[发明专利]农田自组织网络可再生能源节点差异化拓扑控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及农业技术领域，具体涉及一种农田自组织网络可再生能源节点差异化拓扑控制方法。

背景技术

无线传感器网络是一种无基础设施的无线网络，能够实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息，在农业领域广泛应用，成为指导农业生产，提高作物产量的关键技术。传统无线传感器网络一般使用电池供电，而面向大规模农田复杂环境，能量有限的供电电池不能支持足够长的时间。大面积农田监测传感器节点数量众多，人工更换电池周期长、工作量大，一旦节点电池能量耗尽，网络性能和覆盖范围将受到很大影响。

网络拓扑控制作为降低网络能耗，延长网络生存周期的主要手段，主要分为功率控制与节点睡眠调度，节点睡眠调度主要功能是将节点在非工作时段全部或部分转入休眠模式，以节约节点能耗。

节点睡眠调度算法按睡眠相对时间分，主要可分为同步协议和异步协议两类。在同步协议中，相邻的节点周期性地相互交换同步信息，使它们以相同的节拍进行睡眠调度。然而，定期地交换信息会产生额外的通信负担，消耗大量能量。如果传感器节点在大部分时间内没有数据发送，那么让它们随时都保持同步的做法效率很低，而且精确的时钟同步算法开销巨大，也抵消了睡眠调度本身的能耗降低。在异步协议中，除了基站，所有节点独立地进行睡眠调度。由于节点之间互相都不知道对方的睡眠调度，所以发送节点必须等到接收节点醒来后才能向它传输数据包。

节点睡眠调度算法按网络结构分，可分为非层次型网络的睡眠调度算法和层次型网络的睡眠调度算法，其中，非层次型网络的睡眠调度算法主要又包括两类：MSNL算法和不需要位置信息的LDAS算法，MSNL算法中的节点有3种状态：活动状态、睡眠状态、过渡状态，当节点处于过渡状态时，如果它发现的监测区域不能被其他活动状态或过渡状态的节点覆盖，它就立即转为活动状态，但是MSNL算法的局限在于需要精确的位置信息并且多个相邻的节点可能同时进入睡眠状态；LDAS算法基于部分冗余调度，但是其只适用于节点均匀分布的情况。层次型网络的睡眠调度算法主要是Heinzelman等人提出了一直被广泛引用的LEACH算法，所有节点周期休眠，唤醒后决定自己是否成为簇头，其缺点在于时钟同步算法的开销较大，且不能保证簇头的均匀分配，导致节点间能耗不均衡。

目前常用层次型网络一般采用簇首直接与汇聚节点(sink节点)通信的方式，对于大规模农田无线传感器网络，远距离单跳数据通信的能量效率低下，且同步睡眠调度中同步唤醒对时钟同步的精度要求高，增加了额外的算法开销，同时所有节点同时唤醒成簇，造成长时间无线信道冲突，造成了较长的网络碰撞时间，进行簇首选举还需要占用全部节点的大量工作时间，这几方面均增加了额外的节点能耗，导致睡眠调度算法总体能耗效率不高。此外，现有技术在簇内数据汇集时多采用TDMA技术，减少节点间冲突与监听等待时间，但仅限于簇内节点间的时分多址，而没有考虑相邻簇的相邻节点间信道冲突问题，而防冲突机制会使冲突节点进行延时等待，进而会与簇内其他时间片的节点继续信道冲突，以此类推而造成整体通信、能耗效率低下。

而现有非层次型网络多采用异步睡眠调度方式，由于异步睡眠调度时节点独立地进行睡眠调度，很难保证任意时刻的网络连通性，导致网络时延无法保证。另一方面，为保证网络连通性，异步睡眠调度需要在任意节点保存维护所有相邻节点位置、能量、覆盖等信息，部分现在技术还需要进行信道监听，以判断当前条件下是否需要唤醒节点以保证网络连通覆盖，增加了大量系统能耗开销。

现有技术中的拓扑控制方法均是针对普通电池节点场景，始终存在部分功能负担较重的高能耗节点。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有技术中的拓扑控制方法均是针对普通电池节点场景，始终存在部分功能负担较重的高能耗节点，如何降低电池节点能耗是本发明需要解决的问题。

为此目的，一种农田自组织网络可再生能源节点差异化拓扑控制方法，所述方法包括：

簇头节点从预设的起始唤醒时间开始，经过预设的唤醒时长实现唤醒，并向其覆盖范围内的节点广播成簇信息，所述成簇信息包括簇头节点ID；

所述簇头节点在接收到普通节点加入簇的信息后，根据普通节点上传的数据，对所述普通节点进行时间片配置，并将所述时间片配置信息发送到所述普通节点；其中，所述时间片为普通节点的完成一次数据采集与上传的最大时长，所述普通节点在其时间片结束后进入休眠状态，所述时间片的长度为预设长度；