在 IEEE 802.15.4 无线传感器网络中通过节能路由来增加无线传感器寿命

1. Increasing Network Lifetime Of An IEEE 802.15.4 Wireless Sensor Network By Energy Efficient Routing 在IEEE 802.15.4无线传感器网络中通过节能路由来增加无线传感器寿命

2. 摘要 • 在一个多跳802.15.4无线传感器网络交通量是处理的中间节点增加的数据相当重要的问题。 这个问题是被称为reachback问题。在这工作中我们专注于一个更基本的含义reachback 对802.15.4为基础的无线传感器网络的网络寿命。本文提出了联合尽量减少两个网络寿命指标，先前的建议独立使用，更准确的特点程度的延长无线传感器网络的寿命。该方法使用的K -最短路径算法简单和基于业务率失真(RD)理论动态规划法，以增加无线传感器网络运行寿命。

3. 关键词： • IEEE 802.15.4；无线传感器网络；节能路由。

4. Ｉ。写作背景和动机 • 无线传感器网络由大量便宜的，空间分布的收集传感器读数的装置组成，其工作环境恶劣。这是人所共知的限制，有限的电池寿命和一旦使用完则无法再补充了。在一般的通信，传感器节点和一个基地站的地方，可以采取直接在一个单跳或多个跳。在多跳通信模型的传感器节点报告数据到一个基地站和合作，提出的数据包从其他传感器节点位置，远离基地台。　

5. 这样，许多到一沟通模式带来了什么是形容为reachback问题，网络在一般和wsns ，尤其是（塞尔韦托[ 2 ]界定reachback渠道，多跳wsns与移动基站。不过，我们指以多跳渠道，与移动和固定的基地台作为reachback渠道） 。广义reachback的问题，适用于任何网络服从一，许多到一通信模型。一些传感器将坐落远离基站比别人。这种传感器不能直接沟通，与基地台和聘请多跳通信将数据发送到基站的使用中介传感器。

6. 流量从边缘的传感器网络，对基地站。因此，交通量转达了由节点接近基站是显着高于节点的更远。因此，节点位于接近基站是消费能力较高的费用。最终，这些节点将一发不可收拾电池电源迟早比更遥远的节点和模具。一旦所有节点直接的沟通范围内的基地台停止运作，该网络将经历一个分区与基地台完全切断从其余的wsn 。

7. 在本文中，我们处理的不良影响，该reachback问题上一生的IEEE 802.15.4的wsns追求一个优化的框架植根于更基本的学科，如信息理论[ 20 ] 。特别是，我们的目标是找出最佳wsn路由的所有节点在一个特定的传感器网络由以下一jointoptimization的做法，是灵感的业务率失真（路）的理论意义[ 22 ] -[ 2 5] 。根据业务路的理论，一个编码器有效地降到最低均率R和水平的失真d造成的代表性，随机来源由一个扭曲的（量化）版本的源。

8. II. 网络模型及IEEE 802.15.4标准概述 • 泛协调员指派发展筹资识别0和履行的作用，基地台。通用当量为潘协调员，协调员和设备，在IEEE 802.15.4的标准是基地台， 簇头clusterhead和传感器，并会互换使用。唯一的限制上的立场基站是，它必须是在通信范围内至少有一个簇头clusterhead。这是进一步假设指出，所有clusterheads内部沟通，各种传感器，该传感器的联营公司与一个提供最低成本的联系。

9. 标准规定，兼容设备应当能够调整发射功率之间的最低-3 dBm的和允许的最大传输功率所指定的本地监管机构。这意味着成本分配到一个通信链路，给出了一个链接成本函数这将是一个功能的传感器和资源（能源）的成本超过通信，[ 28 ]介绍的一条有效途径代码和沟通的能源地图的制作使用的事实，能源的消耗率是空间相关，在传感器领域。在[ 29 ] Mini, Loureiro和Nath目前的预测为基础的方法使用Markov模型，以大幅降低的频率讯息给协调员，必须保持能源地图。

10. III. 问题定式化 • 在以显着延迟网络分区和非均匀分布的损失范围，所有节点都被认为是同样重要的。我们想，以确保没有节点，消耗能源的速度显着高于其他节点; 同时，保持平均电力消费率低，即双方的差异，平均电力消费率在传感器节点应尽量减少。 • 先前的建议指标的寿命wsns包括能源消耗量每包，时间，网络分割，差额在节点功率水平，成本每包，最高节点的成本等等。有兴趣的读者在背后的理据使用这些数量作为指标，是指[ 13 ] [ 14 ] 。SPF级算法，只有尽量减少Ｅ，不过，这第一顺序统计本身并不提供给我们的任何信息模式的能源消费，这是首要的原因，网络分割发生

