖蓤D如圖2所示。

這里所使用的傳感節(jié)點(diǎn)以半徑20 m作為通信范圍，根據(jù)無線傳感網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D我們可以得到無線傳感器網(wǎng)路中節(jié)點(diǎn)之間的相互通信網(wǎng)絡(luò)示意圖如圖3所示。

上圖可以看出，在監(jiān)測區(qū)域的邊緣通信覆蓋不是很好，但是在其他監(jiān)測區(qū)域通信區(qū)域的覆蓋較為完備。為了計(jì)算所構(gòu)建模型的能耗，這里假設(shè)除了網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)外所有的傳感節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、能耗值、通信覆蓋范圍都是一樣的并且處于半雙工的工作狀態(tài)，無線傳感器網(wǎng)路在創(chuàng)建初期網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜多變，分析此時(shí)的能耗沒有針對(duì)性，這里所分析的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)創(chuàng)建完畢，同時(shí)路由信息已經(jīng)存在。

圖2　無線網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渖蓤D

圖3　無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通信示意圖

2.2模型的建立

整個(gè)無線網(wǎng)絡(luò)的能耗與單個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)的能耗不存在線性累加的關(guān)系，其還受傳感網(wǎng)絡(luò)的組織結(jié)構(gòu)、傳感節(jié)點(diǎn)的物理參數(shù)的影響。傳感網(wǎng)絡(luò)的使用壽命是指當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)第一個(gè)節(jié)點(diǎn)電池耗盡停止工作時(shí)網(wǎng)絡(luò)所持續(xù)的時(shí)間。實(shí)際的應(yīng)用中，我們所關(guān)注的就是網(wǎng)路的壽命而不是傳感網(wǎng)絡(luò)的整體耗能，所以建立能耗模型時(shí)要是單個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)為重點(diǎn)，而不是整個(gè)傳感網(wǎng)絡(luò)。

通過對(duì)單個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)進(jìn)行能耗建模，同時(shí)考慮網(wǎng)絡(luò)其他參數(shù)對(duì)該節(jié)點(diǎn)的能耗影響，以單個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)的能耗研究，分析整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的使用壽命，再以網(wǎng)絡(luò)能耗分布圖形象反映整個(gè)傳感網(wǎng)絡(luò)的能耗消耗和能量分布，找出能耗大、剩余能量少的節(jié)點(diǎn)，有針對(duì)性的減少這些節(jié)點(diǎn)的工作狀態(tài)，從而延長整個(gè)傳感網(wǎng)絡(luò)的使用壽命。這里將傳感網(wǎng)絡(luò)的能耗模型分為：傳感節(jié)點(diǎn)模型、網(wǎng)絡(luò)組織模型、節(jié)點(diǎn)流量模型。網(wǎng)絡(luò)組織模型與實(shí)際使用的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議有關(guān)，不管使用何種協(xié)議，節(jié)點(diǎn)的工作狀態(tài)流程是不變的，為了方便建模和測試，這里假設(shè)網(wǎng)絡(luò)組織模型已定。

2.2.1傳感節(jié)點(diǎn)模型的建立

傳感節(jié)點(diǎn)的能耗主要產(chǎn)生于節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)的傳送。特別是在數(shù)據(jù)量比較大的情況下，節(jié)點(diǎn)持續(xù)工作在數(shù)據(jù)的發(fā)射狀態(tài)。為了減少傳感節(jié)點(diǎn)的空閑偵聽，現(xiàn)有的傳感網(wǎng)絡(luò)MAC層引入睡眠機(jī)制來減少節(jié)點(diǎn)的不必要的能量消耗。這里將傳感節(jié)點(diǎn)的工作狀態(tài)分為數(shù)據(jù)發(fā)送狀態(tài) （Transmission status，T態(tài)）、數(shù)據(jù)接收狀態(tài)（Receiving status，R態(tài)）、睡眠狀態(tài)（Sleeping status，S態(tài)）和空閑狀態(tài)（Free status，F(xiàn)態(tài)）。在數(shù)據(jù)發(fā)送狀態(tài)時(shí)節(jié)點(diǎn)將發(fā)送緩沖中的數(shù)據(jù)發(fā)送出去，數(shù)據(jù)接收狀態(tài)時(shí)傳感節(jié)點(diǎn)將信道發(fā)來的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到接收緩存中；睡眠狀態(tài)時(shí)傳感節(jié)點(diǎn)會(huì)將關(guān)閉所有的模塊，這樣可以大大降低電池能量消耗；空閑狀態(tài)時(shí)傳感節(jié)點(diǎn)既不發(fā)送數(shù)據(jù)也不接受數(shù)據(jù)，但是會(huì)偵聽信道的情況。這里規(guī)定P（i）表示傳感節(jié)點(diǎn)在i狀態(tài)下的概率傳感節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型如圖4所示。

