基于多信道的能量高效傳感器節(jié)點調(diào)度算法

張治學(xué)，曾 波，b，張各各，b，王 輝，b

（河南科技大學(xué)a.網(wǎng)絡(luò)信息中心；b.信息工程學(xué)院，河南洛陽471023）

基于多信道的能量高效傳感器節(jié)點調(diào)度算法

張治學(xué)a，曾 波a，b，張各各a，b，王 輝a，b

（河南科技大學(xué)a.網(wǎng)絡(luò)信息中心；b.信息工程學(xué)院，河南洛陽471023）

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳統(tǒng)時分多址（TDMA）調(diào)度算法未考慮節(jié)點在不同狀態(tài)間切換時所耗費的能量，縮短了網(wǎng)絡(luò)生存時間。為此，提出一種基于接收端的時分多址時隙分配算法。時隙分配過程始于數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點，以節(jié)點的數(shù)據(jù)量為偏移，父節(jié)點以自身的時隙為基礎(chǔ)為其子節(jié)點分配時隙，以保證每個節(jié)點的傳輸活動滿足連續(xù)接收-發(fā)送模式，并將節(jié)點的狀態(tài)切換次數(shù)最小化為2次，降低節(jié)點能量消耗。采用優(yōu)化的多信道分配機制，通過將節(jié)點時隙分派給不同信道，解決節(jié)點間時隙分配沖突問題，并實現(xiàn)時隙重用與信道數(shù)優(yōu)化。仿真結(jié)果表明，在數(shù)據(jù)匯聚傳感器網(wǎng)絡(luò)中，與多跳TDMA和集中式TDMA調(diào)度算法相比，該算法節(jié)省了約10%的傳感器網(wǎng)絡(luò)能量，降低了數(shù)據(jù)匯聚時間。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；能量消耗；多信道；調(diào)度算法；時隙

1 概述

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，WSN）因其成本低廉、部署靈活、覆蓋范圍廣，在環(huán)境感知、入侵檢測、戰(zhàn)場監(jiān)測等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景［1］。當(dāng)傳感器節(jié)點部署完畢之后，節(jié)點通常采用自組織方式形成多跳數(shù)據(jù)匯聚樹，并由一個數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點，即Sink完成數(shù)據(jù)匯聚。傳感器節(jié)點周期性采集傳感數(shù)據(jù)并以單跳或多跳的方式將數(shù)據(jù)投遞至Sink［2-3］。

對于大多數(shù)部署在無人監(jiān)管的惡劣環(huán)境中的傳感器網(wǎng)絡(luò)而言，由于節(jié)點采用容量有限的電池提供能量，大部分節(jié)點無法進行電池更換或充電，降低節(jié)點能量消耗是延長網(wǎng)絡(luò)壽命的有效手段。

從無線信道訪問的角度看，采用隨機信道訪問機制，如載波偵聽多路訪問/沖突避免（Carrier Sense M ultip le Access with Collision Avoidance，CSMA/ CA）等將導(dǎo)致明顯的數(shù)據(jù)包傳輸沖突，其主要原因是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在的多跳傳輸與隱藏節(jié)點問題。數(shù)據(jù)包傳輸沖突導(dǎo)致數(shù)據(jù)重傳將消耗節(jié)點能量并降低網(wǎng)絡(luò)性能。面向傳感器網(wǎng)絡(luò)的時分多址（Time Division Multiple Address，TDMA）調(diào)度算法［4］通過對節(jié)點訪問信道的時隙進行預(yù)先安排，能夠有效剔除節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸沖突與信道競爭。通過避免節(jié)點空閑偵聽，節(jié)點能夠有效節(jié)省能量以延長網(wǎng)絡(luò)壽命。目前，針對傳感器網(wǎng)絡(luò)能量優(yōu)化的TDMA調(diào)度算法主要有考慮降低空閑時隙內(nèi)傳感器節(jié)點的能量消耗的TDMA調(diào)度算法［5-7］。類似的，文獻［8］提出了延長節(jié)點休眠間隔的方式來降低能量消耗的調(diào)度策略。而通過對相關(guān)數(shù)據(jù)進行融合以降低節(jié)點間通信負(fù)載，傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量消耗能夠得到明顯下降［9-11］，調(diào)度算法因而能夠?qū)崿F(xiàn)在能量優(yōu)化的同時優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，然而，此類算法并不適用于周期性收集感知數(shù)據(jù)的傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。以分簇的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中的能量與延遲問題為研究出發(fā)點，文獻［12］提出了跨層優(yōu)化方案。MODESA［13］是面向數(shù)據(jù)匯聚應(yīng)用的多信道時隙分配算法，其主要研究目標(biāo)是優(yōu)化數(shù)據(jù)匯聚時間而并沒有考慮節(jié)點的能量消耗情況，該算法假設(shè)Sink節(jié)點具備多個射頻天線。利用多信道技術(shù)，文獻［14］實現(xiàn)了塊數(shù)據(jù)的多跳傳輸以獲得更高的網(wǎng)絡(luò)吞吐量，算法同樣沒有優(yōu)化節(jié)點能量消耗。

