基于MSP430的無線傳感器節點動態功率管理研究
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理想狀態下，傳感器節點在完成任務后迅速進入睡眠狀態并在下一事件到達時迅速進入活動狀態，能最大程度地節省能耗，根據式(1)可得門限時間：
但事實上，節點的狀態轉換也存在較大的能量消耗和延遲。因此，在進入睡眠狀態時，節點應首先在寄存器上保存之前的數據和參數。同時，激活節點仍然需要大量的能耗和額外的時間，低功耗模式下消耗的能量越少，轉換到活動模式時帶來的延遲就越大，所以，應考慮到狀態轉換額外的能耗Padd。當且僅當Esave,k>Padd時，系統才有意義，因此，可以得出門限時間：
Tth,k代表傳感器節點的門限時間。在節點的非完全關閉狀態，事件到達，系統可以自動轉入激活的工作狀態，對于完全關閉的狀態S4，由于節點的大部分元件都處于關閉狀態，節點無法檢測到事件和收到信息，所以一些事件將會丟失，根據剩余能量，得出S4的門限時間為：
式中：Vstd代表標準工作電壓，Vpre代表當前電壓。
3 DPM算法
文獻中提出了基于概率判別無線傳感器網絡動態功率管理。此方法對于是否進入完全關閉的狀態S4，給出一個概率值，利用概率判別來進行有效的功率狀態轉換，如果概率值偏大，則進入完全休眠狀態的機率增大，能量消耗減少，但事件丟失的可能性增加；否則，使用能量增多，事件丟失的可能性減小。文獻提出了一種利用小波和卡爾曼濾波和自回歸分析聯合預測下一事件發生的時間來決定進入何種功率狀態的方法。該方法根據歷史事件的到達時間來預測下一事件的發生的時間。在森林火警監視、洪水監測等特殊事件發生概率很小。歷史數據無法獲得的應用領域。文獻提出了一種利用小波和自回歸的動態功率管理方法。該方法利用收發器(Sink)節點上的歷史數據流預測未來的值，在后續周期內，若傳感器節點的觀測值不超過給定閾值則不向Sink節點發送數據，Sink節點將預測值作為觀測結果，通過減少傳感器節點工作時間，降低網絡數據傳輸量來減少傳感器網絡的總體能量消耗。由于無線通信占整個無線傳感器網絡能耗的主要部分，所以在不影響系統性能的前提下，有效地對無線收發系統進行管理可以高效地降低系統能耗。混合自動控制(Hybrid Automata)是根據傳感器檢測信息的變化情況來控制傳感器節點收發的頻率，通過增加休眠時間、降低收發次數對無線傳感器節點進行動態功率管理，從而降低系統功耗。
4 混合自動控制
4．1 混合自動控制原理
在混合自動控制條件下，系統分為幾個離散的狀態，每個狀態都有一定的保持條件、相應的控制變量、初始值和向其他狀態轉換的臨界值。當環境變量改變或保持不變時，通過對形勢加以分析(反饋)來執行在不同狀態模式之間的轉換。圖3為混合自動控制示意圖。本文引用地址：http://www.j9360.com/article/163045.htm
假如系統存在兩種狀態l1和l2，一個動態變量x，系統開始的狀態為l1，x的初始值為20，在狀態l1下，變量x隨著等式
不斷增大，當x的值等于30時，就達到了臨界條件，
時，迅速地進入狀態l2。在狀態l2，x隨等式x=x-0．5遞減，臨界條件是x=25，當x25發生狀態轉換進入狀態l1。在實際運用中，此示意圖可以理解為傾斜角度控制在25°～31°之間。
4．2 混合自動控制算法在無線傳感器節點上的實現
由于對運動中物體的傾角測量在交通、航天、軍事等領域有著重要的意義，這里采用加速度傳感器對傾斜角進行測量，介紹混合自動控制算法的應用。基本思路：無線傳感器節點根據環境變量的連續性變化，對傳感器執行離散的處理應用，當環境參數改變(增加或減小)時，傳感器的狀態變量相應改變，當改變到臨界點時，系統狀態轉換為另一功率狀態。首先對系統作如下要求：變量x表示所測量的傾斜角度值，最高為30°，最低為8°，它代表環境參數的改變，是各狀態之間轉換的主要因素；變量z為計時器，用于狀態的計時。為了簡化控制過程，把系統分為三個狀態，l1為睡眠狀態，此時傳感器模塊和無線收發器都處于不活動狀態，控制系統保持l1狀態為60 s。其不等式條件為z≤ 60，當z>60時，轉入狀態l2。狀態l2和l3表示不同的采集和無線傳輸頻率的活動狀態，狀態l2下的采集和無線傳輸頻率低于l3，此時每間隔10 s發送一次采集的傾斜角度數據，在發送完之后，無線收發器和傳感器進入關閉狀態等待下一個周期的到來。運行過程中，當傾斜角的變化在O．5°～5°之間(O．5≤|x-xold|≤5)且傾斜角度不超過30°(x≤30°)時，系統運行在狀態l2；當傾斜角度變化大于5°(|x-xold|>5)或x>30°時，系統進入狀態l3運行；當傾斜角度變化小于0．5°(|x-xold|0．5)且x≤30°時，節點處于睡眠狀態l1。狀態轉換圖如圖4所示。
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