达到:一个有效的MAC协议的射频能量收集无线传感器网络

文摘

提出了一种MAC协议的射频(RF)能量收集无线传感器网络(WSN)。在传统的射频能量收集方法、能量发射器(ET)以被动的方式运作。等传递射频能量信号只有当传感器与耗尽能量发送Request-for-Energy (RFE)消息。与传统的方法不同,一个外星人在该方案可以主动发送射频能量信号没有RFE消息。等决定了活跃的能量信号传输根据被动能量收获过程的结果。从传感器传输射频能量信号没有请求,ET参与contention-based通道访问过程。一旦成功获得渠道,它发送射频能量信号在获得频道在充电时间短(SCT)。该方案确定SCT的长度减少数据通信的中断。我们比较拟议中的协议与RF-MAC协议的性能仿真。仿真结果表明,该协议可以增加能量收获率150%和8% RF-MAC相比,网络吞吐量的损失。 In addition, the proposed protocol can increase the lifetime of WSN because of the active energy signal transmission method.

1。介绍

无线传感器网络(WSN)是实现物联网的动力(物联网)技术和用于许多系统(1]。作为一个代表性的例子,一个系统已经被开发出来,它定期监测和管理信息目标环境(如温度、湿度和光照)传感器(2- - - - - -4]。有一个关键问题,传感器网络的生命周期是有限的,因为有限的传感器电池(5]。而且,不能假定所有传感器很容易访问。结果,研究了提高能源效率的传感器组件为了增加有限的传感器网络的生命周期(6,7]。以前的工作表明,可以减少传感器的功耗。然而,他们不考虑充电,电池将不可避免地出院。传感器应该能够本身使用特定的能量来源。无线电频率(RF)提出了能量收获(8,9传感器作为一种新的能源。它供应稳定的权力外围传感器通过能量发射器(ETs)没有物理环境的影响(10]。与这些优点,提出了很多相关的工作(11)确定路由路径(12),数据聚合方法(13),提高能量转换效率(14),频宽比控制方法(15]。但是,没有足够的研究新的MAC协议考虑射频能量收获。当前研究的MAC协议只是能量收获时间有关。在[16),提出了一种方法来调整传感器的充电时间。充电时间是根据数据流量变化自适应模式。在[17),提出了一种方法,使长时间充电的传感器积极参与数据通信。充电时间取决于传感器的一个重要指数(IDX),请求能量。协议使用方法来分配时间和频道收费或请求的能量。他们不可避免的延迟数据通信。很难保证实时通信在WSN在使用现有的MAC协议。要解决这个问题,我们提出一个方法称为射频能量Autocharging和收获(达到)。当没有数据包传输的通道,一个空闲时间仍在继续。在到达,ETs自动传输能量电荷传感器在空闲时间。这允许传感器保持长时间数据通信。本文的贡献如下:(我)我们建议达到充电时自动空闲时间继续的通道。(2)提出了一种改进的MAC协议考虑射频能量收获防止实时通信被充电中断。(3)我们设计达到显示150%的性能提升和向后兼容性收获能量。本文的其余部分组织如下。部分2介绍了现有的MAC协议考虑射频能量收获。我们在部分解释提出的实现算法3。节中描述的仿真环境4。性能分析的结果提出了部分5。最后,结论部分给出了6。

2。相关工作

有两种代表性的MAC协议考虑射频能量收获:RF-AASP (RF-based能量收集技术和自适应,积极睡眠周期)和RF-MAC(无线电Frequency-Medium访问控制)。RF-AASP确定充电时间取决于数据流量和RF-MAC决定它取决于有多少传感器参与数据通信。然而,他们还有一个充电数据通信延迟的问题。我们在本节描述RF-AASP和RF-MAC。

2.1。RF-AASP

在[15),提出了一个算法,自适应地改变传感器的睡眠周期。期的变化取决于传感器的交通模式和残余能量。传感器能源检查交通模式和满意度较低的服务质量(QoS)。根据结果,传感器调整变量如BO(信标顺序)(超帧顺序)。两个调节变量决定睡眠时间的方程 。传感器执行能量收获在睡眠期间收取能量。交通负载很大时,RF-AASP可能不能保证足够的睡眠时间充电。换句话说,传感器可能无法收取足够的能源和继续请求。

