【摘 要】
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自1981年世界第一台生物传感器研发至今,无线传感器网络（Wireless Senior Network,简称WSN）得到了迅速的发展.WSN在工业生产、医学诊断、海洋探测和宇宙探索等领域都扮演着重要角色.为了使WSN能更好的在一些险峻环境下工作,弥补人工更换电池的缺点,引入能量捕获技术,进而得到带能量捕获装置的WSN（EH-WSN）.EH-WSN节点对环境能量的捕获量具有随机性,又由于某些领域对
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自1981年世界第一台生物传感器研发至今,无线传感器网络（Wireless Senior Network,简称WSN）得到了迅速的发展.WSN在工业生产、医学诊断、海洋探测和宇宙探索等领域都扮演着重要角色.为了使WSN能更好的在一些险峻环境下工作,弥补人工更换电池的缺点,引入能量捕获技术,进而得到带能量捕获装置的WSN（EH-WSN）.EH-WSN节点对环境能量的捕获量具有随机性,又由于某些领域对EH-WSN的精度要求极高,无法容忍其出现工作中断的情况.因此,研究节点时隙内的能量变化情况,通过预测节点未来的工作状况来调整影响能量消耗的参数,进而寻找节点能量消耗量和能量捕获量之间的动态平衡,对维持EH-WSN节点的稳定工作具有重大意义.本文首先研究如何通过大偏差原理（Large Deviation Principle,简称LDP）去估计EH-WSN节点在各时隙的能量饥饿（中断）概率,进而预测节点在未来时隙的工作状态.一方面,由于各时隙的能量变化量可以看作独立同分布的随机变量序列;另一方面,对于某个确定的时隙,EH-WSN节点能量饥饿事件,即该时隙开始时一个节点所携带电池中剩余的电量低于某个低点阈值Bmin为稀有事件.因此可以采用大偏差原理,借助速率函数估计该事件发生的可能性大小,进一步预测未来时隙能量饥饿的概率.其次,根据设定的能量饥饿概率阈值P可判断出EH-WSN节点工作状态为能量饥饿状态的时隙.由此得出基于大偏差原理的预测算法（LDP＿Pred）,并通过调整数据传输速率改变该时隙的节点工作状态,使该节点能够避免因为能量饥饿导致的系统工作中断.最后,本文通过引入对比算法和评价指标,在不同的数据传输速率和预测时隙区间两方面,对LDP＿Pred进行性能评估,表明该算法能够很好的对EH-WSN节点进行能量饥饿概率预测.
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