能量采集无线传感器网络(EHWSNs)MAC协议：研究

1、 能量采集无线传感器网络（EH-WSNs）MAC协议：研究 Selahattin Kosunalp内容摘要 在无线传感器网络(网络)领域中，能量采集(EH)技术越来越流行：通过消除需要替换的负担即充电能源耗尽的蓄电设备。能量采集（EH）能从周围环境中提供一个替代的能源；因此，通过利用能量采集（EH）过程，无线传感器网络（WSNs）可以实现一个永恒的生命。针对这个，设计的重点是放在新媒体访问控制(MAC)协议：鉴于能量收获率大于消耗，旨在通过使用最大可能的收获能量而不是拯救任何残余能量最大化网络的生命周期。各种MAC协议的目标提出了利用环境能量的能量采集网络(EH-WSNs)。在本文中,首先,概

2、述EH-WSN架构的基本属性。然后,几个MAC协议提出了EH-WSNs,描述他们的工作原理和基本特性。给一个洞察未来的研究方向，在本文末尾将讨论一个开放的有关于设计权衡的研究问题。关键词: 能量收获、环境能源、太阳能、介质访问控制。一、介绍 无线传感器网络(网络)通常由一组资源受限的传感器节点和容量有限的能源组成，每一个节点都有感应,计算和无线通信的功能为了执行一个共同的任务1。无线传感器网络（WSNs）在过去的二十年里,一直是一个重要的研究主题也是一个范围广泛的应用程序,包括环境、工业、军事和医疗应用程序。无线传感器网络（WSNs）的固有特性是他们随机部署在难以接近的地区，在这些地区补充(充

3、电或更换)节点的能量来源常常是不切实际的。当能源耗尽传感器节点失去操作（停止工作）。因此,重点已经被广泛放在基于能源的有效利用最大化网络的生命周期。 寻找延长无线传感器网络生命周期的过程中,设计节能的介质访问控制(MAC)协议作为一个中心研究课题出现了,MAC协议通过在共享介质中高效和智能的分配信道容量控制广播的操作。众所周知,通信在传感器网络中比计算更耗能,这使得发展节能MAC协议至关重要。大量的MAC协议提出了在传统能量受限的无线传感器网络中提供高信道利用率、低延迟、低能耗2,3。虽然这些MAC方案延长了无线传感器网络的生命周期,但无可避免的电池损耗最终将导致一个网络失去永恒的操作。最近的

4、能量收获(EH)技术的进步导致了新类型的传感器节点的设计出炉(见图1),它能从周围环境中提取能量4。EH的主要来源包括太阳能、风能、声音、振动、热、电磁功率。对于电力传感器节点这样被用于积累能量的能源存储设备，提取环境能量的概念是将收获能源从现有环境资源转化为电力。 能量采集（EH）传感器节点有可能通过连续能量采集使电池的寿命永远不朽。这改变了EH-WSNs MAC协议的基本设计准则。然而,可采集的环境能量的数量是随着时间变化的，严重依赖环境条件5。新EH-WSN MAC协议的主要目的是提高网络的性能与可用能量的收获率6。 因为环境能量可用性的不确定性，为了协调EH-WSN节点的传输，合适的的

5、MAC协议被要求仔细检查残余能量的水平。实现一个成功的传播，应该采集一定数量的能源以传输一个数据包。另一方面，任何相关的能源存储设备只有有限的能力，所以有潜在的过剩收获能源的浪费。因此,主要原则是实现能源使用和存储之间一个有效的平衡。这样,只要EH-WSN节点的能量水平超过最小值，如图2所示，他们可以永远有效。 本文对有关EH-WSNs最近提议 MAC协议提供了一个详细的调查。设计新的EH-WSNs MAC协议将在未来获得极大的关注，因为关键的好处是可以节点永动。有关这一主题的背景信息在第二部分提出，包括EH组件，设计问题和电源管理。第三部分介绍了EH-WSNs MAC协议的细节，突出他们的主

