減少能量消耗的方法范文

導語：如何才能寫好一篇減少能量消耗的方法，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

【關鍵詞】女子排球；運動員；能量消耗

要實現我省女子排球運動員的合理營養和科學補充，既保持良好的體能又保持良好的體型，必須先了解運動員的能量消耗。由于不同運動項目具有各自獨特的方式和特點，所以，各運動項目的強度、量度、密度、時間并不完全相同，因而能量消耗和需求也不相同，因此，準確評估女子排球運動員的能量消耗和需求具有重要意義。

本研究目標，利用Senseware Armband便攜式能量消耗測定儀，開展女子排球運動員能量消耗測定研究，為制定運動員營養推薦標準提供依據，為運動員合理營養和實施營養干預方案提供依據。

1研究對象和研究方法

研究對象：選取河南省女子排球運動員6名為測試對象。測試流程及細節均告知受試者并取得同意后進行，所有受試者測試期間均無感冒發熱，無代謝疾病等問題。

研究方法：采用Senseware Armband便攜式能量消耗測定儀測量能量消耗，受試者于優勢側上臂肱三頭肌處佩戴，除洗澡時間外，訓練、日常活動和睡眠時間連續佩戴兩天。采用T-SCAN PLUSⅡ身體成分分析儀測試運動員身高、體重、基礎代謝率，同時調查運動員一般情況信息和訓練信息。

數據統計、分析：包括每日總能量消耗，總運動時間和運動能量消耗及占總能量消耗的百分比、恢復期能量消耗量及占總能量消耗的百分比、不同訓練課內容的運動時間和能量消耗量及占總能量消耗的百分比。實驗數據經SPSS11.5數據軟件包處理，結果以平均數加減標準差。

2研究結果

2.1研究對象基本情況

受試者年齡、身高、體重和基礎代謝率如表1所示。

2.2女子排球運動員能量消耗的測試結果

女子排球運動員每日上、下午的訓練時間均為120分鐘左右，運動員上午訓練的平均能耗在652千卡，平均代謝當量（METs）5.1；下午訓練的平均能耗在706千卡，平均代謝當量（METs）5.9。女運動員在6天的連續測試中，訓練能量消耗占總能量消耗的38.5%；

3分析與討論

美國新研制的Senseware Armband便攜式能量消耗測定儀具有雙軸加速度感受器、皮膚溫度感受器、臂帶周圍環境溫度感受器、皮膚電流反應感受器和心率感受器等多個感受器捕獲數據計算能量消耗，可以測定運動或生活、休息狀態下24小時的日能耗量，并能按時間對運動進行分割，確定所進行活動的時間和運動強度，運動員除洗澡外，其他訓練、日常活動或睡眠時間均可佩戴測定，文獻報道其與間接測熱法相比準確性和重復性達到85-90%以上〔12，13〕。

機體每天的能量消耗包括維持生命的基礎能量消耗、進食引起的能量消耗即食物的特殊動力作用和運動能量消耗。運動的能量消耗是指運動引起的能量消耗，是能量消耗變異最大的部分，平均占能量消耗的25%-30%，在大強度持續運動的極端情況下，可以高達75%。運動能量消耗是人體控制能量消耗、維持能量平衡、存進健康最重要的一部分。

運動能量消耗的影響因素眾多，例如環境溫度、體重、年齡、性別等。對于同質人群能量消耗主要與身高、體重、去脂體重和BMI指標正相關，即身高越高、體重和去脂體重越重，其能耗量也就越大，所以要使運動更為經濟，減少運動過程中相對的能耗，必須要求運動員保持好的身材〔14〕。該研究結果顯示，女運動員全日的能量消耗均小于3590千卡，與我國優秀運動員營養推薦標準中田徑運動員能量攝入推薦標準范圍3700～4700千卡有一定差距〔15〕，所以在營養補充上要適當低于優秀運動員的推薦標準，否則會造成體重逐漸增加，身體脂肪含量增加，最終會影響運動成績。從本研究的結果中可以看出，女運動員的平均訓練的能量消耗可以達到或接近我國優秀田徑運動員能量攝入推薦標準，但是不同個體的實際訓練的能量消耗存在著顯著的個體差異，所以在運動訓練和營養補充中都不能“一刀切”，而應該根據個體之間的差異進行個性化的指導。

參考文獻

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篇2

關鍵詞：工藝規劃與車間調度；能量消耗；模擬退火；遺傳算法

中圖分類號：TH166

文獻標志碼：A

文章編號：1005-2615（2015）01-0088-08

隨著社會的發展，節能已成為大勢所趨。企業要想提高競爭力，成本的節約無疑是非常關鍵的一環，能量消耗的減少，一方面有利于減小企業生產成本，另一方面有利于綠色環保。如果能夠僅通過調度優化，在不改變技術、資源等需求的情況下，減少能量消耗，縮短完工時間，對提高企業的競爭力有著非常重要的意義。

在柔性制造提出之后，對工藝規劃與車間調度集成的優化問題研究逐漸增多。高亮等論證了工藝規劃與車間調度集成的必要性，分析了研究現狀及發展趨勢。田穎等對遺傳算法求解工藝規劃與調度集成做了研究。Li等用混合模擬退火與遺傳算法對工藝規劃進行了優化。他們的研究都是只針對單目標（完工時間）進行優化。當前，對于工藝規劃與能量消耗的多目標優化問題研究較少。Liu等在混合流水車間內建立了能量模型，用自適應變異概率的改進遺傳算法分別對能耗和完工時間進行優化，比較了兩種不同優化目標下的能量消耗情況。Zhang等研究了柔性制造系統中的能量消耗與調度問題。Salido等建立了數學模型，分析了能量消耗、魯棒性與完工時問之間的關系，提出了節約能量的3種途徑：發明高效節能的生產機器、在產品設計階段充分考慮節能減排、優化生產調度系統，指出第3種方法是最切實可行的“。Mouzon等建立了多目標數學規劃模型探討調度作業的問題，他們指出關閉一臺非必要的加工機器，節省的能源消耗占總量的相關份額可能會增加80%。Bruzzone等提出了一種基于混合整數規劃的調度算法，在保持原有的固定的工作分配和給定的排序柔性流水作業基上進行能源優化。這些研究都已經開始具備了能量節約因素，但是沒有同時進行能量與完工時間的多目標優化。何彥等建立了能量優化與完工時間的雙目標優化模型，用禁忌搜索算法對問題進行了求解。但足，他們的雙目標模型中，每個工件只有一個工序，且可以在任意一臺機器上加工，沒有考慮工藝規劃的因素。

本文在此基礎上建立了工藝規劃與車間調度的能量優化模型，采用一種基于模擬退火與遺傳算法的混合算法，使用新的交叉方法，配合模擬退火及同火，求解完工時間與能量消耗的多目標優化，通過設置權重系數，使企業可以自由調節優化目標的傾向，以完工時間或是能量消耗為主，或者同時雙目標優化。實驗結果證明了方法的有效性。

l 問題描述

1.1 工藝規劃與車間調度的數學模型

傳統的車間調度中每個工件只有一條工藝路線，不能滿足現代日益發展的柔性制造要求。在生產實際巾，每個工件可能有幾種工藝路線，而每條工藝路線的工序又各不一樣。把工藝路線的選擇與車間調度同時進行優化，有利于縮短完工時間或達到其他優化目標，從而提高企業競爭力。為了建立數學模型，作如下假設：（1）每臺機器一次只能進行一個工序的加工；（2）每臺機器從空閑狀態到加工狀態的準備時間為O；（3）每個工件同時只能被一臺設備加工；（4）每臺機器從開機到該機器所有的加工任務完成，中間不關機；（5）每個工序的加工從開始到結束不允許被中斷。

1.2 能量模型

根據假設，每臺機器從任務開始，到本機器所有加工任務完成，一直在運轉。在實際生產中，機器的切削能耗占總能耗的比例不大，為了方便建立，數學模型，采用空轉功率來計算機器運轉淌耗的能量。作如下符號定義：

PAi：機器i運轉平均功率，即單位時平均消耗能量。

EAi：機器i運轉消耗能量。

EA：所有機器運轉消耗能量總和。

2 算法設計

本文提出的混合調度算法主要由遺傳編碼、遺傳操作、模擬退火、模擬回火等模塊組成，算法以迭代次數為收斂依據。在算法中，染色體采用分層編碼的方式，遺傳算法的變異模塊用模擬退火代替，同時引入回火機制，既保留了遺傳算法的尋優性，義具備模擬退火的突變性。算法流程如圖1所示，設置回火代數為20。

算法步驟如下：

（1）基本參數輸入，Jm，T，包含詳細的工藝路線、加工機器、加工時間等信息；

（2）進行遺傳算法操作，初始化種群；

（3）計算適應度值，判斷是否滿足迭代次數，否則繼續；

（4）進行復制交叉、模擬退火、回火操作，產生新的種群，轉步驟3；

（5）結束。

2.1 染色體編碼及種群初始化

用遺傳算法解決優化問題，對染色體的編碼設計非常重要.既要包括工藝規劃和車間調度的全部信息，又要有利于交叉變異。本文采用分層編碼的方式，第一層為工藝選擇，碼長為工件個數，每個基因的值表示該序號工件選擇的工藝路線序號；第二層編碼為工序排列。碼長為各工件機器矩陣t，，的列數和。以6工件為例，如第一層編碼表示為3―2 2 1 3 3，表示1號工件采用第3條工藝路線，2號工件采用第2條工藝路線，3號工件采用第2條工藝路線。第二層編碼：3-2-3-1-5-4-3-4-2-1-6-3-6-2-4-1-3-6-3-5-2-1-3-5.該層編碼有7個3表示3號工件的7道工序，4個1表示1號工件的4道工序。結合第一層工藝編碼，該染色體表示的加工順序為N312N221N322N131N53lN411N323N412N222N132N631N324N632N223N413N133N325N633N326N532N224N134N327N533，其中，Nijk表示工件i的第j條工藝路線的第k道工序。這種編碼的好處是每個個體的長度是一樣的，有利于后續的交叉變異操作，而且交叉中不需要考慮各工件的加工工序約束關系。

2.2 適應度函數

在實際生產中，有時候交貨期緊張，這個時候就需要完工時間最短，有時候交貨期比較松，就可以能量消耗最少為目標。根據這一實際情況，對節能和完工時間的綜合采用加權多目標綜合方法，設置一個權重系數W來控制目標函數的傾向。由于能量和完工時間量綱的差異，且數值相差較大，不具有可比性，在加權之前需要對能耗和完工時間值作適當的處理，受啟發，本文對兩個目標進行去量綱處理。先對兩個目標單獨進行10次優化，取優化過程中出現的最大值Makespan（max），EA（max），最小值Makespan（min），EA（min）。去量綱后的目標函數可表示為

2.3 交叉

交叉是遺傳算法進行尋優的重要環節。由于本文采取分層編碼的方式，所以交叉也進行分層交叉。

在父代種群Chroml中隨機選取兩個染色體P1和P2作為父代，滿叉概率后，進行分層交叉，如圖2所示。工藝部分：分別從P1和P2中取出染色體的工藝部分P11和P21，進行普通的單點交叉，得到O11和021作為子代的工藝部分。工序部分：先取出父代染色體的工序部分P12和P22。根據工件個數n.將n的隨機系列隨機分為兩塊A和B，A中含有工件的數為（0.3-0.5）×N個，這樣既能維持交叉產生新個體的多樣性，又能充分繼承父代的優良特性。以6工件為例，假設A=（2，5.6），B=（l，3，4），令Ol2 =P12，O22=P22，將O12中B工件位置置O，將P22中B工件依次填人O12中O的位置。同理，將022中A工件位置置0，將P12中A工件依次填入022中O的位置。將O11和012組合得到子代01，將021和組合得到子代02。將01和02放入子代種群Chrom2中。

對父代種群Chroml以及概率交叉后得到予種群Chrom2采取精英保留策略.即對Chroml和Chrom2進行全排列，取出較優的一半染色體組成新的種群Chrom，這樣做的好處是既能得到交叉后的染色體的多樣性，義不破壞父代種群中的優良個體。

2.4 變異

為了改善遺傳算法容易陷入局部最優的缺點，本文采用模擬退火算法代替遺傳算法中的變異模塊，步驟如下：

（1）給定初始溫度t0，在種群中隨機取一個染色體，汁算目標值F。

（2）對染色體進行變異操作。工藝部分：隨機取一個工件位置，隨機取該工件的另一條工藝路線代替當前工藝路線。若當前工件只有一條工藝路線，則另取一個工件。工序部分：隨機將兩個基因值不同的工序位置進行交換，得到新的染色體，計算目標值F'，即F'-F=df，若dfO，即新染色體劣于原染色體，則概率接受新染色體。接受概率為cxp（-df/t）。

（3）更新溫度t=t×q，q為降溫系數。

2.5 回火機制

回火，就是連續多代小更新最優解時，人為地增加溫度t的值，從而增大突變慨率。在算法運行的每一代中，以tempF記錄、當前最優解，tempt記錄當前溫度，如果新種群最優解優于tempF，則更新tempF和tempt。本文設置回火代數為20，當連續20代不更新tempF時，令t=tempt，提高t的值，也就是提高突變慨牢。

3 算法仿真

目標函數值為0. 042 843。可以看出，不管是完工時間還是能量消耗，都不是單目標優化的最優值，但是目標函數最優。

（3）當w=0時，此時完工時間對目標函數值沒有影響，相當于單一的能量優化。如圖6所示，目標函數與能量消耗的變化曲線一致。最終的能量消耗值為617. 53，完工時間為37。由圖7所示甘特圖可以看出，在以能量消耗為單一目標優化的情況下，機器10由于能耗較大，并沒有參與工作。

