太阳能收集传感器网络中信息感知的任务循环价值

占空比网络中的DTLS性能

DTLS Performance in Duty-Cycled Networks

数据报传输层安全（DTLS）协议是用于保护物联网的IETF标准。受限应用协议、ZigBee IP和轻量级机器对机器（LWM 2 M）要求其用于保护应用流量。在标准化和研究社区中，关于DTLS在受限环境中的适用性存在很多争论。主要关注的是DTLS握手的通信开销和延迟，以及DTLS实现的内存占用。本文通过实验、仿真和分析，对DTLS在不同负载循环网络中的性能进行了全面的性能评估。特别是，我们测量DTLS握手的持续时间时，使用三个占空比链路层协议：双采样，IEEE 802.15.4信标启用模式和IEEE 802.15.4e时隙信道跳频模式。报告的结果表明，令人惊讶的差性能的DTLS在无线电占空比网络。由于DTLS客户端和服务器交换10个以上的信令分组，DTLS握手需要几秒到几十秒之间，对于不同的占空比协议具有类似的结果。此外，由于其有限的内存，典型的受约束的节点只能维持3-5个同时DTLS会话，这突出了节俭地使用DTLS的需要。

2015-07-21cs.NI

基于Linux的IoT器件的占空比性能分析与改进

Profiling and Improving the Duty-Cycling Performance of Linux-based IoT Devices

最大限度地减少基于Linux的设备的能耗是在各种物联网场景中广泛部署的重要一步。节能方法（如占空比）旨在通过限制设备通电的时间来解决这一约束。在这项工作中，我们研究并改善基于Linux的物联网设备通电以完成其任务的时间。我们分析了Raspberry Pi 3和Raspberry Pi Zero Wireless两个平台上的系统启动和关闭过程，并通过识别和禁用在用户空间中初始化的耗时或不必要的单元来增强占空比性能。我们还研究了SD卡速度和SD卡容量利用率是否会影响启动时间和能耗。此外，我们提出了“Pallex”，一个并行执行框架建立在“systemd init”系统的顶部，同时运行用户应用程序与用户空间初始化。我们验证了Pallex应用于各种物联网应用场景时的性能影响：（i）捕获图像，（ii）捕获和加密图像，（iii）使用k-最近邻算法捕获和分类图像，以及（iv）捕获图像并将其发送到云服务器。我们的研究结果表明，系统寿命分别增加了18.3%，16.8%，13.9%和30.2%，这些应用场景。

2019-01-03cs.DCcs.NIcs.OS

在受限IoT网络中仅靠占空比是不够的：揭示动态时钟缩放的节能效果

Duty-Cycling is Not Enough in Constrained IoT Networking: Revealing the Energy Savings of Dynamic Clock Scaling

针对受限IoT设备的能耗问题，本文提出将动态电压和频率缩放（DVFS）集成至RIOT系统中，实验证明在MAC操作和加密CoAP通信中可显著节能并延长电池寿命。

2025-08-13cs.NIcs.SYeess.SY

FLoRa：能量约束下从占空比循环LoRa节点进行飞行辅助数据收集

FLoRa: Flight-Assisted Data Collection from Duty Cycling LoRa Nodes under Energy Constraints

Indian Institute of Technology Tirupati（蒂鲁帕蒂印度理工学院）

FLoRa提出多级优化架构，结合SA路径规划、CMA-ES悬停定位和POMDP探测决策，在能量约束下高效收集占空比LoRa节点数据，显著提升信息价值和覆盖率。

2026-10-08cs.LGcs.NI

LoRa传感器网络中的协作中继

Cooperative Relaying in LoRa Sensor Networks

我们提出了一种通信方案与继电器，以提高长距离（LoRa）传感器网络的可靠性与占空比的限制。中继器偷听传感器的传输并将其转发到网关。仿真结果表明，中继是非常有益的，即使节点不协调和占空比限制的传感器测量，可以转发的数量。在我们的设置中，单个继电器可以将测量损失率减半，八个继电器提供高达两个数量级的增益。通过在每个帧中包括一些过去的测量来实现进一步的改进。

2019-08-19cs.NI

信道绑定何时对频谱接入网有益

When Channel Bonding is Beneficial for Opportunistic Spectrum Access Networks

通过组合成一个逻辑信道的多个频带的传输加快了无线网络的数据传输。另一方面，将多个信道分配给单个用户降低了为新连接找到空闲逻辑信道的概率，这可能导致网络范围的吞吐量损失。虽然这种关系已被实验研究，特别是在WLAN配置，很少有人知道如何分析模型这种现象。随着主动频谱接入（OSA）网络的出现，更重要的是理解将主用户占用的信道与动态占空比模式绑定在一起是有益的情况。在本文中，我们提出了一个分析框架，允许调查的平均信道吞吐量在媒体访问控制层的OSA网络与信道绑定启用。我们发现，信道绑定是普遍有益的，虽然受益的程度取决于OSA网络的功能，包括OSA网络的大小和可用于绑定的信道总数。此外，我们表明，性能的好处，可以通过自适应地改变绑定信道的数量取决于网络条件来实现。最后，我们评估信道绑定考虑物理层的约束，即吞吐量减少相比，一个单一的虚拟信道的理论吞吐量由于任何绑定大小的传输功率限制。