6、要机制。我们讨论开放问题和研究人员潜在的研究方向在第四节。最后，第五部分是结论。二、EH-WSNs背景 发挥无线传感器网络能量采集技术的潜力与从环境中提取能量的能力在6-8中已经介绍了。在本节中,我们详细提供EH-WSNs的背景资料。1、EH-WSNs环境能量的主要来源 可以从环境中获得的各种潜在的能源，可供EH-WSNs使用。在8和9可以找到研究环境能源的详细信息。本节只介绍对EH-WSNs最有前途的能源。 太阳能可能是最有希望的能源,它是使用光伏电池将太阳能转化电能的转换。太阳能能量转换是一种已经建立于商业上的技术，提供高功率输出且适用于大规模的应用。然而，太阳能的可用性是一个重要的约束，

7、强烈取决于环境条件,特别是阳光的强度。 风能采集-气流的能量转化为电能-传统上用于范围广泛的高功率应用，如大型风力涡轮发电机(WTGs)。典型的物理大小WTGs的小规模应用是一个挑战并且风的强度随着时间的推移,由于天气原因上可以有很大的不同。因此，对于能量采集（EH）的效率的预测是一个重要的任务，而有效的模型提出了根据过去的能源观察精确估计未来能源可用性10-11。针对EH-WSNs设计小型风力能量采集（EH）仍在进行研究；在参考资料12中EH-WSNs风动EH系统就是一个例子。 热能采集技术是从两个连接导电材料的温度梯度差异中提取能量的过程，如安装在人体的监测设备。最近出版的设计提出了一种新

8、的热电发生器，利用自然温度变化(即使是很小的变化)收获环境热能13。EH-WSN驱动节点与环境温度变化是一个获取功率的有效方式。对于室内应用提出的光和热能采集组合方案延长了无线传感器节点的生命周期；从而提高了EH-WSN的性能14。 机械源，包括振动、动力、机械压力和应变运动，都可以被采集作为EH-WSN节点的动力，如基于环境振动的采集等15。因此，采集这种类型的能源为EH-WSN节点提供了一种潜力巨大的动力。特别是机械振动可以为室内应用提供更高的能量密度。2、EH节点体系结构 一个很好的关于EH传感器系统特点的调查最近被发表在4中。一个典型EH-WSN节点使用一个EH设备获取环境的能源。大多

9、数的节点在这一体系结构（有一个存储设备存储采集的能量）中使用Harvest-Store-Spend（收获-储存-耗尽）政策。当环境能量收获大于当前的能源消耗时这一策略执行的很好。而Harvest-Spend策略只有在需要时才允许能量采集,或者能量采集设备的功率输出可以提供足够的能量供一个节点运行。因为未来能量可用性的不确定性,Harvest-Store-Spend政策更适合EH-WSN应用程序,因为它可以防止能源在特定的安排操作时间短缺。选择存储组件在EH系统具有重要意义。两个流行的EH-WSN节点存储解决方案可充电电池和超级电容器。可充电电池提供有限的充电周期和高电荷次数16。超电容器的充电

10、特性是，理论上无限次数,让他们在EH-WSNs适合长期使用。超电容器的另一个好处是他们有存储高功率密度的能力。超电容器电路的复杂性很简单,不需要额外的电路保护系统完全充电或深放。这些能源存储设备的主要特征归纳如表1所示。3、电源管理 在传统的MAC协议、电源管理方案的主要目标是减少能源消耗。然而,EH-WSNs MAC协议电源管理方案的目的是通过平衡能量采集和使用速率以最大化网络的生命周期。因此,一个新的电源管理方法本质上是提供常年操作所需考虑的相关能源的变量行为。实现永恒的一生(受制于硬件故障)，能量采集总是应该大于或等于消耗的能量(见图3)。这叫做ENO状态17;网络ENO状态能够继续长期

11、存在。三、MAC协议 在本节中,提出了EH-WSNs MAC协议的简要描述以及它们的基本设计属性。此外,提出了几种对带有能量采集技术的传统MAC协议的评估方法。1、概率轮询MAC(PP-MAC) 通过CSMA和轮询方案做出了对各种现有的MAC协议的性能分析，而在18已经研究了单跳EH-WSNs场景。CSMA协议的两个变量，时隙和非时隙，在用于EH-WSNs时已经被修改。在接收器广播轮询包中ID的轮询方案被认为是包括查询一个传感器ID，还有查询被查询传输节点立即响应的数据包。由于能源充电时间的变化，信宿随机选择调查ID。假设调查节点将被注册为“充电”状态，以免再调查下一轮。轮询协议有很多缺点,比

