張文柱，高 鵬，孫瑞華，孔維鵬

(西安建筑科技大學(xué)信息與控制工程學(xué)院，西安710055)

近年來，人口老齡化和慢性病人群劇增等社會問題日益嚴(yán)峻，迫切需要改變現(xiàn)有的醫(yī)療模式。無線體域網(wǎng)(WBAN，Wireless Body Area Network)是一種以人體為中心的短距離、低功耗和高可靠性的無線通信網(wǎng)絡(luò)[1-3]，對于構(gòu)建無線遠(yuǎn)程醫(yī)療具有很大的潛力。通過在人體體表或體內(nèi)部署生物傳感器，就可以持續(xù)監(jiān)測人體的各項生理信息，并經(jīng)無線通信的方式將信息發(fā)送至遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)平臺，醫(yī)生可以對病人進(jìn)行遠(yuǎn)程診斷，實現(xiàn)對慢性病患者及時有效地治療并節(jié)省有限的公共資源[4]。

考慮到人體的舒適性和便利性，無線體域網(wǎng)中傳感器的尺寸和電池容量必須嚴(yán)格限制，導(dǎo)致傳感器的能量非常匱乏。為了在有限的資源下傳輸更多的數(shù)據(jù)，節(jié)能是延長網(wǎng)絡(luò)壽命的重要途徑。另外，無線體域網(wǎng)一般是由一系列的傳感器節(jié)點和一個Sink節(jié)點組成，且都預(yù)先安裝在指定位置。由于信號會受到人體自身的遮蔽效應(yīng)和人體姿勢變化帶來的多徑效應(yīng)的影響，傳感器節(jié)點到Sink節(jié)點之間的信道質(zhì)量波動頻繁容易造成數(shù)據(jù)重傳次數(shù)增加，網(wǎng)絡(luò)的整體性能受到嚴(yán)重影響。而傳感器節(jié)點采集的信息通常關(guān)系到病人的生命安全，所以必須提高無線體域網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?。為了實現(xiàn)無線體域網(wǎng)節(jié)能和高可靠性的目標(biāo)，許多學(xué)者對路由協(xié)議進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，研究成果不斷涌現(xiàn)。

在降低能耗方面，Elias[5]和梁等[6]先后對網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，最后指出2跳擴(kuò)展星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是構(gòu)建無線體域網(wǎng)的較優(yōu)選擇，通過一個能耗成本模型得到中繼節(jié)點的最佳位置，有效地降低了網(wǎng)絡(luò)能耗。譚等[7]針對單跳長距離通信帶來的額外能量消耗問題，提出了一種IEEE802.15.6的2跳擴(kuò)展星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的選擇協(xié)議，通過優(yōu)化在路由過程中轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的選取過程，最后提高了網(wǎng)絡(luò)的可靠性。Kaur等[8]提出一個多跳路由協(xié)議(OCER)，針對多目標(biāo)成本優(yōu)化問題，通過遺傳算法(GA)得到一個最優(yōu)解，確定轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點到Sink節(jié)點的最優(yōu)路徑。該路由協(xié)議解決了較遠(yuǎn)節(jié)點到Sink節(jié)點的數(shù)據(jù)包丟失的問題，降低了節(jié)點的傳輸能耗。Zhang等[9]為了解決電池能量受限問題引入了能量收集技術(shù)，并將能量收集與節(jié)點睡眠管理策略相結(jié)合，在不影響節(jié)點正常工作的情況下，相同時間內(nèi)獲取更多的能量，該方法顯著地延長了網(wǎng)絡(luò)的壽命。Ha等[10]認(rèn)為傳統(tǒng)的單跳通信雖然可以保證較低的數(shù)據(jù)傳輸時延，但是傳輸距離較長會導(dǎo)致路徑損耗增大。作者提出一個雙Sink節(jié)點的路由協(xié)議，有效地解決了網(wǎng)絡(luò)吞吐量和路徑損耗等問題。隨后不久，Ullah等[11]利用能量收集技術(shù)提出了一個分簇路由協(xié)議。作者也采用了雙Sink節(jié)點的拓?fù)浞桨?，其中兩個Sink節(jié)點分別作為身體前后兩區(qū)域的簇頭，負(fù)責(zé)接收來自子節(jié)點的信息。另外，作者還根據(jù)數(shù)據(jù)優(yōu)先級、節(jié)點剩余能量、信噪比和距離等參數(shù)來選擇最佳的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。實驗表明，該路由協(xié)議不僅降低了網(wǎng)絡(luò)能耗和端到端延遲，而且增加網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。但是作者只考慮了網(wǎng)絡(luò)的能耗，并未考慮在人體布置大量傳感器對人體舒適度和對人體組織傷害的影響，而且忽略了人體遮蔽效應(yīng)而引起的路徑損耗問題。

