無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量?jī)?yōu)化策略綜述

楊光友， 黃森茂， 馬志艷， 徐顯金

(湖北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院， 湖北 武漢 430068)

由于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在軍事、工業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、醫(yī)療衛(wèi)生、智能交通等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景和應(yīng)用價(jià)值，同時(shí)也被認(rèn)為是對(duì)21世紀(jì)產(chǎn)生巨大影響力的技術(shù)之一．由于無(wú)線節(jié)點(diǎn)通常受環(huán)境的限制，節(jié)點(diǎn)采用電池供電，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量有限，而且在實(shí)際應(yīng)用中由于傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量多，分布廣，部署環(huán)境復(fù)雜，有些區(qū)域甚至人不能到達(dá)，而在這些環(huán)境中更換電池或給電池充電亦不現(xiàn)實(shí)，因此，除了依靠低能耗技術(shù)的發(fā)展外，如何減少無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的能量消耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的有效工作時(shí)間具有十分重要的意義．

1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)能耗分析

傳感器節(jié)點(diǎn)一般由數(shù)據(jù)采集模塊(傳感器、A/D轉(zhuǎn)換器)，數(shù)據(jù)處理和控制模塊(微處理器、存儲(chǔ)器)，通信模塊(無(wú)線收發(fā)器)和供電模塊(電池)等組成[1](圖1)．在網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際運(yùn)行中，數(shù)據(jù)采集模塊主要負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)采集模塊感知的外界信息進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、調(diào)理、放大等，并控制整個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行；處理與控制模塊主要實(shí)現(xiàn)組網(wǎng)操作，獲取數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行軟件預(yù)處理；無(wú)線通信模塊實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信，負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)之間、節(jié)點(diǎn)與基站之間通過(guò)無(wú)線信道收發(fā)數(shù)據(jù)，并相互交換控制信息，完成數(shù)據(jù)調(diào)制發(fā)送和接收解調(diào)．

圖 1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)

供電模塊一般采用電池給網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)供電．由于傳感器節(jié)點(diǎn)的處理器執(zhí)行指令的能耗遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芎模虼?，無(wú)線通信模塊占了整個(gè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗的主要部分，尤其是信道的監(jiān)聽(tīng)花費(fèi)很大．一般情況下，無(wú)線通信模塊存在發(fā)送、接收、空閑和睡眠四種狀態(tài)．對(duì)于節(jié)點(diǎn)的能量消耗情況，在2002年Mobicom會(huì)議的特邀報(bào)告中，Deborah Estrin指出：節(jié)點(diǎn)的能耗主要集中在無(wú)線通信模塊的發(fā)送、接收和空閑時(shí)[2]．從Deborah Estrin描述的圖2中可以看到,無(wú)線通信模塊在發(fā)送狀態(tài)的能量開(kāi)銷最多，而在空閑狀態(tài)和接收狀態(tài)的能量消耗基本相同，比發(fā)送狀態(tài)的能量消耗略少，而處于休眠狀態(tài)的能耗最少．

圖 2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)各單元功耗

2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能效優(yōu)化策略

從上述分析可以得到以下結(jié)論：數(shù)據(jù)采集模塊、處理和控制模塊以及通信模塊占用了傳感器節(jié)點(diǎn)的大部分能量．

2.1 數(shù)據(jù)采集模塊

在滿足應(yīng)用需求的條件下，盡量降低數(shù)據(jù)采集模塊的采樣頻率，從而降低傳感器和A/D轉(zhuǎn)換器的功耗．同時(shí)，也可以通過(guò)軟件與硬件相結(jié)合，在節(jié)點(diǎn)需要采集數(shù)據(jù)時(shí)再采集，在節(jié)點(diǎn)不需要時(shí)將傳感器節(jié)點(diǎn)斷電或者關(guān)閉，進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)采集模塊的能耗．

