外文翻译译文-现代路灯网络控制系统

附件1：外文资料翻译译文现代路灯网络控制系统圣玛丽亚联邦大学，IEEE电子镇流器研究小组摘要：本文提出了一个网络控制的LED路灯照明系统。由于他们的寿命更长，更高的发光效率和更高的显色指数，正在考虑将使用LED作为现代路灯照明系统的一种很有前途的解决方案。所提出的控制网络，在高峰负荷时间使街道照明系统的电源断开，在过载条件下自动减少其在分布式电源系统的影响。它还可以降低功率消费，降低管理成本和监督每个街道照明设备的状态信息。为了满足系统的要求，无线传感器网络受用IEEE802.15.4TM标准。它的网络层实现了使用地理路由策略，它提供了低开销和高可扩展性功能。然而，由于已知的现有技术的缺点，一种新的路由算法被提出。仿真结果表明，该算法导致了适用于稀疏的大型场景时路由性能显著改善，例如街道照明系统。已进行实地测试符合IEEE802.15.4标准的无线控制单元。所获得的实验结果表明，所提出的控制网络能够满足要求的LED路灯照明系统。关键词：LED路灯照明系统，网络控制，无线传感器网络1.引言一个城市的路灯照明系统在其基础设施中起着重要作用。这是负责保证社会安全和在夜间生活，行车安全和市容市貌的。在开始的时候，手动执行控制的油灯。随着电灯的发明，根据光水平，路灯照明的控制开始采用自动光电手段。自电灯发明以来，光源和各自的控制装置正在不断发展。另一方面，光电一直采用的公共照明控制系统已经超过60年。现代街道照明系统需要智能控制网络，以降低功耗，减少维护和管理成本，监视每个设备的信息状态（灯泡的状态，电压和电流测量等），并启用新的控制能力系统（如：调光）。取决于城市的街道上的地理分布，街道照明系统采用了大量独立设备，然而，这些设备添加通信功能需要一个复杂的网络拓扑结构，及其互操作性，可扩展性，安全性，鲁棒性，低成本，易于使用和维护。在文献中的一些成功案例提出了一些技术，可以用来控制路灯照明系统。一些使用电源线来进行数据传输（如可编程逻辑控制器），而其的使用无线通信，如蜂窝网络，无线传感器网络或两者结合。可编程控制器技术的主要缺点是媒介嘈杂，信号衰减高，来自附近设备的易感性干扰，成本高，复杂性高和可扩展性差。同样，蜂窝网络的可扩展性和可靠性有问题，尤其是在高负载下的运输。另一方面，无线传感器网络的可扩展性是非常依赖于路由算法的性能。因此，路由算法的高可扩展性和低开销设计是一个挑战。关于用于路灯照明的灯光类型，发光二极管（LED）被提出作为替代品以取代传统的照明系统。LED是不常用作为照明系统，尽管他们的信令系统使用广泛。然而，最近的技术改进逐步LED的效率和色彩质量，允许其在照明系统中的应用。在路灯照明系统使用LED在最近几年开始被提出，因为它寿命更长，在暗视视觉条件下发光效率更高和显色指数较高，被认为是一个取代传统的基于HID照明系统很好的解决方案。A.问题的声明由公用事业面临的一个问题是高峰负荷时间的能耗是短短的一天中最大的。由于这个特点，发电植物和输电线路必须能够提供最高权力，以满足需求。然而，在非高峰时期，系统按低功耗工作。路灯照明系统是一个负责在高峰负荷超载时的电力系统，因为城市的灯都在这段时间打开。因此，如果在高峰负荷时间提供替代能源（如街道照明系统由电池），可以减少超载。电池可以在电源需求较低时充电（例如晚上11时至早上6点）。因此，本文提出一个管理LED的路灯照明系统的控制网络，它在高峰负荷时间提供电池。这种网络使提出的路灯照明系统能实时管理，使人们有可能监测LED阵列的状态，电池和电源电路，个别或一组发送控制消息设备，使本地时钟同步，依此类推。本文结构如下：第二节提出的LED路灯照明系统的主要特点。在第三节，提出控制网络管理等系统的轮廓。在第四节，提出数据包路算法在控制网络由被描述。在仿真和实验结果的基础上，分析控制网络性能，在第五节提出。最后，本文在第六节结束。II.提出街道照明系统对于如公园，道路，停车场等室外照明应用地段和街道照明，通常使用的是高强度气体放电灯电灯（HID）。在高压放电类之中，高压钠灯（HPS）是最有效的灯，其寿命比白炽灯和荧光灯的。这盏灯的效率达到150流明/瓦，寿命可达32000小时。它的主要缺点是显色指数低（CRI）。因此，发光物体的颜色与实际物体出现不同。发光二极管的功能，如高效率（120流明/瓦），高使用寿命（50000小时），显色指数高于高压钠灯。此外，它还提供了一个由于体积小使用寿命长减少垃圾量的方法。