在鏈路感知方面，Ahmed等[12]分析了網(wǎng)絡(luò)在視距(LOS)和非視距(NLOS)通信情況下不同的路徑損耗和網(wǎng)絡(luò)能耗，采用協(xié)作學(xué)習(xí)算法提出了一個鏈路感知和能量有效的協(xié)作路由協(xié)議，有效地增加了網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。王等[13]認(rèn)為傳感器隨人體運動有一定的周期性，鏈路質(zhì)量具有較強的可預(yù)測性。他們分別研究了傳感節(jié)點-傳感節(jié)點、傳感節(jié)點-Sink節(jié)點的鏈路質(zhì)量預(yù)測方法，提高了網(wǎng)絡(luò)的傳輸可靠性。此外，Anwar等[14]根據(jù)源節(jié)點發(fā)送的數(shù)據(jù)包數(shù)量和鄰居節(jié)點接收的數(shù)據(jù)包數(shù)量計算數(shù)據(jù)投遞率來估計鏈路效率。該協(xié)議實現(xiàn)了節(jié)點下一跳選擇的最佳路徑，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性有所提升。

綜上所述，很多學(xué)者對網(wǎng)絡(luò)能耗和鏈路感知方面做過大量研究，但是他們都更側(cè)重于對網(wǎng)絡(luò)能耗或鏈路可靠性單方面進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，網(wǎng)絡(luò)的性能得不到充分發(fā)揮。基于此，本文在已有的成果基礎(chǔ)上，提出了一個基于能量收集和鏈路感知的路由協(xié)議(EHLA)。一方面，引入能量收集技術(shù)為資源匱乏的傳感器節(jié)點提供能量。另一方面，通過建立由傳感器剩余能量、鏈路質(zhì)量和節(jié)點間距離組成的多目標(biāo)成本優(yōu)化模型，得到最佳下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點和數(shù)據(jù)到Sink節(jié)點的最優(yōu)路徑，最終提升網(wǎng)絡(luò)的整體性能。

1 系統(tǒng)模型

1.1 網(wǎng)絡(luò)模型和優(yōu)先級分配策略

根據(jù)前面對相關(guān)文獻(xiàn)分析可知，2跳擴(kuò)展星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在節(jié)點數(shù)量不多的無線體域網(wǎng)中最為合適，因此本文采用IEEE802.15.6的2跳擴(kuò)展星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來構(gòu)建無線體域網(wǎng)。

本文考慮的無線體域網(wǎng)由8個傳感器節(jié)點和1個匯聚(Sink)節(jié)點組成，如圖1所示。其中，傳感器根據(jù)特定需求預(yù)先安裝在人體的重要部位，負(fù)責(zé)采集人體生理參數(shù)，并將采集到的信息直接或者通過轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點發(fā)送至Sink節(jié)點。在本文中，各傳感器節(jié)點均具備能量收集能力，能量收集裝置會從周圍環(huán)境中獲取微弱能量(如從體感溫度獲取熱能、人體運動獲得動能和空間中的射頻能量等)并轉(zhuǎn)化為電能，將其存儲在電池中。另一方面，考慮到人體的舒適度和網(wǎng)絡(luò)的傳輸范圍，Sink節(jié)點預(yù)先安裝在腰部，負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)發(fā)送至數(shù)據(jù)處理平臺(如智能手機)，再通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送至醫(yī)療信息中心處理，實現(xiàn)對人體健康的實時監(jiān)測。

