精准农业应用中WSN能量管理研究

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (13): 241-244.

精准农业应用中WSN能量管理研究

张荣雨，李士宁，李志民

西北工业大学计算机学院，西安 710129

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-05-01 发布日期:2011-05-01

Research on WSN power management in precision agriculture application

ZHANG Rongyu，LI Shining，LI Zhimin

School of Computer，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710129，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-05-01 Published:2011-05-01

摘要/Abstract

摘要： 在精准农业应用中，传感器节点需持续工作数月，这对能量受限的传感器网络的能量管理提出了更为严峻的挑战。传感器网络的能量管理是一个涉及硬件、操作系统、应用软件的复杂研究领域，需要协调网络各个层次的操作。主要研究节点层的能量管理机制，介绍了节点能量管理的相关研究和TinyOS下的动态能量管理策略，设计了日光温室应用场景中CPU占空比分析机制CPUSA，为进一步的能量优化提供依据。利用示波器获取CPU状态波形并与CPUSA的结果进行对比分析，验证了CPUSA的准确性。

关键词: 精准农业, TinyOS, 无线传感器网络, 能量管理, CPU占空比分析

Abstract: In precision agriculture application，sensor nodes are required to keep working for months，involving in more severe challenges for the power management of the energy-limited wireless sensor networks.Wireless sensor networks’ power management is a complex research area referring to hardware，OS and application software.It needs to coordinate all the network layers’ operation.This paper focuses on the node level power management，introduces the relative research on sensor node power management and the dynamic power management strategy in TinyOS，designs a CPU duty cycle analysis mechanism for solar greenhouse application named CPUSA，providing basis for further power management optimization.Oscilloscope is used to acquire the CPU status wave to verify the veracity of the analysis method.The relative analysis on the result of the two methods shows that the method works perfectly.

Key words: precision agriculture, TinyOS, wireless sensor network, power management, CPU duty cycle analysis

张荣雨，李士宁，李志民. 精准农业应用中WSN能量管理研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(13): 241-244.

ZHANG Rongyu，LI Shining，LI Zhimin. Research on WSN power management in precision agriculture application[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(13): 241-244.

[1]	巩俊辉，胡晓辉，杜永文. 基于演化博弈的最优防御策略选取研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 116-123.
[2]	孙泽宇，董汉磊，苏艳超，徐琛，聂雅琳，李传锋. 传感网中基于能量有效的多参数数据重构方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 103-110.
[3]	龚本灿，周峰，陈鹏，任东. 基于路径质量的无线传感网路由协议[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(6): 99-104.
[4]	郑祖朋，汪祖民，彭杨，季长清，秦静. 能量采集传感器网络中MAC协议研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 24-29.
[5]	韩雨涝. 非并行二分法的覆盖空洞修复算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(12): 87-92.
[6]	杨飞跃，陶洋. 时空协作的WSNs节点异常检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(7): 127-131.
[7]	朱瑞金，龚雪娇，唐波. 分布式混合压缩感知无线传感器网络数据收集[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(6): 73-80.
[8]	乔冉，闫江毓，唐良瑞. 基于多维高斯的无线传感器网络定位算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(23): 99-104.
[9]	王艳娇，唐琦. 改进的异构无线传感器网络路由能量算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(22): 80-85.
[10]	韩雨涝. 面向带状无线传感网低延迟可靠数据收集算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(21): 104-109.
[11]	张媛媛，吴华锋，鲜江峰，梅骁峻. 双重约束下的海洋无线传感网自适应成簇算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(19): 128-133.
[12]	邹山花，高毅，彭力. 随机系统事件驱动控制策略的研究与设计[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(17): 100-106.
[13]	李道全，魏艳婷，张玉霞，刘文静. 基于改进蚁群算法的WSN能量均衡路由算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(17): 117-124.
[14]	姬晓辉，孙泽宇，阎奔，李传锋. 基于联合节点行为策略的WSN覆盖控制算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(16): 99-107.
[15]	胡晓辉，巩俊辉，徐宁，杜永文. 跨层优化的WSN能耗均衡拓扑博弈算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(14): 69-75.