检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：梅焕北京邮电大学

学位级别：硕士

传统的无线传感器网络中的节点配备能量有限的电池,为其收集数据提供能量。小规模的无线传感网定期为节点更换电池来延长网络寿命,但在网络规模增大后该方法不现实。近年来,无线充电作为解决上述问题的重要方法受到关注,它让携带充电能... 详细信息

传统的无线传感器网络中的节点配备能量有限的电池,为其收集数据提供能量。小规模的无线传感网定期为节点更换电池来延长网络寿命,但在网络规模增大后该方法不现实。近年来,无线充电作为解决上述问题的重要方法受到关注,它让携带充电能量源的移动充电器遍历网络,来给网络中的所有节点充电,最终使得网络可以永久运行。使用无线充电方法给整个网络充电,其核心在于如何确定移动充电策略:即如何确定移动充电器的充电地点和充电时间,以及如何设计移动充电器的充电轨迹。本文基于无线充电方法,为移动充电器设计充电策略。首先,为了提高充电效率和缩短充电时间,本文需要将物理距离和剩余能量越相近的节点,让其越有可能聚为一类,提出了能量感应聚类算法,并确定了每个簇的“混合中心”;其次,根据网络中的“混合中心”集合,提出了基于优先级的充电轨迹设计算法,基于强化学习求出移动充电器的最优充电路径。本文的主要工作包括:(1)提出了一种能量感应聚类算法。为了充分利用移动充电器的一对多充电技术(即移动充电器可以同时对多个节点充电),本文在对物理距离和剩余能量进行综合度量的基础上,将网络中的节点进行分簇。区分于传统的聚类算法将物理距离作为聚类的唯一维度,本文的聚类思想可以减少移动器对于单个簇的充电能耗和充电时间,并最终提高充电效率。在算法实现上,能量感应聚类算法基于k-means的迭代思想,并对迭代时的计算维度、噪声节点处理机制、k值选取策略以及“混合中心”定义上进行改进。仿真结果表明,能量感应聚类算法在移动充电器的充电总时间和充电效率指标上均表现出良好的性能。(2)提出一种基于优先级的充电轨迹设计算法。该算法根据簇内节点的剩余能量将簇划分成不同的充电优先级,将该路径规划问题映射成强化学习MDP数学模型,以最小化节点的死亡率为优化目标确定其奖赏函数,利用Q学习不断迭代,计算移动充电器的移动轨迹。然后仿真结果表明,基于优先级的充电轨迹算法在节点死亡率指标上展现出良好的性能,并能在一定程度上优化移动充电器的充电时间。

关键词：无线可充电传感器网络聚类强化学习节点死亡率

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无线可充电传感器网络多充电器能量补充策略研究

无线可充电传感器网络多充电器能量补充策略研究

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作者：张娜安徽师范大学

学位级别：硕士

随着物联网的发展,无线传感器网络已经普遍应用于军事、农业、医学、监控系统等领域。但是,大多数传感器节点为了易于安装,不会配备大容量电池,网络性能受限于传感器节点的电池容量。因此,在节点能量约束下,延长网络生命周期是无线传感... 详细信息

随着物联网的发展,无线传感器网络已经普遍应用于军事、农业、医学、监控系统等领域。但是,大多数传感器节点为了易于安装,不会配备大容量电池,网络性能受限于传感器节点的电池容量。因此,在节点能量约束下,延长网络生命周期是无线传感器网络所面临的主要挑战之一。基于对传感器节点能源管理的需求,无线可充电传感器网络应运而生。现有的无线能量补充研究,大多使用一个移动充电器服务于整个网络,或是部署多个充电器覆盖所有传感器节点。但是,单个移动充电器不适合大规模网络环境,部署多个充电器成本较高。因此,本文提出利用多移动充电器,对网络中传感器节点进行能量补充。本文主要贡献如下:(1)针对多移动充电器一对一充电调度问题,提出一种结合分簇路由协议与多移动充电器按需充电的调度方案。首先对网络中传感器节点进行分簇处理,减少网络中节点通信距离,降低网络能耗,平衡网络负载。在充电周期开始前,为所有发出充电请求的节点分配移动充电器,利用兼顾本地搜索和全局优化的改进蜂群算法优化充电路径。对在充电过程中产生的实时性请求节点,结合动态插入法,安排紧急充电。最后,从充电路径的长度、充电总能耗、违反约束条件的节点数目等指标,验证本文提出算法的有效性和可行性。(2)针对多移动充电器一对多定向充电调度问题,采用充电损耗更小的定向移动充电器对传感器节点进行能量补充。根据网络中传感器节点的剩余能量,确定充电任务启动时间,选取具有最大充电效益的充电子集并利用改进的蜂群算法进行充电调度。在满足充电时间和充电器电池容量的前提下,将充电过程中产生的实时性请求节点插入未充电调度队列中。经过实验对比与分析,验证了本文提出的算法在减少节点故障率和移动充电器的总能量消耗方面具有较为优越的性能。

