无线传感器网络能量收集的排队分析与性能影响

"能量收集无线传感器网络中的排队分析，研究了在能量收集无线传感器网络中，节点电池容量和缓存大小对系统性能的影响。采用两状态Markov调制的on-off流模型描述数据和能量的突发到达过程，并通过虚拟队列进行排队分析，以确定丢包率和平均延迟的表达式。" 在能量收集无线传感器网络中，由于节点依赖于环境或外部能源（如太阳能、振动能等）来获取能量，其运行性能受到电池容量和数据缓存大小的显著影响。现有的研究往往假设数据到达和能量到达遵循泊松过程，但这种简化忽视了实际环境中数据和能量可能具有的突发性特征。寇名扬和叶通在他们的研究中，针对这一问题进行了深入探讨。 他们采用了两状态Markov调制的on-off流模型来更精确地描述数据和能量的到达模式。这种模型能够更好地模拟现实世界中数据包和能量单元非均匀分布的情况，即数据和能量可能在短时间内大量到达，然后经历一段无到达的静默期。通过引入虚拟队列，他们分析了数据缓存占用情况与能量状态之间的关联，以此来评估系统的性能指标。 研究的核心在于对虚拟队列的排队分析，这有助于量化关键性能参数，如丢包率和平均数据延迟。通过这种方式，他们能够获得这些参数的数学表达式，为理解和优化网络性能提供了理论基础。此外，他们还通过数值研究和仿真验证了不同数据缓冲区大小和电池容量对传感器性能的具体影响。 寇名扬和叶通的研究发现，数据缓冲区的大小和电池容量的选择直接影响着网络的稳定性和效率。当数据到达具有较高的突发性时，适当增加缓冲区大小可以减少丢包率，而增大电池容量则可以降低平均延迟。他们还给出了针对不同数据到达突发度的缓冲区和电池配置建议，这为实际部署能量收集无线传感器网络提供了设计指导。 这项工作为能量收集无线传感器网络的性能优化提供了新的视角，强调了考虑数据和能量到达的随机性和突发性的必要性，以及如何通过调整硬件资源来提升网络的整体性能。通过深入的排队分析，研究者揭示了系统性能的关键驱动力，这对于未来网络设计和资源管理策略的制定具有重要价值。