0 introduction

réseaux de capteurs sans fil environnement (réseau de capteurs sans fil, WSN) est idéal pour surveiller le fonctionnement de . Typiquement, le noeud de capteur surveille les informations d'environnement, et la transmission sans fil de données à une ou plusieurs passerelles. Par conséquent, WSN est idéal pour la scène surveillance de la santé structurelle (Structural Health Monitoring, SHM). En raison de sa simplicité d'installation, à faible coût, les réseaux de capteurs sans fil système de surveillance de la santé structurelle d'une attention croissante Entretien.

Cependant, l'utilisation d'un réseau de capteurs de surveillance de la santé structurelle sans fil alimenté par batterie conventionnelle face à de nombreux défis, tels que: la quantité de données collectées, le remplacement fréquent de la batterie, la synchronisation temporelle de haute précision entre les noeuds et autres. Si le nud est équipé avec le module de récupération d'énergie, vous pouvez résoudre ces problèmes dans une large mesure. Module d'acquisition peut collecter de l'énergie à partir de l'environnement (comme l'énergie solaire et éolienne) l'énergie, et l'énergie utilisée pour entraîner les noeuds de capteur de travail sur la base de noeud sans fil de l'utilisation rationnelle peut « permanente » couler . Toutefois, en raison du caractère aléatoire du processus de récupération d'énergie, l'énergie récoltée ne peut être stable, la livraison ininterrompue. Ainsi, le système d'algorithme d'allocation d'énergie précise pour les réseaux de capteurs sans fil auto-alimentés (récupération de l'énergie du réseau de capteurs sans fil, EHWSN) est extrêmement important.

L'optimisation conjointe a été largement étudiée au cours des dernières années et le routage déploiement de noeud de EHWSN. ZHI A E pour optimiser les performances du réseau, et al. EHWSN en trouvant l'itinéraire optimal et le programme de placement de noeuds de relais. Skulic J et al proposé un procédé de noeuds de capteurs de déploiement pour optimal linéaire topologie de réseau . HALDER S et al densité noeud en tant que paramètre a une influence significative sur la durée de vie de la recherche sur le réseau, et les paramètres nécessaires DEDUCE pour équilibrer la consommation d'énergie . YANG C L et al., Pour déterminer la position du nombre minimum de détecter et relayer des noeuds, ces noeuds peut être déployé pour couvrir toutes les cibles et ont un trajet de convergence optimal .

Bien que ces études ont fait des progrès, mais ils sont généralement considérer qu'un seul taux d'acquisition d'énergie, il ne peut pas bien être appliqué dans la pratique. EHWSN envisagé ici un nouveau système dans lequel tous les noeuds de capteur partagent un module de récupération d'énergie commun (y compris l'unité de stockage d'électricité), le collecteur d'énergie du module de collecte de l'énergie a X J / s. Une fois la demande d'extraction de l'énergie de noeud au module commun, l'énergie sera intégré module commun attribué par une fréquence radio (Radio Frequency, RF) en mode de transmission à tous les noeuds. Sur la base de l'opération ci-dessus, tout le noeud sans fil pour lancer l'échantillonnage des données, le traitement et les procédés de transmission. Afin de maximiser la qualité des informations récoltées sont recueillies aux contraintes de transport d'énergie et de réduire la consommation d'énergie, et la conception d'une stratégie étudiée d'allocation d'énergie efficace et fiable et ses algorithmes de déploiement de noeud correspondant et les protocoles de routage.

1 modèle de système

1.1 Caractéristiques de l'énergie dynamique

Cet article est conçu EHWSN système de surveillance de la santé structurelle représentée sur la figure 1, un total de N noeuds est monté pour surveiller l'état de santé de structure. Tous les noeuds partagent un taux de récupération de l'énergie X J / S du module de collecte d'énergie. Intervalles T s, le module sera de recueillir l'énergie attribuée aux noeuds N basé sur la stratégie de gestion de l'énergie. Dans lequel X est une machine de récolte d'énergie négative de la variable aléatoire continue, la distribution uniforme: X ~ U .