由圖3可知，單純的從車間調度與工藝規劃的角度來看，本文的優化結果Makespan一27，優于的結果28，證明了本算法的可行性。圖6中的能量消耗為617. 53，與圖3中單一的完工時間優化所耗能量為796相比，能量的節約達到22. 5%。由以上結果可以看出，在權重系數W取值不同的結果下，目標函數的優化結果都不一樣，企業在實際生產過程中，可以根據需求設置權重系數，在不影響交貨期的情況下，最大限度地減少能量消耗。

4 實際案例

某車間需生產10個工件，每個工件有不同的工藝路線，共有加工設備10臺，各設備在運轉時所消耗的平均功率PU=[2.9，1.O，0.8，0.75，0.7，0. 65，0.95，1.7，0. 85，1.6] kW。加工數據如表l所示。

優化算法的參數設置和第3節一樣，權重系數w=0：0.1：1.O，共11組，每組運行 20次，優化結果的完工時間和能量消耗各自取平均值。結果如表2所示。

在實際生產中，能量的消耗與完工時間是相互沖突的，一般情況下，二者不可能同時達到最優。從表2可以看出，隨著權重系數的增大（即完工時間對目標函數的影響增大），完工時問逐步縮短，但是能量消耗逐漸增加。W=0時，只進行能量消耗優化，完工時間均值為4. 27 h，能耗均值為22. 406 5 kW.h；W=l時，只進行完工時n1J優化，完工時間均值為2. 925 h，能耗均值為30. 223 5 kW.h，比W=0時多消耗能量34.9%。

篇3

【關鍵詞】 胃腫瘤；靜息能量消耗；人體組成；營養評價

［ABSTRACT］ Objective To investigate the characteristics of rest energy expenditure （REE） of patients with gastric cancer during perioperative period. Methods Forty-six gastric cancer patients were enrolled randomly as study objects and 25 healthy volunteers served as controls. REE was measured by indirect calorimetry in the patients before and on day 1 after surgery and in the controls. Body composition was measured by dual-energy X-ray absorptiometry （DEXA） and nutrition was evaluated by mini-nutritional assessment （MNA）. Results REE in the patients of both sex was lower than that of the control （t=2.359， 2.236;P

［KEY WORDS］Stomach neoplasms; Resting energy expenditure; Body composition; Nutritional evaluation

能量代謝是指生物體內營養物質（主要指糖類、脂肪、蛋白質）在代謝過程中所伴隨的能量產生和利用過程。靜息能量消耗量（REE）即機體禁食2 h以上、平臥休息30 min后的能量消耗，約占總能量消耗的65%～70%。由于REE測定方便、實用，且能夠較好地反映機體每天的總能量消耗，故為臨床上研究人體代謝消耗的常用指標。腫瘤是不受機體生理調節的新生物，由于腫瘤生長以及由此產生的機體代謝變化，使得腫瘤病人的能量代謝具有特殊性。本研究旨在觀察胃癌病人圍手術期REE特點，探討胃癌病人REE改變的原因，從而更好地指導病人進行營養支持。

1 對象和方法

1.1 研究對象

選擇入住我科的46例胃癌病人為研究對象，其中男39例，女7例，年齡36～81歲，平均61.8歲。以25例健康志愿者作為對照組，其中男15例，女10例，年齡46～73歲，平均59.8歲。入選者均無肝、腎、內分泌、自身免疫性、骨骼系統疾病，無感染、發熱，測試前未進行腸內外營養。

1.2 研究方法

入院時通過詢問病史、常規體格檢查、實驗室及輔助檢查等多種途徑，明確術前診斷及一般狀況，記錄飲食情況。根據簡易營養評價法（MNA）將胃癌病人分為3組:營養不良組（MNA 評分＜17分）、營養不良危險組（17分≤MNA評分＜24分）、營養良好組（MNA評分≥24分）。病人入院當天利用美國MedGraphics公司生產的間接測熱儀（代謝車）采用咬口法測定REE。測定時，代謝車需要先開機預熱30 min，再采用標準氣體校正，至定標通過。室溫20～25 ℃。病人于測試前禁食 2 h以上，安靜平臥半小時后，接受測試，連續測定10 min以上。機體REE按Weir公式計算:REE=（3.9VO2+1.1VCO2）×1 440，式中VO2表示氧耗量（L/min），VCO2表示二氧化碳產生量（L/min）。能量消耗預測公式為Harris-Benedict公式。病人入院后第2天行人體組成測定，采用美國LUNAR公司生產的DPX-NT雙能量X線吸收儀測量全身體成分。測定時要求研究對象只穿貼身衣褲，摘下任何含金屬的物件。采用儀器上的全身掃描模式進行掃描，分別給出各區域的脂肪、瘦體、骨礦鹽含量及脂肪百分比；脂肪、瘦體、骨礦鹽相加等于全身質量。術后第1天停止輸液4 h安靜平臥半小時后依前法測量術后REE， 根據日本胃癌學會1999年6月修訂的第13版胃癌處理規約行PTNM分期。對照組記錄性別、年齡和體質量，并按上法測量REE。

1.3 統計學處理

采用SPSS 13.0及PPMS 1.5軟件［1］進行統計分析。計量資料數據均以x±s表示，兩獨立樣本比較采用t檢驗，配對資料比較采用配對t檢驗，多組間比較用方差分析及兩兩比較q檢驗， REE與人體組成各指標間行簡單相關分析。

2 結 果

2.1 胃癌病人術前REE與正常人比較

胃癌病人術前REE較對照組低（t=2.359、2.236，P

2.2 不同營養狀態男性胃癌病人術前REE比較

營養良好者REE明顯高于營養不良危險和營養不良者（F=6.493，q=4.673、5.921，P

2.3 飲食未受影響及飲食受疾病影響的男性病人REE的比較

飲食未受影響組瘦體為（48.927±6.645）kg，REE為（5.998±1.411）kJ/d，飲食受影響組瘦體為（44.087±5.390）kg，REE為（4.649±1.348）kJ/d，兩組比較有明顯差異（t=2.354、2.943，P

2.4 不同病理分期的胃癌病人REE比較

不同病理分期的男性胃癌病人REE比較未見明顯差異（P＞0.05），見表4。女性病人由于例數較少未行分析。表4 不同病理分期的男性胃癌病人REE比較（略）

2.5 手術前后REE比較

手術后第1天REE為（6.199±0.798）kJ，呼吸商為0.798±0.067，而術前REE為（5.351±1.453）kJ/d，呼吸商為0.836±0.040。手術前后比較有明顯差異（t=2.496、2.415，P

2.6 REE與年齡及人體組成的相關性

REE與年齡呈負相關（r=-0.340，P

3 討論

許多學者曾經認為，惡性腫瘤病人的能量消耗高于正常人群或良性腫瘤病人［2，3］。但近年來眾多相關研究卻發現，腫瘤病人的能量代謝值并不一定高于正常人群，甚至有病人表現為低代謝［4］。本文結果顯示，胃癌病人REE并沒有升高，而是有所下降。這是因為影響靜息能量代謝的因素很多，除了性別、年齡之外，個體體質量是決定REE大小的最重要因素，而個體體質量可以通過雙能量X線吸收儀分解為脂肪、瘦體和骨礦鹽。本研究結果顯示，脂肪和骨礦鹽與REE無明顯相關，瘦體是三種人體成分中影響REE的惟一因素，而有研究表明胃癌病人的瘦體量較正常人減少［5］，因此瘦體含量的減少可能是胃癌病人REE下降的關鍵因素。其次，REE降低的原因也可能與腫瘤細胞能量代謝的特點有關，雖然腫瘤細胞代謝旺盛，但是產能并不一定多，因為腫瘤細胞多以無氧代謝為主，甚至出現酵解抑制氧化的Crabtree效應［6］。另外，人體對機體內外環境的變化都有一定的代償適應能力，能量消耗下降是人體在攝入不足、體質量下降時的一種代償性反應［7］。REE降低這一結果也提示胃癌病人體質量的下降可能與營養的攝入、吸收和利用減少更為密切相關，而不像甲狀腺功能亢進癥病人體質量下降原因以代謝亢進為主。

轉貼于 MNA 法是GUIGOZ等［8］為完善對老年人營養評估而研究出的一種簡便而快速的方法，這種方法的靈敏度為96%，特異度為98%，預測價值為97%［9］。本研究根據MNA 法將男性胃癌病人分為3組，發現不同營養狀態的胃癌病人其瘦體含量、REE具有明顯差異，而每千克瘦體的REE在3組之間未見有明顯不同，進一步提示瘦體含量的減少是引起胃癌病人REE下降的原因。將3組病人的術前REE分別與男性對照組比較，發現營養良好的病人其REE并無改變，有所下降的是營養不良危險病人和營養不良的病人。因此，從營養狀態的角度講，胃癌病人REE之所以較健康人下降，是因為營養不良的發生率較正常人高。另外，胃癌病人常有飲食差，尤以出現幽門梗阻者明顯，本研究根據病人飲食情況將男性胃癌病人分為飲食未受影響組和飲食受影響組，發現前者的瘦體、REE明顯高于后者，每千克瘦體的REE雖然相差較大，但無統計意義。因此從營養攝入的角度看，營養物質攝入的減少是胃癌病人REE下降的一個因素。綜合以上實驗結果，胃癌病人攝入不足、腫瘤消耗等因素導致其在臨床上表現出營養不良，在人體組成上表現為瘦體含量下降，而在能量代謝上則表現為REE減少。腫瘤分期與腫瘤細胞的生物學特點、腫瘤的分化程度等眾多因素有關，許多惡性程度高的腫瘤病人常尚未表現出明顯的營養不良、瘦體減少就已發生遠處轉移，這可能是不同腫瘤分期病人REE未發現明顯不同的原因之一。

手術、創傷和感染等應激反應常使機體代謝率升高，并且隨著應激程度的不同代謝率升高的幅度也不同。近年的研究表明，擇期手術病人應激狀態下代謝率增高幅度比以往想像的要小得多，甚至有人發現中等大小的手術對機體的REE并無明顯影響［10］。本實驗也顯示，術后REE高于術前REE，但增高幅度并不大，因此術后給予營養支持時應注意營養物質的量，過多的營養物質可能會加重各器官的負擔。術后病人的呼吸商較術前明顯低，提示術后營養物質的利用與術前不同，糖的利用下降，而脂肪利用增多，這可能與體內代謝紊亂尤其是與應激引起的胰島素抵抗有關，所以術后營養支持時各種營養物質的比例要合適，從而達到更好的治療效果。

能量消耗下降是人體在攝入不足、體質量下降時的一種代償性反應，胃癌病人術前REE偏低，并不意味著其需要的營養物質較少，相反，此類病人尤其是營養不良者仍需要給予足夠的能量才能夠改善營養狀態。而對于術后的病人，臨床工作者在根據代謝車測定結果給予代謝支持的同時也應該發現，術后病人體內代謝紊亂明顯，如何采取措施將體內紊亂的代謝狀況轉為正常，從而變代謝支持為代謝調理是今后面臨的一個重要問題。

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篇4

關鍵詞：Ad Hoc網絡；功率控制；能量；OPNET

中圖分類號：TN929文獻標識碼：A文章編號：1007-9599 (2011) 12-0000-02

Distributed Power Control Used for Ad Hoc Network

Shao Shuhua

(Technological Vocational College of Dezhou,Dezhou251200,China)

Abstract:In order to achieve information collection,processing and transmission in the coverage area,it needs to consider multi-hop transmission for large coverage area in bandwidth-limited Ad Hoc network.However,the multi-hop transmission will increase the interference between nodes,and cause the unbalanced energy consumption,so how to reduce nodes in the conflict and improve energy efficiency,has become the important issues of Ad Hoc Network.In this paper,we study the distributed power control.In the promise to ensure communication quality,it can minimize signal transmission power to reduce sending node interference with adjacent nodes,and improve the channel space complex in degrees.The results of a simulation model analyzed by OPNET show the effectiveness of mechanism.It can minimize the energy consumption per bit,reduce network conflicts,and improve network performance.

