Adaptive energy management for solar energy harvesting wireless sensor nodes

Kablosuz Algılayıcı Ağları (WSN) yaklaşan Nesnelerin İnterneti (IoT) çağında iletişim altyapısının temelini oluşturacağı için önemli bir rol oynayacaktır. Enerji hasadı pil ömrünü uzatmak ve algılayıcı düğümlerinin (SN) hizmet kalitesini (QoS) arttırmak için yaygın olarak kullanılan bir araç olmuştur. Bu çalışmada, enerji-nötr çalışma kısıtlamaları ile bir ağ geçidine mümkün olduğunca sık bir şekilde durum güncellemeleri göndermekle görevlendirilmiş, güneş enerjisiyle çalışan bir kablosuz algılayıcı düğümü için uyarlamalı iletim politikalarını araştırdık. Güneş enerjisi harmanlama işleminin günlük varyasyonlarını deneysel verilere dayanarak Ayrık-Zamanlı Markov Zinciri (DTMC) ile modelledik. DTMC'nin durumlarının sayısı arttığında hasat sürecinin daha doğru modellendi ğini gözlemledik. DTMC modelini kullanarak, WSN düğümünün enerji yönetimi problemini Markov Karar Süreci (MDP) olarak tanımladık; ve bu modelden yola çıkarak, durum güncelleme sisteminin ortalama bilgi yaşını (AoI) en aza indirmek için en uygun enerji yönetim politikalarını elde etme amacıyla politika yineleme algoritmasını kullandık. İki farklı lokasyona ait 20 yıllık güneş ışınımı verilerini kullanarak önerilen yaklaşımın etkinliğini doğruladık.