12、如长时间等待相关的轮询包或适应新添加的节点或删除了失败的节点。 为了解决ID轮询方案的缺点,PP-MAC协议提出了根据工作的吞吐量，公平，和到达间隔时间提高信道的性能，这得益于EH节点密度和数据包的碰撞。在PP-MAC，节点首先仅在充电状态收获足够的能量，然后在“接受”状态接收一个轮询包。如果一个节点没有足够传输一个数据包的能量水平,然后节点回到充电状态(Harvest-Spend政策)。PP-MAC独特的特征是一个信宿传输的一个争用概率，pc，在一个轮询包中代替一个传感器的广播ID。这是在每个节点设置一个来决定是否发送的概率。当收到一个轮询数据包,争用概率将与一个确定的、范围从0到1的数作比

13、较。如果pc大于生成的数字，那么传感器节点发送这个数据包。如果收到的轮询包接近理想的预期，那么只有一个节点可以传输一个数据包。pc的动态更新是基于节点的响应。如果信宿没有监听到事情发生则发送轮询包，然后增加pc的值。如果一个包由于微弱信号传输成功或失败,则将pc保持在其当前值。当信宿中发生碰撞，pc的值减少。此外，如果新节点被添加到网络pc值减小，当节点损坏或从网络中删除pc值增大。时隙CSMA，ID轮询和PP-MAC的分析模型已经被提出和验证了，通过仿真开发的Qualnet19模拟器。仿真结果表明，PP-MAC实现高吞吐量和公平性，以及在密集EH-WSN中为了支持大量的节点灵活的提供可扩展性

14、。EH率是从商业收集设备实际展示中获得的20。然而,PP-MAC不支持多跳网络。2、能量采集协议(EH-MAC)通过综合考虑以下三个问题，EH-MAC作为PP-MAC在多跳场景下的延伸被提出：协调多个轮询包传输在每个节点中调节争用概率的一个分布式的方法传统的隐藏终端问题21 一个节点，在一些随机时间后，传输轮询包之前监听信道，是为了看信道是否空闲。选择一个介于0和tp(tp数据包传输时间)之间的随机时间以降低轮询包碰撞的概率。如果节点没有检测到空闲信道，然后等待，直到一个通道是空间的。并且，节点的缓冲区被认为是有限的(本文为十个数据包)，如果缓冲区已满轮询包将不发送。 在PP-MAC中，理论上

15、估计最优争用概率值是1 / nactive，在这里nactive指活跃邻居的数量，即处于不充电状态且可接收轮询包的邻居节点。 “和式增加，积式减少”(AIMD)和估计的活跃节点数量(ENAN)计划是用于实现一个争用概率的最优值。在PP-MAC中AIMD被研究学习，为了在设置了适当的参数时实现高吞吐量。在ENAN,最优争用概率调整使用1 /nest，nest1，在这里nest是估计的活跃节点的数量。nest的值只取决于前面的轮询包的结果。目的是让只有一个响应,但如果有多个响应，nest值加1，如果没有收到响应，nest值减1。 EH-MAC的性能评估取决于随机拓扑节点的不同数量,，从50到500

16、的两个场景一个恒定不变的EH率和另一个变化的EH率。在图4中给出了接收数据包与更新nest值的过程的例证，括号中所示为节点的邻居。3、多层概率轮询(MTTP) 一个MTTP协议是扩展PP-MAC多跳数据交付的另一种方法22。MTTP在信宿中使用tier-based层次结构模型形成的每一组节点在每一层对应的距离。每一层由数字表示(例如,一级,二级,三级,等等)。对于一级节点，信宿（信号接收器）广播轮询包与概率值。一级节点中的一个，轮询向上层播放相同的概率值，然后等待接收数据包。这个过程是一个如图5所示的三层架构场景。 层数是一个8bit位长的数，被放在轮训数据包中发送。决定加入一个层之前，信宿的