2.2 處理和控制模塊

利用現(xiàn)代化的技術(shù)設(shè)計(jì)低功耗的硬件，還可以在編寫程序時(shí)盡量使用簡(jiǎn)單高效的算法或者使用事件驅(qū)動(dòng)等方式，這樣可以通過(guò)減少對(duì)存儲(chǔ)器的讀寫來(lái)減少模塊的能耗．其次，在負(fù)載較低時(shí)，可以使用Pering T等人提出的動(dòng)態(tài)電壓調(diào)節(jié) (DVS，Dynamic Voltage Scalin )算法[3]，雖然DVS在減少能量消耗方面的效果很好，但這種通過(guò)負(fù)載狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)微處理器的工作電壓和頻率來(lái)降低系統(tǒng)能耗的方法需要預(yù)先估計(jì)微處理器的負(fù)載.針對(duì)這種情況，Sinha A等人在DVS算法中引入了動(dòng)態(tài)功率管理(Dynamic Power Management，DPM)策略[4],即當(dāng)節(jié)點(diǎn)沒(méi)有監(jiān)測(cè)任務(wù)時(shí)，關(guān)閉節(jié)點(diǎn)內(nèi)部各個(gè)設(shè)備，節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)進(jìn)入低功耗模式，當(dāng)有任務(wù)時(shí)再進(jìn)入工作模式．在這種能量管理策略中，不僅可以降低網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，而且還不會(huì)影響到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能．另外，可以使用動(dòng)態(tài)能量管理技術(shù)，在沒(méi)有計(jì)算任務(wù)時(shí)，關(guān)閉數(shù)據(jù)處理部件，減少執(zhí)行指令時(shí)的能量消耗，這樣，處理和控制模塊的功耗會(huì)進(jìn)一步的降低．

2.3 無(wú)線通信模塊

可采用多跳通信、數(shù)據(jù)壓縮[5-6]與融合技術(shù)[7]和休眠調(diào)度等方法降低節(jié)點(diǎn)的能耗．

2.3.1多跳通信

在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，E=kd(2

2.3.2數(shù)據(jù)壓縮與融合技術(shù)

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)密度大，數(shù)量多，一部分節(jié)點(diǎn)除了采集自己監(jiān)測(cè)目標(biāo)的數(shù)據(jù)的同時(shí)，還要負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)從其他節(jié)點(diǎn)上傳的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)中大部分是重復(fù)和多余的，如果直接轉(zhuǎn)發(fā)必然會(huì)增加通信的流量，由于無(wú)線通信模塊發(fā)送時(shí)的能耗和接收時(shí)的能耗要比處理和控制模塊計(jì)算時(shí)消耗的能量大很多，直接轉(zhuǎn)發(fā)勢(shì)必會(huì)增加節(jié)點(diǎn)的能耗，因此，可以在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)先壓縮和融合，減少一些冗余信息，從而減少由于冗余信息而產(chǎn)生的能量消耗．

2.3.3節(jié)點(diǎn)休眠調(diào)度

當(dāng)處于休眠狀態(tài)時(shí)，節(jié)點(diǎn)消耗的能量最低．節(jié)點(diǎn)在等待一段隨機(jī)的時(shí)間后，進(jìn)入周期性的休眠調(diào)度，由于節(jié)點(diǎn)只能在偵聽(tīng)的狀態(tài)才能接受數(shù)據(jù)包，數(shù)據(jù)包可以在需要發(fā)送時(shí)通過(guò)即時(shí)喚醒發(fā)送[8]．因此，可在保證通信質(zhì)量和要求的前提下延長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)的休眠時(shí)間，從而減少節(jié)點(diǎn)的能量消耗．

對(duì)比數(shù)據(jù)壓縮與融合和節(jié)點(diǎn)休眠技術(shù)，可以發(fā)現(xiàn)單純地使用數(shù)據(jù)壓縮與融合節(jié)省的能耗只是空閑狀態(tài)與發(fā)射狀態(tài)能耗的差值，其節(jié)能效果有限，而將節(jié)省的空閑時(shí)間轉(zhuǎn)化為休眠時(shí)間，將進(jìn)一步降低節(jié)點(diǎn)的能耗，因此從節(jié)省能量消耗的角度出發(fā)，在設(shè)計(jì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的協(xié)議時(shí)，可以使節(jié)點(diǎn)在空閑時(shí)從偵聽(tīng)狀態(tài)轉(zhuǎn)變成休眠狀態(tài)，休眠時(shí)間和偵聽(tīng)時(shí)間由于節(jié)點(diǎn)的不同會(huì)有所差異，這就需要在協(xié)議中設(shè)置一個(gè)合適的占空比，但網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)往往不是一個(gè)簡(jiǎn)單的問(wèn)題，丟包率、吞吐量、延遲等問(wèn)題也是設(shè)計(jì)時(shí)需要研究的．