上述調(diào)度算法中主要通過降低傳感器節(jié)點工作時間，或者降低網(wǎng)絡(luò)通信負(fù)載，又或者降低節(jié)點的數(shù)據(jù)采集周期來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)能量消耗，而多信道技術(shù)目前主要用于優(yōu)化傳感器網(wǎng)絡(luò)吞吐量或數(shù)據(jù)匯聚時間，這些算法并沒有考慮到傳感器節(jié)點在低通信負(fù)載、低功耗的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中不同工作狀態(tài)的能量消耗問題，影響網(wǎng)絡(luò)生存時間。鑒于多信道技術(shù)與節(jié)點調(diào)度算法在優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能方面的優(yōu)勢，本文提出一種基于多信道技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)能量效率優(yōu)化算法。該算法通過接收端為節(jié)點分配時隙，并采用多信道技術(shù)保證分配給節(jié)點的時隙是無沖突的，從而實現(xiàn)能量與數(shù)據(jù)匯聚時間的優(yōu)化。

2 問題定義

由于數(shù)據(jù)匯聚樹的多跳傳輸特性，樹中非Sink與非葉子節(jié)點均可能需要接收并轉(zhuǎn)發(fā)來自子節(jié)點的大小不等的數(shù)據(jù)量，加上子節(jié)點發(fā)送時間并不連續(xù)，從而導(dǎo)致節(jié)點需要多次狀態(tài)切換才能夠完成數(shù)據(jù)匯聚。注意，節(jié)點狀態(tài)切換指的是將節(jié)點從休眠狀態(tài)喚醒，或者將節(jié)點從活動狀態(tài)切換至休眠狀態(tài)的過程。在文獻［15-16］中，證明了節(jié)點在進行狀態(tài)切換時的能量是不可忽略的。以Mica2 Mote傳感器節(jié)點為例，表1列出了該傳感器節(jié)點在各狀態(tài)下的能量消耗情況［17］。

表1 Mica2 Mote節(jié)點的能量消耗

圖1顯示了節(jié)點在不同傳輸速率與負(fù)載情況下節(jié)點狀態(tài)切換在一次數(shù)據(jù)傳輸過程中所占的百分比P，P采用下式進行計算：

其中，Esw表示節(jié)點狀態(tài)切換能量消耗；Et表示傳輸單個數(shù)據(jù)包的能量消耗。

圖1 Mica2 Mote節(jié)點狀態(tài)切換能量消耗率

從圖1可知，當(dāng)節(jié)點負(fù)載與傳輸速率都較低時（如4 Byte，10 KB/s），節(jié)點狀態(tài)切換能量消耗占據(jù)了傳輸一個數(shù)據(jù)包總能耗的75%，即P=75%。隨著傳輸速率的增大，在相同負(fù)載情況下P最終能夠達到90%左右。因此，在低通信負(fù)載、低功耗的情況下，優(yōu)化節(jié)點能量消耗可以轉(zhuǎn)換為降低節(jié)點狀態(tài)切換能量消耗問題來加以解決。

考慮一棵由n個傳感器節(jié)點，一個數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點Sink構(gòu)成的數(shù)據(jù)匯聚樹T。傳感器節(jié)點集合表示為：