17、直接邻居被分配到第1层。最初，其他节点层数为255，这是最高的层数。然后,每个节点通过接收到轮询包的层的层数决定自己的层数。如果收到轮询包的层数低于接收节点的层数，然后将接收节点的层号置为收到轮询包的层数+ 1。这个计划考虑的情况是下一个节点接收来自上层轮询包比接收来自较低的层的轮询包更频繁。每个节点设置一个计数器统计不是从较低层发送的轮询包的数量。如果连续收到10个来自上层的轮询数据包，然后将层数设置为上层层数。每当一个轮询包来自较低的层，重置计数器值。这样做的目的是处理动态环境和不断变化的信道条件，如高度可变的通信范围。 MTTP协议的性能已经被通过两层规模的商用型设备评估。因此，在更大范

18、围的有更大潜能的性能评估能证明该协议的有效性。很明显,大量的层可能产生相当大的轮询包的开销，导致增加数据包的碰撞。协议的另一个缺点是，轮询所覆盖的节点都应该在上层所有节点所有轮询包的感应范围内。4、随需应变的MAC(OD-MAC) 对于EH-WSNs，OD-MAC协议提出了节点在被允许最大化他们的能源消耗基础上支撑个体责任周期23。这样做的目的是实现ENO状态。最大化性能，是理想的希望收获的能量等于消耗的能量，这样所有的收获能源都能够被利用。OD-MAC协议,当一个节点可用于接收，它广播一个小指引包来表示它的可用性，能够进行数据包传输。传输节点希望在他们开始传播之前等到一个合适的指引。减少由于

19、指示信号等待时间长导致数据包的端到端延迟高而造成的能源浪费，这就是机会主义转发方案介绍的概念。将以前的指示信号的所有者列出,而不是等待一个特定的指示信号，伺机将每个数据包转发到发送方收到的第一个信标，假设它是包含在潜在的代理列表中。 与PP-MAC不同，OD-MAC节点有一个独立的EH操作：可以在任何状态采集可用能源。动态调整工作周期时间,当前EH率通过比较当前的电池和一个预定义的阈值水平来确定感应期一个周期的持续时间。性能评估，恒定的EH利率基于 Crossbow MicaZ 与在六中所说的特定的使用材料，它导致周期内电池的电量按确定的数量增加。OD-MAC方法的一个缺点是缺乏重发机制，因为

20、它不确认是否成功接收数据包，这使得它不适合在有损环境中。同时,OD-MAC没有机制来解决隐藏终端问题；因此，通过隐藏节点的能量浪费。OD-MAC的性能评估是通过一个简单的基于网格的拓扑结构。OD-MAC一个基本操作的实现是使用eZ430-rf2500传感器节点20，在24已经被提出，允许一个发射机来调整其工作周期探索可持续的操作。同时，OD-MAC背后的原理与MTTP非常相似。图6展示了OD-MAC协议的基本操作。5、ERI-MAC receiver-initiated MAC协议EH-WSNs(ERI-MAC)是一个CSMA-based（以载波监听多路访问为基础）方案,采用队列框架来调整节点

21、的占空比，从而实现一个ENO状态25。包传输策略与PP-MAC和OD-MAC相似。当一个节点醒来,如果没有数据包可用于传输,节点广播一个包含自己ID的信标包。然后后发送方收到预期的指引，根据数据包的先进先出队列将在最前面的包传输。如在EH-MAC中，一个回送包将被作为收到数据包的确认信息发送，也用作新的信标。图7显示了一个发送者与接收者之间通信的示例操作。 ERI-MAC提出了几个小数据包合并成一个更大的包的级联计划，这个包称为superpacket（作者未给出中文命名，故使用通用翻译理解为复合包）。在一个典型的MAC层包，包会添加一个首部，这可能会由于它的长度带来相对较高的开销。将包连接在一

22、起的优点是有效地减少首部，复合包只有一个首部。然而，数据包的长度取决于所使用的特定的无线电平台；例如，IEEE 802.15.4的CC2420电台的最大数据包大小为127字节。因此，组成复合包的数据包的数量是有限的。 为了实现ENO状态，ERI-MAC使用队列数据包，每个队列包延迟为一个安全的持续时间，以确保消耗能量小于收获能量。在安全持续时间后检查能量消耗与能量采集的比值。通过这种比较,一个节点决定它是否超过了能量水平充足的临界。假定节点知道EH率来操作下一个ERI-MAC。这表明，在小的EH率(0.3 mW)时，这些节点很容易消耗更多的能量。EH率为0.6 mW的速度，保证了此类节点不超过