关键词：无线可充电传感器网络路径规划多移动充电器定向充电

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无线可充电传感器网络能量源部署和调度研究

无线可充电传感器网络能量源部署和调度研究

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作者：於晨阳宁波大学

学位级别：硕士

在传统的无线传感器网络中,传感器节点依靠自身携带的电池供电,而电池电量有限严重影响传感器网络寿命。随着无线能量传输技术的快速发展,无线充电成为解决无线传感器网络中能量问题的有效方法,从而形成了一种新的网络称为无线可充电传... 详细信息

在传统的无线传感器网络中,传感器节点依靠自身携带的电池供电,而电池电量有限严重影响传感器网络寿命。随着无线能量传输技术的快速发展,无线充电成为解决无线传感器网络中能量问题的有效方法,从而形成了一种新的网络称为无线可充电传感器网络。在无线可充电传感器网络中可以通过部署静态能量源或调度移动能量源为传感器节点补充能量。在静态能量源部署中,现有的能量源部署研究中没有考虑能量源侯选部署位置不存在的情况。针对不同的应用场景和网络各国研究学者提出了各种充电调度算法。然而,在传感器节点能耗均衡的网络中,现有的周期性充电调度算法缺少对充电路径的优化,导致存在充电代价大的问题。在传感器节点能耗不均衡的网络中,现有的按需充电调度算法没有同时考虑节点充电的时间花费和移动能量源移动的时间花费,以及移动能量源的能量分配方式,因此存在充电延迟大、充电效率低的问题。为了解决上述问题本文做了以下几方面的研究:(1)在静态能量源部署中考虑能量源侯选部署位置不存在的情况,为了提高网络的充电效用,提出了一种基于混合乌鸦搜索算法和交叉算法的能量源部署方法。该方法改进了乌鸦搜索算法的随机跟随策略,并在乌鸦搜索算法的基础上引入交叉算法平衡全局搜索和局部开发的能力,使用一维数组编码能量源位置代表乌鸦个体,将全网总充电效用作为适应度函数。分别在小规模部署和大规模部署场景中测试算法性能,实验结果表明,与标准的乌鸦搜索算法、飞蛾扑火算法、布谷鸟算法相比,所提算法具有更优的搜索能力和更快的收敛速度,能够找到充电效用更优的部署位置。(2)在传感器节点能耗均衡的周期性充电调度中,为了减少充电代价对充电路径进行优化,将周期性充电路径优化问题转化为经典的旅行商问题,并提出了一种加强版蚁群算法。加强版蚁群算法加入了伪随机比例规则、增强最优路径和削弱最差路径以及最大最小信息素范围限定三种策略。分别在不同网络规模下测试算法性能,实验结果表明该算法可以找到更优的充电路径,有效减少了充电代价。(3)在传感器节点能耗不均衡的按需充电调度中,为了减小充电延迟、提高充电效率,提出了一种基于最小化服务时间和动态能量分配的按需充电调度算法。根据传感器节点的充电服务时间,确定节点充电的优先级,继而指导移动能量源为传感器节点补充能量,根据充电请求数量和网络中总的节点数量,计算为节点分配多少能量。实验结果表明,所提算法在节点存活率、充电请求吞吐量、平均响应时间、平均服务时间方面均优于FCFS(First Come First Service)、NJNP(Nearest Job Next With Preemption)算法。综上所述,本文设计的静态能量源部署方法、周期性充电调度路径优化算法以及按需充电调度算法有效提高了网络的充电效率、降低了充电代价。