此外，在無線體域網(wǎng)中傳感器節(jié)點采集的數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性且對人體的重要程度各不相同，為了保證重要數(shù)據(jù)的傳輸有效性，本文將數(shù)據(jù)分為緊急數(shù)據(jù)和周期數(shù)據(jù)，如表1所示。

表1 優(yōu)先級劃分

圖1 網(wǎng)絡(luò)模型

此外，IEEE802.15.6標(biāo)準(zhǔn)將MAC層超幀結(jié)構(gòu)劃分為9個階段，除了信標(biāo)期外，其他階段主要采用競爭機制和調(diào)度機制這兩種接入方式。在競爭機制中，節(jié)點主要采用CSMA/CA方式搶占信道并進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞；在調(diào)度機制中，Sink節(jié)點會采用TDMA方式，根據(jù)信道狀態(tài)和傳遞需求為節(jié)點分配時隙，節(jié)點只在分配的時隙內(nèi)傳遞數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)的優(yōu)先級不同，本文規(guī)定緊急數(shù)據(jù)在非競爭階段傳遞，周期數(shù)據(jù)在競爭階段傳遞。

1.2 能量收集和剩余能量計算

在無線體域網(wǎng)中，每個傳感器節(jié)點在數(shù)據(jù)感知、傳輸以及處理方面都會耗費能量，其中數(shù)據(jù)傳輸能耗占比最大，因此本文將重點分析傳感器的傳輸能耗。一個傳感器的傳輸能耗主要由發(fā)送能耗和接收能耗組成。其中，發(fā)送能耗主要是由發(fā)送器產(chǎn)生的能耗ETXelec和放大器產(chǎn)生的能耗Eamp(cij)dcij組成，接收能耗由接收器產(chǎn)生的能耗ERXelec構(gòu)成。假設(shè)在一個通信周期內(nèi)傳感器傳輸k位數(shù)據(jù)，則總傳輸能耗ET，總發(fā)送能耗ETX，總接收能耗ERX可由式(1)～式(3)計算得到:

式中:cij表示節(jié)點i和j之間的路徑損耗系數(shù)，由于節(jié)點在人體上的分布是三維，準(zhǔn)動態(tài)的，信號不僅會受到人體姿勢變化的影響，更會受到周圍各類電磁波的干擾，故cij的值通常要比其它場景中的大。

此外，為了計算傳感器的實時能耗，我們假設(shè)節(jié)點在t時刻開始采集數(shù)據(jù)，經(jīng)過δ輪數(shù)據(jù)傳輸后消耗的總能量Eround(δ)如式(4)所示。

式中:Γ為傳感器節(jié)點在一個通信周期內(nèi)傳輸數(shù)據(jù)時所耗費的時間。

另外，為了滿足在電池容量極其匱乏且不易更換的條件下提供長時間的供電需求，本文引入了能量收集技術(shù)為傳感器補充能量，以此延長網(wǎng)絡(luò)壽命。本文假定傳感器是依靠人體運動產(chǎn)生的動能，從而轉(zhuǎn)化為電能為電池充電。人體在運動狀態(tài)下能量收集處于活躍狀態(tài)，開始收集能量；而當(dāng)人體在靜坐或者睡眠時能量收集處于非活躍狀態(tài)，此時不收集能量。假設(shè)節(jié)點Si在時間Γ內(nèi)能量收集的轉(zhuǎn)化率為λi，則收集的能量EH可由式(5)得到。

同理，節(jié)點Si在t時刻經(jīng)過δ輪數(shù)據(jù)傳輸后的收集的總能量EH(δ)可由式(6)計算得到，且滿足式(7)的約束條件。

式中:Emax表示傳感器電池的容量，即收集能量EH(δ)不能超過電池的最大容量。此外，節(jié)點Si在t時刻經(jīng)過δ輪數(shù)據(jù)傳輸后的剩余能量ERes(δ)亦可計算得出，如式(8)所示。