所有傳感器節(jié)點周期性進行數(shù)據(jù)采集并將數(shù)據(jù)發(fā)送至Sink。假定節(jié)點的有效通信距離為R。當(dāng)節(jié)點Vi與Vj之間的距離dνi，νj≤R時，可認(rèn)為兩者之間的通信是可靠的。

對于任意數(shù)據(jù)匯聚樹T，數(shù)據(jù)匯聚周期內(nèi)的總能量開銷可采用公式進行計算：

由于在基于樹的數(shù)據(jù)匯聚過程中，節(jié)點Vi需要轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)包數(shù)由以Vi為根的子樹包含的節(jié)點數(shù)目決定，即可用表示該子樹的大小。由于該子樹在一段時間能夠維持不變，因此節(jié)點消耗在數(shù)據(jù)傳輸上的總能量（即i就成為節(jié)點的固定能量開銷。根據(jù)公式可知，節(jié)點狀態(tài)切換能量消耗決定于其狀態(tài)切換次數(shù)，因此，優(yōu)化節(jié)點能量消耗問題可以轉(zhuǎn)換為最小化節(jié)點狀態(tài)切換次數(shù)

3 本文算法設(shè)計

本文算法結(jié)合了多信道與TDMA調(diào)度技術(shù)，并實現(xiàn)了2個目標(biāo)：（1）通過采用基于接收端的時隙指派機制，保證分配給節(jié)點的時隙能夠滿足連續(xù)“接收-發(fā)送”模式，從而使得節(jié)點從開始調(diào)度到結(jié)束數(shù)據(jù)匯聚過程能夠持續(xù)保持活動狀態(tài)，將節(jié)點狀態(tài)切換次數(shù)降低為2次。因此，對網(wǎng)絡(luò)中任意一個節(jié)點Vi而言，（2）通過將干擾節(jié)點的時隙安排在相互正交的無線信道上，實現(xiàn)節(jié)點間無干擾的數(shù)據(jù)并發(fā)傳輸，以降低數(shù)據(jù)匯聚時間或TDMA幀長度。

本文算法的詳細(xì)步驟如下：

SteP1 初始化

自下而上計算每個節(jié)點的負(fù)載并建立子節(jié)點列表，每個表項均采用二元組（Ci，Wi）表示，其中，Ci表示子節(jié)點i的編號；Wi表示子節(jié)點i的負(fù)載大小。

SteP2 基于接收端的時隙分配策略

以Sink為時隙分配開始節(jié)點，逐層往下為數(shù)據(jù)匯聚樹中的所有節(jié)點分配時隙。具體而言，對于網(wǎng)絡(luò)中具有負(fù)載Wj的非葉子節(jié)點Vj。假設(shè)其子節(jié)點列表表示為：

SteP3 多信道分配機制

當(dāng)所有節(jié)點均獲得了時隙指派之后，以保證節(jié)點間的數(shù)據(jù)能無沖突并發(fā)傳輸為目標(biāo)，基于下式所示的每條信道的時隙占用情況為節(jié)點分配正交信道。對任意時隙ti，應(yīng)該滿足條件：當(dāng)且僅當(dāng)信道chi的時隙列表中沒有包含時隙ti時，時隙ti才會分配給信道chi。

除此之外，為了降低信道的使用數(shù)，僅當(dāng)從已使用信道序列（ch1，ch2，…，chh）中無法保證Step2中為節(jié)點指派的時隙都被分配給已有信道時，算法才會加入一條新信道，并將無法分配的時隙添加到該信道的時隙列表。

SteP4 時隙分配調(diào)整

由于在Step2中，非葉子節(jié)點Vj為其子節(jié)點集CjL分配的發(fā)送時隙是以Vj的最后一個發(fā)送時隙tj為起點，這將導(dǎo)致其子節(jié)點的發(fā)送時隙位于節(jié)點Vj之后。因此，為了避免此情況，算法在完成所有節(jié)點的時隙分配之后，將根據(jù)時隙分配結(jié)果，求得網(wǎng)絡(luò)中已分配時隙的最大序號tmax。將節(jié)點分配的時隙與tmax相減，所得結(jié)果即為節(jié)點執(zhí)行數(shù)據(jù)接收或發(fā)送的最終時隙分配方案。因此，對于Step2中的節(jié)點Vj，其最終時隙分配為：