关键词：无线可充电传感器网络能量源部署移动充电最小化服务时间动态能量分配

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无线可充电传感器网络安全充电任务调度问题研究

无线可充电传感器网络安全充电任务调度问题研究

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作者：马慧贞南京大学

学位级别：硕士

随着人工智能的发展和移动设备的普及,无线充电技术以其灵活性、可靠性和可扩展性等优点受到了工业界和学术界的广泛重视。经过近几年来的快速发展,无线可充电传感器网络已经广泛应用在如医疗护理、环境检测以及智能电网等多个领域。无... 详细信息

随着人工智能的发展和移动设备的普及,无线充电技术以其灵活性、可靠性和可扩展性等优点受到了工业界和学术界的广泛重视。经过近几年来的快速发展,无线可充电传感器网络已经广泛应用在如医疗护理、环境检测以及智能电网等多个领域。无线可充电传感器网络充电效用优化问题主要关注如何通过设计充电器的充电方案或者调度传感器节点,尽可能地最大化网络整体性能。现有工作往往是针对静态充电器场景设计一次性的部署方案,针对可移动充电器场景设计路径选择和充电时间调度方案,然而却忽视了静态充电器场景下充电任务调度方案的可能性。本文主要研究无线可充电传感器网络安全充电任务调度问题,探索如何调度充电器充电功率,在保证安全充电的前提下,实现传感器网络整体有效充电能量最大化的同时尽量缩短充电时间。本文是第一个提出静态充电器布置场景下安全充电任务调度问题的工作,并给出近似最优的轮调度方案。在给出集中式近似最优方案的同时,本文还设计并实现了分布式近似最优算法。本文首先讨论最大化有效充电能量问题,然后在最大有效充电能量的基础上,针对减少充电时间的目标,分别提出针对小规模传感器网络的集中式算法和针对大规模传感器网络的分布式算法。为了实现最大化有效充电能量的目标,本文首先使用区域离散化技术来近似连续非线性的电磁辐射约束,然后提出一个正则化的方法将任意一个可行解映射成分段常量函数形式,并最终转化为很容易求解的线性规划问题。在实现最小化充电时间的集中式算法中,本文给出两种搜索算法,基于二次约束线性优化的二分搜索算法和基于线性规划的二分搜索算法。前者复杂度高且无法保证能够得到可行解,后者则可以在有限时间内求得近似最优解,并且求解时间只与求解精度和线性规划问题的规模相关。在实现最小化时间的分布式算法中,本文首先提出一个区域划分的方案,将较大规模的传感器网络划分成多个固定大小的子区域,每个子区域方案求解过程只需要知道子区域内充电器的信息,不同子区域可以并行求解。通过合理划分子区域,可以利用子区域的解计算全局解。然后,为了给出算法的最优近似边界,本文提出区域放缩和电磁辐射放缩两种方法,前者是为了降低有效充电能量和充电时间之间的耦合性,后者则是为了调整以适应全局的电磁辐射约束。本文最终证明,集中式算法性能达到1/(1+ε)的最优近似,分布式算法可以实现在最大化有效充电能量上超过(1-ε)的近似以及低于最优解的最短充电时间。为了验证算法的性能,本文设计并实现了仿真实验和实际实验。仿真实验表明,本文提出的分布式算法可以实现在误差阈值ε ≥ 0.2的情况下,有效充电能量超过最优充电方案的94.9%,且充电时间比最优充电方案缩短近47.1%。实际实验表明,本文提出的算法在真实场景中针对有效充电能量和充电时间都优于比较算法。

关键词：无线可充电传感器网络辐射安全约束调度方案

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无线可充电传感器网络中基于萤火虫算法的充电策略

无线可充电传感器网络中基于萤火虫算法的充电策略

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作者：雷蕾桂林电子科技大学

学位级别：硕士

无线传感器网络由于节点规模大、部署简易等优势,成为21世纪对现代科技发展有着巨大影响的技术之一。随着无线能量传输技术的快速发展,关于无线可充电传感器网络的研究逐渐拉开序幕,这一技术在一定程度上缓解了无线传感器网络能量受限... 详细信息

