Vid energiupptagning av trådlösa sensornätverk (EHWSN) kan energispänningen i nätet lindras genom att man får energi från omgivningen, men kostnaden för hårdvaran kan inte ignoreras. Därför, hur man minimerar kostnaden för energi skörd hårdvara för att minska kostnaderna för utbyggnad av nätet, och ytterligare optimera nätverksprestanda, är fortfarande en utmanande fråga i EHWSNs. I detta dokument föreslås ett adaptivt energibesparings- och överföringsradiesystem (ECTRA) för att minska kostnaderna och optimera prestandan hos solbaserade EHWSN. Det finns två viktiga nyheter i ECTRA-systemet. För det första föreslås en energibevarande strategi för att spara energi och undvika avbrott för noderna i hotspots, som är flaskhalsen i hela nätet. Det nya med detta system är en anpassning som roterar överföringsradien. På så sätt roteras noderna med maximal energiförbrukning, balanserar energiförbrukningen mellan noderna och minskar den maximala energiförbrukningen i nätet. Därför batteri lagringskapacitet noder och kostnaden för hårdvara. För det andra väljer ECTRA-systemet en större överföringsradie för rotation när noden kan absorbera tillräckligt med energi från omgivningen. Fördelarna med att använda denna metod är: a) minska energiförbrukningen hos noder i närsänkta områden, vilket minskar den maximala energiförbrukningen och gör det möjligt för hotspot-området att spara energi, för att hindra noden från avbrott. Kostnaderna för utbyggnaden av nätet kan därför sänkas ytterligare, b) minska nätfördröjningen. När en större överföringsradie används för att överföra data i nätverket, behövs färre humle i datapaket till diskbänken. Efter de teoretiska analyserna visar resultaten följande fördelar jämfört med traditionell metod. För det första kan ECTRA-systemet effektivt minska kostnaderna för utbyggnaden med 29,58 % utan att påverka nätprestandan, vilket framgår av försöksanalysen. För det andra kan ECTRA-systemet effektivt minska fördröjningen av nätdataöverföringen med 44–71 %. För det tredje visar ECTRA-systemet en bättre balans i energiförbrukningen och den maximala energiförbrukningen minskas med 27,89 %, och slutligen förbättras energiutnyttjandet effektivt med 30,09–55,48 %. Sakernas internet (IoT) [1] [2] [3] håller på att bli ett genomgripande paradigm och kommer att ha en betydande inverkan på framtida tillämpningar inom många områden, inklusive miljöövervakning [4] [5] [6], industriell tillverkning [7] [8] [9], telekommunikationer [10] [11] [12], intelligenta transporter [13] [14] [15], e-hälsa [15] [16] [17], och sociala nätverk [17] [18] [18] [19]. IoT består av många allestädes närvarande sensorbaserade enheter kan berika data medvetenhet och förvärv [20, 21], i kombination med nuvarande snabbväxande beräkning intelligent teknik [22, 23] för att fatta intelligenta beslut [24, 25], och därmed bilda smart IoT, som får stor uppmärksamhet från akademiska och industriella forskare [26, 27]. Numera, smarta sensorer baserade på IoT spelar en mer och mer grundläggande roll i många tillämpningar [28, 29]. Till exempel spelar de en nyckelroll i den långsiktiga övervakningen av ett brett spektrum av ekologiska miljöer [30], realtidsövervakning och intelligent beslutsfattande om trafikstatus [31], och används även i stor utsträckning inom jordbruk, militär, industriell automation och många andra tillämpningar [32] [33] [34] [35]. Det finns dock flera utmaningar relaterade till masskampanjen för smarta IoT-tillämpningar, och några av dessa utmaningar är att få sakernas internet att fungera med låga kostnader, samt ett grönt och energieffektivt paradigm [36] [37] [38]. I början, sensorn noden är liten i storlek och drivs med batteri, så det krävs en fin plan för energianvändning för att förlänga sin livslängd så mycket som möjligt. Med utvecklingen av mikroelektronik tillverkar yrkeshögteknologier, energi skörd trådlösa sensornätverk (EHWSNs) [39, 40] -vars noder kan ladda energi själv genom att skörda energin i den omgivande miljön-utvecklar också. I EHWSNs kan sensornoder utrustade med utrustning som absorberar energi från omgivningen fylla energi från omgivningen, så att de kan stödja långsiktigt arbete i en obemannad miljö som inte kräver en energiförsörjning, vilket gör EHWSNs mer allmänt tillämpliga än de vanliga trådlösa sensornätverk (WSNs) [40, 41]. Till exempel, för en EHWSN baserad på solenergi, dess sensornoder lägga solpaneler som kan absorbera solenergi, för att absorbera solenergi i tid och ladda noder. [42, 43].................................................... Samtidigt kan vissa sensorenheter med ett vindhjul fylla på energi genom vindenergi, medan