23、前面所说的安全的持续时间。 ERI-MAC协议被评估（展现）在一个相邻节点距离固定的49-node网格拓扑中。6、QAEE-MAC QoS-aware energy-efficient MAC (QAEE-MAC)协议受益于数据优先级机制，允许紧急数据包先于正常数据包传输26。醒来后，每一个发送方广播信标,一个Tx-beacon（未查到相关含义，暂定为作者命名的一种信标类型），显示其数据包的优先级；然后每个发送方都等待接受信标。接收者需要更早唤醒且收集所有的Tx-beacon包。向所有发送方广播包含可用传输节点的ID的信标包(一个Rx-beacon)，其本质是决定第一次传输的发送方的最高优先级

24、。最高优先级的发送方开始传输数据包，而其他人进入“睡眠”状态。在ERI-MAXv中，Rx-beacon表示成功接收到前面的数据包。图8所示为一个优先级数据传输过程的例子。在QAEE-MAC，节点依照他们的能量水平安排他们唤醒醒时间。 QAEE-MAC协议的性能评估局限于只有一个接收器和少量的发送者节点的单跳方式。同时，数据包的优先级机制为所有的发送方带来很高的监听时间空闲。7、其他工作 传统时分多址的性能和动态framed-ALOHA方案已经在27通过计算单跳WSN中不可预测的能量可用性的影响进行了分析。成功向目的地交付一个数据包的过程(称为交付概率)和时间效率(展现了在一个数据收集中心的通道

25、利用率)被引入以用于测量网络性能。数值结果表明，交付概率和时间效率强烈依赖于EH率。EH率建模为离散随机变量。 S-MAC协议的吞吐量性能已经被在一个太阳能为基础的WSN中验证28。特别是提出了s实现一个能量收获者的不同工作周期的吞吐量的分析模型。以满足服务质量(QoS)需求和所需的网络寿命要求,工作周期可以选择基于最低工作周期阈值的合适范围。 EH-WSNs的两个动态duty-cycle（通信专业翻译为频宽比或占空比，计算机科学技术翻译为占空比，通用翻译为工作周期、责任周期）调度方案提出了减少传感器节点的工作周期和平衡创建传感器节点之间的能耗29。第一个调整工作周期的方案仅基于当前的剩余能量

26、水平。由于残余能量随着EH时间增加，第二个方案为了在需要时更积极减少工作周期需要预期随时间增加的残余能量。在每个工作周期的开始时计算能量消耗之间的差异和EH率。 在太阳能EH-WSN中，slotted-preamble（时隙报头）技术已经被引入用于sleep-wake-up（睡眠-唤醒-挂起）调度30。而不是发送长的报头包（序文包），突发的微小的序言包被从一个传输节点的保留通道发送，这让附近的节点快速取消了广播。还在序言数据包传输中留下一个小的间隙以允许预期的接收者发送一个确认包。只要接收方处于唤醒状态且他的能量水平大于一个预定义的阈值，发送方就试图传输包。四、开放性问题和未来的研究方向 表2

27、总结了本文中调查的MAC协议的基本性质。EH-MAC与PP-MAC具有相同的特性， 它是PP-MAC设计在多跳应用环境的扩展版本。协议的关键属性和协议的修改集成已经在单跳和多跳网络做了充分的测试。然而，到目前为止的实验的规模相当小，所以可以从更大范围更好的观察。没有一个协议一直在测试一个随机拓扑。因此,实施现有的和新的大规模多跳网络协议是一个开放性话题。 本文中介绍的除了MTTP之外的所有协议都可以通过模拟来避免不切实际的假设。现实应用的可行性方案在实际试验台是一个开放的问题，因为真正的传感器硬件的现实应用需要面对各种挑战，如传感器节点的资源限制(能力和内存)。因此，如果一旦有很大对性能的影响

28、存在，必须考虑新协议的可行性。 receiver-initiated策略被所有协议使用且依赖接收者的轮询/信标消息以调度数据传输。开始数据传输，传输节点必须等到他们从目标接收器接收到正确的信标。因此，发件人必须打开收音机，直到它已经成功接收到数据包。为了避免监听等待信标时的空闲时间，新方法需要高效、有效地协调发送方和接收方之间的传输；并且特别强调可以预测接收者的唤醒时间，如参考资料31。为了更深入地了解receiver-initiated技术的体系结构，可以在参考资料32中找到最近的一份有关MAC协议receiver-initiated类别的详细调查。 以上简要提及了，能量采集率（EH rat