无线传感器网络由于节点规模大、部署简易等优势,成为21世纪对现代科技发展有着巨大影响的技术之一。随着无线能量传输技术的快速发展,关于无线可充电传感器网络的研究逐渐拉开序幕,这一技术在一定程度上缓解了无线传感器网络能量受限带来的局限性,具有很大的发展潜力。可以将无线传感器网络分类为平面型和层次型,在平面型网络中每个节点将数据通过网络路由发送到基站,而层次型是一种将节点组织成簇,簇头节点将簇内所有的数据进行融合操作后统一发送给基站,相对而言减少了网络中的能量消耗。因此本论文主要对无线充电设备充电策略的规划和网络的分簇协议展开研究,主要的研究内容如下:对于平面型无线可充电传感器网络中的节点充电,提出一种基于萤火虫算法的综合考虑时间因素和空间因素的非周期性充电策略JCDRE(Jointly Consider Distance and Residual Energy),具体表现在联合考虑节点的实时剩余能量和传感器节点与无线充电设备之间的动态距离,为充电设备规划充电路径和充电时隙,这不同于离线的周期性充电,能够更好地满足动态应用需求。并为节点设置濒危级别,对于濒危节点将剩余能量和到充电设备的距离分别作为萤火虫算法的两个吸引力分力,充电设备始终选择吸引力最大的濒危节点进行充电,同时还设置了动态的充电时隙。通过与FCFS(First Come First Serve)、NJNP(Nearest Job Next with Preemption)算法的对比,仿真结果表明所提的JCDRE算法在网络生命周期、数据收集量、充电延迟等方面优势突出。在层次型网络的分簇阶段,提出一种网络能量均衡的动态分簇算法。利用轮廓系数法得到最佳的簇头个数后,在初步分簇阶段设置两个阈值使得候选簇头在该簇内剩余能量以及与簇内节点和基站之间距离都具有一定优势。为了平衡簇头区域节点能量,动态调整各个区域的簇规模,让离基站近的簇规模一定程度上大于离基站远的簇;为了均衡整个网络内节点能量,设置能量方差阈值分析整体网络的能量状况,并周期性地更换簇头节点。最后再用萤火虫算法规划无线充电设备对濒危节点的充电时隙和充电路径。最终与基准方案对比表明,该方案在一定程度上保证了节点的能量均衡并延长了网络生命周期。

关键词：无线可充电传感器网络非周期性充电策略无线充电设备动态充电时隙动态分簇

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无线可充电传感器网络高效在线充电算法

无线可充电传感器网络高效在线充电算法

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作者：邓玉莲广东工业大学

学位级别：硕士

近些年来,无线传感器网络在智慧医疗、国防安全、交通监控、智能家居等领域具有广阔的应用前景,由于其潜在的巨大经济价值和良好的发展前景,它已受到业界学者的广泛关注。无线传感器网络中节点的有限能量对长期稳定的数据监控造成了巨... 详细信息