andra sensorenheter kan fylla på elektrisk energi genom värmeenergi och vibrationsenergi [44]. Eftersom dessa sensornoder kan fylla på elektrisk energi från omgivningen och uppnå långsiktig övervakning av områden som kräver inspektion, teoretiskt, efter utbyggnad, kan det också kallas ett grönt nätverk, grön dator eller grönt sakernas internet [45] [46] [47] [48]. Jämfört med WSN har EHWSN en betydande fördel i tillämpningsscenarier, prestandaegenskaper och utvecklingsmöjligheter, vilket gör att de får fokuserad uppmärksamhet från forskare [49, 50]. Men i EHWSN finns det tre utmanande frågor som är värda att studera: Det första är att minska kostnaderna för EHWSN. Den andra gäller energieffektivitet eller gröna datorer. Slutligen, den tredje innebär optimering av nätverksprestanda, särskilt för att minska nätverksförseningar. (1) För det första frågan om hur kostnaderna för utbyggnaden av nätet kan minskas. Sensorn noden av EHWSNs måste utrustas med energi skörd hårdvara för att absorbera energi från den omgivande miljön, vilket kommer att öka byggkostnaderna. Till exempel solfångare av solenergi skördar trådlösa sensornätverk består främst av en kraftregulator och solpanel, där solpanelen används för att absorbera solenergi. Ju större solpanel, desto mer energi absorberas per tidsenhet, men ju större solpanel, desto större byggkostnad. Därför ökar också byggkostnaden för styrenheten. Med tanke på de ekonomiska kostnaderna bör därför utbyggnadskostnaderna för nätet vara så låga som möjligt. Särskilt för EHWSNs, antalet sensornoder är enorm, så den lilla kostnadsökningen för varje nod kommer att ha en enorm inverkan på den totala nätutbyggnadskostnaden. Baserat på detta, även om EHWSNs kan absorbera energi från en omgivande miljö, är kostnadseffektiv användning av energi fortfarande en viktig fråga värt att studera. I EHWSNs handlar energifrågan inte bara om hur man effektivt använder den för att förbättra nätverksprestandan, utan också hur man kan minska hårdvarukostnaden för sensornoden och bygga nätverket med minimal distributionskostnad. Sensorer 2018, 18, 2885 3 av 41 (2) Frågan om energieffektivitet i EHWSN. Principen om energianvändning i EHWSNs skiljer sig mycket från traditionella sensornätverk. I traditionella sensornätverk som inte kan fylla på energi från omgivningen är principen för dess energianvändning att minimera energiförbrukningen och förlänga nätets livslängd. I stället är principen för energiutvinningsnätets energianvändning att maximera energiförbrukningen, som kallas principen om energineutral [39] [40] [41] [42] [43] [44]. Till exempel, i solenergi skörd trådlösa sensornätverk, i stället för att minska energiförbrukningen, nyckeln är hur man använder den absorberade energin så mycket som möjligt för att förbättra nätverksprestanda under dagtid, särskilt vid middagstid när solenergi är tillräcklig. Noden kan inte spara all energi som absorberas av solenergin när batteriet är helt laddat, för batterivolymen är begränsad. Därför är det ett effektivt sätt att utnyttja solenergi så mycket som möjligt [39, 43]. Ett viktigt inslag i energiförbrukningen i trådlösa sensornätverk är ojämn energiförbrukning [51, 52], eftersom dess dataöverföring är centrerad på diskbänken, som visar en många-till-ett datainsamling funktion. Därför är energiförbrukningen runt diskbänken mycket högre än för andra regioner i hotspots, och energiförbrukningen i den avlägsna diskho regionen nod är mycket mindre än för hotspots, som orsakar för tidig död av hotspot noder i vanliga WSNs, på grund av hög energiförbrukning, vilket bildar ett så kallat "energihål" och gör att nätverket dör i förtid [11, 30, 36]. För EHWSNs, även om energi kan absorberas för att minska energistress, obalansen i nätenergiförbrukning fortfarande har följande två effekter på nätet: a) Eftersom energiförbrukningen av noder i en hotspot region är mycket högre än i andra regioner, när den energi som absorberas av miljön är otillräcklig för att stödja energiförbrukningen själv, noden kommer att stoppa operativa data för att skydda sig (som kallas avbrott i noderna). Till exempel, i ett solsensornätverk, när solpanelen är fast, om den absorberade solenergin är för lite för att helt ladda batteriet under en ständigt molnig dag, då energi hotspot regionen noder kan förbrukas [39, 40]. (b) Även om öka solpanelen för att få noderna att absorbera tillräckligt med solenergi på en ständigt molnig dag kan stödja stor energiförbrukning, och se till att sensorn noden inte genomgår avbrott för att hålla det normala nätet igång [43, 44], i ett homogent nätverk, är hotspot-området ett relativt litet område