一种基于灰色模型的预测调度算法

陈鑫杰

(福建八达电信技术有限公司，福建漳州363108)

1.引言

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSNs)是一种具有广泛用途的网络。在应用环境中布置传感器节点时，为了保证监控的质量，通常需要密集地部署节点。当网络中的所有节点都处于工作状态时，一旦检测到某个事件发生，多个节点都会捕捉到信息向上提交，从而引起无线信道的冲突与感知数据的重传，不仅增加了通信的时延，降低了网络的吞吐量，也浪费了节点的能量，缩短了网络的生存时间。解决这一问题的有效办法就是对节点的状态进行调度，让节点轮流工作和休眠，以减少信息的发送和信道的冲突。

目前科研人员已经提出了许多调度算法。在节点分布满足泊松静态点过程条件下，Hisn[1]等把节点调度分为两种：节点随机调度和节点协作调度。节点随机调度算法[2-3]仅执行一次，通过随机分组形式将每个传感器节点划分到某一组或某几组，算法结束之后，依次调度每一组的节点工作。节点协作调度算法需要节点与周围节点进行通信，且传感器节点在每一轮的开始执行一次算法，按照某种竞争机制从所有节点中选择若干个节点作为活动节点。节点协作调度算法又可以进一步分为基于位置信息的节点调度[4]和无位置信息的节点调度[5]。可以看出，节点调度问题与覆盖性能、路由规划和网络连通性等问题存在一定关联。

与上述研究的思路不同，本文利用节点采集数据在时间上的相关性，提出了一种基于灰色模型[6]的预测调度算法(PSGM)。……