此外，发光二极管不使用丝状物或天然气用于照明一代。因此，他们并不需要一个高电压点火脉冲。因此，他们是紧凑型光源，材料更耐冲击和振动。高压钠灯不建议使用提供的电池，因为他们用备用的电压和电流工作，还需要高电压等级来点火。对应的，LED是由直流电流供应，有小的正向电压，在2.5V到4V之间，与气体放电灯不同，不需要点火。当它必要由电池提供时，这些特点成为有利的。至今已经开发了一些使用LED的路灯照明系统，可以在参考文献10和7中找到。这些系统通常使用众所周知的转换器和有时对放电灯用电子镇流器，如降压，升压，降压升压，反激式转换器。提出的基于LED的街道照明系统提供高功率因数，运行效率高，调节输出电流来控制光线。提出街道照明系统的电源电路如图1。这种电路由一个功率因数校正（PFC）的阶段，一个直流转直流电源阶段（驱动器），由电源或电池供电时用来控制LED的电流，双向转换器对电池进行充电。如果电路根据高峰负荷时间由电源或电池运作，微控制器可用于选择。此外，相同的微控制器可以用来控制电池的充电来推动高频开关，以及控制LED的电流。但是，该系统由微控制器进行控制有一定的局限性如下所述。A.同步在高峰负荷时，为了从电源切换到电池供电，系统必须能够知道正确的时间做到这一点。如果它被认为是每天高峰负荷时间发生在定期频率的基础上，各子系统应至少保持本地时钟具有良好准确性的同步。相反，如果系统不能确保高峰负荷启动时间，这样的系统将是毫无价值的。为了应付这种要求，需要有一个同步方法保持每个本地时钟以一个确定的方式运行，使得每一个有能力正确地决定是不是有一个高峰负载发生。通常情况下，数字系统时钟（微控制器）被送入一个晶体频率精度在百万分之十至百万分之百范围内时，随温度变化变得更差。因此，人们可以很容易地检查，这样的时钟将在几个月内不同步运行。这不佳的表现意味着需要定期同步。尽管成本较高，基于全球定位系统的时钟有更好的性能。如果认为这样的事件永远不会发生在一个周期性频率与已知先验的时间，装备全球定位系统的接收机能够保持本地时钟有足够的精度知道是否是高峰负荷发生。不幸的是，高峰负荷时间呈现不恒定的行为。高峰负荷频率和时间的持续变化，不仅是一天天，一周周的，而且在不同的季节。有几个因素像每天的气温，节假日，季节性影响和人类行为影响高峰负荷时间的行为。显然，如果系统没有一种方法知道什么时候会出现一个高峰负荷和这个高峰负荷会持续多久，具有良好的精度保持本地时钟是重要的，但它是毫无价值的。为了满足这样的要求，建议增加通信能力到每个街道照明装置，将所有单位连接到一个控制网络中。如果高峰负荷时间可以检测并通过网络报道高峰负荷的发生，系统各单位将能够正确地决定是否从电源切换到电池供电（或反之亦然）。B.照明系统监控一个LED故障可能导致开路或短路。串联，在一个LED的短路只是导致这种半导体的无法操作，保持其他LED在操作过程中。但是，在一个开路，整个集团被断开，因为当前路径被中断。然而，一个突然的转换器输出电压的变化可以被检测到，表明了LED故障。如果系统被连接到网络，电路能够被监测，发光体可快速被更换。以同样的方式，可以监测电池报告任何问题的发生，以及估计电池的寿命。因此，不仅是该系统可以很容易地编程一种预防性维护，而且软件更新可以做到（这使得未来增强和除了新的功能）。街道照明系统的通信能力是它的优点是有道理的。完整的建议街道照明装置如图1。该系统由电源电路和网络控制电路组成。在下一节，一个用控制网络来监视和控制这些街头照明单位被提出。III.提出的控制网络路灯照明系统采用了大量独立设备，根据城市街道地理的分布。显然，本系统的每个设备必须至少能够与一个控制中心通信，以至于获得控制命令，发送状态和计量信息，以及维持其本地时钟同步。注意，这样的系统是类似的自动抄表（AMR）系统，是一个主要组成部分之一智能电网。近日，AMR技术已经发展到无线AMR，在公用事业和计量装置之间采用双向通信。有几个可以用来提供所需的无线技术网络基础设施，如蜂窝网络和短距离无线电。其中，在无线传感器网络（WSN）的基础上短距离无线电已被广泛认可，作为一个无线自动抄表系统有前途的技术。无线传感器网络提出了一个有着显着优势的协同运作，比传统的通信技术，包括快速部署，成本低，灵活性，并汇总情报并行处理。其最近的进步已经可行的部署智能基础设施网络。智能基础设施网络是旨在加强公用事业服务，如：监视和控制电力，煤气和水供应。大多数无线传感器网络采用的网络模型是基于开放式系统互联的参考模型的。