圖4　節(jié)點(diǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型

根據(jù)上圖可以得出無線傳感網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣P，其表達(dá)式為：

根據(jù)概率相關(guān)性質(zhì)我們可以得到如下：

一般來說，傳感節(jié)點(diǎn)從睡眠狀態(tài)被喚醒，不會(huì)不經(jīng)歷空閑偵聽信道而直接進(jìn)入其他工作狀態(tài)，所以P（S|T）和P（S|R）都為0。這里假設(shè)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換時(shí)間間隔為ΔT，在n× ΔT時(shí)間內(nèi)，傳感節(jié)點(diǎn)經(jīng)歷了n次工作狀態(tài)的轉(zhuǎn)變，在n→∞時(shí)，無線傳感網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率為：

上式中 P1，1、P2，2、P3，3、P4，4分別為傳感節(jié)點(diǎn)處于 S態(tài)、T態(tài)、R態(tài)和F態(tài)的概率，同時(shí)假設(shè)傳感節(jié)點(diǎn)在S態(tài)、T態(tài)、R態(tài)和F態(tài)的功率分別為：JS、JT、JR、JF，在t=nxΔT時(shí)間內(nèi)傳感節(jié)點(diǎn)的能耗模型為：

2.2.2節(jié)點(diǎn)流量模型

傳感節(jié)點(diǎn)的能耗模型是在已知節(jié)點(diǎn)不同工作狀態(tài)下的功率后才能計(jì)算單個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)的能耗值，但是實(shí)際應(yīng)用中，我們無法確定無限時(shí)間內(nèi)，傳感節(jié)點(diǎn)在各工作狀態(tài)下的穩(wěn)態(tài)概率，并且各傳感節(jié)點(diǎn)不同狀態(tài)下的功率與網(wǎng)絡(luò)的流量有一定的關(guān)系，所以需要建立流量模型來進(jìn)一步精確能耗。

通過分析無線網(wǎng)絡(luò)流量的產(chǎn)生，我們可以得出無線傳感網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的流量由兩部分組成：一部分是傳感節(jié)點(diǎn)自身采集的數(shù)據(jù)量，另一部分是從周圍接收到的數(shù)據(jù)量。假如我們所研究的傳感節(jié)點(diǎn)感知狀態(tài)的變化近似于泊松過程，記為ΔM。單位時(shí)間內(nèi)傳感節(jié)點(diǎn)自身產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流量正比于節(jié)點(diǎn)狀態(tài)變化量與此時(shí)無線傳感網(wǎng)絡(luò)的流量的乘積。節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)量顯然正比于此時(shí)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的流量變化。

由此，我們假設(shè)當(dāng)前無線傳感網(wǎng)絡(luò)的流速為V，ΔV表示流速變化量，則ΔV可由兩部分組成：一部分正比于網(wǎng)絡(luò)流速V，參數(shù)設(shè)為σ；另一部分正比于流速與ΔM的乘積，參數(shù)設(shè)為ω?？梢缘贸觯?/p>

當(dāng)Δt趨近于0時(shí)：dV=σ×Vdt+ω×VdM

對(duì)上式兩邊同時(shí)積分可得：V（t）=V（0）×e（σ-ω2）t+ωM（t）（10）

流速V關(guān)于時(shí)間的函數(shù)V（t）滿足幾何布朗運(yùn)動(dòng)。其中V （0）表示無線傳感網(wǎng)絡(luò)初始化完成后節(jié)點(diǎn)所產(chǎn)生的起始網(wǎng)絡(luò)流速。不同的σ和ω參數(shù)代表著不同的節(jié)點(diǎn)流速函數(shù)，結(jié)合傳感節(jié)點(diǎn)的能耗模型，我們可以得出傳感網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能耗一般式：

