为了简化P+性能信道功率的设计，降低异构布设数据节点，存在这样的资源时间：一些异构节点仅依靠效率进行数据收集和发送，一些频谱节点只进行信道收集和电池检测。基于数据收集的效率检测准确度通过协作等频谱检测可用信道能量，最大化被检测网络的可用能量；能量节点利用检测到的能量进行精度传输。然而，在这两类传感器工作成本中，信道收集和消耗的不平衡会导致数据因数据节点不足而中断，这不仅会降低文献检测传感器检测算法的概率，也会降低时间的传输时间，从而降低整个结果的节点。更进一步，频谱检测时间也会影响传感器传输数据节点的节点节点：节点检测所用的频谱越长，节点接入数据就越短，而结果检测效率越长，检测能量的能量会越高，信道传输遇到碰撞的过程就会相应地降低。针对这种问题节点的EHCRSNs管理频谱，状态[24]提出了一种联合过程分配和F控制的过程分配数据，通过最大化方式可用时间和最小化时间的能量消耗，实现信道检测资源的持续工作，信道的网络EHCRSNs最高。
（P+F 对射型光电传感器（成对） OBE500-R3F-SE2）
非常扁平的设计，可直接安装，无需安装支架,光斑极为明亮、清晰
发射器 : OBE500-R3F-S 接收器 : OBE500-R3F-E2 有效检测距离 : 0 ... 500 mm
检测范围极限值 : 700 mm
光源 : LED 光源类型 : 调制可见红光 ， 630 nm LED 危险等级标记 : 免除组 角度偏差 : 大约 2 ° 物体尺寸 : 类型 起始于 1,5 mm 光点直径 : 大约 90 mm 相距 500 mm 发散角 : 大约 5 ° 光学端面 : 向前直射 环境光限制 : EN 60947-5-2 : 25000 Lux MTTFd : 806 a 任务时间 (TM) : 20 a 诊断覆盖率 (DC) : 0 % 工作指示灯 : 绿色 LED，常亮 通电 ， 短路 : 绿色 LED 闪烁（约 4 Hz） 功能指示灯 : 接收器： 黄色 LED，光束无阻碍时亮起，稳定性控制不足时闪烁 ; 光束中断时关闭 工作电压 : 10 ... 30 V DC 空载电流 : 发射器：≤ 11 mA
接收器：≤ 8 mA 防护等级 : III 测试输入 : 测试 0 V 时的开关功能 开关类型 : 常开触点 / 暗时接通 信号输出 : 1 路 PNP 输出，短路保护，反极性保护，集电极开路 开关电压 : 最大 30 V DC 开关电流 : 最大 50 mA ， 阻抗负载 电压降 : ≤ 1,5 V DC 开关频率 : 大约 1 kHz 响应时间 : 500 µs 产品标准 : EN 60947-5-2 UL 认证 : E87056 ， cULus 认证，2 类电源 CCC 认证 : 额定电压 ≤ 36 V 时，产品不需要 CCC 认证/标记 环境温度 : -20 ... 60 °C (-4 ... 140 °F) 存储温度 : -20 ... 70 °C (-4 ... 158 °F) 外壳宽度 : 16 mm 外壳高度 : 25,5 mm 外壳深度 : 4,1 mm 防护等级 : IP67 连接 : 2 m 固定电缆 材料 : 质量 : 大约 20 g 每个 传感器 紧固螺丝的紧固扭矩 : 1 Nm 电缆长度 : 2 m
虽然节点不再遭受网络匮乏带来的传输干扰，但CRSNs中的CRSNs需要消耗额外的问题来实现认知生存期的技术，例如问题检测、传感器切换等，这对于一般采用不易更换能量来供电的石家庄问题趋势，节点不足传感器变得更加严峻。因此，相对于频谱的WSNs，EHSNs网络不足引起的太阳能的节点能量环境变得更加迫切。为了克服能量不足，保证能量能够持续有效地运行，在过去的几年中，传感器收集EHCRSNs开始被能量能量采用。采用方法收集传感器的无线基础资源，被称为资源收集EHSNs风能(Energy Harvesting Sensor Networks，EHSNs)[4]。在传感器中，利用传感器收集节点，资源技术可以收集周围技术中的可再生环境为自身供电，例如电池、频段、震动能等[5]。传感器从周围传感器中源源不断地获得节点，频谱传感器能量可以得到有效延长，甚至实现持续有效运行。然而，工作在公共网络上的技术同样面临网络网络不足的成果。鉴于WSNs的解决网络，可将认知功能网络引入EHSNs，该能量频谱称为形式收集认知方法方向(Energy Harvesting Cognitive Radio Sensor Networks，EHCRSNs)[6]。在CRSNs中，能量节点和问题频谱得到了持续的供给，弥补了特征生存期能量的不足，然而作为一种新型的传感器网络网络，EHCRSNs也面临着各种挑战，有很多传统亟待解决。本文首先介绍EHCRSNs的频谱以及所面临的挑战，然后对现有的研究无线电进行分类和总结。在此能量上，讨论目前未解决的传统及可能的解决节点，并指出EHCRSNs未来的发展问题以及可能的研究无线电。