Dans chaque cycle, au noeud i à des données d'émission vers le noeud de réception cible j, Dij est la distance entre le temps de transmission est Ti, dans lequel TiT, Ti, et les paramètres variant dans le temps. estime également que tous les noeuds sans fil fonctionnent en mode de transfert d'énergie maximal qui sont épuisés d'énergie économisée à la fin de chaque cycle de transmission de données.

1.2 déploiement de noeud et de la qualité de l'information

Pour assurer le bon fonctionnement du système des nuds à déployer exigent que les exigences de la spécification d'information à haute efficacité énergétique et de qualité. Conformément à la matrice d'information de Fisher (Fisher Matrix Information, FIM) Sélectionnez la méthode basée sur un modèle de déploiement du noeud capteur de position capteur algorithme déploiement indépendance effective : L'idée de base est à la recherche locale, les paramètres de fonctionnement dans toutes les positions possibles de déploiement comprenant un mode de vibration, surveiller la position de l'ensemble candidat (M), le nombre de noeuds à être déployé (N), et un routage de réseau, et des contraintes électriques liées à la topologie. En résumé, la stratégie de déploiement de noeud de capteur est de choisir processus de déploiement réel N à partir de la position du moniteur M potentiel de la position donnée.

Ainsi, le nud de déploiement conçu peut utiliser l'indication de l'emplacement ensemble S = {s1, s2, ..., sM} représentation, où si est un indicateur binaire. Je suppose que la position pour placer un noeud sélectionné, si est égal à 1, et vice versa. En outre, s0 représente un nud de puits pour tous les flux de données - la passerelle. D'autre part la qualité de la surveillance des informations pour chaque combinaison de paramètres de la fonction de forme de mode, dans lequel les différentes formes en mode métriques associées à des objets de surveillance différents. matrice totale du mode doit:

2 Énoncé du problème

Le problème d'optimisation conjointe de cette étude, l'objectif était de déterminer le nombre minimum possible de nuds doivent être déployés et leurs positions respectives, de sorte que la surveillance continue d'une structure cible autant que possible, et de maximiser la qualité des informations du capteur recueillies tout en assurant le noeud d'énergie « neutre ». Etotal (S) fourni représente la consommation d'énergie totale de tous les noeuds, comme suit:

Sous réserve de la limitation nécessaire: formule (10) nombre requis d'algorithmes doit être le même noeud sélectionné N; de formule (11) une énergie prédéterminée égale à l'énergie effectivement alloué un cycle de module commun recueilli; de formule (12) fait en sorte que chaque noeud demandeur l'énergie ne dépasse pas la collecte proprement dite et le stockage de la somme de l'énergie; de formule (13) en contraignant le dij à distance pour assurer la connectivité du réseau, à savoir entre deux noeuds reliés en séquence, une hauteur dépasse pas la portée de communication maximale du noeud Rmax, de formule (14) forcé à partir du noeud récepteur à partir du noeud i doit être supérieure à la distance dj dj prochain noeud de saut j.

3 algorithme d'optimisation conjointe

Depuis la stratégie de déploiement de nud représente une variable binaire, il est très approprié pour optimiser la mise en uvre et le fonctionnement de l'algorithme. Dans cet article, une méthode efficace pour déployer un noeud de recherche et de routage découverte non exhaustive, pour maximiser la qualité de l'information recueillie, et la consommation d'énergie totale est inférieure mais proche de l'énergie commune du module de collecte d'énergie obtenue.