通常，在这模型中，物理层，数据链路层，网络层和应用层被落实。IEEE802.15.4TM标准是通常用来执行无线传感器网络的物理层和数据链路层的。而其他的无线网络标准的目的实现大吞吐量和高品质的服务，IEEE802.15.4TM是旨在提供相对距离短，低功耗，数据吞吐量有限，成本低，体积小简单的无线通信。尽管这些功能，这样的标准是足以满足大多数远程监控系统的需求。虽然IEEE802.15.4TM是一个行之有效的标准，它不包括应该是正确的规定的网络层和应用层。在本文中，提出一个对于网络层可行的方法是在LED路灯照明系统中应用控制网络。为了简单和方便起见，提出的照明系统中一个单个的单元被称为节点或路由器，一个实用的控制中心称为下一节的基站。首先，网络的形成过程以及最受用的无线传感器网络的路由技术被提出。下一节介绍提出的算法，用于改善当应用于大型室外场景时网络层的性能。A.网络的形成网络的形成，开始于邻居发现程序。在无线传感器网络邻居的发现中最广泛使用的技术是定期发送活动消息，也被称为信标或“Hello消息”。不对称数据链路影响的技术性能，发现邻居可能不是路由数据包的可行路径。因此，对称的地理转发（简称SGF）技术，在参考文献17中被提出，建议将这些影响降到最低。为了提高甚至进一步交付的成功率，建议修改在参考文献18提出的考虑使用链路质量度量（例如，接收信号强指标和链接质量指标）转发数据包时选择周边节点。B无线传感器网络中的路由目前，无线传感器网络的物理层和数据链路层是基于完善的标准。不过，网络的形成和多跳路由仍然是一个具有挑战性的问题。各种协议为了正确执行这些路由的任务。然而，这些现有的协议可能无法满足大规模应用的要求。由于其低开销的路由策略和高可扩展性的特点，地理路由的方法是最合适于这种情况的。地理路由，主要依靠一个非常简单的地理贪婪转发策略，每个路由器节点必须选择一个积极进展局部最优的邻居对数据包的目的。在这一策略中，目的地址是目的节点的位置，而不是一个拓扑地址。为了在网络中发现一个节点的位置，每个路由器节点必须实现一个位置服务。这项服务是负责确定其自己的位置和目的地的位置的。如果节点是固定的一个节点的位置可以通过预置或全球定位系统接收机获得。在街道照明系统中当网络节点是静态的，节点的位置信息存储在安装过程中。当考虑户外现实情况，如一个城市，任何区块都可以变成一个空洞。当路由器节点的所有邻居都远离比路由器本身的目标节点时空白产生。在这种情况下，路由器通过贪婪策略不能找到下一跳节点。如果只有贪婪转发算法被使用，数据包不得不被丢弃当达到一个空洞的时候。然而，一个空洞不一定意味着有没有到目的地的路线，因为如果网络连接，一个有效的拓扑路径存在绕过空洞。许多研究者认为，在网络中密集部署的无线节点可以减小空洞发生的可能性。事实上，在没有障碍的情况下，是可以实现的。然而，在户外大型的无线网络的条件下，它是不可能有这样的场景的。作在这样的网络中，废处理技术是要解决的一个重要问题。虽然有几种解决方案，其中提出的大多数是有一定的局限性的，如：处理空隙的效率低（不能保证交货），资源占用高，少走弯路的卡包长，而不是最优路径的发现和复杂性高。此外，大部分都是无效处理技术用一些不切实际的假设来设计的。其中我们可以提到相等传输范围的节点，对称链接，可靠的节点，不现实的情况下单向的信息流动等。因此，这些技术不考虑在网络层较低的路由算法性能的影响。在下一节中，它提出了一个轻质启发式算法来改善贪婪路由，这被称为坐标深度转发（CDF）。提出的启发式算法应用于设计杰出的考虑提高性能标准的混合地理路由策略，如，跳计算，最优路径选择消息的开销，可扩展性和适应性稀疏网络（这是一个路灯照明系统）。为了实现这一性能的改善，路由算法利用的可扩展性、简单的贪婪转发，面对路由算法保证交付特征和固有的最佳功能CDF启发式的路径。协调深度转发使用深度连接信息处理中的本地化方式的空洞，没有控制消息的开销。与以其他成本为基础的技术不同，如CDF，使用此信息来传递路由数据包，不仅到基站但也到其他目的地。IV.坐标深度转发假设一个网络G由一个节点的集合S和一个基站的集合B组成。首先我们介绍深入的概念和可靠地节点。定义1：深度：深度D（u，j）是一个距离度量在一个给定节点uS到给定基站jB的跳数，那认为是唯一可靠的节点。定义2：可靠的节点：设u是网络G中的节点，N（u）的单跳邻居和Nr（u）可靠节点的集合。对于每个节点vN（u），如果它满足一个给定的可靠性标准（vNr（u）v是u可靠的节点。