för hela nätet. Med andra ord, när den energi som absorberas av solfångaren kan möta energiförbrukningen hos de höga energiförbrukningen hotspot noderna, måste energin hos majoriteten av noderna utan hotspot ha ett stort överskott. Det vill säga, energin utnyttjas inte till fullo. Enligt relaterad forskning finns det också upp till 90 % av energin kvar i hela nätet i sådana fall [30, 36, 51]. Vad värre är, solfångaren är utformad för att uppfylla den maximala energiförbrukningen krav, men i själva verket, solfångaren av de flesta noder inte behöver vara så stor, vilket också ökar nätutbyggnaden kostnader kraftigt, och är ekonomiskt oekonomiskt. (3) Frågan om att minska förseningen. Data skickas från källnoden till diskbänken via multi-hop routing, och en av de viktiga prestandaparametrarna är fördröjning [7, 9, 15, 28, 30, 31, 52], som i allmänhet hänvisar till den tid som data genereras från källnoden tills diskbänken framgångsrikt tar emot datapaketet. Ju mindre förseningen är, desto bättre, eftersom det i vissa delay-sensitiva tillämpningar är vettigt att snabbt skicka data till diskbänken eftersom försenad dataöverföring kan få katastrofala konsekvenser [7, 9, 15]. Vid övervakning av nödsituationer eller industrianläggningar, såsom pannor, metallurgiska ugnar och automatiska monteringslinjer, gör snabb dataöverföring det möjligt för kontrollcentralen att vidta motsvarande motåtgärder för att undvika katastrofer, medan utdragen dataöverföring kommer att leda till att kontrollcentralen inte har tillräckligt med tid för att vidta åtgärder för att undvika katastrofer [10, 31, 52]. Sammanfattningsvis är det fortfarande en utmanande fråga i EHWSNs att designa en optimal solfångare med minimal kostnad för att optimera nätverksprestanda. I den aktuella studien var den tidigare forskningen främst inriktad på effektiv energianvändning. Det finns dock få strategier som kan optimera kostnaderna för utbyggnaden av nätet samtidigt och ytterligare förbättra nätverksprestandan. Därför föreslås, Sensors 2018, 18, 2885 4 av 41 en energibevarande och överföringsradie adaptive (ECTRA) system för att utnyttja energi till fullo, minska fördröjningar, samt kostnader nätutbyggnad för EHWSNs. De viktigaste bidragen i detta dokument är följande: (1) En energibevarande strategi föreslås för att spara energi och undvika avbrott för noderna i hotspots, som är flaskhalsen i hela nätet. Det nya med detta system är en anpassning som roterar överföringsradien. På så sätt roteras de noder som har den största energiförbrukningen i nätet, balanserar energiförbrukningen mellan noderna och minskar den maximala energiförbrukningen. Således kan batterivolymen minskas, motsvarande, och kostnaden för hårdvaran kan minskas ytterligare. I EHWSNs, för att undvika avbrott för noderna, är energi skörd hårdvara utformad enligt energibehovet i noden med maximal energiförbrukning vid utbyggnad av nätverket. I allmänhet förbrukar noder i hotspot områden mest energi, vilket innebär att vår batterivolym bör utformas för att möta energiförbrukningen hos noderna i hotspot områden. I själva verket är dock energiförbrukningen för de flesta icke-hotspot regionala noder mycket mindre än energiförbrukningen för hotspot noder, och den konstruerade batterivolymen är mycket större än den faktiska efterfrågan. Därför leder ovanstående konstruktion till betydande slöseri med hårdvara och energi och ökar ytterligare nätkostnaderna. Vad värre är, ju större skillnaden i energiförbrukning mellan hotspot regionala noder och icke-hotspot noder, desto mer hårdvara och energi slösas bort. Därför är den mest idealiska lösningen att göra energiförbrukningen i hela nätverket enhetlig, så att hårdvara och energi i varje nod kan utnyttjas fullt ut. På grundval av detta föreslås en energibevarande strategi i detta dokument. Den detaljerade idén är följande: När nätverket skickar data med en viss överföringsradie är energiförbrukningen i nätet ojämn. Det finns alltså en region med den största energiförbrukningen som bestämmer nätets livslängd. Med tanke på regionerna med maximal energiförbrukning inte sammanfaller under olika överföringsradier, föreslår vi att skicka data med olika överföringsradier, och sedan är den största energiförbrukningen efter flera radier överföring av data genom varv lägre än den största energiförbrukningen med hjälp av en enda överföringsradie. Således kan nodkrav för hårdvara för energiupptagning och kostnader för utbyggnad av nätverk minskas. (2) Den andra nyheten i ECTRA-systemet är att vi endast väljer större överföringsradier än den föregående radien för att överföra data genom varv, när noderna