Keywords:Ad Hoc networks;Power control;Energy;OPNET

一、介紹

多跳傳輸是無線通信系統中常見的傳輸技術，它可以在不影響網絡連接性和傳輸能力的前提下最小化節點供電能量消耗，但其會引發節點間互擾和能量消耗不均衡等問題，無線分組網中可以采用功率控制技術來解決此問題，主要通過調整發送節點的信號發射功率，在保證一定通信質量的前提下盡量降低信號發射功率來節省能量消耗，同時也可以減少某些發送節點對鄰近節點的干擾，此時空間上相距較遠的節點可以同時發送數據而不會相互影響，這樣在一個較大區域內可以有更多的節點同時發送數據，因此也就提高了信道的空間復用度，增大了網絡容量[1]。

本文針對Ad Hoc網絡，在多跳場景中采用功率控制機制，將網絡層路由協議，數據鏈路層介質接入控制和物理層功率調整等各層功能緊緊結合在一起，路由協議通過選擇路徑來決定功率等級是否可用，介質接入控制根據新的傳輸距離采用特定參數如等待或退避時間，最后物理層改變傳輸功率到一個新的等級，從而進行數據傳輸。

二、功率控制機制的設計

論文工作集中于隨機信道接入，通過最小化每比特能量消耗來制定分布式功率控制的設計，同時考慮兩種MAC協議：簡單的載波監聽ALOHA（CS-ALOHA）和IEEE802.11的MAC協議[2]。

（一）網絡部署和最大功率設置

Ad Hoc網絡拓撲中的節點部署問題是網絡工作的基礎，對網絡的運行情況和生存周期有很大的影響，它涉及覆蓋、連接和節約能量消耗等方面[3]。目前，Ad Hoc網絡的初期部署有兩種策略：一種是節點完全隨機部署，即所有傳感器節點隨機分布在整個網絡面積中，這樣不僅會造成網絡覆蓋的不合理，而且此時的最大傳輸功率也與網絡節點密度無關，無法采用功率機制技術；另一種是節點均勻放置在格型網絡中，這樣的網絡拓撲在實際中更常見，仿真中假設這樣的拓撲模型進行網絡性能分析。

網絡拓撲部署區域為格型，每個方格隨機布放一個節點[4]，此時網絡密度 為：

（1）

其中， 表示網絡中總的節點數目， 表示網絡面積， 表示節點間平均距離，且節點間最大距離 表示為：

（2）

Ad Hoc網絡中各節點應能夠根據網絡拓撲中節點間的距離遠近，在有限的功率集合中變換傳輸功率，其集合范圍從某一最小值到最大值，分別表示為 ，且定義最大傳輸功率 為最小值時仍可以保證網絡中相鄰兩節點間的連接性。通常認為兩個節點如果可以達到目標信噪比則物理上是連接的，考慮到網絡中采用多跳通信方式，則兩個節點之間如果至少存在一條物理連接就表明是連通的。

（二）功率等級劃分及數目[4]

已知傳輸功率 與節點傳輸距離 有關，假設功率等級均勻分布，則兩個連續功率等級之間的步長 定義為：

， ， （3）

這里 表示相應于距離 的傳輸功率，兩者之間具體關系如圖1所示。

另外，兩個連續功率等級的間隔也可以根據覆蓋范圍內節點間距離的均勻增值 定義：

， ， （4）

其中，功率等級步長以 來表示：

（5）

而距離增值 以米作單位表示為：

（6）

圖1 兩種策略下的功率等級劃分

圖1顯示相應于公式（3）和（4）的兩種功率等級分配策略，由圖看出這兩種功率劃分差別不大，如 ，但考慮到采用與距離增值相關的功率等級劃分較為簡單，本文中用此定義來分配功率等級。

可以完全描述功率控制的參數是功率等級數目 ，增加等級數目可以更精確地進行功率變換，但小的功率等級數則更易于實現，由此推測當功率等級數超過某個值時繼續增加等級數將不再會明顯節約能量消耗，而具體數目可通過網絡仿真來估計。

（三）介質接入控制

簡單介紹下這兩種MAC協議：CS-ALOHA和IEEE802.11的MAC協議[5]。

1.CS-ALOHA。

節點在傳輸前首先監聽信道，如果發現信道空閑，它就開始傳輸數據，由于所用的調制解調器采取半雙工操作，傳感器傳輸時不能檢測到信道沖突，因此節點將傳輸完整個數據包，如果等待一段時間后沒有得到肯定答復則表明本次傳輸與其它節點發生沖突，此時，若沒有超過重傳次數，節點將重新傳輸數據包。

CS-ALOHA優勢在于簡單和平均端到端延時，但是就能量來看并不是最好的選擇，因為數據重傳會導致更多的能量損耗。

2.IEEE802.11的MAC協議。

IEEE802.11的MAC協議是一種虛擬載波監聽協議，最基本的媒體訪問方法是分布協調功能DCF（Distributed Coordination Function），核心是CSMA/CA。它包括載波偵聽機制、幀間間隔和隨機退避。每個節點使用CSMA/CA機制的信道接入算法，通過競爭獲得信道使用權，它基于基本發幀模式和RTS/CTS發幀模式[6]來進行數據傳輸，并利用短的控制包交換來避免數據包沖突，從而最大化網絡吞吐量。

此協議就每比特能量消耗方面可以改進系統性能，但由于采用退避算法增加了系統復雜性和平均端到端延時。

三、結論

在帶寬有限的Ad Hoc網絡中分布式功率控制可將多跳通信用于可擴展的大面積范圍，不同功率分配機制通過可變的功率等級數來改變功率密度。對于選定的場景，可看出四個均勻分布功率等級即可實現能量消耗接近最小值，改善網絡性能。

未來工作中，還需要考慮含移動節點的網絡，以適應Ad Hoc網絡的動態變化。

參考文獻：

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[2]B.Peleato,M.Stojanovic,“Distance aware collision avoidance protocol for ad-hoc underwater acoustic sensor networks,”Communications Letters,IEEE,2007,11,12:1025-1027

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篇5

管理體重就是管理健康

體重即身體的重量，是衡量人體營養狀況的重要指標，對兒童而言體重還是衡量發育狀況的重要指標。很多人認識不到體重的重要性，體檢的時候甚至放棄稱量體重，實際上，體重與健康狀況有密切關系。體重過大(肥胖)是高血壓，糖尿病、高血脂，脂肪肝，動脈硬化、結石、腫瘤等慢性病的重要發病原因之一。眾所周知，現在中國居民，尤其是城鎮居民，這些慢性病的發病率很高。這些慢性病已經成為威脅國人健康最主要的問題。這種情況與肥胖者越來越多有直接關系。根據衛生部2004年10月公布的《中國居民營養與健康狀況調查報告》，我國(2002年)成人超重率為22.8％，肥胖率為7.1％，估計人數分別為2.0億和66000多萬。大城市成人超重率與肥胖患病率分別高達30.0％和12.3％。更糟糕的是，中國人肥胖率正在快速上升，與1992年全國營養調查資料相比，成人超重率上升39％，肥胖率上升97％(幾乎是翻了一番)。可以預計今后肥胖患病率還會有較大幅度增長。簡而言之，我國目前的胖子已經很多了，以后還會更多，中國居民會越來越“胖”。與之相對應的是，上述各種慢性病的發病率在今后一段時間內也會大幅度增長。這種情況顯然與經濟發展，生活水平提高，飲食越來越豐盛，勞動強度下降，體力活動量越來越少有直接關系。隨著經濟發展，生活水平提高，生活方式傾向于不健康，肥胖率快速增長，慢性病發病率大幅度提高，幾乎所有發展中國家，都要經歷這樣一個過程。

除經濟因素外，健康意識缺乏也是肥胖者越來越多的重要原因。很多人認識不到肥胖的健康危害，對慢性病的發生嚴重無知。尤其是很多青年或中年男性，應酬多，在酒店進餐多，經常飲酒，或居家飲食亦不健康，喜油膩，體重嚴重超標而不自知，對肥胖的危害不以為然，甚至多種慢性病纏身仍然懵懂無知，沒有采取任何措施，照吃照喝不誤，其結局堪憂。很多女性，雖然格外關心體重，但其出發點不是為了健康，而是為了苗條和“美”，在這種目的的驅使下，她們多采取急盡功利的減肥措施，追求快速減肥，不計后果，結果或難以成功，或過度減肥(消瘦)致營養不良，并損害健康。目前國內減肥市場規模巨大，各種減肥方法、減肥產品層出不窮，有相當多的人以給他人減肥為生，亦有相當多的人在使用這樣或那樣的減肥產品或方法，但“越減越肥”，肥胖的人越來越多，肥胖率一直在穩步并快速增長，不論男性。女性還是兒童都概莫能外。造成這一“怪”現象的根本原因是，人們沒有認識到肥胖發生的根源是不健康的生活方式(飲食能量過多，活動量太小、飲酒，嗜甜好油、生活不規律等)，故沒有從根本上采取防治肥胖的措施，治標不治本，使減肥無效或減肥后很快反彈。說到底，還是認識問題，即對肥胖的危害缺乏認識。

我日常工作的一部分是與我院體檢中心合作，根據每個人體檢報告的結果，給體檢的人出具針對性的飲食建議。我經常要看很多人的體檢報告，在我看過的數千份體檢報告中，給我印象最深的一份體檢報告是一位46歲機關干部(男性)，體檢結果顯示他前前后后一共有16種病，包括了幾乎所有的常見慢性病，高血壓、高血脂、脂肪肝2型糖尿病、結石、冠心病、動脈硬化，腎功能不全、肝病、甲狀腺結節等。還有嚴重的肥胖，他身高175厘米，體重90公斤。一個人是怎么同時患上16種疾病的呢?這可不是一件“容易”的事情。雖然不能說他所患16種疾病都是因為肥胖所致，但毫無疑問，他的這些疾病與肥胖有密切關系。大量研究表明，肥胖會引起“胰島素抵抗”(胰島素效應減低)，而胰島素抵抗是很多慢性病共同的病理基礎。對該位患者而言，如果不改變生活方式，不積極減輕體重，不從根本上防治疾病，是不會有任何藥物可以治好的。雖然在體檢的時候，他至少外表看起來并無明顯異常，但可以想見，很快會有一天，他的身體狀況要全面崩潰。

體重過大(肥胖)不但是導致前述各種慢性病的重要原因，還會影響人體活力，降低工作效率，導致亞健康等各種問題。當然，在另一方面，體重過低(消瘦)也影響健康，體重過低會導致感染性疾病發病率增加，體重過低還降低身體免疫力；長期低體重也會影響人體活力，降低工作效率。總之，不論肥胖還是消瘦，其實都是一種不健康狀態。從某種程度上講(不是絕對的)，適宜的體重就意味著適宜的健康狀況。維持適宜的體重被世界衛生組織(WHO)推薦為最重要的健康促進策略之一，而肥胖者降低體重更是上述各種慢性病重要的治療措施之一。

管理體重要有正確尺度

如何判斷體重是否適宜呢?最常用的方法是用“體質指數”(BMI)來衡量。體質指數(BMI)的計算公式為：BMI=實際體重(千克)÷身高(米)的平方。按照國內通用的標準，只要BMI數值在18.5～23.9之間即為體重適宜：小于18.5為消瘦；達到24即為超重(超重是比較輕度的肥胖)，達到28為肥胖。例如某人身高1.7米，體重72千克，則其BMI=72÷1.7=24.9，超過24(但沒達到28)，故屬于超重。在計算的時候，要注意體重的單位是“千克”，而不是“市斤”：身高的單位是“米”，而不是“厘米”。

還有一種比較常用的方法是“標準體重指數”，其計算公式為：標準體重指數=(實際測量體重-標準體重)÷標準體重×100％。這個公式中的“標準體重”是用身高計算出來的，公式為：標準體重(千克)=身高(厘米)-105。當標準體重指數在-10％-10％之間時，為適宜’體重：當>10％為超重；當>20％為肥胖，當10％(還沒到20％)，故此人為超重。在計算的時候，要注意體重和標準體重的單位是“千克”，而不是“市斤”；身高的單位是“厘米”，而不是“米”。這與“體質指數”(BMI)有所不同。

判斷是否肥胖，還有一個既獨特又簡便的方法，那就是“腰圍”。目前認為，腰圍過大(脂肪堆積于腹部所致，俗稱“將軍肚”)即“腹型肥胖”(或“蘋果型肥胖”)對健康的危害更大，它與代謝綜合征以及前述各種慢性病的聯系更為緊密，尤其值得關注。這是因為，腹部是很多重要臟器如肝、腎，胃腸，胰腺等的所

在，腰圍過大意味著脂肪堆積并包裹在這些重要臟器的周圍。俗話說“皮帶長，壽命短”是很有道理的。比較而言，脂肪主要堆積在臀部或大腿處，稱為“外周性肥胖”或“梨形肥胖”，對健康的危害相對較小。目前用腰圍判斷肥胖的國內標準是，男性腰圍≥85厘米，女性≥80厘米者即為腹型肥胖。值得注意的是，有一些人，整個體重的重量可能并不超標，但腰圍超標，這種情況也屬于肥胖，并對健康有害，應該減少腰圍。當然，不論何種類型的肥胖，減肥都必須在整體上進行，局部減肥幾乎是不可能的。

上述三個指標(“體質指數”，“標準體重指數”和“腰圍”)是目前判斷體重是否適宜的通用方法，在實際生活中，利用其中的任何一個都可以，也就是說，只要有一個指標超過或低于標準值，即可認為是肥胖或消瘦。管理體重要講科學

眾所周知，肥胖(體重過重)對健康的危害主要是脂肪過多造成的。但很多人并不了解，脂肪并非影響體重的唯一因素，體重的增減也未必就是脂肪增減所致。體重主要包括脂肪、骨骼。肌肉、內臟和水分的重量，其中任何一個成分的改變都會導致體重變化。如脫水(節食，出汗，服用利尿藥、導瀉或限制飲水)可以使身體水分減少，從而使體重減輕，并造成減肥(脂肪減少)的假象。一些宣稱可以快速減肥的減肥方法正是利用這一點來誘惑減肥者的，它們聲稱既不需要控制飲食，也不需要運動，“輕輕松松”每周減5公斤。豈不知，用該種方法減掉的主要是水分，而不是脂肪。一般地，脂肪的減少總是緩慢的，快速減肥通常以減少水分為主。肌肉分解(如饑餓或某些疾病)也會使體重下降，而鍛煉尤其是力量訓練則可以使肌肉增加，從而增加體重。一般而言，只有骨骼的重量是穩定的，較少發生變動。尤其復雜的是，當我們采取一種減肥方法時，可能會引起多種成分的改變，如節食(饑餓)既可以使脂肪減少，也可以使肌肉和水分減少，而且后者出現得更早更快：鍛煉可使脂肪減少，但使肌肉增加，故而整體體重可能不會下降，有時反而輕度升高。所以運動減肥時，早期體重一般并不下降，或僅有輕微下降，必須堅持下去。肌肉的增加總是有限的，而脂肪的減少則可以越來越多，后期體重一定會下降。因此，僅僅關注體重變化是不夠的，還要關注身體的各個成分的變化。當然，其中最重要，最關鍵、最令人關注的成分還是脂肪。