2012-08-29cs.NI

占空比无线传感器网络的最优连通半径

Optimal Radius for Connectivity in Duty-Cycled Wireless Sensor Networks

研究了负载循环无线传感器网络（简称DC-WSN）中实现连通性所需的传输半径条件。首先，我们解决一个猜想达斯等。（2012），并证明了Gupta和Kumar（1989）给出的随机几何图（RGG）上的连通性条件可以用于导出DC-WSN中实现连通性的弱充分条件。为了找到更强的结果，我们定义了一个新的基于顶点的随机连接模型，这是独立的利益。根据Penrose（1991）的证明技巧，我们证明了当节点的密度接近无穷大时，在这个模型中存在一个大小大于1的有限分量的概率为0。我们使用这个结果，以获得一个最佳的条件，节点的传输半径，这是必要的和充分的，以实现连接，因此是最佳的。这样的半径的最优性也通过模拟测试两个特定的占空比计划，称为连续和随机选择占空比计划。最后，我们设计了一个最小半径的占空比方案，实现连接与传输半径任意接近随机几何图所需的。在这种情况下，开销是我们必须花一些时间计算时间表。

2014-08-28cs.NImath.PR

低占空比传感器网络中的能量最优调度

Energy-Optimal Scheduling in Low Duty Cycle Sensor Networks

Faculty of Engineering and Natural Sciences, Sabanci University（萨班哲大学工程与自然科学学院）

针对低占空比无线传感器网络，提出一种类MaxWeight的睡眠-活动调度算法，在时变信道和流量条件下实现能量消耗任意接近全局最小值。

2011-03-22cs.NIcs.SYeess.SY

LoRa网络上的联邦学习：仿真器设计与性能评估

Federated Learning Over LoRa Networks: Simulator Design and Performance Evaluation

本文开发了基于Python的仿真器，集成Flower和LoRaSim框架，评估LoRa网络上的集中式联邦学习，重点研究FEC等传输参数对FL性能和收敛的影响，为通信协议设计提供见解。

2025-08-14cs.NI

基于能量收集的移动传感器网络数据汇集公平调度

Fair Scheduling for Data Collection in Mobile Sensor Networks with Energy Harvesting

我们考虑的问题，数据汇集从一个大陆规模的网络的能量收集传感器，适用于跟踪移动资产在农村环境中。我们的应用限制有利于一个高度不对称的解决方案，重占空比传感器节点与供电基站通信。我们研究了一种新的调度优化问题的能量收集移动传感器网络，最大限度地提高无线电链路质量和能量收集效率的约束下收集的数据量，同时确保公平的数据接收。我们证明了该问题是NP-完全的，并提出了一个启发式算法来近似的最优调度解决方案在多项式时间。此外，我们的算法在处理渐进式能量收集事件（例如太阳能电池板）或机会主义和突发事件（例如无线电力传输）方面非常灵活。我们使用经验的链路质量数据，太阳能和WPT效率，以评估所提出的算法在广泛的模拟和比较其性能的国家的最先进的。我们表明，我们的算法实现了高的数据接收率，在不同的公平性和节点寿命的限制。

2016-03-08cs.NI

按需TDMA，通过LoRa和唤醒接收器进行高能效数据汇集

On-Demand TDMA for Energy Efficient Data Collection with LoRa and Wake-up Receiver

低功耗和长距离通信技术（如LoRa）在物联网应用中越来越受欢迎，因为它们能够以毫瓦的功耗覆盖数公里的范围。LoRa的主要缺点之一是网络中设备数量增加时的数据延迟和流量拥塞。特别是，由于LoRa终端节点的极端占空比而导致延迟，以降低整体能耗。为了克服这一缺点，我们提出了一种异构网络架构和一种节能的按需TDMA通信方案，提高了标准LoRa网络的设备寿命和数据延迟。我们结合了微瓦唤醒接收器的功能，以实现超低功耗状态和纯异步通信以及LoRa的远程连接。实验结果表明，数据可靠性为100%，往返延迟为毫秒级，终端设备在活动时的功耗小于46 mJ，在非活动期间为1.83 μW，使用1200 mAh锂电池可持续3年。