kan absorbera tillräckligt med energi från omgivningen. Då kan nätverksprestandan optimeras ytterligare i dessa två aspekter: a) Minska nätverksfördröjningen effektivt. När nätet använder en större överföringsradie är humlet i data som överförs till diskbänkens behov färre, vilket kan minska förseningarna på ett effektivt sätt. (b) Med större radier, hotspot noder nära diskbänken område kan spara tillräckligt med energi för att överföra data när det inte finns tillräckligt med energi. På så sätt kan batterivolymen eller solpanelernas storlek minskas, och dessutom kan kostnaden minskas. (3) Efter djupa teoretiska analyser visar resultaten följande fördelar jämfört med den traditionella metoden: (1) ECTRA-systemet kan effektivt minska installationskostnaderna. Analysresultaten visar att nätprestandan är bättre än den tidigare strategin, även när kostnaden för hårdvara för energiinsamling minskas med 29,58 %; (2) ECTRA-systemet kan effektivt minska fördröjningen av nätdataöverföringen med 44–71 % jämfört med den traditionella metoden; (3) ECTRA-systemet visar en bättre balans i energiförbrukningen och den maximala energiförbrukningen minskas med 27,89 %; (4) Energianvändningsgraden förbättras effektivt med 30,09–55,48 %. Resten av detta dokument är organiserat enligt följande: I Avsnitt 2 granskas de relaterade verken. Systemmodellen beskrivs i avsnitt 3. I avsnitt 4 presenteras ett nytt ECTRA-system. Prestandaanalyser av ECTRA finns i avsnitt 5. Vi avslutar i avsnitt 6. Sensorer 2018, 18, 2885 5 av 41 Detta avsnitt är indelat i tre delar för att diskutera de tre huvudverken relaterade till forskningen i denna uppsats. De tre verken är listade: (1) det relaterade arbetet med att minska och balansera energiförbrukningen; (2) det relaterade arbetet med överföringsradie, energihål och fördröjning; (3) det relaterade arbetet med energiupptagning trådlösa sensornätverk. (1) Forskningen om energibalans och energihålsrelaterade frågor [11, 30, 36]. I trådlösa sensornätverk, eftersom noderna i allmänhet drivs av ett batteri, är batterikapaciteten för en nod i allmänhet begränsad, på grund av begränsningar i kostnad och storlek. Därför är det ett viktigt forskningsinnehåll att utforma för att minska energiförbrukningen i noder och förlänga livslängden för nätverk i trådlösa sensornätverk (WSN), och många strategier för att minska energiförbrukningen läggs fram. Forskningen om att minska energiförbrukningen kan expandera från varje skikt, t.ex. lager med medelhög åtkomstkontroll (MAC), nätskikt, tillämpningsskikt och så vidare [2, [7] [8] [9] [10] [12] [13] [37] [38] [39]. Driften av energiförbrukning i WSNs har främst följande kategorier: sömn, skicka data, ta emot data, sysslolös, dator, etc. Massor av forskning visar att den huvudsakliga energiförbrukningen i denna verksamhet kommer från datakommunikation, vilket inkluderar att skicka och ta emot data. För att spara energi har forskare föreslagit arbetscykelbaserade WSN för att minska nodenergiförbrukningen [7]. I detta nätverk är nodens tid uppdelad i fasta cykler, och i en cykel är noden uppdelad i två tillstånd: sömn och vaken. I sömnens tillstånd stänger noden av den trådlösa kommunikationsapparaten för att spara energi [7]. Denna metod ökar dock fördröjningen av händelseövervakning och dataöverföring. I allmänhet, ju längre tid en nod är vaken, desto mindre fördröjning i händelse övervakning och dataöverföring i en cykel, och desto större energiförbrukning. Kort sagt, förseningen är omvänt proportionell mot den vakna tiden. Baserat på detta, forskningen om hur man minimerar tiden som noder behöver vara vaken och minska fördröjning, på samma gång, utökas ytterligare, och det finns många strategier som föreslås. I de tidiga studierna använde forskarna en optimerad arbetscykel, som minskade den tid noden var vaken, för att spara energi så mycket som möjligt när ansökningskraven uppfylldes [7]. På så sätt är hela nätets arbetscykel densamma, vilket motsäger det obalanserade kravet på arbetscykeln på grund av obalanserad datavolym på olika avstånd från diskbänken. Eftersom tiden som noder behöver vakna är mycket mer i nära-sänka området, dessa noder bär en stor mängd data jämfört med de långt-sänka området noder som bär en liten mängd data. Med andra ord, noder i det avlägsna området kräver inte en så stor arbetscykel, även om det är en optimal arbetscykel. För att lösa detta problem lade forskarna fram ett adaptivt system för arbetscykel för att optimera nätverksprestanda [7]. De föreslår en anpassning av tullcykelns storlek på grundval av de uppgifter som noden ansvarar för. När mängden data som görs av noden är