管理體重重點是管理脂肪

身體內的脂肪實際上是儲存能量的形式，脂肪即是過剩的能量，其產生、增減。消失都遵循物理學能量守恒定律(牛頓力學定律)。牛頓力學定律說能量不可能憑空產生，也不可能憑空消失，只能從一種形式轉化成另一種形式，而且在轉化過程中，能量的總量是守恒不變的。從物理學的角度看，人體其實就是一架代謝能量的機器，人體每天在通過食物攝入能量的同時，又通過基礎代謝(即維持心跳、循環、體溫、呼吸等基本生命活動所消耗的能量)和體力活動(即運動、勞動等消耗的能量)等途徑把能量消耗掉。能量攝入和能量消耗維持著平衡狀態時，比如每天攝入2000千卡能量，也消耗2000千卡能量，既無過剩，亦無不足，體內脂肪不會增加也不會減少，體重保持不變。當你攝入的能量多而消耗的能量少時，過剩的能量不會憑空消失，會變成脂肪在身體內儲存起來(體重增加或肥胖)，比如一天攝入2450千卡能量，但只消耗了2000千卡能量，則過剩的450(2450―2000=450)千卡能量將轉化為脂肪儲存起來，450千卡能量大約可以形成50克純脂肪(450÷9=50)。相反，當你攝入的能量少而消耗的能量多，不足的能量不會憑空產生，就需要動用身體內的脂肪轉化成能量(體重減輕或消瘦)，比如一天攝入2450千卡能量，但消耗了2900千卡能量，身體將動用體內儲存的脂肪來補充不足的能量450千卡(2450-2900=-450)，這大約相當于消耗體內50克純脂肪(450÷9=50)。因此，脂肪(體重)的變化反應了能量攝入和能量消耗的平衡，當能量攝入>能量消耗時，體重(脂肪)增加；能量攝入

肥胖的原因很多，隨便打開一本有關肥胖的醫學書籍，你都會看到諸如內分泌失調、遺傳、飲食過量，缺乏運動，藥物，心理等肥胖原因或誘因。這些原因也許都是對的，但都不是最根本的。肥胖的根本原因只有一條：攝入的能量多而消耗的能量少即能量過剩。只要你能做到攝入的能量不超過消耗的能量，即沒有能量過剩，那么即使你家祖宗三代都是胖子你也胖不起來，否則牛頓就錯了!

有效減輕體重的根本方法是使攝入的能量少于消耗的能量，即不但沒有能量過剩，反而要能量不足。因為有且只有攝入的能量不足以滿足人體消耗時，體內的脂肪才會動員代謝成能量。另一方面，人體沒有直接排泄脂肪的通道，糞便，尿液、汗水、唾液等均不含脂肪成分，除非采取手術割除或抽吸脂肪的做法，否則脂肪是不會排泄出來的，減少脂肪的唯一(手術除外)措施是把它代謝成能量加以消耗。因此，不論你采取何種減肥方法(手術除外)，只有做到攝入的能量少于消耗的能量，才會減肥，否則就不可能減肥(減少脂肪)。另一方面，只要你能做到攝入的能量少于消耗的能量，不論你采取何種減肥方法，都一定會減肥，否則牛頓力學定律就失效了。

減少能量攝入的主要方法是“少吃”(節食)，尤其是少吃含能量比較多的食物，如烹調油，肉類，主食、油炸食品，甜食、飲料，酒類，零食等，可以適當多吃一些含能量較少的食物，如蔬菜，水果等，以減輕節食造成的饑餓感。還有一個重要原則是，在因為聚餐、過節、應酬等大吃一頓之后，要連續幾日減少食物攝入，多吃蔬菜水果，以素為主，少吃肉蛋，亦使整體能量攝入平衡，不至于過量太多。

增加能量消耗的主要方法是“多動”。一方面多動要多運動，每天或經常保持較大的運動量，尤其是跑步，快走、體操，爬山、游泳、打球、跳舞等有氧運動，能量消耗較大，對減肥更為有效。理論上，運動量越大，能量消耗越多，則減肥效果越好，至于采取何種運動形式往往并不是關鍵。減肥者完全可以根據自己的喜好，特長或條件來選擇運動項目，因地制宜地開展運動。另一方面多動要多做體力活動，如家務，體力勞動，體力工作等。很多人沒有意識到，家務(如擦地板，洗衣服，搬家具等)、日常活動(如上下樓梯，走路、逛街，負重等)和體力工作(如搬東西、走來走去、負重等)都是消耗能量的有效方式。這些活動的最大優勢是可以隨時隨地進行，可以從根本上改變“好吃懶做”的生活方式，對控制體重具有更為重要的意義。

篇6

關鍵詞： 無線傳感器網絡； 路由協議； 多路徑； 查詢式

中圖分類號： TN711?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2013）15?0036?05

Research on query?based clustering routing algorithm for wireless sensor networks

ZHANG Chi， XIN Yun?hong

（School of Physics and Information Technology， Shaanxi Normal University， Xi’an 710062， China）

Abstract： A query?based multi?hop clustering routing algorithm （QMR?LEACH algorithm）， which queries the monitoring area according to the demand and responses the query by the cluster?head， is proposed to avoid the disadvantage that the long?distance communication between remote node and the sink node could lead to premature death of LEACH algorithm because of much energy consumption. During the process of data pass back， the parameters such as node residual energy， transmission energy consumption and hop count are led in the algorithm， and a optimal path is chosen to complete the data forwarding. The computer simulation results show that the QMR?LEACH algorithm can adaptively select an optimal path according to the parameters of residual energy， transfer energy consumption and hop， or transmit the data in single hop form， it can effectively extend the life cycle of nodes and the entire network， and also can reduce the data loss rate.

Keywords： wireless sensor network； routing protocol； multipath； query method

0 引 言

無線傳感器網絡（Wireless Sensor Network，WSN）是繼因特網之后，對21世紀人類生活方式產生重大影響的熱點技術之一。傳感器節點常常被投放在條件惡劣的環境或場景中，往往是人們無法涉足的地域，節點的能量補給、電源更換是無法完成的，所以無線傳感器網絡路由協議的設計，對其本身而言意義重大[1]。

路由協議的主要功能是在源節點和目的節點間建立優化路徑，并將人們所關心的感知數據沿著優化路徑進行轉發[2]。路由協議是否高效節能會對網絡的整體質量造成一定程度的影響，例如減少網絡擁塞、節省網絡帶寬、降低數據沖撞、均衡網絡流量和延長網絡生命周期等，而對無線傳感器網絡而言，由于節點能量的嚴格受限，一個高效節能的路由協議更是提高整體網絡性能的關鍵技術。

目前，按網絡管理的邏輯結構劃分的無線傳感器網絡路由協議分為平面路由和分層次路由兩類[3?4]，其中分層路由協議更適合無線傳感器網絡，已成為當前國內外無線傳感器網絡方面研究的熱點之一，但這類方法仍存在許多不足，需要進一步研究和待改進。因此，本文在LEACH協議的基礎上提出了查詢式多路徑分簇路由協議QMR?LEACH，其思想是根據需求由匯聚節點發出查詢指令，被查詢的簇頭進行響應，通過判斷與匯聚節點之間的距離關系決定以單跳或多跳方式[5?6]進行通信，若選擇多跳方式，則根據節點剩余能量、消耗能量和跳數等參數確定一條最優路徑。該方法利用多跳的通信方式可將能量消耗分攤在路徑節點上，有效地節省了遠離匯聚節點的簇頭能耗。

1 查詢式的多路徑分簇路由（QMR?LEACH）

算法

LEACH算法是經典的無線傳感器網絡分簇路由協議之一，它在均衡網絡整體能耗上貢獻突出，提高了網絡生命周期，為網絡提供了良好的擴展性。LEACH算法是分層路由的代表方法之一，是最早提出的分簇路由算法[7]，對路由協議方面的研究做出了巨大貢獻。但該協議簇頭與匯聚節點的通信方式單一，且距離匯聚節點越遠的節點會越早的死亡，影響整體網絡的功能。然而，LEACH的不足之處仍需研究和改進，已有大量相關研究人員對LEACH算法提出改進。例如，引入半網全網概念的LEACH改進算法[8]、引入簇半徑概念的LEACH改進算法[9]、基于蟻群算法的LEACH改進算法[10?11]等，這些改進算法部分解決了原算法的缺陷與不足。

查詢式的多路徑分簇路由（QMR?LEACH）算法是對LEACH算法的數據通信階段進行改進，具體過程為：簇頭向匯聚節點發送消息由單跳方式改為多跳與單跳相結合的方式。多跳時路徑的選取由該路徑總能耗、跳數和該路徑剩余能量綜合決定；簇內節點仍采用定時傳輸數據的方式，而將簇頭定時廣播消息模式改為匯聚節點按需對監測區域查詢模式。這樣做既可以解決網絡邊緣節點因長距離傳輸數據耗能較大而提早死亡的弊端，同時減少數據碰撞，降低網絡傳輸誤碼率。

1.1 能量模型

本文選取能量模型參考原LEACH算法的無線電通信能量模型[12]。根據發送節點與接收節點的距離[d]與參考距離[dp]的關系，節點無線通信耗能情況被分為兩種情況：若[d

[Etx（l，d）=Etx-elec（l）+Etx-amp（l）=lEelec+lεfsd2，d

[Erx（l）=Erx-elec（l）=lEelec] （2）

[dp=εfsεamp] （3）

式中：[l]為數據長度；[Eelec，][εfs，][εamp]均為常數，具體取值視硬件電路配置而定。

1.2 路徑選取

現將傳感器節點工作時的狀態分為初始狀態、工作狀態和死亡狀態[13]。假設網絡運行前各節點的初始狀態相同，初始能量均為[Eo；]網絡正常運行后，節點進入工作狀態，假設此時能量為[Et；]當節點因能量耗盡或其他原因死亡脫離網絡時，能量為[Ee。]節點工作時，任何一個節點[Ni]到下一跳節點[Ni+1]之間工作1 s（仿真環境取能量消耗參數為1 mJ/s，傳輸速率為250 Kb/s），數據能量消耗假設為[λ。]則每次節點[Ni]工作[Ti]秒后的能耗參數為：

[Ei（Ti）=Ti×λ] （4）

假設從源節點[S]到目的節點[D]有[N]個節點，[m]條完全不相交路徑，如圖1所示。

圖1 無共享節點多跳路徑圖

假設所有傳感器節點是同構的，且發射功率為恒定值，那么從源節點[S]到目的節點[D]上存在[m]條無共享節點的路徑，跳數與該路徑的總能耗成正比，跳數和總能耗成反比，然而，在跳數最少的路徑上可能存在不穩定狀態的節點，那么這條路徑也不是最優選擇的。因此，通過引入節點剩余能量、單路徑總能耗和跳數等參數，對其綜合考慮的到一條優先級最高的路徑，來確保數據沿該路徑傳輸可以達到高效節能的目的。以下內容為優先級參數推導過程：

第[i]條路徑（跳數為[ki]）的總的能量消耗參數[Ei]為：

[Ei=（Ti1×λ+Ti2×λ+…+Tiki×λ）=λj=1kjTij， i=1，2，…，m] （5）

節點[Nij]在工作[T]秒后的剩余能量參數[ηi]為：

[ηi=（Eo-Ee）-TijλEo， i=1，2，…，ki] （6）

在每個節點完成一次通信時，按式（6）更新當前節點的剩余能量參數[Et。]第[i]條路徑的能量剩余參數如下：

[Ri=（Eo-Ee）-Ti1?λEo×（Eo-Ee）-Ti2?λEo×…×（Eo-Ee）-Tiki?λEo=j=1kj（Eo-Ee）-Tij?λEo，i=1，2，…，m] （7）

式中，[Tij]為第[t]條路徑上第[j]個節點進行一次數據傳輸的時間，綜合路徑的總能耗、跳數，路由優先級參數可表示為：

[Pr（i）=（Eo-Ee）×RiEi×Hhop，i=1，2，…，m] （8）

式中：[Hhop]表示[SD]的跳數；[Ri]表示路徑[i]剩余能量參數，[Ei]表示路徑[i]的能量消耗參數。

將式（5），式（7）代入式（8）得第[i]條路徑的優先級參數為：

[Pr（i）=（Eo-Ee）×j=1kj（Eo-Ee）-Tij?λEoHhop×j=1kjTij?λ，i=1，2，…，m] （9）

1.3 按查詢需求轉發感知數據

圖2給出了查詢式多路徑分簇路由算法的數據傳輸流程圖，其具體過程為：分簇完成后，簇頭節點只將簇頭自身及簇內成員節點的信息（節點位置、剩余能量、簇內成員節點數和節點編號）發送給匯聚節點，在未接收到具體查詢消息前不進行其他消息的轉發。當有查詢需求時，匯聚節點根據之前獲得的節點信息計算出需查詢的節點所在簇，并將此簇簇頭設置為源節點，視匯聚節點自身為目標節點，首先判斷源節點與匯聚節點之間的距離[d]和閾值[d0]之間的大小關系，若[d≤d0]，則源節點根據查詢句柄對已獲取的簇內信息進行數據融合，然后直接發送數據到匯聚節點；若[d>d0]，則根據公式（9）計算得到一條最優多跳路徑，沿此路徑反向發送查詢句柄，當源節點收到查詢請求后，按照查詢句柄對感知數據進行數據融合，再沿這條已確定的路徑發送數據。