式中:E0表示節(jié)點Si的初始能量。傳感器當(dāng)前的剩余能量直接影響著其是否能夠成為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。同時為了確保當(dāng)傳感節(jié)點成為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點時穩(wěn)定工作，有必要為剩余能量ERes(δ)設(shè)定一個最低閾值ET.H，且滿足如式(9)的約束條件。

1.3 路徑損耗及鏈路質(zhì)量預(yù)測

在無線體域網(wǎng)中，無線信道會隨著人體的姿態(tài)和肢體的活動而呈現(xiàn)不同的特性，衣服的厚度、材料以及人體的周圍環(huán)境都會影響信號的傳輸。IEEE802.15.6標(biāo)準(zhǔn)將信道分為植入-植入、植入-體外、體表-體表、體表-體外4種類型，本文主要研究體表-體表的信道。由于信號在傳播過程中會受到人體陰影效應(yīng)的影響，在LOS和NLOS通信下的路徑損耗各不相同。信道為LOS時的路徑損耗模型[15]如式(10)～式(12)所示。

式中:PLi，j(d)表示節(jié)點i和j距離為d時的路徑損耗，ci，j為節(jié)點 i和 j間的路徑損耗系數(shù)，Xσ是標(biāo)準(zhǔn)偏差為σ的正態(tài)分布隨機數(shù)。PL0表示在參考距離d0時的路徑損耗，c表示光速，f表示通信頻率。

信道為NLOS時的路徑損耗模型[16]如式(13)所示。

式中:q0為靠近天線的平均損耗，q1為信號遠(yuǎn)離身體并反射到接收器的平均衰落，m為信號在人體表面?zhèn)鞑r的平均衰減率。室內(nèi)環(huán)境下，ci，j在LOS時的取值為3～4，在NLOS時的取值為5～7.4，Xσ的取值為3.6～3.8，d0＝10 cm，P0＝25.8，P1＝-71.3，m＝2。

此外，兩節(jié)點間鏈路的可靠性會影響網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量(QoS)和能耗。當(dāng)鏈路可靠性較低時，數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定造成網(wǎng)絡(luò)丟包率增加，最終導(dǎo)致能耗增加，有必要提前對兩節(jié)點間的鏈路質(zhì)量進(jìn)行計算。本文使用指數(shù)加權(quán)滑動平均法(EWMA)來預(yù)測節(jié)點間的鏈路質(zhì)量。

式(14)中 LinkRi，j(t)為在 t時刻到來之前，節(jié)點i與節(jié)點j之間的鏈路質(zhì)量預(yù)測值。它與權(quán)重因子α密切相關(guān)，α的取值越小，歷史數(shù)據(jù)的權(quán)重就越大，最終預(yù)測的準(zhǔn)確性就越高。研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)α＝0.4，WT＝10時，預(yù)測結(jié)果最為理想。另外，R.H為預(yù)先設(shè)定的閾值，只有當(dāng)節(jié)點 i和j之間的LinkRi，j大于R.H時，節(jié)點j才會作為節(jié)點i的下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。

1.4 成本優(yōu)化模型

通過以上的分析，本文將節(jié)點的剩余能量、節(jié)點間距離和鏈路質(zhì)量作為決策變量，組成能耗-鏈路成本優(yōu)化模型(Optimal Energy and Link Cost Model，OELCM)，目標(biāo)是使成本函數(shù)最大化以此來得到最佳下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，如式(16)所示。

2 EHLA路由協(xié)議

本文提出的路由協(xié)議包括初始化、路由、和數(shù)據(jù)傳輸三個階段。

①在初始化階段，Sink節(jié)點會向所有節(jié)點廣播自己的位置信息，隨后每個節(jié)點都和其鄰居節(jié)點定期交換控制報文(Hello Message，HM)用來更新鄰居表。鄰居表的生成過程如算法1所示。

