一种调整传感器节点睡眠时长的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及无线传感器网络技术领域，特别涉及一种调整传感器节点睡眠时长的 方法及装置。
【背景技术】
[0002] 微电子、计算机和无线通信等技术的不断进步，以及各种低功耗传感器的蓬勃发 展，促进了无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSN)的产生和发展。一般情况下， 传感器节点由于成本控制、部署环境等实际情况的限制，尺寸都较小，因此，其配备的电池 容量受到限制。WSN在应用于某种特殊的环境中，如难以接近的危险环境，或人类无法到达 的封闭空间，可导致为WSN节点更换电池成本变高。因此，WSN节点的能耗持久性问题常常成 为实际工程和理论研究的核心问题，其能耗持久性较低是制约其大规模推广应用的一个重 要因素。
[0003] 能量米集型无线传感网络（Energy Harvesting Wireless Sensor Network,EH-WSN)的出现解决了传统WSN能量短缺的难题，通过传感器节点收集周围环境中的能量，使得 传感器节点能量实质上和环境能量一样是无限的。但自然环境的能量往往难以预测，随时 间空间发生巨大变化，并非总能为传感器节点提供稳定的能量来源。因此，仍然需要控制传 感器节点的能量供应和能量消耗，以使满足传感器网络节点工作时的能量需求。
[0004]大多数针对WSN控制能耗的研究聚焦在设计高效利用能量的通信协议上，特别是 介质访问控制层(Media Access Control，MAC)协议，原因在于MAC协议主要负责控制传感 器节点无线通信模块的运转，而无线通信模块通常是传感器节点能量消耗最大的模块。电 池驱动的传统WSN设计MAC协议的基本原则和EH-WSN协议有很大不同。前者MAC层协议设计 目标主要是使每个传感器节点的使用寿命达到最大，即在满足基本性能要求的前提下，尽 可能节省电池能量。EH-WSN设计的主要目标则完全不同，是根据从环境能量采集的功率动 态调整系统工作状态，使网络性能达到最优。
[0005] 在H1-WSN中，MAC协议的主要作用之一是根据能量采集的功率，动态调整传感器节 点占空比，使传感器节点充分利用采集的能量提高运行性能，其中，调整传感器节点占空比 主要是通过调整传感器节点睡眠时长来实现的。根据剩余能量值调整传感器节点睡眠时长 是EH-WSN中MAC协议最基础的算法思想，剩余能量值只能反映当前与过去传感器节点的能 量状态，仅仅考虑剩余能量值会导致睡眠时长调整有"滞后性"，又因睡眠时长会影响传感 器节点的未来的能量采集，因此，睡眠时长确定的合理性、准确性还需要考虑传感器节点未 来的能量采集情况。
【发明内容】
[0006] 本发明实施例的目的在于提供一种调整传感器节点睡眠时长的方法及装置，用以 提高确定的传感器节点睡眠时长的合理性和准确性。
[0007] 为达到上述目的，本发明实施例公开了一种调整传感器节点睡眠时长的方法及装 置。技术方案如下：
[0008] 第一方面，一种调整传感器节点睡眠时长的方法，应用于太阳能能量采集型无线 传感器网络中的传感器节点，所述方法包括：
[0009] 传感器节点进入睡眠时，根据每天相同时间段内的相同的子时间段划分规则，确 定当前时刻所在的当前子时间段的维度和当天的日期；
[0010] 获取传感器节点在当天当前子时间段之前连续第一预设数量子时间段内采集的 每个第一能量值、传感器节点在当天之前连续第二预设数量天中与当前子时间段具有相同 维度的子时间段内采集的每个第二能量值，和当前时刻所述传感器节点的剩余能量值；
[0011] 根据所述每个第一能量值、所述每个第二能量值及已训练好的预设的神经网络， 预测传感器节点在当天当前子时间段的下一子时间段内采集的能量值；
[0012] 根据所述剩余能量值、预测的能量值和预设算法，确定该传感器节点的睡眠时长。
[0013] 进一步地，所述传感器节点进入睡眠时，包括:判断所述传感器节点是否满足预设 睡眠条件，若满足，则该传感器节点进入睡眠。
[0014] 进一步地，所述预设的神经网络的训练过程包括：