圖2 數據傳輸流程圖

2 仿真與評估

本文選取1 000 m×1 000 m的矩形區域作為無線傳感器網絡的感應范圍，在該區域內隨機分布1 000個傳感器節點，隨后對網絡局部進行仿真實驗，模擬查詢需求發出后簇頭節點響應并回傳數據過程中路徑的選取和整條路徑能量消耗的情況，并對比與匯聚節點不同距離的簇頭采用多跳和單跳通信方式的能量消耗。本仿真實驗假設網絡系統不存在鏈路丟包現象，即理想環境。實驗中，仿真環境Matlab 7.1，其他試驗參數如下：1 000個節點均勻隨機分布；每個節點初始能量恒定：[E0=0.5 J；]根據不同的網絡環境進行分簇實驗，設置普通節點成為簇頭的概率[P=]0.1。

根據節點的分布選取350 m×350 m范圍進行節點和路徑能耗實驗。圖3為實驗區域節點及簇頭分布情況，其中，空心圓點表示源節點，實心圓點為簇頭節點。假設在節點[S]（源節點）和[D]（目的節點）之間存在四條無共享節點的四條不相交路徑，即Path1，Path2，Path3，Path4，如圖4所示，其中Path1經過N1，N2，N3，N4幾個節點，Path2經過N5，N6，N7幾個節點。

圖3 實驗選取簇頭分布圖

圖4 無共享多跳路徑圖

路徑確定后，每隔10 s從源節點向目標節點發送50 KB的數據，統計Path1，Path2，Path3，Path4上各節點不同時刻剩余能量參數：[E0=]0.5，[Ee=]0.01。圖5，圖6為Path1和Path2上7個節點剩余能量參數對比和能量消耗對比圖。

由圖5可以看出，剩余能量參數與節點間的通信距離成反比關系，通信距離越大時，該節點剩余能量參數越小，也就是在通信過程中能量消耗越大，如Path2中的節點N6。同理，通信距離相對較短的傳感器節點在通信過程中，其剩余能量參數較大，如試驗中Path1上的節點N4。圖6給出了節點N1～N7的能量消耗參數對比，從圖6中可以看出，各節點能量消耗成比例增長，整體網絡結構較為穩定。

圖5 節點剩余能量參數圖

圖6 節點能量消耗參數圖

由式（9）獲得如圖7所示的路徑能量優先級參數曲線圖，圖中星形線段表示Path1在第10 s～第40 s通信時的優先級參數，紅色方塊線段表示Path2在第10 s～第40 s通信時的優先級參數。從圖中可以看出，在前14 s，Path1的優先級參數較高，即選擇Path1進行通信將獲得更高的通信質量，更低的通信耗能。在14～40 s，Path2的優先級參數相對較高，此時Path2為合適的通信路徑選擇對象。

圖7 路徑優先級參數對比圖

圖8～圖10為個別節點在多次通信后的能量消耗對比統計。

圖8選取了距離匯聚節點較遠的簇頭節點通信能耗對比圖，圖9選取了距離匯聚節點較遠的簇頭節點通信能耗對比圖，圖10為距離匯聚節點適中的簇頭節點通信能耗對比圖。方框線段表示本文提出的QMR?LEACH算法能耗，點線段表示經典LEACH算法的能耗。這次試驗中選取實驗節點有以下特點：節點通信距離較遠時，直接通信（LEACH算法）將產生較高的能量消耗，也就是在這種情況下，選擇基于查詢的多跳算法能夠降低通信能耗，提高通信效率，結果如圖8所示。同樣的，在選擇通信距離較近節點進行通信時，本文算法的能耗高于LEACH算法，如圖9所示，原因是多跳的通信模式將節點能耗分攤給路徑上其他節點，這樣便避免了遠端節點因長距離傳輸耗能過大而提前死亡的弊端。如圖10所示，此時選取的簇頭節點距離匯聚節點距離適中，此時兩種方法的能耗雖有差別，但未體現出數量級上的優勢，在大量節點長時間通信時才能有所體現。

圖8 簇頭距離匯聚節點較遠時節點通信能耗對比圖

圖9 簇頭距離匯聚節點較近時節點通信能耗對比圖

圖10 簇頭距離匯聚節點適中時節點通信能耗對比圖

3 結 語

無線傳感器網絡作為計算機科學領域的一個研究熱點受到學術界和工業界的廣泛關注。網絡節點資源受限，尤其是傳感器能量有限，提高路由效率節省能耗，從而達到延長整個網絡生命周期的目的是目前研究的一個主要方向。本文對LEACH路由協議的優缺點進行了分析，并提出新的QMR?LEACH改進算法，在數據通信階段，根據簇頭節點與匯聚節點的距離關系，使用多跳與單跳相結合的方式通信，并引入跳數、剩余能量和下一跳消耗能量等參數選取最優路徑。仿真實驗結果表明，改進的QMR?LEACH算法對解決網絡邊緣節點提前死亡的問題有一定的改善，均衡了節點能耗，延長了網絡的生命周期。

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篇7

關鍵詞：建筑電氣節能；設計節能；照明節能

建筑電氣節能是一個系統工程， 逐漸向著自動化、節能化、信息化和智能化方向發展。建筑電氣節能設計的措施還有很多， 如提高電網功率因數、 采用智能化系統、 采用新型節能機電產品等。電氣設計專業人員應高度重視節能設計理念，從安全性、可靠性、經濟性及節能性等方面進行綜合分析，全面掌握并運用有效的節能措施，拿出一套既符合各種技術指標又能夠滿足功能需求，行之有效而又切實可行的節能措施，從而真正實現“節電能、降電耗”的目的。

1 建筑電氣節能的方法

1.1 降低變壓器的功率消耗。

變壓器的節能主要是通過降低有用功的功率消耗實現的。需合理選擇變壓器的類型、容量和臺數。變壓器應選擇節能型的，如S9,S10，S11型變壓器。節能型變壓器有用功功率損耗低、效率高，可以有效節約電能。選擇高效能低損耗的變壓器是建筑電氣節能的重要措施。其次，合理確定變壓器合理的負載率，減小變壓器的鐵損，也可以達到節能的目的。一般情況下，變壓器的負載率在75%～85%。此外，當裝機容量較大需要選擇多臺變壓器時，應選擇大容量的變壓器，以減少變壓器的臺數［2］。例如所需的裝機容量為4000kVA，則選用4臺1000 kVA變壓器，而不選8臺500kVA的變壓器。這樣可以有效減少變壓器的能量損耗，達到節能的目的。

1.2 降低供配電系統的能量消耗。

合理設計供配電系統，使其運行過程中消耗的能量最低。供配電線路電阻應盡可能小，以減少電能傳輸過程中的能量消耗。線路應選擇電導率較低的導線，但是考慮經濟因素，負荷較大的建筑可選用銅芯導線，負荷較小的建筑可選用鋁芯導線。供配電線路應盡量走直線，少走彎路以減少導線的長度。同時，供電線路應避免走回頭線，以減少電能在來回線路的損失。此外，還應選擇合理的供電電壓。一般情況下，供電電壓越高，能量消耗越小。民用建筑的供電電壓大部分是220V或380V。大型建筑可適當提高供電電壓，以達到節能的目的。此外，還應提高系統的功率因數，選擇合理的無用功補償方式，減少無用功在線路傳輸中消耗的能量，實現節能。

1.3 提高電動機的效率。

電動機在空載或輕載的條件下運行，效率極低，能耗很高，應盡量避免出現這種情況。對于大型電動機配備變頻調速器，可以有效提高電動機在空載及輕載時的效率，但是變頻調速器價格很高，在應用中受到資金的限制。此外，可以為發動機配置軟啟動器，使發動機平穩啟動，過程中電流和電壓的變化波動小，能量消耗低，也可達到節能的目的。軟啟動器的價格相對較低，目前，已被建筑物水泵系統的電動機所廣泛采用。電動機在運行過程中，還應使用電容器及時補償輸送過程中線路的有用功損耗。

2 實現照明系統的節能

照明用電量在我國總用電量中占有相當大的比例，照明系統的節能在建筑電氣節能中備受關注。照明系統的節能一般通過以下四個方面實現：

2.1 充分利用天然光源。

充分利用天然光源以節約照明耗費的電能，是實現電氣節能的有效手段。在建筑設計及施工過程中，應制定合理的采光方式，充分利用天然光源進行照明。建筑物靠近室外的部分，可以將門窗設計得稍大些，并且采用透光性能良好的玻璃門窗。建筑物也可通過安裝導光管或采光隔板增加室內采光，提高自然光源的利用率。白天將太陽光引入室內，節約照明電能消耗的同時還可以增加室內溫度，減少供熱的能量消耗。

2.2 采用高效節能燈具。

建筑物應盡量采用高效節能的燈具。過去廣泛采用的白熾燈價格低、安裝維修簡單，但是發光率很低，電能消耗高，因此，它已被發光率高、效率高、光色好、性能優異的節能燈具所取代。比如金屬鹵化物燈、LED燈、高壓鈉燈及太陽能燈等新型燈具。

2.3 設計合理的照明方式。

合理的照明方式可以在很大程度上節約電能。對光照強度要求高的場所，選擇混合照明方式比一般照明方式高效節能。對于大型建筑，一般采用重點照明與一般照明相結合的方式或者分區照明方式［3］。此外，還可以應用節能開關或智能技術，在特定的地點控制光照強度和光源的開關，以避免電能的浪費。

2.4 合理利用太陽能產品。

太陽能是取之不盡，用之不竭的清潔能源。合理利用太陽能，可以大大減少建筑電氣能量的能耗。利用太陽能技術和產品，可以有效節約能源和資源，減少電能等二次能源的使用，保護我們的環境與資源。目前，太陽能技術可以實現將太陽輻射到建筑物的能量直接轉化為電能，對建筑物用電設備供電。

3 實現建筑電氣用電設備的節能

3.1 空調系統的節能。

目前，大型建筑一般都配有中央空調。中央空調用電量很大，對其進行節能控制也是建筑電氣節能的重點。空調系統的節能措施包括：對冷卻水及冷凍水系統進行優化控制；完善冰蓄冷系統，對其進行優化控制；提高冰蓄冷系統的能源利用率；對熱交換系統的流量及溫差進行優化控制；對變風量系統進行優化控制等［4］。

3.2 給水排水系統的節能。

優化給水排水系統，以達到節能的目的。給水排水的節能措施包括以下幾個方面：可以充分利用太陽能來加熱水；循環利用水資源，合理利用市政管網余壓供水。

3.3 新技術實現節能。

電氣新技術可以有效解決傳統電氣技術能源浪費的問題。利用中控計算機控制整個建筑的供電設備、燈光及空調設備等，監控各個房間的溫度并設定房間溫度自動調節的上下限。通過定時裝置及智能技術控制上下班場所及學校的照明設備的開關。這些新技術的應用可以有效避免建筑電氣的電能浪費，達到節能的目的。

4 結束語

建筑電氣節能是建筑節能最重要的環節，我國建筑電氣節能仍具有很大的潛力。采用先進的技術，合理選擇高效的節能設備，科學利用太陽能等清潔能源，實現建筑電氣節能的同時，為人們的工作、生活、休閑提供安全可靠、方便舒適、高效低耗的環境。

參考文獻

篇8

關鍵詞：無線傳感器網絡；路由協議；雙層數據分發協議；柵格結構

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）09-0044-04

The Research of Wireless Sensor Network based on TTDD Routing Protocol

FENG Le， SHI Jia-xiong， HUi Liang

（ACTRI AVIC，Xi ’ an 710065，China）

Abstract：With the factors of widely distributing， dynamic network， restricted communication ability， greatness data stream and focus on the data， the design of the routing protocols are put weight on how saving the consume of energy and extending the live of the networks. This paper analyzes the basic principle and systems simulation design on TTDD， in order to solve the problem exists in the condition of data transmission path is too long in TTDD， another two modified methods are presented， CODE and E-TTDD， and we compare the three protocols’ communication energy consumption through mathematical calculation. The results of the simulation by MATLAB show the superiority of the improved TTDD.