2.4 供電模塊

加州大學(xué)洛杉磯分校、佛羅里達(dá)大學(xué)、猶他大學(xué)和海軍研究實(shí)驗(yàn)室用MEMS技術(shù)開(kāi)發(fā)的三維形狀的微型電池，有望突破傳統(tǒng)電池不能提供大容量電能的限制[9]．

3 傳感器網(wǎng)絡(luò)的能效優(yōu)化策略

在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)能量是一定的，利用這些有限能量盡可能地延長(zhǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期便成了研究的重點(diǎn)．

3.1 時(shí)間同步

準(zhǔn)確的時(shí)間同步是實(shí)現(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)自身協(xié)議的運(yùn)行、數(shù)據(jù)融合、TDMA調(diào)度、協(xié)調(diào)睡眠、定位等的基礎(chǔ)[10]．特別是在采用偵聽(tīng)/休眠調(diào)度方式時(shí)，需要各節(jié)點(diǎn)之間保持嚴(yán)格的時(shí)間同步，這樣極大節(jié)省了廣播信息包和節(jié)省了信息交換開(kāi)銷，從而進(jìn)一步降低了能量的消耗．

國(guó)內(nèi)外對(duì)低能耗的時(shí)間同步算法也做了大量研究．文獻(xiàn)[11-12]提出了基于發(fā)送-接收方式的集中式和分布式兩類LTS多跳時(shí)間同步算法，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)避免了TPSN中與多個(gè)上層節(jié)點(diǎn)同步，而只與其直接父節(jié)點(diǎn)同步，減少了信息交換數(shù)目和同步時(shí)間，以最小化復(fù)雜度來(lái)降低能耗．文獻(xiàn)[13]針對(duì)DSCS算法所存在的能耗較大和不靈活的缺陷提出了一種新的能量有效的WSN時(shí)鐘同步算法EETS．該算法校正了節(jié)點(diǎn)時(shí)鐘的頻率偏移和相位偏移，延長(zhǎng)了重同步次數(shù)，使得算法更加節(jié)省能量，而且不會(huì)引入額外的通信開(kāi)銷；文獻(xiàn)[14]提出一種基于雙向報(bào)文交換同參考廣播報(bào)文相結(jié)合的能量高效無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步算法，有效減少了時(shí)間同步過(guò)程中信息包的發(fā)送量，節(jié)省能量的同時(shí)保證一定的時(shí)間同步精度，均衡單個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量消耗．文獻(xiàn)[15]提出的基于簇結(jié)構(gòu)的主動(dòng)和被動(dòng)結(jié)合的雙向時(shí)間同步算法，解決了傳統(tǒng)雙向同步報(bào)文交互頻繁的問(wèn)題，通過(guò)最大似然估計(jì)校正節(jié)點(diǎn)間的相位偏差和頻率偏差，獲得較高的同步精度和相對(duì)較少的報(bào)文開(kāi)銷．