3　能耗模型的驗(yàn)證

在所構(gòu)建的能耗模型下剩余能耗的估計(jì)值與實(shí)際節(jié)點(diǎn)的剩余能耗值之間的差越小，越能說明能耗模型的現(xiàn)實(shí)性。在測試中我們選取編號(hào)為08、40和92的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行剩余能量比較，初始化各傳感節(jié)點(diǎn)的能量為10J，能耗模型與實(shí)際之間的差值結(jié)果如圖5所示。

從圖5節(jié)點(diǎn)剩余能力的大小與實(shí)際環(huán)境是相符的，8號(hào)節(jié)點(diǎn)的剩余的能量是最少的，這是由于此節(jié)點(diǎn)距離網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)是最近的，需要轉(zhuǎn)發(fā)外網(wǎng)到網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，同時(shí)還要發(fā)送網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)發(fā)來的數(shù)據(jù)，而40號(hào)節(jié)點(diǎn)位于傳感網(wǎng)絡(luò)的中部，需要轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)較8號(hào)節(jié)點(diǎn)少一些，而92號(hào)節(jié)點(diǎn)處于網(wǎng)絡(luò)的外圍，只需要發(fā)送與自身相關(guān)的數(shù)據(jù)即可，較少轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò)中的其他數(shù)據(jù)，所以能耗的剩余值較大?？傮w上各個(gè)范圍內(nèi)的傳感節(jié)點(diǎn)的實(shí)際能量剩余值與本文所建能耗模型估計(jì)的能量剩余值是基本吻合的。并且從測試結(jié)果的圖示中我們發(fā)現(xiàn)距離網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的傳感節(jié)點(diǎn)能量消耗的較為嚴(yán)重，需要根據(jù)模型能耗剩余曲線的走勢(shì)，設(shè)定節(jié)點(diǎn)能耗剩余值的限值，一旦節(jié)點(diǎn)剩余能量接近限值時(shí)，有針對(duì)性的改變節(jié)點(diǎn)的工作狀態(tài)，延長整個(gè)傳感網(wǎng)絡(luò)的使用壽命。

4　結(jié)　論

文中提出了一種基于半馬爾科夫鏈的無線傳感器網(wǎng)路能耗模型。通過對(duì)無線傳感網(wǎng)絡(luò)的整體分析，文中提出的能耗模型主要分為兩部分：節(jié)點(diǎn)模型和節(jié)點(diǎn)流量模型，而節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)變化符合半馬爾科夫鏈的規(guī)律，從而利用半馬爾科夫鏈理論建立傳感節(jié)點(diǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，當(dāng)時(shí)間趨于無窮時(shí)，計(jì)算出節(jié)點(diǎn)的在各工作狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)概率，繼而得出節(jié)點(diǎn)的能耗模型；同時(shí)分析無線網(wǎng)絡(luò)實(shí)際流量分布，分別計(jì)算出節(jié)點(diǎn)的感知流量和網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)流量，最終得出傳感網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)能耗的一般式。實(shí)驗(yàn)任選3個(gè)不同位置的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行測試，得出節(jié)點(diǎn)實(shí)際能耗剩余值與文中所建立模型能耗預(yù)估值是吻合的，從而證明文中所建立的模型實(shí)際可用。

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Research and design of wireless sensor network energy model based on Semi-Markov chain

LI Wei，ZHANG Xi
（Telecommunication College of Ningbo Polytechnic，Ningbo 315800，China）

Wireless sensor networks is severely limited energy networks，energy consumption of sensor nodes will affect the life of the exhaustion of the entire wireless sensor networks.How efficient use of energy is a key issue node wireless sensor networks need to be addressed，we need to create highly adaptable energy consumption model to analyze and estimate the remaining energy wireless sensor networks，however，the current energy model are not well adapted for wireless sensor networks.This paper analyzes the characteristics of WSN energy consumption，based on the state transformation between nodes in a wireless communication environment and the establishment of a semi-Markov chain model of energy consumption，and the actual energy consumption of sensor nodes obtained by simulation with the remaining value of the model estimates the energy consumption is basically the same，indicating that the model established in this paper consumption accurately and efficiently，to change the operating state sensor node，extending the life of the sensor network nodes provide a reliable energy data.

wireless sensor networks；energy model；Semi-Markov chain；remaining energy

TP309

A

1674－6236（2016）11-0095-04

2015-09-04稿件編號(hào)：201509025

李 偉（1976—），男，浙江寧波人，碩士，講師。研究方向：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，嵌入式技術(shù)應(yīng)用。