2018-09-11cs.NI

用于能量收集的无线传感器网络的零能量网络栈

Zero Energy Network stack for Energy Harvested WSNs

我们提出了我们的“零能量网络”（ZEN）协议栈的能量收集无线传感器网络应用。我们工作的新颖性是$4$折叠：（1）能量采集感知功能齐全的MAC层。载波感测、退避算法、ARQ、RTS/CTS机制、自适应占空比是可自动配置的或可用作可调参数以匹配可用能量（b）能量收集感知路由协议。多跳网络使用由能量预测辅助的AODV_r路由协议的修改版本来建立到基站的路由。(c)应用称为"Holt-Winters“的时间序列预测输入能量。(d)运行在ZEN堆栈上的分布式智能应用程序，该应用程序利用多参数优化扰动技术来优化使用可用能量。该应用程序能够以节能的方式对ZEN堆栈进行编程。能量收集分布式智能应用程序在具有三年季节性数据库的现实太阳能跟踪上运行。我们实现了一个智能应用程序，能够修改自己，以适应自己以及网络的能量水平。我们的分析结果表明，在EHWSN测试床进行的测量密切匹配。

2014-04-29cs.NI

智能互联水下传感器网络容错备份分簇算法

Fault-Tolerant Backup Clustering Algorithm for Smart Connected Underwater Sensor Networks

针对水下传感器网络中簇形成能力差和簇头失效频繁的问题，提出了一种节能的分层拓扑感知分簇路由协议（EEHTAC）。本文针对EEHTAC操作开发了容错备份集群（FTBC）算法和多参数集群形成（MPCF）模型。MPCF模型通过整合多个参数来实现有效的聚类过程，从而解决了聚类形成性能差的问题。FTBC算法解决了CH频繁失败的问题，以避免数据传输中断。使用正常，高故障，高路由开销的网络场景的MPCF模型的性能进行了评估。用于此分析的性能指标是时间拓扑变化率（TTVR），CH负载分布（CLD）和集群稳定性（STB）。所获得的结果表明，以90秒的CH保留期操作实现了每轮更好的CH占空比，并且改善了MPCF过程，TTVR、CLD和STB的值分别为25.69%、55.56%和60%。基于FTBC的EEHTAC的性能相对于能量平衡的不平等分层聚类（EULC）协议进行了评估。用于该评估的性能指标是路由开销（Ω）、端到端延迟（Δ）、恢复的CH故障（CFR）、检测到的CH故障（CFD）、接收的分组（θ）和能量消耗（Δ）。参照获得的最佳值，EEHTAC证明了在Ω、Δ、CFR、CFD、θ和θ方面的性能分别比EULC变体提高58.40%、29.94%、81.33%、28.02%、86.65%和54.35%。实验结果表明，MPCF模型对簇形成性能是有效的，基于FTBC的EEHTAC协议可以有效地执行现有的CBR协议…

2022-03-04cs.NI

匹配驱动的深度强化学习用于多网关LoRa网络中节能传输参数分配

Matching-Driven Deep Reinforcement Learning for Energy-Efficient Transmission Parameter Allocation in Multi-Gateway LoRa Networks

针对多网关LoRa网络中因ALOHA碰撞导致的低能效问题，提出分析模型与匹配算法分配信道，并用基于注意力的多智能体强化学习分配扩频因子和发射功率，实现快速收敛和更优系统能效。

2024-07-18cs.MAcs.NIeess.SP

EICO：能量-信息动态协同优化的远程环境传感器节点

EICO: Energy-Harvesting Long-Range Environmental Sensor Nodes with Energy-Information Dynamic Co-Optimization

在实现电池寿命、信息准确性、传输距离和成本等严格设计目标方面的挑战推动了对传统电池供电设备的能量采集传感器节点的深入研究。当传感器网络需要跨越诸如农田和偏远地形的广阔区域时，远程通信的固有功率密集性质进一步放大了这一挑战。太阳能是无线传感器节点的常见能源，然而，由于季节变化和天气条件引起的功率波动，太阳能并不可靠。本文解决了这些问题，提出了一个永久供电，能量收集传感器节点，利用最小尺寸的太阳能电池，并能够通过动态协同优化能源消耗和信息传输，称为能量信息动态协同优化（EICO）的远程通信。这种能量信息智能是通过基于从收集器和电荷存储元件可用的能量总量的信息传输的自适应占空比来实现的，以优化传感器节点的能量消耗，同时采用传感器内分析（ISA）来最小化信息的丢失。这是第一个被报道的尺寸<35 cm 2的传感器节点，它能够以高达1包/秒的连续信息传送率在> 1 Km上进行远程通信，这是由EICO和ISA实现的。

2021-07-15cs.NIeess.SP