无线通信和电子技术的进步使得低成本、低功耗、多功能传感器节点性能得到极大的提高,这些微小的传感器节点由传感、数据处理和通信组件组成,无线传感器网络由大量的传感器节点组成,上述特性确保了无线传感器网络被广泛应用在各个领域。在军事上,无线传感器网络的快速部署、自组织和容错特性使其成为一种非常有前途的传感技术,用于军事指挥、控制、通信、计算、情报、监视、侦察和目标系统;在健康方面,无线传感器节点可以用于监测病人和帮助残疾病人,用于协助医生对病人准确诊断治疗;在家庭方面,用于家庭安防报警系统,家庭数据采集,家电及家庭电子设备的控制满足人们的美好生活需求;在工业安全方面,可用于危险的生产环境,可以随时监控工作环境的安全状况,为工作人员的安全提供保障;在智能交通方面,可以为智能交通系统的信息采集和信息传输提供一种有效手段,从根本上解决困扰现代交通的问题;在生态监测和灾害预警方面,用于监测自然环境污染情况和提前预警自然灾害的发生;其他一些商业应用领域包括管理库存、监视产品质量和运输监测。无线传感器网络无法像有线那样提供稳定的能量,在这些领域的广泛应用,信息的采集和传输会消耗大量的能量。目前,在解决耗能问题方面研究较多,可以采用与传统电池供电节点相似的方式,从而有效利用现有能量资源,延长网络的寿命,研究各种优化的路由通信协议等。在能量受限的情况下,延长使用寿命和提高传输信息稳定性已成为问题的关键的因素,能量收集技术也成为了研究的重点。与传统电池供电的传感器节点相比,采用无线能量收集技术的传感器节点具有实用性强,寿命长等特点。基于无线传感器网络的能量收集技术解决了中继节点能量收集储存少的问题,极大延长了无线传感器网络的使用寿命。因此,能量收集技术越来越受到关注和重视。本文提出在不同传输条件下的中继预选择方案。首先,以能量收集无线传感器网络为模型,系统中所有中继节点能量收集到的存储能量均值设置为自适应的能量阈值,作为对系统中所有的中继节点进行预选择,即中继节点的储存能量大于自适应阈值能量的中继是工作状态,并对信息做出处理。然而,中继节点存储能量小于自适应的能量阈值,该中继节点暂时不进行信息处理而进入睡眠状态,并继续无线能量收集储存能量。一旦该节点收集到的能量大于自适应能量阈值,此节点便会再次被激活处于工作状态正常进行信息传输。其次,我们所提出的中继预选择方案在满足中继节点最大收集能量和最大信噪比条件下,成功解决了对中继节点过度使用和信道状态不匹配的问题。中继预选择的筛选过程将中继节点的最大收集能量和最大信噪比按照降序排列,从降序排列的中继节点中筛选出满足最大能量和最大信噪比的中继节点用来进行信息传输。我们对中继节点的预选择过程是通过研究由工作状态到睡眠状态和由睡眠状态到睡眠状态的状态转移中断概率曲线趋势,从而判断无线传感器网络中继预选择方案信息传输的稳定性。此外,中继预选择以状态转移矩阵形式表达了系统模型中继节点状态变化的数学关系,对中继节点的能量收集递归关系式可以优化得到量化的能量对中继预选择的稳定的影响。在信息处理过程中,我们提出的中继预选择方案在最大收集能量和最大信噪比混合条件下达到延长网络寿命和极大提高系统的稳定性的效果。在对中继预选择方案的中断概率分析中,我们取一个信道阈值,如果端对端信噪比小于指定的信道阈值时,那么系统就会发生传输信息中断。相反,如果端对端信噪比大于指定的信道阈值时,那么系统就能成功传输信息。此外,用中断概率的曲线变化趋势判断无线传感器网络信息传输的稳定性情况。在采用最大能量收集节点作为中继选择的方案时,找出其中的一个从源节点经过中继节点到目的节点的信道链路信噪比数学式表示中断关系得到不同的数学表达式,再根据概率密度函数和分布函数得不同的传输条件下信道的中断概率表达式,对其使用二项式定理和第二类贝塞尔一阶修正函数就能得到整体系统最大能量收集方案下的中断概率。然后,在对最大信道状态选择的方案下研究系统中断概率,每一个独立同分布的信道信噪比都满足中断条件结合第二类贝塞尔一阶修正函数就得到了最大信噪比的信道中断概率情况。