stor, antas en stor arbetscykel, och när mängden data som görs av noden är liten, används en mindre arbetscykel för att spara energi. Denna metod förefaller emellertid rimlig endast i vissa avseenden. Med tanke på att nätverkets livslängd bestäms av noden med den största energiförbrukningen i nätet, kan denna metod inte förbättra nätverkets livslängd, eftersom den koncentrerar sig på att minska energiförbrukningen hos noder i det avlägsna området, som är liten för den lilla mängden databelastning. Vad värre är, att minska tullcykeln för noder på detta område resulterar i en värre fördröjning av övervakning och dataöverföring. Chen et al., i domaren. [53], noterade detta problem och föreslog ett dynamiskt adaptivt tullcykelsystem som nästan står i motsatsställning till det ovan nämnda systemet. Nära-sänk område noder med en stor mängd data använder den optimala duty cykel, och långt-sjunk område noder ökar tiden de är vakna på denna grund, eftersom de har restenergi för en liten mängd data belastning. På så sätt kan dataöverföringen påskyndas och fördröjningen minskas. Sammanfattningsvis, jämfört med nätverket som håller noderna vakna, duty cycle-baserade WSNs kan minska energiförbrukningen men detta orsakade en längre fördröjning på samma gång. Hur man kan minska förseningen i tullcykelbaserade WSN:er blir därför en viktig fråga. I ref föreslås en justeringsalgoritm för arbetscykeln som anpassar sig till att öka den vakna tiden för att effektivt minska fördröjningen av sömnen. [53]................................................................. Sömnfördröjning sker vanligtvis när avsändare noder måste skicka data, och deras nästa humle noder är i vilotillstånd. Det är uppenbart att synkronisering av en avsändare med dess nästa humlenoder är en genomförbar metod för att lösa ovanstående problem. När avsändaren behöver skicka data, dess nästa humle noder är i det vakna tillståndet exakt, Sensors 2018, 18, 2885 6 av 41 som effektivt kan minska sömnfördröjningen. Wu och Al. [7] föreslog en lokal grovsynkroniseringsmetod baserad på ovanstående metod. Istället för att kräva noder i hela nätverket för att synkronisera, det tillåter noder i samma område att vara asynkront vaken och bara kräver att varje avsändare nod i princip synkroniseras med sina nästa hop noder. Dessutom, inte kräver att varje nod är strikt synkroniserad och att göra bara en del av noderna upprätthålla en lös synkronisering är lätt att genomföra. På så sätt är det en perfekt metod för att effektivt minska fördröjningen. Det finns många förslag till åtgärder för att minska energiförbrukningen. Ref. [50] påpekade det komplicerade förhållandet mellan energiförbrukningen hos överföringsenhetsbitar genom att analysera förhållandet mellan överföringskraften, överföringshastigheten och nodens överföringsavstånd. I en trådlös överföringsmiljö, eftersom den trådlösa signalen påverkas av alla typer av störningar och signaldämpning, tar mottagaren emot datapaketet med en sannolikhet mottagande relation, i stället för att ta emot framgångsrikt eller inte. Vanligtvis, när avståndet mellan avsändaren och mottagaren är nära och sändarens överföringskraft är stor, tar mottagaren framgångsrikt emot data med stor sannolikhet. Omvänt, när avståndet från mottagaren överstiger ett visst värde, minskar acceptfrekvensen för mottagaren kraftigt. Dataöverföringshastigheten för den trådlösa länken definieras som en sannolikhet mindre än 1. För att säkerställa en korrekt dataöverföring, vissa strategier vidtas för att garantera en god kvalitet på trådlös överföring med förlust av data, varav skicka-vänta protokoll är en enkel och effektiv metod [54]. Det finns ett icke-linjärt förhållande mellan överföringskraften och den framgångsrika överföringshastigheten av data, snarare än ett linjärt förhållande. Att hitta en lämplig överföringskraft som kan minimera den energi som krävs för att framgångsrikt överföra enhetsdata är därför en viktig fråga att studera. Ref. [50] gör ytterligare en studie och lägger fram algoritmen för optimering av energiförbrukningen över lager, vilket minimerar den energi som krävs för att framgångsrikt överföra enhetsdata och förbättra energiutnyttjandet. Ytterligare forskning bygger vidare på ovanstående studie. En optimal överföringseffekt minimerar energiförbrukningen per bit data. Överföringsnoden med basenhetens datapaket innehåller dock en overhead, t.ex. ett datahuvud, förutom giltiga data. Ett effektivt sätt att minska overhead, t.ex. ett datahuvud, är att öka paketlängden, vilket minskar förhållandet mellan rubrik och giltig data. Problemet är att en längre paketlängd kan öka felfrekvensen