3.2 MAC協(xié)議

在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，空閑偵聽(tīng)、消息碰撞、控制報(bào)文開(kāi)銷、串?dāng)_和發(fā)送功率過(guò)大都會(huì)造成資源和能量的浪費(fèi)[16]．MAC協(xié)議不僅要為數(shù)據(jù)傳輸建立通信鏈路，而且還需要網(wǎng)絡(luò)之中建立共享的通信資源，以減少碰撞、避免串?dāng)_和減少空閑偵聽(tīng)，滿足高能效的要求．Sohrabi等提出的基于TDMA/FDMA組合方案的SMACS/EAR協(xié)議[17]則不需要所有節(jié)點(diǎn)的幀同步，可以避免復(fù)雜的高能耗同步操作，降低了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能耗．為了減少網(wǎng)絡(luò)中的空閑偵聽(tīng)，Wei Ye等人提出了基于CSMA的SMAC協(xié)議[18]，通過(guò)在協(xié)議中加入休眠/偵聽(tīng)機(jī)制和自適應(yīng)偵聽(tīng)，提高了能量和信道的利用率．Beakcheol Jang等人針對(duì) SMAC協(xié)議的不足提出了自適應(yīng)AS-MAC協(xié)議[19]，文獻(xiàn)[20] 根據(jù)AS-MAC協(xié)議提出了CLEE-MAC協(xié)議，由于AS-MAC協(xié)議中存在“強(qiáng)迫喚醒”的問(wèn)題，并不能很好地提高能量的利用率，CLEE-MAC協(xié)議為了實(shí)現(xiàn)路由層和MAC層的信息交互，改變控制數(shù)據(jù)幀的格式，避免了上述問(wèn)題的出現(xiàn)，節(jié)點(diǎn)的能量可以更加有效地利用．文獻(xiàn)[21]提出的EDA_MAC協(xié)議使用競(jìng)爭(zhēng)時(shí)隙分配算法選擇優(yōu)先級(jí)最高的匯報(bào)事件，由于時(shí)隙中存在非活動(dòng)周期和非競(jìng)爭(zhēng)周期，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整這些周期的時(shí)隙數(shù)目，使網(wǎng)絡(luò)盡可能的處于休眠狀態(tài)，減少了偵聽(tīng)空閑時(shí)間，在協(xié)議中加入這種動(dòng)態(tài)調(diào)整時(shí)隙的算法后，可以有效降低節(jié)點(diǎn)能耗．

3.3 路由協(xié)議

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一種短距離通信技術(shù)，當(dāng)需要監(jiān)測(cè)的環(huán)境距離控制中心較遠(yuǎn)時(shí)，就需要通過(guò)中間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路由，然后把監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)上傳給匯聚節(jié)點(diǎn)(Sink節(jié)點(diǎn))．無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)由于能量受限，在路由協(xié)議的設(shè)計(jì)必須要優(yōu)先考慮高能效．無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)在監(jiān)測(cè)環(huán)境中布置之后，網(wǎng)絡(luò)一般是自組織形成的，這種動(dòng)態(tài)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)會(huì)由于離Sink節(jié)點(diǎn)的距離不同而造成能量消耗有所不同，從而節(jié)點(diǎn)的存活時(shí)間也會(huì)不同．無(wú)線通信部分消耗的能量占消耗的總能量比例最大，而離匯聚節(jié)點(diǎn)越近，節(jié)點(diǎn)成為路由節(jié)點(diǎn)的可能就越大，轉(zhuǎn)發(fā)的消息就越多，而離匯聚節(jié)點(diǎn)越遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)則成為路由節(jié)點(diǎn)的可能性就越低，轉(zhuǎn)發(fā)的消息就越少，這樣就造成不同節(jié)點(diǎn)的能量消耗不同，離匯聚節(jié)點(diǎn)越近的節(jié)點(diǎn)存活的時(shí)間就越短，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)就會(huì)因?yàn)楣?jié)點(diǎn)能量消耗殆盡而滅亡．為避免這種情況，可以采用層次路由的方法均衡網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的能量消耗，即將網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)分成若干個(gè)簇，每個(gè)簇內(nèi)的節(jié)點(diǎn)只和簇首通過(guò)TDMA的方式通信，由于簇首是隨機(jī)選擇的，所以簇內(nèi)的任一節(jié)點(diǎn)都可能成為簇首，通過(guò)這種方式，可以均衡的使用能量，高能耗的通信任務(wù)就不會(huì)由一個(gè)節(jié)點(diǎn)來(lái)承擔(dān)，從而使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)存活更久的時(shí)間．LEACH協(xié)議[22]正是這樣一個(gè)專門為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)的路由協(xié)議．這種自適應(yīng)的路由協(xié)議，比傳統(tǒng)路由協(xié)議延長(zhǎng)了15%的網(wǎng)絡(luò)生命周期．LINDSEY S等人在LEACH的基礎(chǔ)上，進(jìn)行改進(jìn)得到PEGASIS協(xié)議[23]，在PEGASIS協(xié)議中，采用最小功率與最近的鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信，周期性的簇頭輪換可以將高能耗的負(fù)載平均分配到不同的節(jié)點(diǎn)上，實(shí)現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)的能量均衡．文獻(xiàn)[24] 提出了節(jié)能路由協(xié)議CHFPC，該協(xié)議將功率控制機(jī)制加入其中，并根據(jù)能量和距離參數(shù)預(yù)測(cè)簇頭，在分簇路由和數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)候，通過(guò)調(diào)節(jié)功率的大小，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)的能量消耗．文獻(xiàn)[25] 提出了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)的能量均衡路由算法EBRRLP，該算法通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)的行為，并利用ε貪婪策略選擇預(yù)測(cè)值最優(yōu)的節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)，事后采取委托-代理激勵(lì)制度抑制轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)的自私性，維護(hù)節(jié)點(diǎn)的最大效用，具有較好的預(yù)測(cè)效果和較高的吞吐量，能有效降低能量損耗并均衡能量負(fù)載．