[0015] 选取无线传感器网络中任一传感器节点任一天任一子时间段之前连续第一预设 数量子时间段内采集的每个第三能量值、该传感器节点在该天之前连续第二预设数量天中 与该子时间段具有相同维度的子时间段内采集的每个第四能量值作为一组训练数据，重复 上述选取操作形成多组训练数据，根据所述多组训练数据对预设的神经网络进行训练，若 训练结果不收敛，则在调整训练数据组数和预设的神经网络的隐藏层节点数后，重复执行 本步骤，直至训练结果收敛。
[0016] 进一步地，所述根据所述剩余能量值、预测的能量值和预设算法，确定该传感器节 点的睡眠时长，包括：
[0017] 根据所述剩余能量值、预测的能量值和预设算法，确定第一睡眠长度，其中，所述 预设算法为：
[0019] 其中，1'51_'（丨，(1，〇为第一睡眠长度，€[和0是权重因子4(丨，(1^)表示所述传感器 节点i在当前时刻的剩余能量值，E pre3(i，d，r+1)表示预测的所述传感器节点i的能量值，d为 当天的日期，r为当前时刻所在的当前子时间段的维度，E f表示所述传感器节点唤醒工作的 最小能量阈值，Emax表示所述传感器节点充电电池的最大容量；
[0020] 根据第一睡眠长度确定该传感器节点的睡眠时长。
[0021] 进一步地，所述根据第一睡眠长度确定该传感器节点的睡眠时长，包括：
[0022] 判断第一睡眠长度是否小于睡眠时间的最大阈值，若是，则确定第一睡眠长度为 该传感器节点当前时刻的睡眠时长，若否，则确定所述睡眠时间的最大阈值为该传感器节 点当前时刻的睡眠时长。
[0023] 第二方面，一种调整传感器节点睡眠时长的装置，应用于太阳能能量采集型无线 传感器网络中的传感器节点，所述装置包括：
[0024] 时间确定模块，用于传感器节点进入睡眠时，根据每天相同时间段内的相同的子 时间段划分规则，确定当前时刻所在的当前子时间段的维度和当天的日期；
[0025] 获取模块:用于获取传感器节点在当天当前子时间段之前连续第一预设数量子时 间段内采集的每个第一能量值、传感器节点在当天之前连续第二预设数量天中与当前子时 间段具有相同维度的子时间段内采集的每个第二能量值，和当前时刻所述传感器节点的剩 余能量值；
[0026] 预测能量模块，用于根据所述每个第一能量值、所述每个第二能量值及已训练好 的预设的神经网络，预测传感器节点在当天当前子时间段的下一子时间段内采集的能量 值；
[0027] 睡眠时长确定模块，用于根据所述剩余能量值、预测的能量值和预设算法，确定该 传感器节点的睡眠时长。
[0028] 进一步地，所述装置还包括：
[0029] 睡眠判断模块，用于判断所述传感器节点是否满足预设睡眠条件，若满足，则该传 感器节点进入睡眠。
[0030] 进一步地，所述装置还包括：
[0031] 神经网络训练模块:用于选取无线传感器网络中任一传感器节点任一天任一子时 间段之前连续第一预设数量子时间段内采集的每个第三能量值、该传感器节点在当天之前 连续第二预设数量天中与当前子时间段具有相同维度的子时间段内采集的每个第四能量 值作为一组训练数据，重复上述选取操作形成多组训练数据，根据所述多组训练数据对预 设的神经网络进行训练，若训练结果不收敛，则在调整训练数据组数和预设的神经网络的 隐藏层节点数后，重复执行本步骤，直至训练结果收敛。
[0032] 进一步地，所述睡眠时长确定模块包括：
[0033]第一睡眠长度确定单元，用于根据所述剩余能量值、预测的能量值和预设算法，确 定第一睡眠长度，其中，所述预设算法为：
[0035] 其中，1'51_'（丨，(1，〇为第一睡眠长度，€[和0是权重因子4(丨，(1^)表示所述传感器 节点i在当前时刻的剩余能量值，Epre3(i，d，r+1)表示预测的所述传感器节点i的能量值，d为 当天的日期，r为当前时刻所在的当前子时间段的维度，E f表示所述传感器节点唤醒工作的 最小能量阈值，Emax表示所述传感器节点充电电池的最大容量；
[0036] 睡眠时长确定单元，用于根据第一睡眠长度确定该传感器节点的睡眠时长。
[0037] 进一步地，所述睡眠时长确定单元，具体用于判断第一睡眠长度是否小于睡眠时 间的最大阈值，若是，则确定第一睡眠长度为该节点当前时刻的睡眠时长，若否，则确定所 述睡眠时间的最大阈值为该节点当前时刻的睡眠时长。
[0038] 本发明提出的一种调整传感器节点睡眠时长的方法及装置，在传感器节点进入睡 眠时，根据每天相同时间段内的相同的子时间段划分规则，确定当前时刻所在的当前子时 间段的维度和当