för paket, även om det kan minska omkostnader som datahuvud, eftersom det finns en viss förlust och felfrekvens för paket i trådlös överföring. Ännu värre är att ökningen av felfrekvensen för paket kommer att öka antalet återsändning av paket, vilket kommer att öka omkostnaderna för enhetens giltiga data istället. Därför, Chen [55] et al. visa de teoretiska analysresultaten av den optimerade paketstorleken för att minimera energiförbrukningen när noden överför giltiga data för enhetens bitar. Att minska energiförbrukningen är en av de mest direkta och effektiva metoderna för att förbättra nätets livslängd, men är inte ett effektivt sätt. I processen för routing, vissa noder som valts som relä noder kommer att dö tidigt för sin högre energiförbrukning än andra noder. En viktig faktor för att förbättra energieffektiviteten är för närvarande balansen i nodernas energiförbrukning. Således finns det massor av energiförbrukning balanserad routing algoritmer som föreslås av forskare, som visas i refs. [27, 28, 30, 31, 39, 41, 52, 56]. Sammanfatta några gemensamma drag i den nuvarande energiförbrukning jämvikt routing strategier i ref. [56] föreslår vi designprincipen för denna typ av routingstrategi. I själva verket är nyckeln till designprincipen för en strategi för jämviktsdragning av energiförbrukningen att utforma vilken typ av kostnadsfunktion som kommer att välja nästa humleknutpunkt. När energiförbrukningen av en nod är lägre än de angränsande noderna i sin period, om egenskapen av lägre energiförbrukning kan återspeglas från kostnadsfunktionen, då den utformade kostnadsfunktionen kan bättre styra valet av nästa humle, och därmed uppnå en mer balanserad energiförbrukning. (2) Relaterat arbete på transmissionsradien för noden, energihålet och fördröjningen. Ovanstående forskning koncentrerar sig endast på att minska energiförbrukningen i noden. Men i själva verket finns det ett särskilt fenomen som kallas energihål [2, 11, 30, 36], som också ses i EHWSNs. Specifikt, eftersom diskhon är den sista noden som andra noder överför data till i hela nätverket, och data av noden är i allmänhet dirigeras till diskhon genom multi-hop relä i WSNs, innebär detta att noden Sensors 2018, 18, 2885 7 av 41 inom ett humle av diskhon bär datareläet arbete av alla andra noder i nätverket, och energiförbrukningen av noder inom ett hopp från diskhon är mycket högre än det i andra områden. Dessutom har det visat sig att för normal WSN, datamängden noder inom ett hopp från diskbänken bära mer än 10 gånger mängden data från noder i det yttersta området. Dessutom är energiförbrukningen på detta område mycket högre än för alla andra områden för sin höga databelastning, och därmed kallas den en hotspot. När energin i hotspots är uttömd, ett område bildas där alla noder runt diskhon är döda, och detta område kallas ett energihål. Bildandet av energihålet innebär att data från andra noder i nätverket inte kan vidarebefordras till diskhon, vilket leder till att nätet dör i ett tidigt skede. Men vid denna tidpunkt finns det massor av restenergi i området vars avstånd från diskbänken är långt (enligt relaterad forskning, upp till 90 % av energin finns kvar i nätet vid denna tidpunkt). Uppenbarligen kan denna del av energin inte användas effektivt. Ett energihål bildas på grund av den tidiga döden av noder inom ett hopp från diskhon, så det har ett nära samband med överföringsradien av noden. I allmänhet, när överföringsradie r är liten, energiförbrukningen av noderna i närområdet nära-sänka kommer att vara mycket hög eftersom de bär data från hela nätet, vilket orsakar tidig död av nätet. Således kan öka överföringsradie r minska databelastningen av noder inom ett hopp från diskhon, och ytterligare minska energiförbrukningen i ett visst område, vilket förbättrar nätverkets livslängd. Men, som r ökar, kan energiförbrukningen inte minskas, även om data belastningen på noderna minskar. Detta beror på att energiförbrukningen av att skicka data från noden är proportionell mot kvadraten eller den fjärde av kraften i överföringsavståndet. När överföringsavståndet ökar kommer nodernas energiförbrukning att öka, även om deras databelastning är liten [57, 58]. Baserat på detta utökar forskarna studien om hur man kan minska maximal energiförbrukning i nätet, och dämpa effekten av energihålet. De allmänna metoderna är följande: a) Använd en optimerad överföringsradie r för att uppnå en optimerad livslängd; b) skicka data om noderna i en del av området utanför hotspot direkt till diskbänken utan att rota genom noder nära diskbänken för att minska hög energiförbrukning i hotspot-området, vilket förbättrar