3.4 差錯(cuò)控制

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)無(wú)線的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)?，而在傳輸?shù)臅r(shí)候由于各種干擾不可避免會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，會(huì)因?yàn)榇罅康腻e(cuò)誤數(shù)據(jù)而造成能量的損耗．為了提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏?zhǔn)確性和可靠性，可以使用差錯(cuò)控制技術(shù)把錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)降低到可以接受的程度，而差錯(cuò)控制技術(shù)是通過(guò)信道編碼[26]實(shí)現(xiàn)的．但這種技術(shù)也有不足的地方：由于信道編碼的時(shí)候增加了冗余的數(shù)據(jù)，在信道編碼和信道譯碼的時(shí)候，這些冗余的數(shù)據(jù)就會(huì)增加通信部分的通信量和控制部分的計(jì)算量，從而導(dǎo)致能量消耗的增加．因此，合適的差錯(cuò)控制技術(shù)對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)也顯得比較重要．文獻(xiàn)[27] 提出在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中使用Chase合并混合自動(dòng)請(qǐng)求重傳(HARQ)方案實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)差錯(cuò)控制，以滿足無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的不同鏈路對(duì)差錯(cuò)控制方案的差異性要求，能效在整體上優(yōu)于自動(dòng)請(qǐng)求重傳技術(shù)和前向糾錯(cuò)技術(shù)的能效．文獻(xiàn)[28] 提出了一種基于鏈路質(zhì)量指示(LQI)的自適應(yīng)差錯(cuò)控制方案，利用IEEE802.15.4協(xié)議的物理層規(guī)范為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)提供精確的信道質(zhì)量評(píng)估，根據(jù)LQI與誤包率之間的數(shù)量關(guān)系將信道質(zhì)量非均勻地劃分為8個(gè)等級(jí)，并選擇8種BCH碼與之對(duì)應(yīng)，在節(jié)點(diǎn)通信過(guò)程中實(shí)時(shí)選擇最佳的BCH碼作為糾錯(cuò)碼，有較高的能量效率，能有效降低誤包率．

4 結(jié)束語(yǔ)

能量?jī)?yōu)化是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中至關(guān)重要的核心問(wèn)題，同時(shí)，關(guān)于無(wú)線傳感器網(wǎng)能量?jī)?yōu)化的研究也是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)性問(wèn)題．由于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的多樣性，針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)合，需要結(jié)合實(shí)際工況和需求進(jìn)一步深入研究，如各種基于MEMS技術(shù)的低能耗傳感器研究以及具有自學(xué)習(xí)功能的智能通信協(xié)議研究等，只有這樣才能構(gòu)建符合實(shí)際應(yīng)用特點(diǎn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)．

[參考文獻(xiàn)]

[1] 羅丹彥.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量高效組建關(guān)鍵技術(shù)研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)圖書館，2009．

[2] Deborah E .wireless Sensor Networks tutorial part Ⅳ：sensor network protocols [C]. Atlanta , Georgia , USA : Wetin Peachtree Plaza,2002:23-28.

[3] Pering T, Burd T, Brodersen R. Dynamic voltage scaling and the design of a low-power microprocessor system [C]// Proceedings of Power Driven Microarchitecture Workshop, attached to ISCA 98. Barcelona Spain, 1998:107-112.

[4] Sinha A, Chandrakasan A. Dynamic power management in wireless sensor networks[J]. IEEE Design & Test of Computers, 2001, 18(2):62-74.

[5] Naoto Kimura，Shahram Latifi. A survey on data compression in wireless sensor Networks.[C] In: Proceedings of the International Conference on Information Technology: Coding and Computing，Washington: IEEE Computer Society， 2005:8-13.