可靠性是一个平均链路质量测量的功能、传输成功率和链路的对称性。定义3：属于基站集合B的每个基站j都有D（j，j）等于为零。A.深度更新节点和基站部署后，每个基地站jB，广播一个受欢迎消息，包括它的位置信息P（j），其单跳邻居N（j）。收到此消息后，每个节点uN（j）更新其基站深度表DT（u）=D（u，j0），D（u，j1）。，D（u，jn）。在网络中传播深度距离信息通过节点hello消息，其中包含的节点ID，它的位置，基表（位置和深度）和其单跳邻居信息（ID和链路质量测量）。收到hello消息，每个节点的vN（u）更新基站深度表DT（v）=D（v，j0），D（v，j1）。，D（v，jN）。每当一个给定的节点v在既定的时间内，没有从一个或多个邻居N（v）中收到hello消息，他们会从它的邻居表和深度表中消除。B.深度转发深入转发是一个转发数据包到最近节，点考虑跳跃计算到基站的距离的贪婪路由技术。当一个节点路由数据包，它可以在基站的深度表中找到就近的基站。当深度的分配是跳跃计数到基站距离的单调递增函数，它具有绕道空洞的固有属性，寻找到基站的最佳路径。算法1描述了一个节点v用跳数j发送一个数据包到最近的基站的深入转发的战略。注意，在有两个或两个以上的候选节点到基站J有相同的进度的情况下，节点v选择最可靠的一个。算法1的深度转发初始化为空的选择节点ForallwNr(v)doIfD(w,j)D(v,j)thenIfchosen_nodeisemptythenchosen_nodewelseifwmostreliablethanchosen_nodethenchosen_nodewendifendifendifendforC.总体战略在相同的数据使用的协议下，深入转发认为只有到基站的路线。然而，对于一个路灯明系统的控制网络需要传递讯息给其他基站节点（实用控制中心），如：基站到一个节点（失效分析，通过状态信息请求），基站到多个节点（集团控制的消息，例如，开/关的消息），节点到节点（交换核实当地的条件，如照明水平）的消息。在这种情况下，发送的数据包通过地理贪婪转发费力地进入到一个空白。在这种情况下，发送的数据包通过地理贪婪费力地转发到一个空白。因此，无效的分辨率技术需要被激活。像贪婪的周长无线网络协议的路由(GPSR)这样的算法在这种情况下，通常被采用。用这些已知的算法来保证在次最优路径的传输。在这方面，提出了一项战略，以使用基站的深度信息表本地化的方式处理空洞。所提出的方法采用基站作为锚来绕开空洞。它预先作为恢复模式使用GPSR样的解决方案。在坐标深度转发（CDF）模式，使用公式1节点w计算到目标v的转发方向角。接着节点w通过方程2为每个已知基站i计算角度i。通过方程3基站具有到被选为CDF的候选线wv最小的绝对角差。，如果|-i|低于最大参考角度，这个基站将用于CDF。CDF战略通过选择最有效的操作区域限制最小的角度。图2在真实场景中的深度分布，地理贪婪转发达到一个空白节点。在CDF中，基站作为数据包的吸引点，并帮助它尽快恢复地理贪婪路径。在这种情况下，地理贪婪转发在节点z重新启动。另一方面，GPSR算法可能需要一个较长的路径。由于平坦的特点，在图4中可以看出，包绕过空洞进入几个死角，增加跃点的数量需要提供数据包。在选择参考基站之后，CDF战略必须验证源和目的节点是否在同一象限，考虑选定基站作为中心点。如果源和目的节点是在同一象限且目的节点到基站比到源节点近，最大限度地对基地的进展路线使用深度转发站可导致数据包接近目的地。如果源和目的节点不在同一象限，必须修改以前的状态。在这种情况下，转发算法必须考虑到，基站到源节点是否比到目的地近。如果这种情况下成立的，深入的路线可导致数据包更接近目标，直到取回贪婪模式或到达基站。只要CDF的战略未能交付数据包，我们采用类似GPSR的算法作为恢复模式。图3通过CDF处理空洞图4通过GPSR处理空洞V.实验与仿真结果通过方针和现场实验来对控制网络进行评估。为了更好的理解，得到的结果在以下两个部分被组织。A.模拟结果为了验证该网络遗传算法的性能，在WSNET环境中进行模拟。WSNET是一个专为大规模无线传感器网络的事件驱动模拟器，室外城市环境被视为节点分布，在城市街道形成网络拓扑结构在间距40至50米间至少包含1500个节点的一个网格。这个间距被选来作为实际的街道照明系统的情况的代表。设计一些空隙和死角的模拟情景，以验证在处理局部极小问题的路由算法效率。