綜上所述，為了保證傳感節(jié)點被正確調(diào)度，每個節(jié)點需要維護由信道號，時隙列表構(gòu)成的節(jié)點活動調(diào)度表。節(jié)點按照該活動調(diào)度表，在正確的時隙內(nèi)，執(zhí)行數(shù)據(jù)接收或發(fā)送，完成后節(jié)點切換至睡眠狀態(tài)，以節(jié)省能量消耗。

4 仿真結(jié)果與分析

由于需要驗證算法因降低傳感器節(jié)點狀態(tài)切換次數(shù)而節(jié)省了能量消耗，通過統(tǒng)計節(jié)點狀態(tài)切換次數(shù)即可實現(xiàn)對算法性能的分析，因此本文采用Matlab作為實驗平臺進行模擬實驗。本文算法命名為EM-TDMA，而用于比較的算法包括集中式TDMA調(diào)度算法（命名為Centralized［17］，包含了時隙重用（即reuse on）與非重用機制（即reuse off）），支持多跳數(shù)據(jù)傳輸?shù)腡DMA算法（命名為M ulti-TDMA）。在所有實驗中，傳感器節(jié)點部署范圍均為100 m×100 m，節(jié)點有效傳輸范圍為10 m。網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點數(shù)在200～1 000變化，并且節(jié)點部署位置由系統(tǒng)隨機生成，其數(shù)據(jù)匯聚樹采用最短路徑路由算法生成。實驗采用的傳感器節(jié)點為Mica2 Mote節(jié)點，其參數(shù)如表1所示。

圖2展示了一個數(shù)據(jù)匯聚周期內(nèi)，傳感器節(jié)點的狀態(tài)切換次數(shù)比較。可以看出，與Centralized算法與M ulti-TDMA算法相比，利用EM-TDMA算法所產(chǎn)生的節(jié)點狀態(tài)切換次數(shù)明顯下降。除此之外，節(jié)點狀態(tài)切換次數(shù)與節(jié)點數(shù)成線性關(guān)系，即在每個數(shù)據(jù)匯聚周期內(nèi)，每個節(jié)點均只需要喚醒一次就可完成所有的數(shù)據(jù)匯聚工作。

圖2 傳感器網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)切換次數(shù)

圖3 描述了在單個數(shù)據(jù)匯聚周期內(nèi)，傳感器網(wǎng)絡(luò)在狀態(tài)切換能量消耗情況。實驗結(jié)果表明，在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模相同的情況下，采用EM-EDMA算法的傳感器節(jié)點狀態(tài)切換能量消耗較M ulti-TDMA算法與Centralized算法減少約10%。而降低了能量消耗的主要原因是采用EM-TDMA算法的節(jié)點每個周期內(nèi)僅需要切換其工作狀態(tài)2次，即從休眠狀態(tài)切換至工作狀態(tài)。當(dāng)數(shù)據(jù)匯聚過程結(jié)束后，節(jié)點從工作狀態(tài)切換至休眠狀態(tài)。

圖3 傳感器網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)切換能量消耗

由于在采用Mica2 Mote節(jié)點的傳感器網(wǎng)絡(luò)中，其典型速率為19.2 Kb/s［18］，結(jié)合表1可知，對于一個需要長時間低功耗周期性運行的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，EM-TDMA算法在延長網(wǎng)絡(luò)壽命方面將獲得明顯的性能改善。

為了驗證多信道技術(shù)在優(yōu)化數(shù)據(jù)匯聚時間上的性能，本文通過實驗比較了3種算法在相同網(wǎng)絡(luò)規(guī)模情況下的TDMA調(diào)度長度（單位是時隙，表示電路交換匯總信息傳送的最小單位）。圖4顯示了得出的TDMA調(diào)度長度。可以看出，通過在傳感器節(jié)點間的時隙重用策略，EM-TDMA和時隙重用的Centralized（reuse on）2種算法能夠讓多個節(jié)點在同一時隙內(nèi)進行無沖突數(shù)據(jù)傳輸，從而降低數(shù)據(jù)匯聚時間。而在M ulti-TDMA與非時隙重用的Centralized算法中，由于時隙無法被多個節(jié)點同時使用，數(shù)據(jù)傳輸活動無法在節(jié)點間并發(fā)執(zhí)行，從而無法縮短數(shù)據(jù)匯聚時間。