最后,从仿真结果图中可以知道中继预选择方案状态转移中断概率在不同的中继节点数量,量化的能量数值和候选中继数量下,该节点从睡眠状态到睡眠状态中断概率始终小于工作状态到睡眠状态的中断概率,即是处于睡眠状态的中继节点经过一段时间的充电后再次激活继续传输信息,而处于工作状态的中继节点经过一段时间的耗能进入睡眠状态暂时休眠不再传输信息。此时,中继预选择对节点能量筛选出较大的能量节点处于工作状态下,极大地延长了无线传感器网络的使用寿命。而且,我们提出的中继预选择方案中继节点的储存能量是整体大于传统的传感器网络系统的中继能量,实现了中继预选择方案延长系统的寿命周期和提高系统信息传输稳定性的目的。除此之外,从仿真结果图中可以知道我们提出的中继预选择方案中断概率曲线趋势一直是最低的,达到了我们对无线传感器网络信息传输稳定的要求。从仿真图可以看出系统的整体中断概率在不同的信噪比,中继节点数量,候选中继数量和时间分配因子下,我们提出的中继选择方案中断概率曲线趋势始终是最低的。也就意味着我们提出的中继预选择方案,不但可以保证系统传输信息的稳定性,而且还可以延长无线传感器网络的使用寿命,大大提高了无线传感器网络的实用性。为了尽可能地提升端对端的数据吞吐量,对资源分配进行联合设计。在不同传输条件下中继预选择方案的中断概率是不同的,对不同条件下中继预选择方案端对端的数据吞吐量也会产生很大不同。对能量收集无线传感器网络中继预选择后中继节点传输信息不发生中断时,目的节点才会有来自中继节点的端对端吞吐量。中继预选择后的中继节点是候选中继按照中继预选择降序筛选中继,起到提高能量收集无线传感器网络整体能量的效果。对系统端对端吞吐量的能量收集时间和传输功率进行资源分配优化,得到最优的时间切换占空比和中继传输功率数值。对资源分配使用次梯度算法进行优化,实现端对端吞吐量最大化。进行资源管理分配的同时,通过对时间分配因子的优化得到能量收集和能量消耗的最佳分配从而实现端对端的最大数据吞吐量,提高系统传输信息的效果。在资源分配优化中能量收集在整个信息处理时间段内的占空比和中继传输功率的大小成为该算法需要解决的关键问题所在。我们建立了端对端最大吞吐量为目标函数对中继节点的能量收集时间分配因子和传输功率进行优化。首先,用次梯度迭代算法对在能量限制关系和信息传输限制关系条件下的拉格朗日乘子进行算法迭代。其次,建立拉格朗日函数后对目标函数的时间分配因子参数和中继传输功率参数求偏导并等于零,得到基本的时间和传输功率参数数学表达式。此外,算出次梯度算法的时间分配因子和中继传输功率迭代表达式,设置第一步更新因子和时间参数为一个初值,将其第一步的迭代因子代入时间分配因子表达式并更新时间参数。而且,更新后的时间参数和迭代因子代入中继传输功率的数学式并得到新的迭代中继传输功率,对每一次时间分配因子参数和中继传输功率参数的算法迭代在误差条件内进行对比分析,如果符合误差范围要求停止继续再次的迭代便得到最佳的时间和传输功率值;如果不符合参数误差的限制条件,时间参数和传输功率参数继续在选定一个收敛条件的步长常数后继续进入循环多次迭代,直至循环迭代符合时间和传输功率参数的规定范围内,便停止次梯度迭代算法。在次梯度算法迭代步长是采用自适应的步长进行一次次的迭代,自适应步长的限制条件主要是保证步长逐渐变小,变化幅度还不会特别快,使得自适应步长数符合收敛条件。在信息传输的周期内,调节中继节点能量收集的时间分配因子来获得更多的能量支持,从而延长无线传感器网络的寿命和端对端的数据吞吐量。次梯度算法优化得出中继节点在中继传输功率参数方面的参数调节,得到的最大吞吐量,也极大的延长了无线传感器网络的使用寿命。最后,通过仿真结果图分析得知无线传感器网络端对端的数据吞吐量在不同的信噪比,中继节点数量,中继传输功率和能量收集时间分配因子条件下,优化得到最佳能量收集时间分配数值和最佳的中继传输功率数值对应着端对端吞吐量曲线趋势最高。因此,通过次梯度算法优化得到最佳时间分配因子和最佳中继传输功率,进一步减少了无线传感器网络能量的消耗,提高了无线传感器网络的能量利用率,进而延长了无线传感器网络的寿命。