[发明专利]一种流量自适应的水声认知传感器网络多址接入方法

摘要

本发明属于水声认知传感器网络技术领域，公开了一种流量自适应的水声认知传感器网络多址接入方法；分簇过程完成后，节点根据初始化的采样周期设置与之相匹配的占空比；节点将采集数据并发送给Sink，Sink根据接收到的数据生成数据估计模型并发给相应节点；节点将根据数据模型判断是否需要向Sink发送采样数据；Sink根据收集到的数据，生成数据估计模型，Sink自己保留一份，另一份发送给节点；Sink根据数据估计结果判断是否需要调整采样周期。TEA‑MAC节省的能耗相对较少；而随着网络流量的降低，节点休眠能耗所占的比重会增大，TEA‑MAC消耗的能量与S‑MAC、CBA‑EVT的差距也随之增大。

主权项

1.一种流量自适应的水声认知传感器网络多址接入方法，其特征在于，所述流量自适应的水声认知传感器网络多址接入方法包括：第一步，分簇过程完成后，节点根据初始化的采样周期设置与之相匹配的占空比；节点将采集数据并发送给Sink，Sink根据接收到的数据生成数据估计模型并发给相应节点；节点将根据数据模型判断是否需要向Sink发送采样数据；第二步，Sink根据收集到的数据，生成数据估计模型，Sink自己保留一份，另一份发送给节点；在系统稳定阶段，Sink根据节点定期发来的keepalive消息，保持数据估计模型不变；若Sink持续接收到节点发来采样数据，则意味着数据估计模型已失效，于是Sink根据最新收到的数据生成新的数据估计模型，并通知节点更新，节点在更新数据估计模型的同时调整占空比；第三步，Sink根据数据估计结果判断是否需要调整采样周期，若在较长的一段时间内数据估计模型保持不变，说明节点在这段时间内采集到的数据没有或者只有极少量的数据发送到Sink，适当增大采样周期只会减少节点能耗而不会影响收集数据的准确性；当数据估计模型经常发生变化时，Sink应当适度地减小节点的采样周期。