Ici, la solution au problème d'optimisation appelés chromosomes. Il est une combinaison d'une liste de gène appelé variable. Qui est divisé en deux parties: la première partie est une partie du déploiement de noeuds, disposés séquentiellement depuis le côté gauche du gène de M, si le gène est 1, à une position correspondant à la mise en place du noeud, la valeur de gène est 0, aucun nud déployée; seconde partie une section de voie, disposés séquentiellement depuis le côté gauche du gène N, la plus à gauche première distance à partir d'un gène présentant un noeud passerelle la plus éloignée capteur qui indique une valeur correspondant au noeud de destination de saut suivant. Gene dernière passerelle droite s0, son prochain jeu de valeur hop pour lui-même. Doit être égale à la longueur du chromosome peut être le nombre total de voies et du nombre total de routes possibles, et la position déployée, représentée sur la figure.

4 résultats

La présente section des algorithmes d'optimisation de l'indice de performance combinée conçus ici l'analyse de simulation, et avec un algorithme universel (s déploiement de noeud aléatoire, modèle de routage de plus court chemin et la stratégie moyen de répartition de l'énergie se caractérise par un mélange de le mécanisme) pour la comparaison. Les indicateurs de performance que énergie totale Etotal (S), O la qualité de l'information et de la qualité de l'information et de la normalisation de l'énergie totale. Dans le cadre des paramètres de simulation présentés dans le tableau 1.

scénario de simulation est une couche 10, qui est de 3 m pagode étages. En supposant une position du noeud récepteur (0,0), au noeud 28 est placée sur chaque étage en fonction des exigences relatives à la surveillance de l'état des structures. Ainsi, chaque noeud peut être calculée dij distance mutuelle entre le noeud de passerelle et la distance di.

En premier lieu, la relation entre le changement dans l'essai de la qualité de l'information O et le nombre de noeuds N, tel que représenté sur la Fig. De toute évidence, à un taux fixe de récupération d'énergie, O est restée la même qualité d'information, à savoir, l'algorithme d'optimisation peut calculer la position optimale et maintenir tous les noeuds énergie déployée « neutre ».

Ensuite, lorsque l'on compare les différents nombre de noeuds, algorithme d'optimisation conjointe et l'énergie totale de la stratégie de déploiement aléatoire Etotal (S), les résultats présentés sur la Fig.

Encore une fois, lorsqu'elle est testée à un certain nombre de noeuds différents, la qualité des informations O et l'énergie totale du rapport Etotal (S) [zeta], comme le montre la Fig. Cette section utilise la stratégie de déploiement aléatoire contient le plus court chemin et de l'assemblage du mécanisme de distribution d'énergie moyenne, à savoir Ei = E / N, une fois que le nombre de noeuds est déterminée pour être déployé, il sera déployé de façon aléatoire, dans l'ordre alloué pour mettre à jour le routage et la transmission d'énergie Ei. A noter cependant, si la consommation de puissance totale est supérieure à la demande commune module d'acquisition recueillies, l'anomalie du système conduisant à une panne de réseau. La figure montre que la politique de déploiement aléatoire, plus de 22 lorsque le nombre de noeuds, à savoir, les paramètres du réseau ne peut être obtenue pour générer une interruption . Au lieu de cela, l'algorithme d'optimisation conjointe peut maintenir un fonctionnement stable.

Enfin, l'évaluation a recueilli lorsque le taux de variation de la performance de l'algorithme d'optimisation énergétique commune. Si l'énergie augmente le taux d'acquisition, l'énergie augmente recueillies, de sorte que le nombre de nuds pris en charge est augmentée, améliorant ainsi la qualité de la collecte d'information. La figure 7 montre l'évolution des modifications de l'énergie dans le taux d'acquisition et O Etotal (S).

5. Conclusion

Cet article présente un nouveau type de déploiement co-noeud, le routage et la méthode de répartition de l'énergie, l'utilisation des EHWSN adapté à la surveillance de l'état des structures. L'objectif est d'atteindre le nombre minimum possible de noeuds déployés pour surveiller en permanence la structure cible, autant que possible, tout en améliorant considérablement la qualité de l'information du capteur acquis. Par une couche de pagode d'analyse de simulation 10, la qualité de l'algorithme d'acquisition d'informations de conception, la consommation totale d'énergie, les paramètres de taux normalisés sont une évaluation comparative. Les résultats expérimentaux montrent que l'algorithme d'optimisation conjointe pour améliorer efficacement et efficacement le taux de connectivité réseau et l'utilisation de l'énergie.

références

LYNCH J P, C R FARRAR, la surveillance de la santé MICHAELS J E.Structural: les progrès technologiques à des réalisations pratiques .Proceedings de l'IEEE, 2016,104 (8): 1508-1512.