Key words：wireless Sensor Network； routing protocols； TTDD； grid

1 引言

無線傳感器網絡（WSN）技術被認為是21世紀能夠對信息技術、經濟和社會進步發揮重要作用的技術，該技術有巨大的發展潛力，而且應用領域十分廣泛，可以應用于建筑環境中對部分物理量進行檢測控制、環境監測、軍事國防領域、交通安全管理、礦山安全檢測等領域。其核心無線傳感器網絡涉及計算機、通信、自動控制和人工智能等多學科[1，2]。

無線傳感器網絡是由部署在監測區域內大量的廉價微型傳感器節點組成，傳感器節點一般采用電池，能量資源有限。因此，如何減少能耗，有效節約能量，延長網絡的生命周期是無線傳感器網絡路由協議設計的主要目標。本文具體研究TTDD路由協議的算法思想和具體步驟，針對TTDD數據傳輸路徑過長的問題研究了CODE協議和E-TTDD協議，通過對比能量消耗和最短路徑來對三種路由協進行最優配置。

2 無線傳感器網絡的路由協議

無線傳感器網絡是由多個節點組成的面向任務的無線自組織網絡[3]。它由無線傳感器節點、中心節點（sink節點）、傳輸網絡和遠程監控中心4個基本部分組成，其組成結構如圖1所示。

2.1無線傳感器網絡路由協議的性能指標

無線傳感器網絡中路由協議的設計目標是：使用積極有效的能量管理技術來延長網絡生命周期；提高路由的容錯能力，形成可靠數據轉發機制。評價一個無線傳感器路由協議設計性能的好壞，一般包含網絡生命周期、傳輸延遲、路徑容錯性、可擴展性等性能指標[4]。

2.2網絡路由的設計思路

無線傳感器網絡的有效性和整體性在很大程度上取決于網絡的路由技術。路由設計技術中.包含優化能量消耗及均衡能量消耗的內容。

在無線傳感器網絡中，可以使用合理選擇分支節點來實現傳輸路徑的優化，達到能量使用優化的管理。在將相同的數據發往不同的節點時，為節省節點消耗的能量，不采用分別單獨發送的方式，而將數據先發送至一個中間節點，在中間節點處再將數據分別發送到不同節點，該中間節點就是分支節點。可見通過采用分支節點，能夠使傳輸所需要的整體距離縮短，從而達到節省傳輸能量的目的。

3 TTDD路由協議

3.1 TTDD路由協議模型

TTDD主要解決大規模無線傳感網絡潛在的多個數據源節點對多個移動中心節點的可擴展的高效數據分發問題[5]。數據源節點就是產生感知數據而需要報告有關激勵因素的傳感器節點，激勵因素是一個目標或者感興趣的一個事件。中心節點就是從線傳感網絡中收集這些數據報告的用戶。激勵因素和中心節點的數量可能隨時間的推進而變化。如圖2所示，模擬布置一無線傳感網絡來檢測其中小車的移動情況。圖中小圈為傳感器；兩輛小車為檢測目標，當產生激勵事件時，周圍的傳感器檢測數據，由其中一個傳感器產生數據，開始作為源節點；圖中小人為中心節點，認為是可以移動的。

假定每個中心節點需要連續將其位置信息廣播到整個傳感器場中，這樣所有傳感器節點都得到通知其隨后數據報告的發送方向。然而，中心節點的移動性是大規模線傳感網絡數據分發帶來困難，多中心節點頻繁的位置更新不僅會加重無線傳輸的碰撞，而且導致迅速消耗傳感器節點有限的電池能量。

TTDD是一個層次路由協議，是基于以下假設提出的：

1）具有相同屬性的傳感器節點分布在一個區域內，傳感器節點之間進行短距離無線通信，遠距離節點通過中間節點采用多跳轉發數據。

2）每個傳感器節點都知道自己的位置信息，但是中心節點可能不知道自己的位置信息。

3）一旦有事件發生，事件周圍的傳感器節點會收集并處理信息，然后由其中一個作為源節點發送報告。

4）中心節點通過查詢網絡收集數據，在無線網絡中，中心節點的位置和數目是可變的。

TTDD能夠使用簡單的貪婪地理轉發路由來建立和維護柵格結構，并且維持較低的開銷。對每個數據源節點采用柵格結構，從多個中心節點發出的查詢消息被限制在本地蜂窩內，因此避免了多個中心節點全網泛洪的過度能耗和網絡開銷，中心節點在大于其蜂窩范圍移動而離開位置時，重新進行本地數據查詢泛洪，查詢消息將傳遞到達新的分發節點。沿著源節點方向傳遞，查詢消息最終被某個已經接收源節點發送數據的分發節點所接收而不再進一步轉發。然后分發節點沿著查詢消息傳遞路徑的反方向向下朝中心節點轉發數據。這樣，即使中心節點連續移動，高層數據轉發遞增式變化，中心節點仍然能夠連續接收到數據。而且由于柵格點上的傳感器節點參與數據分發。所以其他傳感器節點不需要維護狀態。因此，TTDD能夠擴展到大量的源節點和中心節點。

3.2 查詢請求與數據轉發

源節點將自己的位置作為柵格上的一個交叉點，給其四個相鄰交叉點發送數據通知消息，將二維傳感器網絡分成蜂窩柵格。其具體構建是以源節點為交點，做一條水平直線和一條垂直直線，并且分別以[α]為間距作上述兩條直線的水平線，以此把平面劃分成大小為[α×α]的方格。圖3所示，為源節點A建立的柵格結構。

每條數據通知消息最終被其所指定的最近交叉點的一個傳感器節點所接收，該傳感器節點存儲節點信息，然后將該信息轉發給相鄰交叉點（不包括將該消息發送來的那個相鄰交叉節點），這種數據通知消息的遞進式傳播通知交叉點最近的所有傳感器節點稱為給定源節點的分發節點（圖3中黑點所示）。

TTDD協議的轉發包括兩個過程，即查詢轉發和數據轉發。查詢轉發過程提供了到達sink節點的路徑信息，確保源節點的數據沿著查詢消息轉發路徑的相反方向從源節點開始通過兩層傳遞到達sink節點。其中低層在sink節點當前位置的蜂窩內，高層由網格上的分發節點組成。

中心節點在蜂窩內泛洪查詢消息，尋找附近的分發節點，查詢區域為一個蜂窩般大小。中心節點查詢消息時說明泛洪的最大距離，因此會在離中心節點最大距離左右的節點上停止查詢消息的泛洪。中心節點泛洪消息傳遞到一個本地分發節點，這個節點被稱為直接分發節點，至此，低層查詢結束。高層傳輸由分發節點完成，由于直接分發節點接收過上行分發節點發送來的數據通知消息，因此知道其位置，故轉發查詢消息到柵格上的上行分發節點。將從中心節點指向源節點的方向稱為上行方向，同理將源節點指向中心節點的方向稱為下行方向。上行分發節點又進一步朝源節點方向上行轉發查詢消息，直到查詢消息到達源節點或者是接收到源節點發送數據的分發節點（比如接收到其他中心節點的查詢消息后返回數據）為止。兩層查詢數據轉發過程如圖3所示。

圖3 源節點A的柵格結構

3.3 通信能量消耗分析

這個部分我將用數學方法簡單計算網絡的通信能量消耗情況。我們先分析最壞情況下的能量消耗。

假設網絡覆蓋區域為A，其中均勻分布N個傳感器節點，因此每邊大約[N]個傳感器節點。此外有k個sink節點，以平均速度v移動著，在時間T內從源節點接收d個數據包。查詢信息和數據信息的長度為l。TTDD將整個傳感區域劃分為正方形網格，每個單元格的邊長為a，每個單元格中有n=（Na2）/A個節點。每個移動sink通過了m個單元格，m取（1+vT/a）的上限整數。對與靜止的sink而言，m=1。若sink的移動通過了m個單元格，即sink更新了m次，則在兩個連續的sink更新中，接收了d/m個數據包。

TTDD協議中，查詢請求在本地單元格中泛洪，找到直接分發節點后沿著網格邊界向源節點轉發查詢信息。本地單元格泛洪會消耗nl的能量，查詢信息如果沿直線方向從sink發送給源節點會消耗[（cN）l]（0

同樣的分析方法可以得出，從源節點發送d/m個數據包到sink需消耗[2（cN）d/m]的能量。對于k個sink節點，更新m次后，查詢信息與數據發送一共消耗的能量為：

[km[nl+2（cN）l+2（cN）d/m]=kmnl+kc（ml+d）2N] （1）

此外，網絡任務更新時消耗的能量為Nl，源節點將網絡分割為a[×]a的單元網格，每個網格中有n=（Na2）/A個節點，則網格建立時的能量消耗為[（4Nl）/n]。

綜上所述，TTDD的通信能量總消耗為：

[COTTDD=Nl+4Nl/n+kmnl+kc（ml+d）2N] （2）

4 TTDD的協議改進

4.1 TTDD的改進協議CODE

CODE同TTDD一樣將網絡區域劃分正方形網格，CODE在每個網格中選取一個節點作為中間節點（coordinator）去存儲和轉發數據，這就是CODE與TTDD最大的區別。TTDD的傳輸路徑是沿著網格邊界，可以看成是網格的四個頂點的DN（分發節點）之間的數據傳輸，而CODE則是網格之間的傳輸。如圖5。

與TTDD一樣假設在一個正方形傳感區域中，平均分布著N個節點，有k個sink節點，以平均速度v移動著，在時間T內從源節點接收d個數據包。查詢信息和數據發送信息的長度為[l]。TTDD將整個傳感區域劃分為正方形網格，每個單元格的邊長為a。

CODE與TTDD協議通信能量消耗的區別在于數據傳輸路徑的不同，眾所周知兩點之間直線最短，CODE的傳輸路徑基于網格，由圖6可知CODE的傳輸路徑非常接近sink和源節點兩點間的連線，所以查詢信息的傳輸路徑最優時的節點能量消耗為c[N][l]（0

[COCODE=kmnl+kc（ml+d）N+Nl+（4Nl） /n] （4-1）

4.2TTDD的改進協議E-TTDD

E-TTDD的網格初始化過程和TTDD相同，區別同樣在于數據傳輸路徑的不同。圖7給出了E-TTDD算法的結構組建原理圖，在網格建立完成后，把源節點和sink附近的節點連接成一條直線，然后以這條直線為中心做兩條平行線，兩線的間隔為[β]，在兩線之間的區域內根據本地競選機制選舉轉發節點。其中[0

根據E-TTDD的工作原理可知sink查詢的最佳路徑為sink與源節點之間的連線，因此，sink查詢路徑節點的能量開銷為c[N][l]（0

從源節點發送數據包到sink花費的能量，以及網格建立和網絡任務更新消耗能量都與TTDD相同，所以可知E-TTDD的通信能量消耗為：

[COE-TTDD=kmN（2βα-β2/2）l/A+kcN（ml+d）+Nl+（4Nl） /n]（3）

5 仿真比較分析

基于之前推導的通信能量消耗公式（1），（2），（3），使用MATLAB軟件仿真比較其山柵格邊長、區域內傳感器數量、中心節點數量以及中心節點移動等對能量開銷的影響。分別如圖9，10，11，12。

初始設定在區域面積A為2000m[×]2000m的場景中設置N=400個傳感器，中心節點k=4，查詢消息、數據通知消息長度l=1，周期內中心節點共從源節點接收d=10個數據分組。在實際運用過程中還要考慮很多其他的參數，如sink的移動速度，網絡節點的分布密度等等。

從以上不同場景的仿真結果可見，在CODE、E-TTDD和TTDD三種協議中，E-TTDD的能量消耗是最少的。這是因為E-TTDD的傳輸路徑是最短的，因此，在轉播數據時，E-TTDD占用最少的節點，所以它的網絡使用時間是最長的。傳輸路徑的長短還會導致數據的傳輸時延，在sink移動速度不是很快時，CODE和E-TTDD的能量消耗相當，三種協議的數據傳輸成功率是相當的，但E-TTDD的傳輸路徑最短，所以它的傳輸時延是最短的，其次是CODE。當sink移動速度加快時，由于CODE要在單元格中選擇一個中間節點作為coordinator去存儲和轉發數據，而E-TTDD也要利用轉發節點競選機制去尋找新的路徑，這些都增加了數據傳輸的時延，所以當sink移動速度加快時，TTDD協議在傳輸時延上要比兩種改進協議短些，但三種協議的數據傳輸成功率都是相當的。

6 結論

本文認為TTDD協議雖然能量消耗相對較高，但是路徑選擇便捷，在大范圍，比較復雜的區域進行數據探測時有其獨特的優勢。E-TTDD和CODE在平坦空曠的環境中使用將會發揮他們數據傳輸路徑短的優勢。目前無線傳感器網絡還處于實驗室階段，它的實際應用正在不斷完善，基于sink移動的路由協議應該是以后研究的方向。

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篇9

（南京城市職業學院 體育部，江蘇 南京 210038）

摘要：體力活動不足是影響人類健康的重要因素，客觀、準確的體力活動監測方法和儀器對于開展體力活動研究、運動干預和人們的日常健康管理具有重要意義。Actigraph是目前國外應用最多的加速度傳感器能量消耗監測儀器之一，首先介紹了Actigraph的基本技術、參數，然后對相關Actigraph的文獻從“信度”、“效度”、“能量消耗推算方程”、“儀器對比研究”等方面進行回顧，以期為相關研究提供有益參考。

關鍵詞：體力活動；Actigraph；加速度傳感器

中圖分類號：G804.49文獻標識碼：A文章編號：1672-268X（2015）01-0030-06

Actigraph and Its Reliability and Validity

ZHAO Zhuangzhuang，XU Jingchao

（Sport Dept.，Nanjing Urban Vocational Inst.，Nanjing 210038，China）

Abstract： Actigraph is one of the most frequently used acceleration sensor for monitoring and measuring energy consumption.The paper introduces the basic technique and index of actigraph and reviews the actigraph research papers in the aspects of reliability，validity，energy consumption formula and equipment comparison research.