[6] Kenneth Barr, Krste Asanovi′c. Energy aware lossless data compression[C]. In: ACM Transactions on Computer Systems, New York: ACM Press，2006，24(3):250-291.

[7] Yi-hua Zhu，Wan-deng Wua， Jian Pan，Yi-Ping Tang. An energy-efficient data gathering algorithm to Prolong lifetime of Wireless sensor networks [J]. Computer Communications, 2010, 33(5):639-647.

[8] Gu Y, He T. Data forwarding in extremely low duty cycle sensor networks with unreliable communication links[C]// Proc of the 5thInt′l Conf on Embedded Networked Sensor Systems, 2007:321-324.

[9] 楊 珍.基于LEACH的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議研究與改進(jìn)[D].浙江：浙江工業(yè)大學(xué)圖書館，2011.

[10] Sadler B M, Swami A. Synchronization in sensor networks: an overview[C]. Washington, DC, USA: Proceedings of IEEE Military Communications Conference, 2007:1-6.

[11] 孫利民，李建中.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2005．

[12] Van Greunen J, Rabaey J. Lightweight time synchronization for sensor networks[C]. Proc 2ndACM Int′l Conf wireless Sensor Networks and Applications(WSNA′03),San Diego, CA. 2003：11-19.

[13] 楊春明. 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步算法的研究[D].安徽：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)圖書館，2008.

[14] 車活龍，陳志剛.能量高效無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步算法[J].兵工自動(dòng)化，2010，29(10)：50-52.

[15] 汪付強(qiáng)，曾 鵬，于海斌.一種低開(kāi)銷的雙向時(shí)間同步算法[J].儀器儀表學(xué)報(bào)，2011，32(6)：1 357-1 363.

[16] 李鑒，黃義定.礦井無(wú)線傳感器自適應(yīng)低功耗MAC協(xié)議[J].儀表技術(shù)與傳感器，2012(5)：24-26.

[17] Sohrabi K, Gao J, Ailawadhi V, Pottie G J. Protocols for self-organization of a wireless sensor network. IEEE Personal Communications[J]. 2000, 7(5): 16-27.

[18] Ye W, Heidemann J, Estrin D. An energy-efficient MAC protocol for wireless sensor networks[J]. In: Proceedings of the 21st Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies. New York, USA: IEEE, 2002，31(3): 1 567-1 576.

[19] Beakcheol J ,Jun B L, Sichitiu M L. AS-MAC：An asynchronous scheduled MAC protocol for wireless sensor networks[J].Mobile Ad Hoc and Sensor Systems, MASS 2008．5th IEEE International Conference on Sept．2008:434-441.

[20] 鄭國(guó)強(qiáng)，孫若玉，李濟(jì)順.一種適用于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的跨層高效MAC協(xié)議[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2009，22(1)：95-99.

[21] 徐廣華，王良民，詹永照.EDA-MAC：事件驅(qū)動(dòng)應(yīng)用感知的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，2010(10)：2 011-2 016.

[22] Heinzelman W R,Chandrakasan A. Balakrishnan H. Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks [C]//Hawaii International Conference on System Science, Piscataway:IEEE,2000(2):175-187.

[23] Lindsey S, Raghavendra C S.PEGASIS: Power-efficient gathering in sensor information systems[J]. Aerospace Conference Proceedings：IEEE , 2002(3): 1 125-1 130.

[24] 丁一鳴，吳 昊，李承恕.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中一種基于簇頭預(yù)測(cè)和功率控制的節(jié)能路由算法[J].鐵道學(xué)報(bào)，2010，32(1)：43-48.

[25] 趙永輝，史浩山，趙洪鋼.一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量均衡路由算法[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版)，2011，43(2)：103-108.

[26] 汪秀敏.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中低能耗的數(shù)據(jù)傳輸策略的研究[D].安徽,中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2011.

[27] 田 真,袁東風(fēng),梁泉泉.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)差錯(cuò)控制技術(shù)的能效分析[J].通信學(xué)報(bào),2008，29(11):77-83.

[28] 魏立線,姚武軍,鐘衛(wèi)東.基于LQI的WSN自適應(yīng)差錯(cuò)控制方案[J].計(jì)算機(jī)工程,2011，37(21)：64-67.