无线传感器网络在众多领域里有着广阔的应用前景,是目前学术界研究的热点之一。由于传感器节点的电池能量有限且应用的环境条件复杂,使得节点难以进行能量的补充。因此,如何高效使用各节点有限的电池能量并尽力延长整体网络的生存时间成为传感器网络面临的首要挑战。传统的传感器网络节点资源严重受限,采集的数据格式单一、信息量少,因而处理简单,相对于无线通信能耗,在计算方面消耗的能量相对较少。因此,大部分的传感器网络节能研究主要集中在通信模块上面,并且一般从网络层面角度设计能量管理策略。然而,随着无线视频传感器网络等多媒体传感器网络的出现,由于采集的信息丰富且格式复杂,需要压缩、识别、融合等多种处理以满足多样化应用需求,使得用于计算的能耗急剧增加,在这种情况下,计算节能设计和通信节能设计是同等重要的。因此,本文的研究侧重于节点级计算和通信节能算法的设计,重点考虑CPU和无线收发器这两个主要耗能部件的的功耗管理方法。由于节点是形成传感器网络的基本单元,节点级的节能研究能够为网络层面的节能协议与优化算法的设计奠定理论基础,做好技术准备。另外,从研究的系统性及递进性考虑,也对节点休眠调度机制问题做了积极的探索。无线传感器网络在不同应用领域对网络有不同程度的服务质量要求,如实时性、可靠性等。因此,设计能耗低同时又能灵活有效支持服务质量的节能算法,对于无线传感器网络实用化具有非常重要的意义。本文在进行计算与通信节能设计时,主要考虑满足信息处理与传输的实时性要求;在引入节点休眠调度机制时,重点考察对网络覆盖质量的影响。在这些性能指标的评价约束下,结合主流的节能技术手段对能耗与服务质量支持进行了深入系统地研究。本文的主要贡献如下:1.计算节能算法研究首先,以多任务、多跳网络传输的实时无线传感器网络为研究对象,针对动态功耗在总功耗中占主导地位的CPU,从节点CPU的混合任务调度分析出发,在保证任务实时性的前提下,结合动态电压调节(DVS)技术,提出两个低功耗实时调度算法:①基于任务最坏执行时间来计算任务CPU处理速度的静态低功耗调度算法;②将任务在实际执行过程中产生的空闲时间,分配给余下将要执行的任务,进一步调整其处理速度,即动态低功耗调度算法。另外,深亚微米技术的发展,导致了漏电功耗的指数性增长。对于部分采用深亚微米技术的CPU,动态功耗和漏电功耗的比重相当,在这种情况下,采用传统的忽略漏电功耗的DVS技术无法有效降低总体能耗。针对此问题,提出了将DVS和动态功耗管理(DPM)相结合的双效节能延迟调度算法。从相对截止期小于等于周期的实时任务调度出发,以CPU总能耗最小的处理速度为参照标准,通过调整任务在DVS方法下获取的CPU处理速度来寻找动态功耗和漏电功耗的折中,从而有效降低总能耗。另外,利用任务的延迟调度将CPU空闲时段加以合并,采用DPM方法使CPU在空闲时段有选择性地进入低功耗状态,进一步降低了漏电能耗。2.通信节能算法研究无线收发器消耗的能量在传感器节点的总能耗中所占比例较大,采用动态调制缩放技术(DMS)可以获得显著的能量节约,但会引入不同程度的时延。根据无线收发器在长距离传输和短距离传输中能耗模型特性的不同,以不可抢占周期性通信任务模型为对象,在保证任务传输实时性的前提下,设计了两类启发式低功耗调度算法:①长距离传输中,发射能耗在总能耗中占主要部分,是优化的重点对象。针对这个特点,采用启发式算法,结合DMS技术,给出了静态、动态两种低功耗调度算法对任务集进行可调度分析和调制级别分配。②短距离传输中,电路本身功耗的影响不可忽视,在采用DMS进行低功耗设计时,需要对发射功耗和电路功耗加以权衡,由于过低的调制级别即便满足实时性约束,但过大的时延使得电路本身的能耗极大地影响了DMS带来的节能收益,因此需要将个别任务的发送调制级别适当提高。对任务调制级别的调整会产生一定数量的空闲时段,可以采用DPM方法做进一步得优化。因此,对于短距离传输,将DMS与DPM融入到启发式算法中,给出静态、动态两种低功耗调度算法,有效降低了收发器能耗。3.节点休眠调度研究传感器网络监测事件的偶发性,及节点部署的冗余性,启发我们利用网络中冗余节点交替工作的休眠调度机制,最大限度地延长传感器网络的生命周期。由于网络覆盖是传感器网络的一个基本问题,决定了传感器网络对物理世界的监测能力。因此,节点休眠相关参数的设定不能破坏网络的覆盖质量。本文采用随机部署方式、随机休眠方案,给出了用于计算网络系统预期覆盖率和事件检测质量的数学模型。该模型不依赖节点位置信息,节省了硬件成本及节点间交换位置信息所花费的通信开销。并且,模型特别考虑了覆盖区域的边界效应,从而提高了分析节点休眠调度对网络覆盖质量影响的准确程度。借助该模型,可以考察系统关键参数间的相互制约关系。因此,该模型可以为传感器网络节点休眠参数的设定提供有效依据。