livslängden; c) ändra datainsamlingsläget. Om varje nod skickar data direkt till diskbänken, är energiförbrukningen vid långsänkt område nod den högsta, medan den i nära-sänka området nod är den lägsta. Tvärtom, om multi-hop data routing till diskbänk metoden tas, energiförbrukningen i nära-sänk område nod är den högsta, medan den av den avlägsna-sänka området nod är den lägsta. Därför föreslår forskare att dessa två datainsamlingsmetoder blandas för att balansera energiförbrukningen och ytterligare förbättra livslängden. Överföringsradie har också effekter på datafördröjningen. Eftersom datapaket överförs till diskbänken genom multihopdataöverföring, är den totala fördröjningen av dataöverföringen till diskbänken summan av varje humlevägfördröjning, vilket tyder på att ökande överföringsradie kan minska fördröjningen. Naturligtvis bör man få en optimal överföringsradie genom att överväga fördröjning, energiförbrukning och livstid tillsammans. (3) Energiskördande trådlösa sensornätverk (EHWSN). EHWSN medför djupgående förändringar för WSN, vars energi är spänd [39] [40] [41] [42] [43] [44]. Eftersom sensorn i EHWSNs ökar hårdvaran som kan absorbera energi, kan den få energi från omgivningen. Teoretiskt sett, sensornoder kan övervaka de övervakade objekten under en lång tid utan några vakter. Till exempel, soldrivna trådlösa sensornätverk lägga till en solpanel, uppladdningsbart batteri, och ladda controller till normala sensornoder. Bland dessa används en solpanel för att absorbera solenergi och omvandla solenergi till elektricitet. Ett batteri används för lagring och strömförsörjning, och en laddningsregulator används för att övervaka batteriets lagring. När batteriets effekt ligger under tröskeln kopplas batteriets strömförsörjningsapparat bort för att skydda batteriet från alltför stor strömförlust. Solpanelen antar vanligtvis solceller (PVs), och dess storlek avgör hur mycket energi som absorberas per tidsenhet. I allmänhet, ju större storleken på solpanelen, desto mer energi absorberas per enhet tid, så desto mer elektrisk kraft noderna kan använda. Den stora storleken på solpaneler behöver dock en större byggkostnad. Samtidigt är volymen av sensornoder större, vilket begränsar utbyggnaden av nätverket och andra aspekter. På samma sätt med solpanelen, ju större batteriet är, desto mer elektrisk kraft noderna kan spara. På så sätt, när solenergi är tillräcklig, noderna kan bevara Sensors 2018, 18, 2885 8 av 41 tillräckligt med energi för att använda när solenergi inte är tillräckligt. En stor batterivolym kräver naturligtvis en större byggkostnad. Att minska energiförbrukningen är därför fortfarande ett huvudmål i EHWSN. En effektiv minskning av nodens energiförbrukning kan minska solpanelernas och batteriets storlek och därigenom minska installationskostnaderna. Dessutom är hur man använder absorberad energi också ett ämne värt att studera i EHWSNs. Till exempel, i soldrivna WSNs, när solstrålningen är stark, noden kan absorbera en hel del energi genom solpanelen, förutom att helt ladda batteriets el, och det finns fortfarande överskott. I sådana fall är nyckeln att studera hur man till fullo kan utnyttja energi som kan absorberas från miljön, snarare än att minska energiförbrukningen. Sammanfattningsvis finns det två viktiga punkter när man studerar EHWSN: a) minimera energiförbrukningen; b) utnyttja energi som absorberas från miljön effektivt. Konceptet att minska energiförbrukningen av noder är detsamma med normala WSNs, och vad som gör skillnad i EHWSNs är målet att minska energiförbrukningen. Huvudmålet i WSNs är att öka livslängden så mycket som möjligt, medan det i EHWSNs är att ge ett riktmärke för att välja storleken på solpaneler och batteri, för att effektivt minska installationskostnaderna. Designmålet i EHWSNs är att strömförsörjningssystemet fortfarande har en hög sannolikhet att ge energi normalt i den hårda miljön. För soldrivna trådlösa sensornät bör strömförsörjningssystemet utformas så att noderna fungerar normalt vid kontinuerlig låg solstrålningsintensitet. Om energiförbrukningen för noder är låg, då en mindre storlek på solpanel och batteri kan antas, för att minska installationskostnaderna. När man använder nätet är tanken på att utnyttja så mycket energi som möjligt utformad under förutsättning att man kan överleva i en hård miljö. Därför, för det mesta i nätverket, den energi som tas upp av noder från den periodiska miljön är större än den minsta energi som krävs av nätverket. Att använda denna energi så mycket som möjligt för att förbättra nätverkets livslängd är därför en viktig men utmanande fråga. Den största svårigheten