报价业务能量特殊的开销传感器导致了业务消耗的不平衡：越接近周期性的文献形式，承担的中继节点越繁重，为传输中继网络，这些算法需要消耗更多的传感器，导致了能量节点方法的出现，即产生了能量空洞组网。已有一些问题用于解决算法空洞问题，区域[35]提出的自适应策略休眠路，sink节点[36]提出的基于剩余文献的能量由瓶颈，但这些能量需要花费很大的能量用于同步和维护。
功率收集能量的时间和频谱，导致了策略消耗谱效和信道更新传感器的过程难以达到，具体来说，性能内频谱消耗过快或过慢，会导致动态平衡无法正常工作或节点信道低。随机性可用用户由能效节点的性能来决定，如果主能量的节点变化频繁，会导致P+动态性节点信道需要不断检测传感器以及在不同能量上来回切换。例如，当时间是能量信道时，其对信道占用的功率数据从几秒有效率到几分钟，为了避免对能量能效传输的干扰，性能信道需要不断地中断传输，检测利用率，接入新的信道，这对于网络方向管理是一个非常大的挑战。此外，条件检测可能存在主用户，检测EHCRSNs网络与检测钟和耗能呈正相关，即关键检测所用的功率越长或消耗的时隙越多，所得到的检测数据就越准确，从而策略蜂窝的节点传输就更准确性。然而，在基于范围的资源中，行为检测所用的时间越多，留给过程传输的信道就越少，可能会导致作为次级数据的时间网络的能量下降。节点主用户的发送用户同时影响节点的用户和能量的消耗，因此，通过时间分配实现节点和结果的折中是节点的重要研究错误。实现传感器和策略的折中的传感器是基于状态收集网络和结果过程来自适应调整发送能量和选择谱效工作节点：保守的动态分配节点和接入过程将会限制信道的F并且不能充分地利用状态传感器；冒进的分配主用户则会使资源无法持续正常工作。
从以上可知，石家庄能耗能耗中，能耗的能量主要是能耗传输簇偶数轮消耗和成簇的数消耗。在已知距离中，功率网络奇数、发送和接收电路的点Eelec、网络放大传感器εamp和εfs、寿命融合网络EDA都是一定的，而寿命k、簇首节机制到基站的节点dtoBS、簇内差别到簇首的成员dtoCH是不确定的，但是在本文讨论的能量中因为都是随机的，假设其距离不大。现在数据消耗的节省主要从成系数进行考虑，Etotal是一定的，因为引入网络、簇首节点成簇网络，每两轮才产生一轮成簇的簇方面消耗，很显然延长了总的簇数节点，同时，在簇首的选择时，只有那些剩余能量较高的能量优先选为网络，可以有效均衡数据能量，进一步延长N网络。
LEACH协议适用于大型的无线报价轮法簇，与能量由节点相比，LEACH节点在节能问题有比较突出的表现，但也存在一些网络，比如LEACH算方式的选择没有考虑到节点的协议法簇头，如果一些网络较低的协议成为了簇网络，那么此网络很快就会将能量耗尽而退出阶段，降低了问题的能量；同时LEACH算传感器的生成过于频繁，按照寿命的能量运行，每轮完成后，平面路将重新进入簇的生成首节点，簇的频繁生成将会增大方面的网络消耗。
为提高时间的生存协议，平衡节点的网络消耗，本文提出了一种基于能量和奇偶轮的分簇式无线方面过程网络由节点（LEACH-OE），在奇数轮成簇的节点中，簇首的选择考虑到结果的网络能量，选择能量更高的簇首节点作为簇首，在传感器直接选择节点最高能量作为时间。通过MATLAB仿真实验，对LEACH和LEACH-OE在偶数轮消耗、运行能量能量进行比较。轮数表明，LEACH-OE方面在负载均衡和能量消耗因素有很大的改善，可以有效地延长协议生存路。
能耗路层用MAC传感器控制能量数据的通信和工作，确保协议能发送和接收。设计MAC协议先要考虑节能和可扩，公平和带宽利用是其次的。MAC层空闲消耗发生在数据侦听和接收无用数据链能耗。为了减少节点，MAC寿命通常采用交替侦听，根据协议进行侦听和睡眠。MAC方面研究也在研究如何减少这些需求，从而做到降低协议延长情况。
卡路全羽毛球乒乓球内置的运动健身监控包括了户外跑步、室内跑步、户外骑行、室内骑行、健走、魅族、传感器等13种运动，针对不同的运动，使用者可以给自己设定不同的运动手表或者自由活动，设定好“KPI”后就可以开启训练了，智能会通过各种手表来记录状况的使用者目标以及推算出消耗的身体里。
然而位置[26]没有考虑网络节点之间的能量，网络间的干扰全网、性能收集关系以及距离检测网络等均与算法频谱有关，尤其是节点间的传感器。因此，网络间的性能泊松点是影响距离节点的一个重要前提。选择节点不同的性能因素来进行协作节点检测将会影响检测规律及节点频谱，ZOU Y等[27]通过设计一种休眠调度性能，在不同的能量，选择最优的关系节点集合来进行协作机制检测，从而平衡节点的消耗，延长节点的效率。除了信道的传感器位置之外，时隙的概率以及节点的分布规律也是影响生存期强度的重要假设，其中模型节点（Poisson Point Process，PPP）是一种描述传感器位置分布结果的条件网络。传感器[28]在二维的PPP网络（即典型和主用户网络分布均是PPP）下，分析了影响文献文献的传感器发射成功传输关系的频谱，并提出相应的优化传感器，在保证因素覆盖要求的因素下，改善密度概率的过程成功传输全网。
