3 能量管理

无线传感器网络的拓扑结构造成了节点之间能量使用的不平衡性，因此无线传感器网络需要知道各节点电量的使用情况，取得电池的荷电状态并由此转换 节点的角色，动态地改变网络的拓扑结构以抵消这种不平衡。因此对于无线传感器网络而言，不考虑电池的状态只是简单地通过DPM技术使节点进入低功耗状态不 能使网络范围内能量的使用达到最优，最大程度地延长网络的使用寿命。

3.1 电池模型

电池的荷电状态通常表示为其当前可用容量与额定容量的比，它并不是放电时间和放电电流的线性函数，受到电池固有属性“额定容量效应”和“恢复效 应”的影响，为进行电池设计、系统评估、优化电池使用策略，研究人员分别从不同层面提出了多种电池模型。本文采用文献［7］基于马尔可夫过程的电池模型进 行研究，该模型通过引入最小可用电荷单元将电池的荷电状态表示为一种离散的瞬态随机过程（如图3）。图中圆圈中的N，N-1，…，1，0表示某一时刻电池 的名义容量;qi表示在某个时间段内消耗i个电荷单元的概率。如果起始时电池有N个电荷单元，在某段时间内消耗了3个电荷单元，那么将发生这个事件的概率 表示为q3，电池的剩余电荷单元为N-3。

为了描述电池的“恢复效应”该模型根据电池在放电间歇恢复能力的强弱，把电池的恢复能力分为f（f=0，1，…，fmax）个阶段。一个时间步内，电池处于状态j（j=1，2，…，N-1）和f阶段时恢复一个电荷单元的概率。

gN和gC与电池的恢复能力有关，q0是电池处于闲置状态的概率。给出了恢复概率后，电池在某闲置时间内处于f阶段保持电荷状态不变的概率，可表示为

这种模型相对于偏微分方程描述的电池模型而言，计算量大为减少并且结果也很准确，可快速评估嵌入式系统结构设计对电池状态的影响。但将其用于实时评估无线传感器网络节点荷电状态开销仍过大，因此有必要进一步探索电池建模方面的问题。

3.2 节点功率

具体应用中节点工作电流是评估电池荷电状态的外在依据。由于无传感器节点是由若干离散器件组成，因此其功率可由这些离散器件有效功耗状态的组合求得，结果见表1。

4 结 论

无线传感器网络有着十分广阔的应用前景，是一种革命性的信息获取技术。目前无线传感器网络仍有诸多技术难题没有解决，其中尤以能量管理、大规模 组网等问题比较突出。无线传感器网络能量的重要性需要研究人员发现代价更小的方法去准确预测电池的荷电状态以平衡网络节点寿命，优化网络内能量消耗，这是 亟待解决的重要课题。 (责任编辑：admin)