表2 基本符號

表3 鄰居表生成

②在路由階段，EHLA協(xié)議會根據(jù)前面分配的不同數(shù)據(jù)優(yōu)先級判斷該數(shù)據(jù)是緊急數(shù)據(jù)還是周期數(shù)據(jù)。如果為緊急數(shù)據(jù)，節(jié)點會通過單跳通信直接將數(shù)據(jù)發(fā)送至Sink節(jié)點；如果為周期數(shù)據(jù)，則會計算該節(jié)點到Sink節(jié)點的跳數(shù)。如果需要轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)，則會進(jìn)一步檢查該候選節(jié)點的剩余能量是否超過其最低能量閾值。如果剩余能量高于該閾值，則需進(jìn)一步判斷源節(jié)點-候選節(jié)點-Sink節(jié)點的鏈路質(zhì)量是否超過規(guī)定的最低閾值。反之，如果該候選節(jié)點的剩余能量低于最低能量閾值，則該節(jié)點就會放棄競選成為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，需要能量收集裝置來為其獲取能量，直至剩余能量滿足最低能量閾值，然后才有機會競選成為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。當(dāng)確定好候選節(jié)點后，對比各候選節(jié)點對應(yīng)的成本值，選擇最大值作為該源節(jié)點的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，最終確定最優(yōu)的傳輸路徑。具體實現(xiàn)過程如算法2所示。

③在數(shù)據(jù)傳輸階段，確定好最優(yōu)傳輸路徑之后，需要根據(jù)各節(jié)點之間的距離和有無遮擋判斷無線信號處于視距(LOS)還是非視距(NLOS)通信，然后選擇對應(yīng)的路徑損耗模型將數(shù)據(jù)發(fā)送至Sink節(jié)點。EHLA協(xié)議的流程圖如圖2所示。

表4 EHLA路由算法

圖2 EHLA協(xié)議流程圖

3 仿真分析

3.1 參數(shù)設(shè)置

為了驗證 EHLA協(xié)議的性能，本文使用MATLAB R2016a仿真軟件進(jìn)行仿真測試，將網(wǎng)絡(luò)壽命、能耗、丟包率(packet drop ratio，PDR)和吞吐量作為性能指標(biāo)，與ELR-W協(xié)議和 EVEN協(xié)議進(jìn)行比較分析。根據(jù)IEEE802.15.6標(biāo)準(zhǔn)對信道路徑損耗的分析以及考慮到人體比吸收率(SAR)等的影響，將普通節(jié)的通信上限設(shè)為45 cm，Sink節(jié)點的通信上限設(shè)為80 cm。仿真環(huán)境為2 m×2 m的區(qū)域，表3為仿真參數(shù)設(shè)置?？紤]到傳感器安裝位置對人體舒適度的影響，人體活動對網(wǎng)絡(luò)性能的影響，盡量將傳感器部署在運動頻率和幅度不大的部位，具體節(jié)點布置見圖1。

表5 仿真參數(shù)

3.2 仿真結(jié)果分析

網(wǎng)絡(luò)能耗直接影響著網(wǎng)絡(luò)的整體性能和壽命，為了能更加直觀分析EHLA協(xié)議的能耗，本文使用平均剩余能量來衡量網(wǎng)絡(luò)能耗的大小。

從圖3中我們可以發(fā)現(xiàn)EVEN協(xié)議和ELR-W協(xié)議的平均剩余能量下降趨勢比較接近且比EHLA協(xié)議下降的快。在2 000輪～5 000輪的時候EVEN協(xié)議的剩余能量比ELR-W協(xié)議高，其主要原因是EVEN協(xié)議有兩個Sink節(jié)點，信道大部分都處于視距通信范圍內(nèi)，減少了傳感器節(jié)點在非視距通信時產(chǎn)生的路徑損耗。但是EVEN協(xié)議并未考慮鏈路效率從而造成數(shù)據(jù)重傳，在8 000輪時能量全部耗盡。而EHLA協(xié)議的傳感器節(jié)點采用能量收集技術(shù)補充能量，所以整體下降速度較緩慢。此外，我們發(fā)現(xiàn)在1 000輪左右時EHLA協(xié)議的剩余能量最低，原因是在前期需要對每個傳感器節(jié)點的信息進(jìn)行處理所消耗的能量較多，而到了中期網(wǎng)絡(luò)趨于穩(wěn)定所需能耗逐漸減少。