近些年来,无线传感器网络在智慧医疗、国防安全、交通监控、智能家居等领域具有广阔的应用前景,由于其潜在的巨大经济价值和良好的发展前景,它已受到业界学者的广泛关注。无线传感器网络中节点的有限能量对长期稳定的数据监控造成了巨大的挑战,传感器节点的电池寿命是决定整个传感器网络生命周期的重要因素之一。“无线可充电传感器网络”是指为了解决传感器节点能源不足并延长传感器网络生命周期,通过采用移动充电车通过能量无线传输的方式为传感器节点提供电量补给。在无线可充电传感器网络中,如何设计充电车的充电策略、如何有效利用充电车的电量、以及如何有效降低网络整体功耗,是当前可充电传感器网络的研究热点。本文以动态请求(On-Demand)的无线可充电传感器网络为背景,研究了充电车移动耗能和充电周期内总电量两个约束条件下的充电传感器数量最大化问题。针对该问题建立非线性整型数学模型,并提出一个基于贪心策略的在线算法。在每个充电周期内,该算法调度下的充电车依次选择距离最近的传感器节点进行充电。此外,基于聚类思想,本文提出一种在线聚类算法。该在线算法利用解决旅行商问题的最小生成树算法,使得充电车在每一个子聚类中的充电路径构成一条回路的同时,降低移动耗能。最后通过模拟实验结果表明,在线贪心算法、在线聚类算法得出的充电传感器数量分别占充电请求总数的67%与76%。本文还研究了充电车优先为低电量传感器补充电量的充电调度策略问题,使得充电车在每个充电巡回中实现部分充电奖励最大化的目标。为了避免传感器节点因电量耗尽而死亡,本文通过低剩余电量高充电奖励的方式,迫使充电车优先为低电量传感节点充电。由于传感器节点在每个充电巡回中经历多次充电,因此可以将减少网络中死亡节点数量问题转化为解决部分充电奖励最大化问题。本文首先对问题模型建立了数学模型,然后提出算法用来解决充电车的充电路径规划问题,最后通过实验验证,所提出的算法可将网络中节点的死亡数量最高可降低20%。

关键词：充电车最大充电传感器数最大部分充电奖励无线可充电传感器网络

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无线可充电传感器网络中充电器的布置和调度研究

无线可充电传感器网络中充电器的布置和调度研究

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作者：孔令涛南京大学

学位级别：硕士

在传统的无线传感器网络中,依靠电池供电的传感器节点由于其自身储能的限制导致整个网络的使用寿命缩短,严重影响了网络性能。伴随着无线电能传输技术的飞速发展和日益成熟,无线传感器网络开始采用无线充电的方式获取能量,从而促进无线... 详细信息

在传统的无线传感器网络中,依靠电池供电的传感器节点由于其自身储能的限制导致整个网络的使用寿命缩短,严重影响了网络性能。伴随着无线电能传输技术的飞速发展和日益成熟,无线传感器网络开始采用无线充电的方式获取能量,从而促进无线可充电传感器网络的诞生和发展。这种新兴的传感器网络由于其充电的便捷性以及带来的传感网整体寿命提升而获得较为广泛的关注。然而,无线充电技术也伴随着高强度的电磁辐射以及较高的能量损耗等问题,对其在现实中的应用推广造成了障碍。本文针对静态充电器的布置和移动充电器的调度问题进行研究,目的是优化网络充电效用,提高整体性能。对静态充电器的布置,我们首次考虑电磁辐射安全,给出一种安全充电条件下使得充电效用最大化的静态充电器布置方案,具有很强的理论和现实意义。对移动充电器的调度,我们在前人工作的基础上去除一些不合理的假设,给出一种面向随机事件获取中的充电器和传感器联合调度方案,对实际应用有较大指导意义。总体来说,本文的主要贡献有：一、我们首次将安全充电和充电器的布置联合起来考虑,提出一种安全充电下的无线充电器布置方案PESAo在PESA中我们的目标是通过设计一种无线充电器的布置方法,在保证充电区域内任意位置电磁辐射安全的基础上,最大化整个传感器网络的充电效用。二、在PESA的处理中我们通过使用区域离散划分将问题转换为多维O/1背包问题,并针对此问题提出一种快速的近似算法来解决。为了进一步提高运算的速度,我们又提出二次区域划分的方法来优化我们的方案。我们证明此算法好于PESA问题最优解的(1-ε),并且电磁辐射强度的阈值更小、覆盖半径更大。最后我们通过设置仿真实验和现场实验来对我们的算法进行验证,实验表明在充电效用上我们的结果好于先前工作的45.7%。三、对移动充电器调度方案的设计,我们提出一种面向随机事件获取中的充电器和传感器联合调度方案CHASE。在CHASE中,我们的目标是综合考虑充电器的充电时间和传感器的工作时间来完成移动充电器和传感器的联合调度,从而最大化随机事件的监测质量。四、在CHASE中我们通过将问题进行分解给出快速解决此问题的近似算法。之后我们通过仿真实验对算法进行验证,实验表明我们的算法具有较小的能量消耗,低于基准算法的37%和较高的能量效用,高于基准算法的53%。