2.2。RF-MAC

在[16),与一个新的算法过程的能量收获。能源与Request-for-Energy收获发生(RFE)包。一个传感器与低能量RFE广播包。外围ETs应对Cleared-for-Energy (CFE)包。当传感器广播ACK, ETs释放能量。在这种情况下,传感器的充电时间取决于价值的重要指标(IDX)。IDX表明有多少传感器参与数据通信的通道。该算法保证连续数据通信在没有能量的要求。然而,当能量请求频繁发生,饥荒可能发生。一个传感器发送数据落入饥饿因为能量较高优先级的请求。

3所示。拟议的达成协议

3.1。目标系统

本文使用符号和描述是“符号和描述”部分所示。图1显示了一个目标网络。传感器网络由大量传感器和资产。ETs是传感器硬件传输能量。传感器是数据通信的对象和应对对方通过CSMA / CA方法。所有的数据从传感器传送到基站(BS)。ETs和传感器共享相同的频带和全向天线。因此,能源和数据信号不能同时传输。能源请求的优先级高于数据通信,防止传感器故障和增加系统的稳定性。

3.2。实现算法

达到由三个步骤组成。算法1描述了一个伪代码。首先,一个传感器和(充电时间短)ETs使用现有的能量收获过程。ETs设置参数达到所需的过程基于接收到的值。ETs确定参与信道争用。达到比数据通信过程有一个较低的优先级,因为ETs更长 。最后,ETs确定下一步行动取决于他们是否获得渠道。他们传输射频能量信号附近的传感器当他们获得渠道。调整后的参数传输,以便达到减少数据通信中断时执行。图2显示了一个流程图。虚线框代表新提出的过程。实线框表示现有RF-MAC过程。

3.2.1之上。步骤1:参数设置

这个步骤使用过程中现有的充电当传感器传输优化值附近的资产。传感器计算额外的价值实现过程中使用。额外的计算值和 。这些值包含在ACK数据包和传播到附近的ETs。争用窗口时使用ETs的数量确定吗参与信道争用。现有的能量收获过程后,ETs必须有相同的时期,彼此相同的autocharging开始计时。不能没有沟通ETs是相同的。由于这个原因,该传感器在这个过程决定了随机值并将其传输到ETs。在连续波的范围是随机决定的吗 。和争用窗口的最小和最大数量,分别。意味着ETs的时间自动传递能量到附近的传感器如果ETs获取渠道。Autocharging可以中断数据通信,因为长的充电时间太大。由于这个原因,应该确定一个合理长度的考虑当前信道条件。表达式如下: 代表的最大数量乘以单位时间的信道是空闲的。计算的平均空闲的时间存在之间的数据通信。的初始值就变小了,因为它是除以最大数量。不明显中断数据通信时间。传感器将随机值传递给附近的ETs计算完成后。ETs存储值。然后,和ETs的计算和存储。最初是一样的吗 。 用于初始化当通道不能被收购。被设置为最大的十进制单位。用于增加收购后的通道。一旦传输和存储过程完成,ETs推进现有RF-MAC充电过程。ETs继续下一步的流程没有删除充电过程完成后接收到的值。

3.2.2。步骤2:倒扣的决定

ETs计算参与信道争用充电过程完成之后。ETs必须有相同的期匹配autocharging的开始时间。这是因为所有的ETs必须传输能量充电同时最大化的建设性干涉。除此之外,有一个缺点,autocharging时间延长ETs不匹配的时间传输能量。下面的表达式提出了同步所有的资产: 为了不产生严重影响网络吞吐量,达到过程应该有一个低优先级的数据通信。和的应该大于数据通信的价值。我们设置了两个值 和 。和表示分别为数据通信和能源的请求。和表示位置的数据通信和能源请求,分别。所有的资产都有相同的值和因为这些值定义的协议。由传感器发出RFE广播数据包中提到的部分吗3.2。1,所以所有资产都有相同的价值。因此,所有的资产都是一样的时期。ETs参与信道争用和其他传感器计算。和然后根据结果调整信道争用。

3.2.3。步骤3:信道争用

有两种情况下的信道争用。第一个病例是一个频道由ETs收购情况。在这种情况下Autocharging执行。另一个案例的情况通道不是由资产收购。存储值重置和ETs加入信道争用在这种情况下。