Key words： physical activity； Actigraph；acceleration sensor

現代研究認為體力活動（physical activity）不足是影響人類健康的重要因素，心血管疾病、糖尿病、骨質疏松、肥胖癥等疾病發生率與體力活動水平呈現出反向的劑量效應關系（dose-response）［1-4］。體力活動需要科學、有效、精確的體力活動測量方法，目前主要的體力活動測量方法有主觀測量方法和客觀測量方法兩類。客觀測量方法又有雙標水法（doubly labeled water）、間接熱量測定法（indirect calorimetry）、心率表法（heart rate monitor）、計步器測定法（pedometer）和加速度傳感器法（accelerometer）等［5-6］。在人體體力活動測量中，加速度傳感器表現出了客觀（objective）、精確（accurate）、實用（practical）、可靠（reliable）［7］等諸多優勢，在流行病學、運動干預、體力活動研究和人們日常健康管理中占據了舉足輕重的地位。

在眾多加速度傳感器產品（Sense Wear，Tritrac-R3D/RT3，Kenz，Brotrainer，CSA/Actigragph）中，Actigraph（之前被稱為CSA） 加速度傳感器是目前體力活動研究中應用最為廣泛［8］的產品之一，它由美國MTI公司研發。MTI在近30年的研發中，積累了眾多的產品類型，擁有一條齊全的產品線（Production line）。隨著1993年第一代傳感器7164（CSA）問世［4］，引起了學者興趣，眾多針對7164的研究（例如能量消耗預測方程推算、體力活動水平分類、信效度研究等）［9-15］見諸學術刊物和報端，雖然目前7164不再是MTI的主產品，但關于7164的學術研究依然在繼續。71256是繼7164后的過渡型傳感器，它依然采用單軸加速度傳感器技術，除若干參數有所調整外，其他同7164一致。71256在2005年就不再生產，MTI隨之推出了第三代加速度傳感器GT1M。與7164等相比，GT1M不但尺寸和質量都有所減少，而且采樣頻率、內存也有所增加；除此之外GT1M采用微電子機械系統電容式加速度傳感器，這種壓電式固態加速度計（piezoelectric，solid state）免去使用之前的校準（calibration）步驟［8］，為實驗和日常使用帶來了方便。GT1M有多個版本，在2008年MTI推出雙軸GT1M之前，GT1M一直采用的是單軸加速度技術。2009年，MTI推出了自己的第四代加速度計GT3X，同時GT3X+、Actisleep、Actitrainer也成為加速度計市場新寵。第四代加速度傳感器均采用固態三軸加速度計，內存和電池容量有所增加；GT3X+、Actisleep、Actitrainer還具有環境光感應系統，用以監測使用者使用環境和時間；Actisleep是專門針對睡眠問題研發的產品，可以監測有關睡眠質量的若干指標：入睡時間、睡眠時長等，也可以用來測量體力活動時的能量消耗；Actitrainer（ActiGo產品同屬此序列）最大的突破在于它可以提供使用者的心率等信息，使用Actitrainer時同時佩戴Polar T31心率帶，就可以收集使用者運動中的心率信息，并直接顯示在二極管屏幕上。

Actigraph產品在全球56個國家的數以千計的大學和研究機構中被使用，相關Actigraph的研究文獻特別是涉及到7164、GT1M、GT3X的論文多達數百篇，本文就Actigraph在體力活動測量中的應用進行了綜述，回顧了相關學者的研究成果，以期為國內研究提供參考。

本文首先對Actigraph的基本信息進行了回顧，基本參數見表1。

1.1尺寸和重量

Actigraph尺寸和重量相對來說較小，較小的尺寸和較輕的重量為日常應用和野外實驗（field research）帶來了便利。Actitrainer的尺寸和質量在所有Actigraph產品中為最大，這同它的產品定位，以及集成了有機發光二極管的顯示窗口和心率感應器有關，加速度計未來的發展趨勢依然是輕便化。

1.2加速度計類型

除7164采用的是懸臂梁加速度計技術外，以后的產品均采用了壓電傳感器，當有加速度產生時，首先會引起壓電原件的形變，形變產生的信號經過電荷處理和過濾之后被微控系統處理并被儲存在傳感器的內存中［4］。根據傳感器所能感應的加速度方向，可以分為單軸、雙軸和三軸。單軸加速度計通常只對垂直軸（vertical）的加速度敏感，雙軸（采用較少，Actigraph GT1M的第四版本采用）可以對垂直和水平軸（wertical and horizontal）上產生的加速度進行記錄，三軸加速度計則可以感應和記錄垂直軸、矢狀軸和冠狀軸6個方向的加速度。

1.3響應頻率、取樣頻率、靈敏度范圍

人體運動頻率有一定范圍，在應用過程中一些其他震動也有可能引起加速度計的響應，為盡量減小非人體體力活動產生的加速度被記錄，就必須設定一個濾波器，將較低和較高的頻率過濾掉。7164響應頻率范圍大于其他型號產品的響應頻率范圍，使7164能夠感應人體更多的運動頻率，也可能使其受到更多干擾因素的影響，以提高測試結果。

傳感器的取樣實際上是模擬數字轉換器（A/D converter）轉化信號的過程，在使用過程中，經過電荷放大和濾波器過濾的加速度信號會被模擬數字轉換器以一定的頻率轉化成數字信號儲存在加速度計的微控系統中［4］。7164的取樣頻率是10Hz，說明7164中的模擬數字轉換器每秒轉化將采集10次加速度信號并將之轉化為電子信號。GT3X+的取樣頻率可以由用戶在30Hz—100Hz范圍內自由設定，取樣頻率越高，加速度計越能全面反映人體運動過程，從而取得更加準確的數據。

在響應頻率范圍內，加速度計能夠感應的加速度處于一定范圍之內，這個感應范圍和模擬數字轉換器類型共同決定了模擬數字轉換器的靈敏度（sensitivity）。7164的模擬數字轉換器是8bit A/D轉換器，它能夠辨別28-256種不同水平加速度水平，由于同一軸向的加速度有兩個方向，所以模擬數字轉換器的辨別距中值為128；7164在0.1—3.6Hz的響應頻率范圍最大可以感應2.13g的加速度，2.13g/128=0.01664g就得到了8bit的模擬數字轉換器靈敏度為0.01664g/bit［4］。7164之后的Actigraph產品模擬數字轉換器靈敏度均有了很大幅度的提高，GT3X等的靈敏度已經達到0.01221g/bit。

1.4數據存儲能力

加速度計收集到加速度信息，經過微控系統的處理轉換之后，會以綜合數值—計數（counts）的形式儲存在內存中，加速度計的數據存儲能力則反應了它記錄數據的時間長短，這對于日常應用和科研具有重要的影響。衡量加速度計的數據存儲能力，主要有兩個因素：數據記錄時間（epoch time）和內存容量（memory）。

數據記錄時間由用戶自行設定，較短的數據記錄時間可以全面地反映體力活動情況，但是會減少加速度計的存儲時間；較長的數據記錄時間會延長加速度計的存儲時間，但是可能會造成信息的丟失［17］（如對精確到幾秒的活動類型和強度研究來說，無法提供準確的信息）。

早期Actigraph 產品內存容量較小，如7164只有64K。作為7164升級產品，71256增加到256K，隨著人們對數據存儲需要的增加，Actigraph 內存容量不斷增加，GT3X達到 16M。數據記錄時間和內存容量決定了數據存儲能力，湯強等研究表明GT1M的epoch time 設置為1min時，加速度計可以連續記錄178天的數據； epoch time 設為10s時，只能記錄30天的數據。7164的epoch time設為1min時，可以連續記錄22天的數據；epoch time 設為10s時，只能連續記錄3.5天的數據。

加速度計實際的數據記錄能力還受到電池續航能力的限制，所以在實際研究和應用中，應當綜合考慮以上幾個因素。

1.5主要輸出參數

Actigraph 運動傳感器的數據信息可以通過PC展示給用戶，通過USB將數據下載到Actigraph PC軟件（Actilife）中，就可以對數據進行分析。7164/71256/GT1M/GT3X主要的輸出參數為：counts、步數、能量消耗（kcals）、體力活動水平等，而GT3X+/Actitrainer以及Actisleep則可以輸出更多的參數值。例如，GT3X+和Actitrainer可以輸出人置（position）信息，GT3+/Actitrainer和Actisleep可以通過本身攜帶的環境光傳感器（Ambient Light Sensor）記錄環境信息。作為專門為睡眠研究量身打造的測量儀器，Actisleep能夠全面記錄睡眠信息，如入睡時間、覺醒次數和持續時間、睡眠總時間、睡眠質量水平等。如果將GT3X+佩戴于手腕，它也可以記錄一些人體睡眠的信息，如入睡時、睡眠總時間等。

2Actigraph 信度和效度研究

批量生產的Actigraph儀器在正式投入市場之前，一般都要做信度檢驗，雖然大部分產品符合其公司的相應標準，但對于不同研究者來說他們對儀器的可靠性有不同的要求，因此有學者對Actigraph加速度傳感器信度進行了研究。信度水平常常用變異度（CV，coefficient variation）衡量，同一設備多次測量結果的變異度表示為CVintra，不同儀器同一次測量結果的變異度表示為CVinter。Metcalf等人在對7164的信度研究中，發現7164的CVintra 為1.83%，明顯小于7164（5%）［18］。Clain在其研究中發現7164在測量中等強度運動時的CVinter高于其他運動強度下的CVinter（13.5% vs 0.9-14.7%），與此同時，Clain發現不同GT1M在一次測量中結果的變異度較之前的版本明顯降低［19］。在可以提供標準加速度的震動臺上進行信度檢驗，是許多學者經常采用的方式。Rothney等在震動臺試驗中，計算了GT1M在各種震動頻率下的CV值，并進行了橫向比較，結果發現GT1M的CVinter在震動頻率大于40rpm時低于7164和71256。他還報道到，在震動臺試驗中各型號儀器的CVinter在低頻率時計算值總體上要高于頻率大于40rpm時計算的CVinter［16］。Barge等人采用機械裝置產生垂直方向加速度，用來衡量Actigraph的可靠性，試驗表明多個Actigraph加速度傳感器的變異程度大于一個Actigraph加速度傳感器前后多次測試的變異程度［5，9］。YAM等在其研究中，以寵物狗作為實驗對象，他們設計的信度研究實驗結果表明GT3X具有較高的信度水平［7］。在與其他加速度傳感器信度對比研究中，Actigraph常常表現出良好的信度水平，其CVintra和CVinter相比其他品牌要小許多［20-21］。在YAM的研究中，他計算了GT3X垂直軸和綜合counts輸入，結果表明在四個活動強度（sedentary，light intensity physical activity indoors，linght to moderate intensity physical activity outdoor，vigorous intensity physical activity）下，無論是垂直軸的counts值還是綜合值皆有顯著差異，這也反映了GT3X的信度［7］。

在加速度傳感器效度研究中，雙標水法（DLW）和間接測熱法（indirect calorimetry）所獲取的數據常常作為“金標準”［22］。通過比較加速度傳感器的counts值或者能量消耗量和雙標水法或氣體代謝分析儀的數據的相關性來確定加速度傳感器的測量效度。Masse等人比較了Actigraph的counts值域雙標水測試的結果之間的相關性，發現雙標水測量的總能量消耗（TEE）與Actigraph的counts之間的相關系數r=0?66［23］。Leenders等人以雙標水法為參照，采用RT3加速度傳感器、Actigraph加速度傳感器測量13名婦女連續一周的活動狀況，結果表明這兩種加速度傳感器明顯低估了實際能耗，其中Actigraph加速度傳感器低估程度達到35%［24］。用上述“金標準”來單純驗證Actigraph效度的文獻尚不多見，多數研究者更多的是利用Actigraph的Counts值與“金標準”能量消耗建立能量消耗的推算方程。

3能量消耗推算方程

加速度傳感器直接記錄的數據是counts，要想得到人體運動時的能量消耗信息，必須建立counts和能量消耗量之間的回歸方程。以Actigraph 7164和71256的測試結果為基礎的能量消耗推算方程較多，GT1M和以后的型號此方面的研究較少，有待進一步深入。

目前學界根據Actigraph 建立的能量推算方程主要有兩種，一種是線性方程，另一種是分段方程。

建立在Actigraph 加速度傳感器測量結果上的常用線性方程共有8個（見表2）。這些方程在體力活動研究中起到了巨大的作用，特別是Freedson等推導回歸方程已經被Actigraph 推出的軟件客戶端 Actilife采納。Crouter等在驗證Actigraph的能量推算方程時發現，沒有一個方程可以準確預測所有體力活動的能耗［25］。Hendelman 等的研究顯示，Actigraph 的counts值與他自己推算的方程具有較高的相關系數，達到了0.7732。針對Actigraph儀器建立的回歸方程，通常以7164和71256為基礎，Sasaki等人則采用GT3X，利用多重回歸（因素為：速度和counts）建立了預測模型，并與對照組實際能量消耗進行了配對樣本T檢驗，結果沒有發現顯著差異［26］。盡管如此，由于方程的建立通常是在特定的運動類型和強度之下，所以一個方程只有在針對相應類型和強度的體力活動進行能量推算時，才能表現出良好的效度。因此，有的學者想到通過建立分段方程的方法來改善這一狀況。

Crouter在分段方程的建立上取得了很大的進展。他以counts值為切點建立了以Actigraph測量結果為基礎的分段方程，并進行了相關驗證，結果顯示預測值和測試值之間差異很小。雖然分段方程可能會提高Actigraph 估算能量消耗的精確度，但是湯強等認為這種分段方程可能存在以下不足：（1）方程對于估算騎行運動能量消耗的精確度較低；（2）方程的計算方法可能過于復雜；（3）方程還沒有在更多的人群和其他類型的體力活動研究中進行驗證；（4）在推算counts值接近切點的體力活動時，誤差會比較大。

