[论文解读] Zero Energy Network stack for Energy Harvested WSNs

Subhalaxmi Nambi, Prabhakar T. Venkata+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 29, 2014

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 23被引用 3

一句话总结

本文提出了零能耗网络（ZEN）堆栈，一种专为太阳能供电的无线传感器网络设计的全能量采集感知协议栈。该协议栈集成了自适应MAC层与路由协议、基于Holt-Winters的能量预测方法，以及一种分布式智能应用，可依据实时与预测的能量可用性动态调整运行速率，实现高达64.5%的操作在源节点完成，且能量差值极小。

ABSTRACT

We present our ``Zero Energy Network'' (ZEN) protocol stack for energy harvesting wireless sensor networks applications. The novelty in our work is $4$ fold: (1) Energy harvesting aware fully featured MAC layer. Carrier sensing, Backoff algorithms, ARQ, RTS/CTS mechanisms, Adaptive Duty Cycling are either auto configurable or available as tunable parameters to match the available energy (b) Energy harvesting aware Routing Protocol. The multi-hop network establishes routes to the base station using a modified version of AODVjr routing protocol assisted by energy predictions. (c) Application of a time series called ``Holt-Winters'' for predicting the incoming energy. (d) A distributed smart application running over the ZEN stack which utilizes a multi parameter optimized perturbation technique to optimally use the available energy. The application is capable of programming the ZEN stack in an energy efficient manner. The energy harvested distributed smart application runs on a realistic solar energy trace with a three year seasonality database. We implement a smart application, capable of modifying itself to suit its own as well as the network's energy level. Our analytical results show a close match with the measurements conducted over EHWSN testbed.

研究动机与目标

• 为解决在太阳能能量采集高度波动且间歇性极强的条件下维持多跳无线传感器网络运行的挑战。
• 设计一种协议栈，通过动态适应各节点实时与预测的能量可用性，实现能量中性运行。
• 在最小化采集能量与消耗能量之间差异的同时，最大化网络策略性能。
• 实现分布式应用形态变换，基于本地、邻居及父节点的能量水平优化节点与网络运行。
• 通过在真实能量采集-WSN测试平台上部署，并利用三年季节性太阳能数据，验证其可扩展性与有效性。

提出的方法

• 设计一种能量采集感知的MAC层，具备自动可配置的载波侦测、退避机制、ARQ、RTS/CTS及基于可用能量的自适应时隙调度。
• 开发一种基于改进AODVjr的能耗感知路由协议，通过引入能量预测机制建立稳定的多跳路由。
• 应用Holt-Winters时间序列模型对太阳能输入能量进行预测，误差率仅为7%，显著优于EWMA模型的45%误差率。
• 实现一种基于多参数优化扰动的分布式智能应用，实时根据能量可用性调整运行速率。
• 集成虚拟能量转移机制，确保多跳网络中实现能量中性运行。
• 在路由中使用加权链路质量度量，反映实际可用能量，降低控制消息开销。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计MAC层，使其能自主适应能量采集WSN中波动的能量可用性？
• RQ2 在节点能量水平动态变化的情况下，何种路由策略可实现稳定且能耗感知的多跳通信？
• RQ3 Holt-Winters等时间序列预测模型在预测WSN运行规划所需太阳能能量方面，其准确性如何？
• RQ4 分布式应用在能量约束下，能多大程度上动态重构其行为以最大化操作数量？
• RQ5 网络策略性能与能量差值之间存在何种权衡？如何实现优化？

主要发现

• Holt-Winters模型实现了仅7%的预测误差，显著优于EWMA模型的45%误差率。
• 在采用Holt-Winters预测的前提下，系统实现了平均64.5%的所有操作在源节点完成，表明具有极高的运行效率。
• 智能应用成功实现了即使在直接能量采集配置下也能进行应用形态变换，其行为基于本地及网络能量可用性动态调整。
• 能量可用性更高的中继节点（如直接配置）支持了更多网络操作，而低能量节点则在能量较低时段主动降低网络负载。
• 通过虚拟能量转移与自适应协议调优，系统在多跳网络中实现了能量中性运行。
• 通过三年太阳能能量轨迹的真实测试平台测量验证，所提出的ZEN堆栈在实现网络策略性能与能量差值之间的最优权衡方面表现优异。