29、e）取决于环境条件的水平。然而，在协议的性能评估中EH率被假设是恒定的。然而，这是不现实的假设,实际环境本质上是动态的。如果EH的平均速率可以以这样一种取决于环境的属性的方式分析表达，,然后一个时变EH速率可以被简单地确定并纳入整个系统性能。因此认为，未来的MAC协议设计应该考虑更实际的场景和更明确的动态环境。可以得出结论，一个聪明的方法是需要仔细调整EH过程的不可预知性以维护协议的性能在一个可接受的水平。 新兴的另一种补充无线传输的传感器节点电池能量的方法是通过定向无线电波33。这里，RF-MAC已经被提出，目的是有效管理在同一波段的数据和能量的传输。部署后，传感器可以通过向部署在附近的能量

30、发射器广播有关能源的请求来充电。RF-MAC已展现出网络吞吐量的改善在修改典型的无时隙CSMA-based MAC方案上。一个充满环保EH组合战略和无线能量传递设计的MAC协议是可靠的。特别是，当环境能量是不充足时，无线能量传输可以被申请为传感器网络提供永久操作。五、结论本文介绍了最近有关能量采集无线传感器网络(EH-WSN)MAC协议发展的研究。简要EH-WSNs背景介绍，使读者了解EH-WSNs的基本情况。描述了许多有关EH-WSNs MAC方案的提议以及它们的特征。这些协议设计的灵感来自于receiver-initiated架构。讨论了MAC协议的特点和工作原理。为了有助于进一步的研究，

31、公开讨论了研究问题的考虑设计权衡。不再需要替换/充电废弃的电池是有好处的，设计新的EH-WSNs MAC协议将打开无线传感器网络领域的一个新视角，并在将来获得大量关注。本文希望引导研究人员研究探讨将来可能的协议设计。参考文献1 I.F. Akyildiz et al., “A Survey on Sensor Networks,” IEEE Commun. Mag., vol. 40, no. 8, Aug. 2002, pp. 102114. 2 I. Demirkol, C. Ersoy, and F. Alagoz, “MAC Protocols for Wireless Sensor

32、Networks: A Survey,” IEEE Commun. Mag ., vol.44, no. 4, Apr. 2006, pp. 115121. 3 P. Huang et al., “The Evolution of MAC Protocols in Wireless Sensor Networks: A Survey,” IEEE Commun. Survey Tutorials,vol. 15, no. 1, 2013, pp. 101120. 4 S. Sudevalayam and P. Kulkarni, “Energy Harvesting Sensor Nodes:

33、 Survey and Implications,” IEEE Commun. Survey Tutorials, vol. 13, no. 3, 2011, pp. 443461. 5 H.F. Rashvand et al., “Wireless Sensor Systems for Space and Extreme Environments: A Review,” IEEE Sensors J ., vol. 14, no.11, Nov. 2014, pp. 39553970. 6 W.K.G. Seah, Z.A. Eu, and H.P. Tan, “Wireless Senso

34、r Networks Powered by Ambient Energy Harvesting (WSN-HEAP) Survey and Challenges,” Int. Conf. Commun., Veh. Technol ., Inf. Theory Aerosp. Electron. Syst Technol ., Aalborg, Denmark, May 1720, 2009, pp. 15. 7 Z.G. Wan, Y.K. Tan, and C. Yuen, “Review on Energy Harvesting and Energy Management for Sus

35、tainable Wireless Sensor Networks,” IEEE Int. Conf. Commun. Technol., Jinan, China, 2011, pp. 362367. 8 S. Basagni et al., “Wireless Sensor Networks with Energy Harvesting,” in Mobile Ad Hoc Network: Cutting Edge Directions , NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2013, pp. 701736. 9 F. Yildiz, “Pote

36、ntial Ambient Energy-Harvesting Sources and Techniques,” J. Technol. Studies , vol. 35, no. 1, 2009, pp. 4048. 10 N. Sharma et al., “Cloudy Computing: Leveraging Weather Forecasts in Energy Harvesting Sensor Systems,” IEEE Annual Conf. Sensor Mesh Ad Hoc Commun . Netw ., Boston, MA, USA, June 2125,