关键词：无线可充电传感器网络安全充电静态充电器布置移动充电器调度随机事件监测

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无线可充电传感器网络中基于移动预测的充电调度算法研究

无线可充电传感器网络中基于移动预测的充电调度算法研究

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作者：李元豪四川大学

学位级别：硕士

随着物联网技术的快速发展,无线传感器网络被广泛地应用于生活生产。但由于传统无线传感器网络中的传感器节点通常采用电池供电,有限的电池容量使得节点能量问题已成为影响无线传感器网络生存时间和系统性能的主要瓶颈。近年来,无线能... 详细信息

随着物联网技术的快速发展,无线传感器网络被广泛地应用于生活生产。但由于传统无线传感器网络中的传感器节点通常采用电池供电,有限的电池容量使得节点能量问题已成为影响无线传感器网络生存时间和系统性能的主要瓶颈。近年来,无线能量传输技术的发展为解决无线传感器网络中传感器节点的能量问题提供了新思路。利用无线能量传输技术,研究者们提出了无线可充电传感器网络,即在传统无线传感器网络中引入移动充电装置对传感器节点进行访问,利用无线充电技术完成对使用可充电电池的传感器节点的能量补充从而延长网络的工作时间。现有的关于无线可充电传感器网络的研究多集中于在无线传感器节点静态部署的场景下针对移动充电装置的调度算法展开研究。少数针对移动无线可充电传感器网络场景的研究常常假设传感器节点的移动模式已知或节点移动可被控制。然而在移动目标监控相关的应用中,例如野生动物追踪等,由于监控对象的移动不受控制,同时监控对象的移动模式往往比较复杂且不可直接获得,甚至其移动模式本身就是监控应用研究的对象,因此现有充电调度算法难以对充电装置的移动路径直接进行规划,无法解决这类应用场景中的充电问题。针对上述传感器节点非确定性移动的无线可充电传感器网络场景,本文提出了一种基于移动预测的充电调度算法PST（Predicting-Scheduling-Tracking）。与现有的充电调度算法不同,PST算法指导移动充电装置对移动传感器节点进行有效追踪从而实现对节点的能量补充。仿真实验结果表明,PST算法可以有效实现对非确定性移动的传感器节点进行能量补充,从而有效延长无线传感器网络的生存时间。具体来说,本文主要完成了以下工作:1)介绍了无线传感器网络中节点能量问题的研究背景以及现有的无线能量传输技术,并分析总结了无线可充电传感器网络的主要结构和研究现状。2)首次提出采用主动追踪方式对非确定性移动的传感器节点进行能量补充,并总结分析了采用主动追踪方式需要解决的三个主要问题。3)提出了一种基于移动预测的充电调度算法PST（Predicting-Scheduling-Tracking）。在PST算法中,基站周期性地运行节点移动预测算法以实现对移动传感器节点下一步位置的预测。基于移动预测结果和节点的当前能量状态,移动充电装置运行调度算法选择网络中最合适的传感器节点作为充电目标,试图与该节点相遇以完成充电。在无线充电过程中,移动充电装置基于节点跟踪算法跟踪充电目标节点移动以维持无线充电双方的相对距离满足无线充电的要求。4)进行了一系列仿真实验以验证PST充电调度算法的性能。仿真结果表明PST算法能够在传感器节点非确定性移动的网络场景中有效地指导移动充电装置对传感器节点进行充电,延长无线传感器网络的生存时间。通过对仿真结束后网络中失效传感器节点数、所有传感器节点的平均剩余能量、移动充电装置的移动距离等充电效率指标的对比说明,相较于现有的充电调度算法,PST算法可以使无线可充电传感器网络维持更好的工作状态。

关键词：无线可充电传感器网络移动传感器非确定性移动移动预测轨迹挖掘

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无线可充电传感器网络按需充电策略研究

无线可充电传感器网络按需充电策略研究

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作者：王秋阳武汉轻工大学

学位级别：硕士

在物联网高速发展的时代背景下,无线传感器网络作为一种可以进行信息处理和数据采集的网络系统,是物联网的重要组成部分。无线传感器网络中的传感器节点通常由自身配备的电池供电,其能量是有限的,监测过程中对数据的感知、传输等任务均... 详细信息