4不同型號的Actigraph 加速度傳感器對比研究

自從第一代Actigraph 加速度傳感器 7164誕生之后，Actigraph一共推出了4代儀器，每代一般會有多個版本。 學者常常進行不同型號儀器之間的對比研究，以確定這些儀器在測量中是否具有一致性。

在先前的研究中，同一代加速度計測量的可靠性得到了驗證，因此，Dinesh John在不同的走跑速度下，檢驗7164和三個GT1M不同版本的counts記錄是否有差異；他讓實驗者佩戴不同的儀器在10個不同的速度下活動，結果發現在給定的速度之下，所有儀器記錄的counts值沒有顯著差異。在7個給定的跑步速度水平上，7164記錄了最低值，而GT1M-V2記錄了最大值。這和之前Rothney等的研究取得了相似的結果。雖然Actigraph自己宣布由于GT1M相比7164采用了更高的采樣頻率（30Hz vs 10Hz），所以它在在較高震動頻率下會記錄更高的counts值，但是Rothney等的研究卻得到了相反的結果，這個結果同Dinesh John的研究結果是一致的。另外，Rothney等的研究結果還表明GT1M與7164相比，在測量低頻率運動時，具有較低的靈敏度，這可能導致GT1M無法記錄一定頻率之下運動產生的加速度，從而低估這些運動的能量消耗。對這個問題，Brychta做了詳細的研究，其目的就是為了檢測在不同的數字信號處理濾波器過濾下，Actigraph監測快速和慢速運動的能力。為此，他讓實驗者佩戴GT1Mv6.0和GT3Xv1.3，同時佩戴經過低頻處理的GT1Mv6.0和較高版本的GT3Xv1.4作為對照。結果顯示在0.8kmp速度下，73%的GT1Mv6.0和50%的GT3Xv1.3沒有記錄運動數據；在1.6kmp速度下沒有記錄運動數據的比例都為14%。然而經過調整的GT1Mv6.0和GT3Xv1.4在所有的速度下都能檢測到人體運動，并記錄下counts數據。Actigraph 在檢測低頻率人體運動時確實存在靈敏性不高的問題，所以Brychta建議Actigraph繼續適度增大其檢測范圍。

在相關研究中，經常出現一個十分重要的現象，那就是所謂的“高原現象”或者說“平臺效應”。Brychta、Rothney、Dinesh John等的研究中均發現了這種現象。在出現counts曲線“平臺效應”時，counts值達到了頂點，并出現一個短暫平臺，然后隨著運動強度的增加，出現快速下滑。Dinesh John等的研究中，平臺出現在速度為14km.hr-1時，此時7164和GT1M-V2的counts值為8974±677、9412±982 cpm，二者的尖峰值差值是439±565 cpm。然而Brychta35研究中這個平臺出現在速度為9.66KPH時。平臺效應的出現會給體力活動類型和強度研究帶來困難，因此在估測速度大于10KPH的運動的能量消耗時，研究者應該謹慎選擇測量儀器。因此早在1997年，bouten就建議將加速度測量幅度和測量頻率上限分別增加到6g和20Hz。

5結束語

加速度傳感器因其自身獨特的優點，在體力活動測量中將繼續發揮重要的作用。Actigraph是目前應用最為廣泛的加速度傳感器，通過對其信效度研究的回顧，我們發現Actigraph應用于人的體力活動監測在國外學者研究報道中呈現了良好的信度和效度水平（特別是與其他類型加速度計相比）。在Actigraph產品中，不同代際儀器之間，以及相同代際不同版本的儀器之間在數據記錄精度方面具有較好的一致性，但同時我們必須看到，由于Actigraph能量計算模型的建立往往是以實驗室研究為基礎的，所以應用Actigraph進行個體體力活動測量與評價的精確性還需要進一步證實。

運用Actigraph等加速度傳感器進行中國人群的體力活動監測研究報道在學界尚不多見，鑒于加速度傳感器在測量人體運動能量消耗中所具有的種種優點，以及人們對日常健康管理方法和儀器的需求，我們應該加強以Actigraph為代表的加速度傳感器測量人體體力活動的研究，結合中國人體質狀況和運動形式特點建立適合中國人特征的體力活動評價方法，開發適于中國人使用的體力活動監測儀器。

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篇10

關鍵詞：簇首；網絡生命期；成簇算法；剩余能量

中圖分類號：TP393文獻標識碼：B

文章編號：1004-373X(2009)03-004-03

Clustering Algorithm Based on Residual Energy and Least Adjacent Clustering Radius

ZHANG Zuofeng,LIU Sanyang

(Xidian University,Xi′an,710071,China)

Abstract：As for the problem of LEACH clustering algorithm not considering the residual energy of nodes when selecting cluster heads,and the distributing of the heads not uniformity,members of the cluster communicating with the head by one-hop,which impacts lifetime of the network.A clustering algorithm is proposed which adjusts the probability of becoming cluster head by residual energy and least adjacent clustering radius,and takes multi-hop communicating for some nodes.The results of simulation prove that this algorithm can prolong the lifetime of network and balance distributing of the heads and improve structure of the members of cluster.

Keywords：cluster head;lifetime of network;clustering algorithm;residual energy

0 引 言

無線傳感器網絡(Wireless Sensor Networks,WSN)由部署在監測區域內的傳感器節點組成，它通過無線通信的方式形成一個網絡系統，在軍事國防、災難預警、環境控制、信息通信等各個領域都有著十分廣泛的應用［1］。傳感器節點體積小，能量有限，處理能力低，如何充分利用有限的能量，提高網絡生命期是傳感器網絡面臨的首要任務。

人們基于節能的考慮，提出了各種各樣的拓撲控制算法。根據網絡拓撲結構劃分為平面算法和分簇算法［2］。平面拓撲控制算法中，各節點地位相同，通過功率控制簡化網絡拓撲結構，從而減少沖突、干擾，達到節能的目的。典型算法有COMPOW［3］，LMA和LMN［4］等。分簇算法是無線傳感器網絡節省能量，延長網絡生命期的有效方法。節點分簇的主要思想是根據某種規則選擇出一些節點成為簇首，在剩余節點中繼續按某種規則選擇節點加入簇首，形成簇。

典型的分布式簇首選取算法有LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)［5］，HEED(Hybrid Energy Efficient Distributed Clustering)［6］和DCHS(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy with Deterministic Cluster-Head Selection)［7］等。LEACH算法中，所有節點輪流充當簇首，網絡周期性地進行簇首選舉，每個周期稱為一輪(round)。在每輪中，各節點獨立運行公式產生一個數，再生成一個隨機數，通過兩個數的比較來判斷節點是否當選簇首。在每輪中，所有簇首選舉后，進入穩定工作階段。HEED算法中，簇首的選擇主要依據主、次兩個參數。主參數依賴于節點剩余能量，用于隨機選取初始簇首集合，具有較多剩余能量的節點將有較大的概率暫時成為簇首，而最終該節點是否成為簇首取決于剩余能量是否比周圍節點多得多；次參數依賴于簇內通信開銷。DCHS算法針對LEACH算法中的不足，綜合考慮節點當前能量和閾值對簇首選取的影響。

針對LEACH算法的不足和文獻\只考慮剩余能量的不足，提出了基于剩余能量和最小鄰近簇半徑的成簇算法(Based on Residual Energy and Least Adjacent Clustering Radius,ECR)，并對簇內結構合理化。通過對LEACH算法的修改，使得最小鄰近簇半徑小的節點當選簇首的概率降低；剩余能量大的節點當選簇首的概率增大，并與能量消耗模型結合，以降低能量消耗為目的，改善簇內拓撲結構。通過與LEACH算法的比較，仿真結果表明，ECR算法延長了網絡生命期，均衡了簇首能耗負擔，簇首分布較均勻，簇內結構更加合理。

1 基本概念及相關知識

1.1 傳感器網絡生命期

根據服務類型的不同，傳感器網絡生命期的定義也不相同。這里定義從節點部署開始到第一個節點死亡為止。

1.2 最小鄰近簇半徑

在LEACH算法中，節點依據概率和一個閾值來決定是否成為簇首節點。假設已經選擇了m個簇首，當選舉第m+1個簇首時，要考慮當前節點到m個簇首的最小距離R(i)。這個距離定義為最小鄰近簇半徑。

用公式表示為:

R(i)=min1≤j≤mi≠j{dist\}(1)

其中：node(i)為節點i；C(j)為簇首節點j；dist為歐氏距離。

1.3 LEACH算法

在LEACH算法中，對每一個節點i設定了一個閾值T(i):

T(i)=p1-pmod(r,1/p),i∈G

0,其他(2)

其中：p為簇首節點占網絡節點總數的百分比；r為當前輪數；G表示網絡中最近1/p輪未當選簇首的節點的集合。

LEACH算法如下：

設有n個節點：

Step1:r=1:rmax(rmax為最大輪數值);

Step2:對于node(i)∈G,根據式(2)算出T(i)，node(i)G，則T(i)=0;

Step3:對于node(i)產生一個0~1之間的隨機數rand(i);

Step4:比較rand(i)與T(i)，若rand(i)

Step5:若i>n即本輪簇首選舉完成，進入穩定工作階段;

Step6:若r

1.4 能量消耗模型

這里采用文獻［9］所采用的無線信道模型及其能量公式。發送方傳輸l比特信息到距離為d的接收方時，發送能量開銷為：

ETx(l,d)=lEelec+lεfsd2,d

lEelec+lεmpd4,d≥do(3)

其中，do為環境因素決定的一個常數；Eelec為傳感節點電子能量消耗；εfs為自由空間無線電子信號放大所消耗能量；εmp對應于多徑衰落信道。即：當節點間距離d

接收方接收l比特的信息,需要接收能量開銷為：

ERx(l)=lEelec(4)

2 ECR算法

2.1 簇首選舉的改進

由于LEACH算法沒有考慮到節點剩余能量的影響，并且隨機選取簇首使得其分布不均勻。考慮修改式(2)和每個節點相應的隨機數(rand)，使得能量和最小鄰近簇半徑對于簇首選舉的概率都有所影響，則對于每個節點i有一個新的閾值：

T(i)=p1-pmod(r,1/p)flag,i∈G

0,其他(5)

其中：

flag=exp(R(i)/Rd)-1)， R(i)≠0

1，其他(6)

由式(5)和式(6)知，R(i)越小，則T(i)越小，即當前節點距離某個簇首的距離小于一個閾值Rd，則其成為簇首的可能性就降低。

根據剩余能量的大小，對于rand的修改式如下：

rand(i)=rand(i)exp\(7)

其中：rand(i)為對于節點i所產生的隨機數；E(i)為節點i的剩余能量；E0為節點的初始能量。由式(7)知，節點剩余能量越大，rand(i)越小，則其值小于閾值T(i)的可能性越大，所以剩余能量越大的節點當選簇首的概率也就越大。

2.2 簇內結構的改進和ECR算法

由于在LEACH算法中，簇內節點與簇首單跳通信。此時，有部分節點與簇首距離大于式(3)中的do值，考慮讓這部分節點采取多跳通信，讓其與簇內最近成員節點通信，則可降低網絡能量消耗，減輕簇首負擔，均衡節點能量消耗。

由于概率的影響，某輪可能沒有節點充當簇首，故設定簇首總數為num，使得每輪中的簇首數目大于num值。設節點數為n，下面給出ECR算法：

Step1:r=1:rmax(rmax為最大輪數值);

Step2:對于node(i)∈G,根據式(5)算出T(i)，node(i)G，則T(i)=0;

Step3:對于node(i)，按式(7)產生一個0~1之間的隨機數rand(i);

Step4:比較rand(i)與T(i)，若rand(i)

Step5:若i>n且num≥4，則本輪簇首選舉完成，進入穩定工作階段；此時節點發送信息時的能量消耗按式(3)計算；節點接收信息時的能量消耗按式(4)計算；節點與簇首通信，簇首與基站通信；轉Step7。

Step6:若i>n且num

Step7:若r

3 仿真實驗

3.1 參數設定

由Matlab 7.1進行仿真實驗，在區域為100 m的正方形范圍內，對100個節點進行仿真。其他參數設置如下：

基站坐標：(50 m,50 m)；p=0.05；Eo=0.5 J；

Eelec=50 nJ/b；εfs=10 pJ/b/m2；

εmp=0.001 3 pJ/b/m4；l=4 000 b;do=45 m;

Rd=xm2=1002；由ECR算法有如下仿真結果，如圖1，圖2所示。

圖1 ECR算法的一個實例圖

3.2 仿真結果分析

由圖1、圖2可看出簇首分布較均勻。當所分簇數目較少時，由于簇首能耗負擔過大，則簇內部分節點采取了多跳通信，即圖2所示。

由表1知ECR算法有效延長了網絡生命期，降低了網絡的能量消耗。

圖2 ECR算法改變簇內結構的一個實例圖

表1 不同的初始能量對應的生命期

Eo算法生命期 /輪

0.5J

LEACH783

ECR828

1.0J

LEACH1529

ECR1801

4 結 語

按照針對LEACH算法的不足，提出了ECR算法，結合節點剩余能量和最小鄰近簇半徑調節節點選擇簇首的概率，通過對能量模型的分析，對簇內部分節點采取多跳通信。仿真結果表明，ECR算法有效地提高了網絡生命期，均衡了網絡中節點的能量消耗，促進了簇首分布均勻化。

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作者簡介

張作鋒 男，1982年出生，黑龍江人，碩士研究生。主要研究領域為無線傳感器網絡。