11. 这个问题可以作为制订预算约束的分配问题：尽量减少σe2是受约束的意思表示，能源消耗率E是少于一些最大的财政预算案值Ｅbudget（ 1 ） ，Ｅ是节点i的能源消耗率。∀l≤i≤NFFD，而NFFD是数字协调者。 • 　在文献[ 14 ]Ｓingh，Woo和raghavendra形容独立的最小化，只有差异的节点功率水平，延长寿命的一个网络。 • 我们提出的网络寿命最大化采用k -最短的简单路径（ nelmuk ）算法，它采用K-最短路径算法简单，再加上业务率失真（或RD-like）算法，大大缩短了计算复杂性。

12. 这是类似，以尽量减少扭曲的措施d给予率预算约束的财政预算案Ｒ ≤ Ｒbudget下的RD框架。因此，我们建议nelmuk算法是基于一个业务的RD -框架，我们努力选择snlm的运行点，提供最低实现σE2同时保持E ≤Ebudget

13. IV. NeLMUK ：采用k -最短的简单路径使网络寿命最大化 • A：寻找计算复杂性的最佳解决方案 • 类似于业务RD的问题，在信源编码[ 20 ] ，我们snlm优化可以映射到一拉格朗日优化的框架。这一提法是可行的，如果有一个最优的元组[Ｅ,σE 2] 。这种E = Ebudget 即一个最佳/最小整体能源可以找到这样的，这正是等于预算约束。

14. B: 减少复杂性的动态编程 • 为了减少计算复杂性寻找船体的snlm地区，我们使用的动态规划（民主党）的做法类似，以所采用的方法是在确定船体的RD地区为最优量化的设计。除了复杂性超过详尽无遗的搜索所有的经营点。DP的优势，确定最佳操作点，不在于对船体的snlm地区作为拉格朗日优化方法将需要σE 2在一个预算约束Ebudget内。

15. C: K -简单的最短路径减少的复杂性 • 　在本节中，我们描述的另一种方法，以大幅降低的复杂性，民主党中描述的方法在前面的一节。复杂的分拣过程中，单是显着的。这是其次的DP执行。很明显，显着降低复杂性可以实现，如果名单排序的路线是保持每个协调员可缩短。这一步，可以合理的事实，即路线，进一步下降的名单有更高的路径精力和可能不会有任何使用，因为他们会造成E超过Ｅbudget。

16. 缩短的名单，我们的路径地图的问题，人数减少的路径在每个协调员的名单，以著名的变体类最短路径问题在网络编程。最短路径问题是一个经典的网络编程的问题已得到了广泛的研究，在数以百计的其他参考。该算法需要一个输入图，来源及目的地。输出组成的名单的K简单的路径，从协调员泛协调员，以递增顺序排序的路径成本。视乎所选择的K ，可以显着低于在先前的选项，其中利用一切可能的路径而不是

17. V. 仿真结果和分析 • 首先，我们比较nelmuk的时间复杂与详尽的搜索。由于该望而却步的复杂程度，详尽无遗的搜索，我们开始与一802.15.4无线个域网小到足以让我们产生整个snlm地区在合理的时间内。我们生成一个泛同一个随机拓扑构成的只有协调员。证明产生的复杂性的减少，我们双方， snlm地区的船体采用我们建议的方法和整个地区的snlm的基础上。既然我们有没有提出任何限制，最高的传输范围传感器节点所产生的基于图的代表性，这是一个完全连通图。

18. 我们选择k这样的数目简单的路径，从每个协调员之间， 5和20 。运行时间为我们的算法对一wsn与上述参数是不到10秒钟。图3是一个策略的一部份的snlm地区连同一估计，其船体得到我们的DP的方法。

19. 曲线开始在这一点得到了从SPF级网络和称为SPF级的经营点。我们观察到的曲线如下一般的抛物形状为所有的模拟情景。最低点，对曲线是最低的差异点。相当于网络制作这一点是最小方差网络。我们可以看到在图3我们的估计，船体如下实际船体所不欲，最小方差点相当密切。为了深入研究的影响，不同的价值观的K我们产生船体估计，而不同吧。我们期望更高价值的K会产生更好的结果，并采取我们更接近船体的snlm地区取得的策划可能的组合

20. 由于正在审议的只是稀少，由此产生的船体估计不同的价值观的K几乎如出一辙才到达最小方差点，如图4所示。

21. VI. CONCLUSIONS结论 • 我们介绍了NeLMUK算法，该算法采用了一种运算方法来减小寻求最优的一套路线的复杂性，最大限度地网络的寿命，共同减少均值和方差的电力消耗率。还引入了kssp算法。我们还表明，一个相对微不足道的Ｅ的增加，能产量显着减少，得出结论认为，snlm性能优异，可以延长该网络的寿命。

22. 谢谢！