1、“.....同时也省去大量等待状态切换空闲等待等的时间。关键词太阳能充电节能传感器网络中图分类号文献标识码文章编号无线传感器网络被广泛用于工业控制智能家居医疗保健智能农业等诸多领域，受到我国研究学者普遍的重视。无线传感器网络中的节点通过自组织的方式进行种传感器网络的能量收集模型论文原稿影覆盖率达到的情况下，模型在绿色因子低于时寿命明显高于模型寿命。参考文献，右，调节幅度达到了。当传感器网络处于较节能状态网络总能耗较低。而当绿色因子逐渐增大，网络中叶子节点数降低能耗降低，网络此时更偏重于可靠性的调节。随着绿色因子的增大网络中数据损失量逐渐降低，不同的通信半径下......”。

2、“.....我们对模型随着太阳能光照变化进行能耗调节的效果进行了验证。随着网络阴影率的增大网络中叶子节点的数的调节工作，因此网络在定的充电功率下功率定。而当绿色因子大于时，对于网络节能调节的能力达到最大，网络功率低于模型。图展示了在不同的太阳能光照强度下两种模型网络寿命的对比。可以看到，网络通过对太阳能光照强度的预测建立能量潜力函数，但是在网络阴影覆盖面积较多的情况下，网络中节点光照强度变化较大，容易由较式描述的是流量工程中常见的流量平衡方程，指任非节点自身所采集的数据量，该式表明节点发送出的全部流量只包括节点自身采集的数据量与接收全部孩子节点的数据量组成，。当为节点时......”。

3、“.....。图展示了网络在不同绿色因子的配臵下网络总能耗，可以看出绿色因子在极小值的情况下网络能耗显个分片，且分发给多个父节点会造成大量的能量损耗。为了使不足个分片的流量仅传输给个父节点。本文为每个节点引入个权重，规定在其他条件相同的情况下，节点会优先选择权重更大的父节点进行数据传输。本文的模型就变成如下所示众所周知，网络中节点负载过多会造成节点死亡，网络出现不稳定的状态。因个节点拥有过多子孙节点过多而死亡会。因此本文规定的链路负载，没有重视对于节点数据的聚集。实验得到，在绿色因子调节到时，模型网络功率将迅速低于模型......”。

4、“.....模型在绿色因子低于时寿命明显高于模型寿命。参考文献，型。实验验证了模型在节能与可靠性调节方面的效果，绿色因子对叶子节点的调节具有显著的效果，在米通信半径下，网络中叶子节点百分比由下降到左右，调节幅度达到了。当传感器网络处于较节能状态网络总能耗较低。而当绿色因子逐渐增大，网络中叶子节点数降低能耗降低，网络此时更偏重于可靠性的调节。随着绿色因子的增大网络中数据损失量逐渐降低，不种传感器网络的能量收集模型论文原稿，每个节点仅能拥有个子节点，这样可以有效避免子節点过多或者层数过多导致子孙节点过多的情况产生。种传感器网络的能量收集模型论文原稿......”。

5、“.....节点聚集所有孩子节点的流量总量不能比链路的容量大式描述节点间传输的流量必须为正值式描述节点发送至其它节点的流量为正，也即每个节点都至少有个父节点。全部孩子节点的数据量组成，。当为节点时，它接收所有节点采集的数据量而不发送任何流量，。式约束条件为节点流量负载设臵上限值，节点聚集所有孩子节点的流量总量不能比链路的容量大式描述节点间传输的流量必须为正值式描述节点发送至其它节点的流量为正，也即每个节点都至少有个父节点。在进行仿真实验时，我们发现如果个节点传输流量不足面积之下网络的功率对比。从图中可以看到，当阴影率不断升高的过程中网络功率与之前所述趋势相致......”。

6、“.....因此网络在定的充电功率下功率定。而当绿色因子大于时，对于网络节能调节的能力达到最大，网络功率低于模型。图展示了在不同的太阳能光照强度下两种模型网络寿命的对，。种传感器网络的能量收集模型论文原稿。式描述的是流量工程中常见的流量平衡方程，指任非节点自身所采集的数据量，该式表明节点发送出的全部流量只包括节点自身采集的数据量与接收，同的通信半径下，数据损失量分别降低了。我们对模型随着太阳能光照变化进行能耗调节的效果进行了验证。随着网络阴影率的增大网络中叶子节点的数目呈现增大的趋势，网络能耗随阴影率的增大而升高......”。

7、“.....能量采集对传感器网寿命延长具有显著的效果。本文与模型进行了对比，模型追求较均匀比。可以看到，网络通过对太阳能光照强度的预测建立能量潜力函数，但是在网络阴影覆盖面积较多的情况下，网络中节点光照强度变化较大，容易由较高充电功率突然下降，而此时由于基于过去功率预测的能量潜力函数的存在，使得此节点依然负担较大网络负载，因此节点死亡。由于这种不稳定光照强度的影响，在阴影率较大时，网络寿命明显低于本文模种传感器网络的能量收集模型论文原稿时也省去大量等待状态切换空闲等待等的时间。图展示了网络在不同绿色因子的配臵下网络总能耗......”。

8、“.....这与图中的情况致，当传感器网络处于较节能状态网络总能耗较低。而当绿色因子逐渐增大，网路中叶子节点降低能耗降低，网络此时更偏重于可靠性的调节。图展示了在不同的阴影覆盖组网，它是个智能化的网络系统。传感器节点是种具有通信能力的小型设备，传统的传感器电量来源为蓄电池，电量消耗完毕则节点死亡。光伏发电方便快捷，利用资源丰富的太阳能，不需要担心资源枯竭短缺的现象。因此本文引入光伏电池进行能量补给，综合分析传感器网络的应用场景研究现状，提出种基于凸优化可调节的路由模型。图所示为在网络在不同通信半径，。种传感器网络的能量收集模型论文原稿......”。

9、“.....可见绿色因子对叶子节点的调节具有显著的效果，在米通信半径下，网络中叶子节点百分比由下降到左右，调节幅度达到了，在米与米通信半径下叶子节点变化幅度均在以上。绿色因子极小的情况下网络中叶子节点数目都处于比较大的情，目呈现增大的趋势，网络能耗随阴影率的增大而升高，同时随着阴影率的增高網络能耗随之减少。能量采集对传感器网寿命延长具有显著的效果。本文与模型进行了对比，模型追求较均匀的链路负载，没有重视对于节点数据的聚集。实验得到，在绿色因子调节到时，模型网络功率将迅速低于模型。而在网络阴高充电功率突然下降......”。