在物联网高速发展的时代背景下,无线传感器网络作为一种可以进行信息处理和数据采集的网络系统,是物联网的重要组成部分。无线传感器网络中的传感器节点通常由自身配备的电池供电,其能量是有限的,监测过程中对数据的感知、传输等任务均会消耗节点能量,一旦节点能量消耗殆尽则无法继续工作。无线可充电传感器网络通过在网络中部署一个或多个充电设备为传感器节点补充能量,在很大程度上缓解了传统无线传感器网络能量受限问题。虽然无线可充电传感器网络能够利用无线能量传输技术延长网络寿命,然而充电设备的电池容量是有限的,在一次充电行程中可能无法为所有传感器节点进行能量补充,如何合理地规划充电设备的充电路径将是本文研究的重点。因此本文主要针对小规模网络和中小规模网络,研究相应的无线充电设备的充电路径规划,最小化无线可充电传感器节点死亡率。主要研究内容如下: (1)针对平面无线可充电传感器网络,部署单个无线充电设备以一对一的方式为传感器节点进行充电。在该方案中,引入了节点能耗率预测方案来获取节点未来能耗率,提出了动态阈值来降低充电设备的移动损耗和节点的充电时延。在充电阶段,充电优先级依赖于节点的实时寿命、地理位置以及监测重要度。最后,提出自适应充电策略来缓解无线充电设备容量不足、充电时延过长的问题,无线充电设备可在全充电模式和部分充电模式之间实时切换。 (2)针对分层无线可充电传感器网络,部署两个无线充电设备以一对一协同的方式为传感器节点进行充电。首先利用改进的K-means算法对网络分簇,并且划分节点的等级。提出基于区域划分的能耗均衡方案,利用近端节点的就近通信机制以及远端节点的邀请机制,降低了簇头节点的能耗。在充电阶段,使用两个无线充电设备为不同级别的节点进行协同充电,提出了基于适配度的待充电节点再分配机制,有效地平衡了两个无线充电设备的充电任务量。最后,仿真实验表明,在平面无线可充电传感器网络中,本文方案相比于其他算法,在节点死亡率、网络寿命方面均有较好的性能表现。此外,本文方案能够有效地降低节点充电时延,从而提高无线充电设备的充电效益;在分层无线可充电传感器网络中,相比于其他算法,本文方案在节点死亡率、移动能耗率等方面的性能表现均有一定提升,从而延长网络寿命。

关键词：无线可充电传感器网络充电优先级自适应充电协同充电网络寿命

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基于效用最大化的无线可充电传感器网络有向充电调度方案

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电子与信息学报 2021年第5期43卷 1331-1338页

作者：王杨张鑫赵传信方群艾世成安徽师范大学计算机与信息学院芜湖241002 东南大学计算机科学与工程学院南京211189

针对当前无线可充电传感器网络(WRSNs)一对一移动充电方式存在充电效率低、定向充电模型缺乏问题,该文提出了一种基于充电效用最大化(MUC)的一对多有向充电调度方案。方案首先筛选网络中充电增益最大的有向覆盖子集;然后根据有向覆盖子... 详细信息

针对当前无线可充电传感器网络(WRSNs)一对一移动充电方式存在充电效率低、定向充电模型缺乏问题,该文提出了一种基于充电效用最大化(MUC)的一对多有向充电调度方案。方案首先筛选网络中充电增益最大的有向覆盖子集;然后根据有向覆盖子集确定充电锚点,并进而规划充电器的移动路径;最后在满足移动充电器能量和充电周期约束条件下优化移动充电器的充电时间。实验结果表明,该方案与平均能量充电(AEC)、固定能量充电(FEC)相比,充电效率分别提高了13.7%和32.7%;与最多节点覆盖(MNC)、最大平均增益覆盖(MAGC)子集筛选方案相比,充电效率分别提高了4.4%和35.9%;同时在网络饿死节点数目上与MNC,MAGC方案相比也显著降低。

关键词：无线可充电传感器网络充电效用最大化有向充电有向覆盖子集

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