圖3 節(jié)點平均剩余能量

圖4為3種協(xié)議的丟包率，其中ELR-W協(xié)議主要針對鏈路的效率提出來的，而丟包率恰好是衡量鏈路可靠性的一個性能指標(biāo)，因此ELR-W協(xié)議的丟包率要比EVEN協(xié)議的低。但是EHLA協(xié)議同時考慮了能量收集技術(shù)、鏈路質(zhì)量預(yù)測和路徑損耗等因素，丟包率比ELR-W和EVEN低很多，而且隨著時間增長丟包率的增長幅度也很小，充分說明了EHLA協(xié)議的可靠性。

圖4 丟包率

本文以節(jié)點死亡之前所執(zhí)行的輪數(shù)(round)來衡量網(wǎng)絡(luò)壽命，在某個時間段內(nèi)死亡節(jié)點數(shù)量越少就說明該協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)壽命越長。從圖5中我們可以看出EVEN協(xié)議的第一個死亡節(jié)點出現(xiàn)最早，而EHLA協(xié)議最晚。另外，隨著輪數(shù)的增加，兩個對比協(xié)議的死亡節(jié)點增長速度較快，分別在8 000輪和9 800輪所有的節(jié)點全部死亡，而EHLA協(xié)議的死亡節(jié)點增長相對均勻，網(wǎng)絡(luò)壽命能達(dá)到12 000輪。由于本文提出的EHLA協(xié)議采用了能量收集技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)壽命要比EVEN和ELR-W協(xié)議的更長，網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性越高。

圖5 網(wǎng)絡(luò)壽命

圖6 網(wǎng)絡(luò)吞吐量

網(wǎng)絡(luò)的吞吐量是表征網(wǎng)絡(luò)整體性能的一個重要的指標(biāo)。圖6為Sink節(jié)點接收到數(shù)據(jù)包的數(shù)量變化趨勢，EVEN協(xié)議在其生命周期內(nèi)的吞吐量最大，最重要的原因是EVEN協(xié)議采用了雙Sink節(jié)點的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，但是其生命周期卻只有8 000輪。圖7為三種協(xié)議在全生命周期內(nèi)的吞吐量，EHLA協(xié)議最終的吞吐量最高，這都?xì)w功于本協(xié)議采用的能量收集和鏈路感知的路由方式提高了數(shù)據(jù)傳輸效率，降低了網(wǎng)絡(luò)能耗，從而使網(wǎng)絡(luò)吞吐量得到提升。

圖7 網(wǎng)絡(luò)吞吐量

4 結(jié)論

無線體域網(wǎng)廣泛地應(yīng)用于醫(yī)療、軍事和電子消費等領(lǐng)域。但是考慮到其是以人體為中心的一個短距離、低功耗網(wǎng)絡(luò)，電池容量嚴(yán)格有限和信道復(fù)雜等特性制約著無線體域網(wǎng)的發(fā)展。本文從提高網(wǎng)絡(luò)能效和數(shù)據(jù)傳輸可靠性出發(fā)，提出了一種基于能量收集和鏈路感知的無線體域網(wǎng)路由協(xié)議(EHLA)。建立了由剩余能量、鏈路質(zhì)量和節(jié)點間距離所組成的多目標(biāo)成本優(yōu)化模型，得到最佳下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點和數(shù)據(jù)到Sink節(jié)點的最優(yōu)路徑。此外，引入了能量收集技術(shù)為傳感器節(jié)點補充能量。仿真分析表明，該協(xié)議有效地增加了網(wǎng)絡(luò)壽命和數(shù)據(jù)傳輸可靠性。今后，將進(jìn)一步考慮能量收集技術(shù)與MAC層和網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同的節(jié)能策略，通過算法更精確地計算出動態(tài)的剩余能量以及鏈路質(zhì)量的最低閾值，對鏈路可靠性和能效進(jìn)一步優(yōu)化，提高無線體域網(wǎng)的整體性能。