根据模拟无线电范围变化，来获得不同的节点密度。传输的数据包总数保持常数不同的目的地节点，使每个节点发送仿真时间中至少有一个数据包。在IEEEWSNET802.15.4TM库没有确认实现传输的数据包。因此，分组投递率认为丢掉数据包时由于媒体访问控制（MAC）层故障不执行上层网络转播。从平均每套配置的几个模拟获得结果，目的节点总是在变化。CDF的算法必须分析考虑不同的目的节点，因为它的启发式往往有利于节点的数据包交付接近基站。重要的是要注意的关键网络密度地区来处理地理路由算法从3至7个节点的单位磁盘（此值代表邻居的平均数量在每个节点网络连接）。请注意，一个网络由短距离无线通信街道照明单位组成，呈现的平均密度低。例如，考虑一个范围为100米，节点间距从40到50米，平均密度大约是5的无线电。在稀疏网络，指数3以下的连接，沿更多路线和更多目的地出现的空洞被断开。这是不可能提供一个断开连接的节点的信息，而不管该算法，无法使其进行比较。另一方面，网络密度高，贪婪路由能够从局部最小值形成一个空洞只会产生低的概率，因此，可以预计，贪婪路由几乎总是到达目的节点。因此，在这些关键的密度中实现路由性能的算法分析。根据方程4的定义，图5显示CDF如何用GPSR样的算法提高路由性能。啤酒花的数目被比作是的路由性能指标（RPR）。其中k为起源数据包的数量，H-是用GPSR样算法来提供一个数据包到节点si从节点ti的跳数，H+/是啤酒花的数目提供一个数据包从节点si到ti带或不带CDF。当与CDF结合使用时，RPR表示相对有所改善一个的GPSR样算法。图5一个的GPSR样算法的路由性能和一个CDF+GPSR样的氢化物图6传递一个的GPSR样算法的数据包和一个CDF+GPSR样的氢化物。观测到与只用GPSR方法相比，GPSR+CDF的混合性能提高28左右。其他类似的改善因子验证了其他结合贪婪路由技术。这些改善的原因是CDF能够绕过存在于源目标路径的死角和网络拓扑结构部分知识。尽管路由性能从CDF和GPSR混合法中获得改善，与只有GPSR算法比较没有观察到数据包交付率增加，如图6所示。由于CDF的算法是不为了保证交付的路由算法这一事实，已经预计到这个结果。但为了找到一个比任何合并的贪婪断面路由战略更短的路径。其实如果在模拟环境中执行路由层重传，面对路由算法要保证交付技术交付数据包的比例必须达到100。由于CDF和GPSR样算法在图6中略有改善，可观察降低碰撞概率（包减少占用的网络资源）的较短路径。B.实验结果根据实地测试，开发了控制单元模块。它包括一个IEEE802.15.4TM标准的无线电和一个32位微控制器。控制单元是负责电源转换器的管理，监控电源电路状态，并通过网络进行通信。实验结果表明，使用一个质量度量链接的战略在附近选择可靠的节点是有效的。可靠的邻居提出了一个高数据包接收率。在执行测试时，无线电平均测量范围为100米左右。因此，在实验的路灯照明设置中，考虑节点范围在40至50米，每个节点在某一特定方向可达三个邻居。因此，与此连接，获得的平均节点密度约为5。注意这个节点密度是高度依赖街道照明装置的部署的。控制网络的时间响应是一个达到同步的目的的主要要求和实时控制消息传递。因此，网络延迟必须蹦了起来，以一个给定的阈值。最差的情况下在网络上延迟测量跳跃传递一个消息75毫秒。例如，从实用控制中心考虑一个街道照明单元位于1500米远处，消息约需1秒到达目的地（所有的传输与最坏的情况下交付时间限制在2.25秒）。这些结果表明，该网络是适合控制路灯照明系统的应用。VI.结论本文提出了一个LED路灯照明控制网络系统。提出了一个首选电源电路配置以及控制单元。这种路灯照明系统在高峰负荷时间是能够从电源系统断开，减少它在分自动布式电力系统过载条件下的影响。为了给发展的街道照明装置通信能力，一个IEEE802.15.4TM兼容的收发器已经集成到控制单元。一个负责网络的形成和消息交付的网络层，已经研制成功。它的路由算法是基于地理转发，一种对于大型网络被广泛认可的路由技术。但对与已知的缺点，需要加以解决。因此，已经提出了一个新的算法克服地理贪婪技术的局限性并提高网络性能。该算法采用一个在地理贪婪模式和恢复模式之间的中间步骤（通常需要在稀疏网络保证交付）。此过程被称为协调深度转发。其主要目标是无网络开销的提高路由效率跳数。基于距离从网络中的基站集，提供一个虚拟的坐标系的跳数。它包含拓扑信息，有助于高效绕开空洞。