随着通信技术的发展,物联网(Internet of Things,IoT)在现实生活中发挥着越来越重要的作用,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)通信在物联网中的应用也得到了广泛研究。无人机作为移动数据收集器,用于采集无线传感网络(Wireless ...
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随着通信技术的发展,物联网(Internet of Things,IoT)在现实生活中发挥着越来越重要的作用,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)通信在物联网中的应用也得到了广泛研究。无人机作为移动数据收集器,用于采集无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)中感知节点(Sensor Nodes,SNs)的数据,引入信息年龄(Age of Information,AoI)作为评价网络性能的指标,提出了一种基于无人机轨迹设计和感知节点调度策略的数据采集方案。基于该方案,构建了平均信息年龄(Average Age of Information,AAoI)和感知节点能耗加权最小化模型,通过优化UAV的轨迹、感知节点的调度以及发射功率,最小化系统平均信息年龄和能耗的加权和,该问题为混合整数非线性问题,通常难以直接求解。因此,首先利用路径离散化方法将多个连续的变量离散化,然后提出了基于块坐标下降法(Block Coordinate Descent,BCD)和连续凸逼近(Successive Convex Approxiamtion,SCA)的联合优化算法,得到了满足KKT条件的局部最优解。从仿真结果可以看出实现了信息年龄和感知节点能耗的有效平衡,表明了所提方案的可行性。
近年来,无线能量传输技术(Wireless Power Transmission,WPT)快速发展.这促使在无线可充电传感器网络系统中可部署或调度充电器为可充电设备进行能量补充,以维持系统运行的持续性.基于此,研究者提出多种合作充电模型和相应的调度...
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近年来,无线能量传输技术(Wireless Power Transmission,WPT)快速发展.这促使在无线可充电传感器网络系统中可部署或调度充电器为可充电设备进行能量补充,以维持系统运行的持续性.基于此,研究者提出多种合作充电模型和相应的调度方法,但是当前大部分部署方法仅考虑成本受限约束,而忽略了可充电设备可能具有空间占用的属性.因此,本文考虑了具有空间占用且充电成本受限的可移动传感器调度问题(Charging Cost-Constrained Scheduling,CCS).进一步地,本文以最大化充电效用为目的,提出了一个基于贪心的近似比为(1-1/e)的近似算法.大量仿真实验证明本文算法的优越性,该算法与传统算法对比充电效用提升30%,与粒子群算法对比充电效用提升5%.
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