2020年5月11日，陈友淦副教授课题组在国际著名交叉学科期刊《IEEE Access》上发表了题为“An Energy Optimization Clustering Scheme for Multi-hop Underwater Acoustic Cooperative Sensor Networks”的研究论文，提出了一种用于多跳水声协作传感网能量优化的分簇算法。
随着海洋物联网概念的提出，利用水声传感网进行海洋数据搜集具有重要意义。与陆地无线传感网相比，面对复杂的海洋环境，水下传感器节点能量供应是亟待解决的关键问题。目前，对水下传感器节点进行充电或更换电池难度极大，通过设计合理的水声组网协议，平衡水下各传感器节点能耗，避免出现能量洞问题，是延长水声传感网寿命的主要措施之一。
课题组在水声传感网中，结合多跳协作通信技术，提出了一种可实现能量优化的EOCA分簇算法。所提算法将传感器节点剩余能量、各节点与基站的通信距离均纳入簇头选择标准中，建立能量优化机制，通过构建可调节最大有效通信距离函数，使各节点可根据自身剩余能量情况自适应调整其最大有效通信距离，进而优化控制自身能耗，解决现有文献算法中存在的能量空洞问题。同时，还考虑了水体运动对各水下传感器节点造成的位置变化影响，引入了水下传感器节点漂移模型，使所提EOCA分簇算法更符合实际海洋环境的复杂情况。通过仿真实验表明，所提EOCA分簇算法可有效延长多跳水声协作传感网使用寿命，同时使网络具备较好的通信性能。此外，该算法还具有良好的可扩展性，可适用于不同规模尺度的水声传感网。
适用EOCA分簇算法的多跳水声协作传感网示意图
该研究第一作者为厦门大学海洋与地球学院2017级在读硕士生余伟健，通讯作者为导师陈友淦。许肖梅教授、万磊副教授、张小康高工、朱培斌同学等给予了指导帮助并提出了宝贵意见。研究工作得到了国家重点研发计划(No. 2016YFC1400200)、深圳市科技计划基础研究项目(No.JCYJ20190809161805508、No.JCYJ20170818141735140)、国家自然科学基金(No.41476026、No.41676024、No.41976178、No.61801139)等项目的资助。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9090832