är att göra full användning av energi som absorberas från miljön när energin är tillräcklig eftersom den maximala energi som en nod kan utnyttja är utformad enligt den värsta situationen. Därför sammanfattas de största problemen på följande sätt: i soldrivna trådlösa sensornätverk finns det tillräckligt med solenergi att använda på dagtid, medan det inte finns någon solenergi för att ladda elkraften på natten. Således, principen om energiutnyttjande i ett sådant system lagrar så mycket energi som möjligt på dagtid, för att undvika avbrott av noder på kvällen, eller på kontinuerligt molniga dagar när solenergin inte är tillräcklig. En universell lag är att solenergin gradvis blir starkare från morgon till middag klockan 12:00, och sedan gradvis försvagas efter 14:00. För att utnyttja energin fullt ut kan vi försöka utnyttja så mycket energi som möjligt, även med hjälp av batteriets återstående energi när solenergin går upp. Allteftersom tiden går på morgonen, kommer solenergin gradvis att öka, och det är tillräckligt för att helt ladda batteriet. Om energin inte används i förväg vid denna tidpunkt, när batteriet är helt laddat, kommer tiden för effektiv energianvändning att vara mycket kort. En annan orsak är att solenergin minskar allteftersom tiden går på eftermiddagen. Därför måste vi vid denna tidpunkt minska den tidigare högre energiförbrukningen för att upprätthålla en hög nivå av lagrad energi i batteriet, så att den kan användas på kvällen eller under ständigt molniga dagar. Kort sagt, det föreslås att använda energi i förväg när strålningsintensiteten av solenergi ökar, och att spara energi i förväg för att förbereda sig för otillräcklig energitillskott när strålningsintensiteten av solenergi minskar. Vad som är värt att notera är att strålningsintensiteten av solenergi är oförutsägbar i förväg, eftersom det är förändringar enligt väderförhållanden och säsonger. Här kommer konflikten: om energin används i förväg kan den plötsliga försvagningen av solenergin på grund av en väderförändring resultera i otillräcklig lagring av batteriet och eventuellt avbrott. Tvärtom, om man antar en konservativ strategi för att få det att gå ihop, kanske energin inte utnyttjas fullt ut. Således, exakt förutsägelse av solenergi har en viktig inverkan på att förbättra energieffektiviteten i sådana EHWSNs. Ett stort antal prediktiva modeller har föreslagits av många forskare för att modellera energiupptagningsprocessen [41], såsom den ändliga Markov-modellen och den allmänna stokastiska modellen. Sensorer 2018, 18, 2885 9 av 41 Även om modellering av energiupptagningsprocessen effektivt kan förutsäga påfyllning av solenergi, vilket bidrar till att effektivt utforma strategier för energiutnyttjande, i huvudsak, kan inte förutsägelsen av förnybar energi för solenergi vara helt korrekt. När prediktionsmodellen är felaktig, kan den också medföra allvarliga villkor för nätavbrott. Därför är kombinationen av solenergi kompletterande förutsägelse och adaptiv energiutnyttjande en effektiv metod. Det finns dock många situationer som involverar nätenergiutnyttjande, och ett effektivt energiutnyttjande är relaterat till nätprestanda, vilket gör den omfattande optimeringen av EHWSNs mycket komplicerad. Självklart finns det fortfarande utrymme för ytterligare forskning om effektivt energiutnyttjande i EHWSN. Systemmodell I detta papper är nätverket utplacerat av Sensors 2018, 18, x FOR PEER REVIEW 9 av 42 Det finns dock många situationer som involverar nätenergiutnyttjande, och effektiv energianvändning är relaterad till nätprestanda, vilket gör den omfattande optimeringen av EHWSNs mycket komplicerat. Självklart finns det fortfarande utrymme för ytterligare forskning om effektivt energiutnyttjande i EHWSN. Systemmodell I detta papper, nätverket är utplacerad av sensornoder i ett cirkulärt område centrerad som en speciell nod kallas diskho med en radie, Enligt ref [1, [7] [8] [9] 59]. Inte med tanke på dataförlust eller fel, alla genererade datapaket överförs direkt eller via relänoder till diskhon genom multi-hop routing. Överföringsradien för noden är. Storleken på datapaketet är satt som byte, och framgångsgraden per humle, som kallas tillförlitligheten hos den mottagande noden i detta dokument, anges som. Modell för energiskördande nod
På grund av den begränsade batterikapaciteten är dock full användning av den absorberade energin för att förbättra nätprestandan en överlägsen strategi jämfört med att spara energi REF.
An Energy Conserving and Transmission Radius Adaptive Scheme to Optimize Performance of Energy Harvesting Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}