圖4 TDM A調(diào)度長度

圖5 顯示了完成節(jié)點狀態(tài)切換能量優(yōu)化對信道數(shù)的需求情況，以及相應(yīng)數(shù)據(jù)匯聚樹的路由跳數(shù)。實驗結(jié)果表明，在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較小（節(jié)點數(shù)為200～700之間）的情況下，滿足能量優(yōu)化所需要的信道數(shù)不超過6。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增加至1 000個傳感器節(jié)點，需要的信道數(shù)漸增至9。這表明在大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)中，現(xiàn)有無線信道的頻譜劃分（16個信道）能夠滿足算法的需求。

圖5 信道數(shù)與網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的對應(yīng)關(guān)系

5 結(jié)束語

本文提出結(jié)合多信道與TDMA技術(shù)的無線傳感器節(jié)點調(diào)度算法。該算法利用了無線信道間的無沖突數(shù)據(jù)并發(fā)傳輸能力與TDMA在消除節(jié)點空閑偵聽、信道訪問競爭的優(yōu)勢，與僅能優(yōu)化節(jié)點能量效率的調(diào)度算法相比，該算法同時實現(xiàn)了對節(jié)點喚醒能量消耗與數(shù)據(jù)匯聚時間的優(yōu)化，并通過仿真實驗結(jié)果證明了算法的有效性。今后將進一步設(shè)計兼顧能量與網(wǎng)絡(luò)效率的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)調(diào)度算法，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)測試平臺上實現(xiàn)并詳細(xì)評估算法的性能。

［1］ 任豐原，黃海寧，林 闖.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)［J］.軟件學(xué)報，2003，14（7）：1282-1291.

［2］ Incel?D，Ghosh A，Krishnamachari B，et al.Fast Data Collection in Tree-based Wireless Sensor Networks［J］. IEEE Transactions on Mobile Computing，2012，11（1）：86-99.

［3］ Gnawali O，F(xiàn)onseca R，Jamieson K，et al.CTP：An Efficient，Robust，and Reliable Collection Tree Protocol for Wireless Sensor Networks［J］.ACM Transactions on Sensor Networks，2013，10（1）：1-16.

［4］ 張曉玲，梁 煒，于海斌，等.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸調(diào)度方法綜述［J］.通信學(xué)報，2012，33（5）：143-157.

［5］ Zhao Wenbo，Tang Xueyan.Scheduling Sensor Data Collection with dynamic Traffic Patterns［J］.IEEE Transactions on Parallel and Distributed System s，2013，24（4）：789-802.

［6］ Niu Jianjun，Deng Zhidong.Distributed Self-learning Scheduling Approach for Wireless Sensor Network［J］. Ad Hoc Networks，2013，11（4）：1276-1286.

［7］ Prashanth L A，Chatterjee A，Bhatnagar S.Two Timescale Convergent Q-learning for Sleep-scheduling in Wireless Sensor Networks［J］.Wireless Networks，2014，20（8）：2589-2604.

［8］ Pantazis N A，Vergados D J，Vergados D，et al.Energy Efficiency in Wireless Sensor Networks Using Sleep Mode TDMA Scheduling［J］.Ad Hoc Networks，2009，7（2）：322-343.

［9］ Luo Tie，Motani M，Srinivasan V.Energy-efficient Strategies for Cooperative Multichannel MAC Protocols［J］. IEEE Transactions on Mobile Computing，2012，11（4）：553-566.

［10］ Liu Binghong，Jhang J Y.Efficient Distributed Data Scheduling Algorithm for Data Aggregation in Wireless Sensor Networks［J］.Computer Networks，2014，65：73-83.

［11］ Ma Junchao，Lou Wei，Li Xiangyang.Contiguous Link Scheduling for Data Aggregation in Wireless Sensor Networks［J］.IEEE Transactions on Parallel and Distributed System s，2014，25（7）：1691-1701.