如果没有数据发送通道,ETs获得渠道。ETs将开始autocharging后等待 。ETs传输能量使用的频率在最近的现有的充电过程。因此,它可以跳过一些流程如RFE-CFE交换和频率优化。是增加了这是预先计算autocharge后完成。ETs增加为了使autocharging超过数据通信。等在渠道取得的成功意味着有空闲时间对ETs获得渠道。可以推断出,等待没有数据传输在当前频道。还有一个高可能性,未来的通道将被闲置。因此,资产增加提高渠道效率。变大,如果ETs经常获得渠道。如果一个特定的传感器要发送数据虽然autocharging执行,将会有很长的延迟。有必要阻止外星人经常获得渠道。因此,ETs增加争用窗口等待更长时间时间比以前。增加不超过 。总之,ETs增加充电时间执行autocharging时提高效率。ETs也会增加同时防止autocharging频繁发生。

如果通道不收购资产,资产调整值。被初始化为这是保存。却降低了。ETs再次计算试图获取渠道。未能获得渠道意味着有数据发送通道和实现过程是不可用的。此外,它可以推断出,有一个高概率会有数据传输。需要来最小化对数据通信的影响,即使通道是被资产收购。ETs初始化充电时间的最小值来解决这个问题。然而,如果增加了之前,它将需要很长时间等待一段autocharging。效率非常低。减少缩短吗ETs。减少不少于 。总之,ETs减少充电时间对数据通信的影响降到最低。ETs也减少增加autocharging的效率。

4所示。模拟环境

4.1。节点设置

首先,所有节点都除以一个随机分布均匀 米²网格平面成8区。将平面分成8个区域的原因是解决问题的节点聚集在一个地方在平面上。图3在飞机上显示了特定区域的节点数量和百分比。选择一个节点作为BS基于位置信息的传感器。BS的角色将由一个节点最接近的地理中心 。生成的数据通过传感器传输到b节点转发路径。所有传感器传递的数据立即没有压缩或收集数据。在这个模拟中,我们假设所有节点上的帧同步是完全相同的。

图4显示了一个传感器确定传感器将数据转发。传感器搜索传感器提出了10米内本身。传感器发现传感器B是现有最接近的废话中传感器在10 m。和传感器将数据转发到传感器b传感器选为b接收数据但不传输数据。我们假设有一个频道在平面上。表1系统参数列表使用的模拟器。

4.2。数值模拟

4.2.1。准备能源消耗模型

我们将传感器微粒叫做Mica2设置传感器的能量消耗模型用于模拟(18]。表2显示电流在特定的传感器状态。一个符号消费的数量目前在每个国家。在睡眠模式下,电流的15μ一个电路流过。8 mA电流流电路中,一个传感器听一个通道。25 mA电流流动而传感器发送数据和8 mA电流流动而传感器接收数据。是消耗能量的总量的总和在每个州(代表的电阻电路):

4.2.2。能量收集模型

ETs传递能量到附近的传感器3 W的功率。传播损耗的能量从ETs Friis传输方程计算的(19]。Friis传输方程显示了发射功率之间的关系和接收功率 。假设一个传输等和一个接收传感器 。Friis传输方程之间和如下: 由于我们假定全向天线,两个天线增益值总是1。从多个传感器可以接收能量ETs位于不同距离。在RF-MAC充电过程中,ETs被分成两组根据波的相位。结果,只有相长干涉造成的能量波传感器。一个实际的收获能量应该添加信号从每个在充电时间等 :

5。性能分析

在本节中,我们比较RF-MAC之间的表演和范围。我们建立了模拟环境中提到的部分4通过使用Java语言。每个实验进行了20倍和平均值的结果进行了比较。在实验中改变传感器的数量,ETs的数量是固定的,享年100岁。同样,在实验中改变资产的数量,数量的传感器固定在250年。假定所有数据大小50字节。

5.1。RFE包代的数量

我们比较的RFE代传感器的数量。图5显示的平均数量RFE代根据传感器的数量。残余能量的传感器低于一个阈值能量收获;RFE代是不可避免的。RFE数据包生成时,能量收获。在这个过程中,能量收割延迟数据通信,因为更高的优先级。图中,达到RFE代明显少于现有RF-MAC。由于autocharging,传感器的寿命增加,RFE代被延迟。RFE后代的数量减少在同一时间和延迟数据通信将减少。然而,当传感器的数量很大,RFE后代的数量变得相似。这是因为有很多的数据通信通道。 Autocharging cannot occur frequently because of lower priority than data communications. The amount of autocharging is reduced, and RFE is generated to charge sensors. As a result, the average number of RFE generations was reduced from到 。