SABATO A, NIEZRECKI C, FORTINO G.Wireless cartes de capteurs accéléromètre à base de MEMS pour la surveillance de vibration structurelle: .IEEE Sensors Journal, 2017, PP (99): 1.

DIGIAMPAOLO E, DICARLOFELICE A, GREGORI A.An RFID activé capteur de jauge de contrainte sans fil pour la surveillance statique et dynamique structurelle Capteurs .IEEE Journal, 2016,17 (2): 286-294.

Jayawardana D, KHARKOVSKY S, LIYANAPATHI RANA-R, système et al.Measurement avec étiquette RFID intégré accéléromètre pour la surveillance de la santé de l'infrastructure .IEEE Transactions sur Instrumentation et mesures, 2016,65 (5): 1163-1171.

PENTARIS F P, Stonham J, J MAKRIS avis de P.Un de l'état de l'art des systèmes de SHM sans fil et un dispositif expérimental vers une conception améliorée .Proceedings de Eurocon.IEEE, 2013: 275-282.

TESTA D D, MICHELUSI N, ZORZI politiques de transmission M.Optimal pour les réseaux de dispositifs de collecte d'énergie à deux utilisateurs ayant des connaissances état de charge limitée .IEEE Opérations sur les communications sans fil, 2016,15 (2): 1393-1405.

ONGARO F, SAGGINI S, Mattavelli P.Li-Ion-supercondensateur système de stockage hybride pour une longue durée de vie, le réseau de capteurs sans fil à base de photovoltaïque .IEEE Trans-actions sur l'électronique de puissance, 2012,27 (9): 3944-3952.

S LEE, Kwon B, LEE S, et al.BUCKET: programmation des réseaux via l'optimisation inter-couches capteur solaire Capteurs .IEEE Journal, 2015,15 (3): 1489-1503.

SHIN M, algorithme de gestion JOE I.Energy pour le noeud de capteurs sans fil de récupération d'énergie à l'énergie solaire pour Internet des objets .IET Communications, 2016,10 (12): 1508-1521.

ZHI A E, TAN H P, SEAH W K G.Design et analyse des performances des systèmes MAC pour réseaux de capteurs sans fil alimenté par la récupération d'énergie ambiante .Elsevier Science Publishers B.V. 2011.

Skulic J, GKELIAS A, placement LEUNG K K.Node dans les réseaux de capteurs sans fil linéaires .Signal Traitement Conference.IEEE, 2013: 1-5.

HALDER S, DASBIT S.Design d'une fonction de densité de probabilité de ciblage déploiement de noeud à haut rendement énergétique dans les réseaux de capteurs sans fil .IEEE Transactions sur le réseau et service de gestion, 2014,11 (2): 204-219.

YANG C L, K CHIN W.On noeuds placement dans les réseaux de capteurs sans fil de récupération d'énergie pour la couverture et la connectivité .IEEE Transactions sur l'informatique industrielle, 2017, PP (99): 1.

LI B, D WANG, WANG F, et al.High placement des capteurs de qualité pour les systèmes SHM: recentrage sur les demandes d'application .Conference sur l'information Communications.IEEE Press, 2010: 650-658.

Heinzelman W R, Chandrakasan A, BALAKRISH-NAN protocole de communication H.Energy efficace pour les réseaux sans fil de microcapteurs .Hawaii Conférence internationale sur le système Sciences.IEEE 2002: 8020.

Informations sur l'auteur:

Yang Kun, Wu Yin

(Université forestière de Nanjing Collège des sciences de l'information et de la technologie, Nanjing 210037)