37、2010, pp. 19. 11 A. Cammarano, C. Petrioli, and D. Spenza, “Pro-Energy: A Novel Energy Prediction Model for Solar and Wind Energy-Harvesting Wireless Sensor Networks,” IEEE Int. Conf. Mobile Ad Hoc Sensor Syst., Las Vegas, NV, USA, Oct. 811, 2012, pp. 7583. 12 Y.K. Tan and S.K Panda, “Self-Autonomou

38、s Wireless Sensor Nodes with Wind Energy Harvesting for Remote Sensing of Wind-Driven Wildfire Spread,” IEEE Trans. Instrum. Meas ., vol. 60, no. 4, Apr. 2011, pp. 13671377. 13 L. Mateu et al., “Energy Harvesting for Wireless Communication Systems Using Thermogenerators,” Conf. Des. Circuits Integr.

39、 Syst., Barcelona, Spain, 2006, pp. 15. 14 Y.K. Tan and S.K Panda, “Energy Harvesting from Hybrid Indoor Ambient Light and Thermal Energy Sources for Enhanced Performance of Wireless Sensor Nodes,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 58, no. 9, Sept. 2011, pp. 44244435. 15 Y. Ammar et al., “Wireless Se

40、nsor Network Node with Asynchronous Architecture and Vibration Harvesting Micro Power Generator,” ACM Int. Conf. Smart Objects Ambient Intell., Grenoble, France, 2005, pp. 287292. 16 A.D. Pasquier et al., “A Comparative Study of Li-Ion Battery, Supercapacitor and Nonaqueous Asymmetric Hybrid Devices

41、 for Autonotive Applications,” J. Power Sources, vol. 115, no. 1, Mar. 27, 2003, pp. 171178. 17 A. Kansal et al., “Power Management in Energy Harvesting Sensor Networks,” ACM Trans. Embedded Comput. Syst ., vol. 6, no. 4, Sept. 2007, pp. 135. 18 Z.A. Eu, H.P. Tan, and W.K.G. Seah, “Design and Perfor

42、mance Analysis of MAC Schemes for Wireless Sensor Networks Powered by Ambient Energy Harvesting,” Ad Hoc Netw ., vol. 9, no. 3, May 2011, pp. 300323. 19 Qualnet Network Simulator, Scalable Network Technologies. Accessed June 2015. http:/web.scalable- 20 MSP430 Solar Energy Harvesting Development Too

43、l (eZ430-RF2500-SHE), Texas Instruments. Accessed June 2015. 21 Z.A. Eu and H.P. Tan, “Probabilistic Polling for Multi-hop Energy Harvesting Wireless Sensor Networks,” IEEE Int. Symp . Ad-hoc Sensor Netw ., Ottawa, Canada, June 1015, 2012, pp. 271275. 22 C. Fujii and W.K.G. Seah, “Multi-tier Probabi

44、listic Polling in Wireless Sensor Networks Powered by Energy Harvesting,” IEEE Int. Conf. Intell. Sensors, Sensor Netw. Inf. Process., Adelaide, Australia, Dec. 69, 2011, pp. 383388. 23 X. Fafoutis and N. Dragoni, “ODMAC: An On-Demand MAC Protocol for Energy Harvesting Wireless Sensor Networks,” ACM

45、 Symp. Performance Evaluation Wireless Ad Hoc, Sensor, Ubiquitous Netw., Miami, FL, USA, 2011, pp. 4956. 24 X. Fafoutis, A.D. Mauro, and N. Dragoni, “Sustainable Medium Access Control: Implementation and Evalutaion of ODMAC,” IEEE Int. Conf. Commun., Budapest, Hungary, June 913, 2013, pp. 407412. 25

46、 K. Nguyen et al., “ERI-MAC: An Energy-Harvested Receiver-Initiated MAC Protocol for Wireless Sensor Networks,” Int. J. Distrib. Sensor Netw., vol. 2014, 2014, pp. 18. 26 S.C. Kim, J.H. Jeon, and H.J. Park, “QoS-Aware Energy-Efficient (QAEE) MAC Protocol for Energy Harvesting Wireless Sensor Networks,” Convergence Hybrid Inform. Technol