5.2。的收获能量

我们比较的传感器的数量在WSN收获能量。收获能量的射频能量的总和。图6显示的收获能量RF-MAC传感器的数量和范围。基本上,两种算法表明,收获能量的总量增加传感器数量的增加。随着传感器数量的增加,传感器位于实验飞机上更紧密地合作。换句话说,有很多传感器等。ET释放能量时,大量的传感器可以起诉。达到了一个整体与现有RF-MAC相比增加收获能量。尽管RFE后代的数量减少,部分所示5.1,收获能量的总量相当高。

我们收获能量的总量相比,ETs在WSN的数量。图7显示收获能量的总量RF-MAC ETs的数量和范围。随着资产数量的增加,两种算法显示数量的增加收获能量。如果资产数量的增加,一个传感器和一个外星人的概率很近也增加。因此,收获能量的总量是增加资产数量的增加。RF-MAC之间的差别,达到不大当ETs的数量很小。这是由于这样的事实,少量的ETs autocharging期间不能收取大量的能量。autocharging效率的增加和之间的差异达到RF-MAC增加当ETs的数量很大。结果表明,达到收成比RF-MAC更多的能量。

5.3。网络吞吐量

我们比较了网络吞吐量的数量根据传感器构成传感器网络。图8显示了网络吞吐量的比较。如部分所示5.2、网络吞吐量也往往会增加传感器数量的增加。当传感器的数量增加,传感器位于更密切。在转发路径的设置过程中,有许多传感器在10 m的传感器。一条直线连接的传感器和BS是最优路径转发数据从一个传感器b。当传感器的数量是伟大的,一个传感器接近最优路径的概率决定下一个跳传感器增加。一个有效的转发路径设置,提高网络吞吐量。不管传感器的数量,达到吞吐量损失了 。可以推断出这不可避免的影响autocharging被设置为最小化数据通信的影响。

我们比较了网络吞吐量ETs的数量。图9给出了仿真结果。两种算法倾向于显示一个常数吞吐量不管ETs的数量。他们发出能量同时提高充电效率。这种行为可以防止ETs的数量影响网络吞吐量。可以推断,随着资产数量的增加,充电效率增加,没有额外的网络吞吐量损失发生。与之前的模拟,网络吞吐量达到比RF-MAC低10%。

5.4。平均剩余能量的传感器

我们比较了在每个单位时间平均剩余能量的传感器。在这个仿真,单位时间是5秒。图10显示的平均剩余能量的传感器每5秒。的图中残余能量飙升大大在现有RF-MAC能量收获后。在能量收获之前,有RF-MAC并达到之间没有显著差异。有一个能量收获后不同。现有RF-MAC平均剩余能量的降低。然而,剩余能量的平均值达到因为autocharging仍保持高能源。Autocharging影响数据通信,但整体寿命增加。如果有许多数据通信,平均剩余能量变得相同。在那之前,仍然获得了很高的能量。因此,达到不同从现有RF-MAC残余能量的平均值。

6。结论

我们提出了一个协议,它使用空闲时间通道autocharge电池的传感器。如果传感器没有数据发送,ETs释放能量。利用能量传感器自动充电。传感器可以举行了很长一段时间没有人工收费请求数据通信时活跃。我们比较现有RF-MAC和之间的性能。结果,达到了增加能量充电和网络吞吐量下降 。同时,我们可以看到剩余的能量传感器比在每一个时间点。使用范围可能导致一个小网络吞吐量损失但它可以稳定地提高传感器网络的生命周期。提出达到仍有一些问题。一些网络吞吐量是autocharging丢失。当有大量的数据通信,最终,RF-MAC充电过程处理。未来工作的过程执行的改善达到即使在情况有很多数据通信。

符号和描述

:	争用窗口的数量等
:	当前的充电时间短
:	的默认值
:	增量单位的
:	总金额单位时间的空闲时间
:	数据通信发生的数量
:	autocharging dif的价值
:	autocharging槽时间
:	由传感器消耗能量的总量
:	量通过传感器收获能量
:	消耗能量的总量由传感器在每个状态
:	传动功率的对象
:	接收功率的对象
:	天线增益的对象
:	之间的距离和
:	从传感器的ETs接收RFE发送 。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作是支持的基础科学研究项目通过韩国国家研究基金会(NRF)由教育部(没有。nrf - 2015 r1d1a1a01059473)和汉阳大学研究基金的支持(hy - 2015 n)。

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