51、无线传感器网络能耗分析与机器学习模型解释策略

无线传感器网络能耗分析与机器学习模型解释策略

无线传感器网络能耗分析

1. 目标
   传感器节点常部署于恶劣环境，更换或充电其电池几乎不可行。因此，提高传感器节点的能耗效率以延长其使用寿命是关键目标。
2. 方法
   • LEACH协议改进 ：传统LEACH协议随机选择簇头（CH），可能选到低能量节点。改进方法中，CH的选择完全取决于能量变量和附近节点的平均距离。通过选择合适的簇头，将感知数据传输到蜂窝基站，并考虑网络中节点的相对距离，使能耗更公平。最终通过MATLAB和Simulink提供结果。
   • 静态节点能耗方法
     • 直接通信 ：每个节点直接与基站通信。通信过程中，无线传感器网络（WSN）能耗大，且能耗随距离增加而增加。
     • LEACH算法 ：基于TDMA的MAC协议，与WSN中的聚类和路由协议协调。主要目标是在创建和维护簇的过程中使用最少的能量。是一种分层协议，一个节点在一轮中成为CH后，接下来的P轮不能再被选中。每个节点成为CH的概率为1/P。一轮结束后，非CH节点会搜索最近的CH并加入其簇。CH为簇内节点创建调度表，节点仅在其时间片内打开无线电，从而节省大量能量。
     • 能耗模型 ：使用基本的无线电利用模型检查节点的能量利用情况。发送信息时的能耗公式为：
       [E_T =