该过程不意味着任何网络开销一旦基站信息在灯塔消息被公布用来维持一个跳的邻域信息。显然，基站数量越来越多能提高CDF型的性能。然而，由于规模的约束灯塔消息有效负载，基站数量必须加以限制。虽然IEEE802.15.4TM标准在节点密度低的情况有更好的表现（密度范围约4.5节点每个单位磁盘）。在这种条件下已知的地理路由协议目前表现不佳。这样具有挑战性的问题已得到解决，仿真结果表明所提出的启发式算法平均增加合并贪婪断面算法的路由效率高达28。此外，当节点坐落于附近的基站，CDF的路线可以和最短的拓扑路径一样短。另一方面，根据节点的位置，生成的路由的改善几乎可以忽略不计。甚至，在少数情况下，如果目的地节点位于边界的空隙路由可能略差，路由性能平均影响低。最后实验结果表明该消息传递时间范围内，保证网络的实时响应，因此需要同步。因此，控制网络能够满足一个LED路灯照明系统要求，包括智能控制需要以及在高峰负荷时间现代系统的电源断开。致谢感谢CAPES和国家科学和技术发展理事会对这项研究的财政支持。参考文献1G.Maizonave,F.DosReis,J.Lima,A.Bombardieri,F.Chiapetta,G.Ceccon,R.Souza,J.Tonkoski,andR.DosReis,“Integratedsystemforintelligentstreetlighting,”inIndustrialElectronics,2006IEEEInternationalSymposiumon,vol.2,jul.2006,pp.721726.2W.Yue,S.Changhong,Z.Xianghong,andY.Wei,“Designofnewintelligentstreetlightcontrolsystem,”inControlandAutomation(ICCA),20108thIEEEInternationalConferenceon,jun.2010,pp.14231427.3C.Jing,L.Ren,andD.Gu,“Geographicalroutingforwsnofstreetlightingmonitoringandcontrolsystem,”inComputerDesignandApplications(ICCDA),2010InternationalConferenceon,vol.3,jun.2010,pp.V3235V3238.4C.Jing,D.Shu,andD.Gu,“Designofstreetlightmonitoringandcontrolsystembasedonwirelesssensornetworks,”inIndustrialElectronicsandApplications,2007.ICIEA2007.2ndIEEEConferenceon,may.2007,pp.5762.5S.Hui,S.Li,X.Tao,W.Chen,andW.Ng,“Anovelpassiveoff-linelight-emittingdiode(led)driverwithlonglifetime,”inAppliedPowerElectronicsConferenceandExposition(APEC),2010Twenty-FifthAnnualIEEE,feb.2010,pp.594600.6D.Gacio,M.Alonso,A.Calleja,J.Garcia,andM.Rico-Secades,“Auniversal-inputsingle-stagehigh-power-factorpowersupplyforhb-ledsbasedonintegratedbuck-ybackconverter,”IndustrialElectronics,IEEETransactionson,vol.PP,no.99,pp.11,2010.7M.DallaCosta,L.Schuch,L.Michels,C.Rech,J.Pinheiro,andG.Costa,“Autonomousstreetlightingsystembasedonsolarenergyandleds,”inIndustrialTechnology(ICIT),2010IEEEInternationalConferenceon,mar.2010,pp.11431148.8T.Marchesan,M.Cervi,A.Campos,andR.doPrado,“Afamilyofelectronicballastsintegratingpowerfactorcorrectionandpowercontrolstagestosupplyhpslamps,”inIndustryApplicationsConference,2006.41stIASAnnualMeeting.ConferenceRecordofthe2006IEEE,vol.3,oct.2006,pp.11071112.9LUXEON,“Luxeonrebel:Generalpurposewhiteportfolio,”Tech.Rep.DS64,2009.10X.LongandJ.Zhou,“Anintelligentdriverforlightemittingdiodestreetlighting,”inAutomationCongress,2008.WAC2008.World,sep.2008,pp.15.11I.-K.Rhee,J.Lee,J.Kim,E.Serpedin,andY.-C.Wu,“Clocksynchro-nizationinwirelesssensornetworks:Anoverview,”Sensors2009,no.9,pp.5685,2009.12R.Krishnan,“Metersoftomorrowinmyview,”PowerandEnergyMagazine,IEEE,vol.6,no.2,pp.9694,mar.2008.13T.Khalifa,K.Naik,andA.Nayak,“Asurveyofcommunicationprotocolsforautomaticmeterreadingapplications,”CommunicationsSurveysTutorials,IEEE,vol.PP,no.99,pp.115,2010.14V.C.Gungor,B.Lu,andG.P.Hancke,“Opportunitiesandchallengesofwirelesssensornetworksinsmartgrid,”IndustrialElectronics,IEEETransactionson,vol.57,no.10,pp.35573564,oct.2010.15IEEE802.15WPANTaskGroup4g,“Smartutilitynetworks,”IEEE,Tech.Rep.,2010.16B.LuandV.Gungor,“Onlineandremotemotorenergymonitoringandfaultdiagnosticsusingwirelesssensornetworks,”IndustrialElectronics,IEEETransactionson,vol.56,no.11,pp.46514659,nov.2009.17G.Zhou,T.He,S.Krishnamurthy,andJ.A.Stankovic,“Impactofradioirregularityonwirelesssensornetworks,”ininMobiSYS04:Proceedingsofthe2ndinternationalconferenceonMobilesystems,applications,andservices.ACMPress,2004,pp.125138.18H.Chen,D.Qian,W.Wu,andW.Fang,“Link-awaregeographicroutinginwirelesssensornetworks,”inComputationalScienceandEngineering,2009.CSE09.InternationalConferenceon,vol.2,aug.2009,pp.937942.19K.Sohraby,D.Monoly,andT.Znati,WirelessSensorNetworks:Technology,ProtocolsandApplications.JohnWileyandSons,Inc,2007.20B.KarpandH.T.Kung,“Gpsr:greedyperimeterstatelessroutingforwirelessnetworks,”inMobiCom00:Proceedingsofthe6thannualinternational