［12］ Li Qishi，F(xiàn)apojuwo A.Energy Efficient and Delay Optimized TDMA Scheduling for Clustered Wireless Sensor Networks［C］//Proceedings of IEEE Wireless Communications and Networking Conference.Washington D.C.，USA：IEEE Press，2009：1-6.

［13］ Soua R，Minet P，Livolant E.MODESA：An Optimized Multichannel Slot Assignment for Raw Data Convergecast in Wireless Sensor Networks［C］//Proceedings of IEEE the 31st International Performance Computing and Communications Conference.Washington D.C.，USA：IEEE Press，2012：91-100.

［14］ Gabale V，Chebrolu K，Raman B，et al.PIP：A Multichannel，TDMA-based MAC for Efficient and Scalable Bulk Transfer in Sensor Networks［J］.ACM Transactions on Sensor Networks，2012，8（4）：1-34.

［15］ Van L H，Havinga P.A Lightweight Medium Access Protocol（LMAC）for Wireless Sensor Networks：Reducing Preamble Transmissions and Transceiver State Sw itches［C］//Proceedings of the 1st International Workshop on Networked Sensing Systems.Washington D.C.，USA：IEEE Press，2004：205-208.

［16］ Xing Guoliang，Lu Chenyang，Zhang Ying，et al. M inimum Power Configuration for Wireless Communication in Sensor Networks［J］.ACM Transactions on Sensor Networks，2007，3（2）：1-30.

［17］ Ma Junchao，Lou Wei，Wu Yanwei，et al.Energy Efficient TDMA Sleep Scheduling in Wireless Sensor Networks［C］// Proceedings of INFOCOM'09.Washington D.C.，USA：IEEE Press，2009：630-638.

［18］ Lee W L，Datta A，Cardell-Oliver R，et al.A Flexibleschedule-based TDMA Protocol for Fault-tolerant and Energy-efficient Wireless Sensor Networks［J］.IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems，2008，19（6）：851-864.

編輯 劉冰

Energy Efficient Sensor Node Schedu ling Algorithm Based on Multiple Channels

ZHANG Zhixuea，ZENG Boa，b，ZHANG Gegea，b，WANG Huia，b
（a.Network Information Center；b.Information Engineering College，Henan University of Science and Technology，Luoyang 471023，China）

In Wireless Sensor Network（WSN），traditional Time Division Multiple Address（TDMA）scheduling algorithm does not consider the energy of nodes sw itching between different states，and reduces the network survival time. In order to solve this problem，a receiver-based TDMA time slot assignment strategy is proposed.The process of slot allocation begins with the sink node，and the slots shifted according to the amount of data are assigned to children based on the slots owned by their parent.The objective is to assure that the nodes transmission meet the consecutive receive transmit mode and to minimize the number of node's state sw itching to 2.And the energy consumption of node is reduced.An optimized multi-channel assignment mechanism is used to resolve the collision of slot assignment by allocating time slot to different channel，and implement time slots reuse and optimize the number of channels.Simulation result shows that the algorithm conserves over 10%energy consumption and reduces data gathering time compared with multi-TDMA and centralized TDMA scheduling algorithm in WSN for data collection.

Wireless Sensor Network（WSN）；energy consumption；multiple channels；scheduling algorithm；time slot

10.3969/j.issn.1000-3428.2015.09.024

張治學(xué)，曾 波，張各各，等.基于多信道的能量高效傳感器節(jié)點調(diào)度算法［J］.計算機工程，2015，41（9）：135-139.

英文引用格式：Zhang Zhixue，Zeng Bo，Zhang Gege，et al.Energy Efficient Sensor Node Scheduling Algorithm Based on Multiple Channels［J］.Computer Engineering，2015，41（9）：135-139.

1000-3428（2015）09-0135-05

A

TP393

河南省重點科技攻關(guān)計劃基金資助項目（132102210246）；河南省科技攻關(guān)計劃基金資助項目（13B510001）；河南省自然科學(xué)基金資助項目（14A510015）。

張治學(xué)（1963-），男，實驗師，主研方向：無線網(wǎng)絡(luò)通信；曾 波、張各各，講師、博士；王 輝，教授。

2015-04-23

2015-06-26 E-m ail：zhangzx@haust.edu.cn