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节能挑战:功耗无线传感器网络节点能源限制问题

时间:2023-06-22 理论教育 版权反馈
【摘要】:2.2.2.7 功耗无线传感器网络节点只能装备一个有限的能源。

节能挑战:功耗无线传感器网络节点能源限制问题

无线传感器网络和执行器网络在许多方面不同于传统网络系统。它们通常包括大量在空间中分布的、能源受限的、自配置和自感知的节点。此外,它们往往是自治的,并且需要高度的协作和适应,以执行需要协调的任务和网络功能。因此,除了那些传统无线自组织网络产生的问题(Akyildiz et al.,2002),它们带来了新的挑战。

2.2.2.1 拓扑改变

传感器节点可以在一些无线传感器网络和执行器网络中静态部署。但是,由于能源枯竭或销毁,设备故障是一个常见的问题。在传感器网络中也可能有高速移动的节点。此外,随着任务动态变化,传感器节点和网络经历不同的变化,它们可能是蓄意干扰的目标。因此,传感器网络拓扑可能比传统的自组织网络更易于频繁的变换。

2.2.2.2 容错

传感器网络应该能够保持它们的功能,不会因传感器节点故障而产生任何中断。协议和算法可以设计成能够表示传感器网络应用所需的容错级别。应用的需求通常互不相同。例如,一个军事传感器网络的容错需求可以被认为高于那些家庭应用的需求,因为传感器节点在军事传感器网络中有更高的故障率,在军事领域里,传感器网络故障的影响比一个家庭传感器网络故障的影响严重得多。

因为几乎所有的因素都会影响传感器网络的设计,可以看到各种传感器网络应用的需求是不同的。此外,因为有相关的严格限制,所以一般需要在这些因素之间权衡。因此,万能的通用设计对于传感器网络中的许多任务来说是不可能的。总的来说,需要不同的方案满足不同应用的需求。

2.2.2.3 可扩展性

部署在一个传感器区域的传感器节点数量在一些应用中可能达到上百万。此外,在一些应用中,节点的密度可能高达每立方米20个。为传感器网络开发的各种方案必须具备足够的扩展性,以应付在数量级上高于所有其他类型网络的节点密度和数量。

2.2.2.4 传感器节点硬件

一个传感器节点由四个基本组件构成:感知单元、处理单元、收发器单元和能量单元。它们也可以有与应用相关的其他组件,如一个位置查找系统、一个能量产生装置和/或一个自移动装置(Mobilizer)。感知单元通常由两个子单元组成:传感器和模-数转换器(Analog-to-Digital Converters,ADC)。由传感器基于观察到的现象或刺激产生的模拟信号被模-数转换器转换成数字信号,然后送到处理单元。一个传感器节点可能附属于不止一个传感器。例如,一个温度传感器和一个湿度传感器可能连接同一个传感器节点。处理单元管理让一个传感器节点和其他节点相互合作,以完成指定感知任务的过程,处理单元通常与一个小的存储单元相关联。收发器单元把节点连接到网络上。(www.xing528.com)

一个传感器节点的最重要组件之一是能量单元。能量单元可能由一个能源提取工具如太阳电池支持。还有其他子单元,这取决于应用。大部分传感器网络路由技术和感知任务需要高度精确的位置信息。这样,对于一个传感器节点来说,有一个位置查找系统是正常的。在需要完成指定任务时,有时可能需要一个自移动装置移动传感器节点。所有这些子单元希望能适合于一个火柴盒大小的模块。在一些应用中,所需尺寸甚至小于1cm3

2.2.2.5 生产成本

如在2.2.2.3节所述,一个传感器网络可能包括上百万个传感器节点。因此,为了使这种网络可行,传感器节点的成本必须低廉。

2.2.2.6 环境

传感器节点密集部署在非常接近或直接在被观察的事物里面。因此,它们通常在无人的情况下在偏远的地区工作,一般是在极度严峻的环境下。它们在海底高压下、在废墟或战场等困难环境下、在飞机发动机喷嘴或在北极地区等极端温度下、在有意干扰等极端嘈杂环境下工作。

2.2.2.7 功耗

无线传感器网络节点只能装备一个有限的能源。在一些应用情景下,能源补给可能不可行。因此,传感器节点的寿命完全取决于电池的寿命。因此,能量保存和能量管理成为另一个重点。在其他移动和自组织网络中,功耗成为设计上重点考虑的因素,但不是主要考虑的因素,只是因为能源可以被用户替换。在传感器网络中,能效(Power Efficiency)是一个重要的性能指标,直接影响到网络的寿命。

在传感器网络中的功耗可以被分为三个区域:感知、通信数据处理。能量感知随应用种类而变化。数据通信是能源消耗的主要原因,这包括数据传输和接收。可以证明,对于低辐射功率的短距离通信,传输和接收消耗的能量几乎一样。另一个关系到数据通信的重要考虑因素是路径损耗指数λ。由于低洼天线(Low-lying Antennae),在传感器网络中,λ接近于4。因此,有更多跳数的短距离路径能比更少跳数的长距离路径有更高的能效。

在数据处理上的能源消耗比数据通信时低得多。在Pottie和Kaiser(2000)文献中所描述的例子有效地解释这种不对等。假设瑞利衰落(Rayleigh Fading)和四次幂距离损失(Fourth Power Distance Loss),100m传输1000bit能量消耗大约和用每瓦每秒处理1亿条指令的处理器执行300万条指令的能量消耗差不多。

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