申请/专利权人：南京林业大学

申请日：2019-07-23

公开（公告）日：2019-11-29

公开（公告）号：CN110518940A

主分类号：H04B5/00(20060101)

分类号：H04B5/00(20060101);H04W4/38(20180101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.11.25#实质审查的生效;2019.11.29#公开

摘要：本发明公开了一种不完美充电信道与有限能量存储下的可充电传感器网络的充电方法，涉及无线能量传输技术领域，该不完美充电信道与有限能量存储下的可充电传感器网络的充电方法实现一个自持续可充电的无线传感器网络。在WCV容量有限和CCQ不完美两种限制下，提出了一种求解方法，并利用最近邻居算法求出了WCV的旅行路径。提出了扩展性节点动态替换策略，避免了未充电的生命临界的节点的死亡。大量仿真结果表明该方法能较好地降低浪费率。同时，还可以尽可能地减少总充电时间。

主权项：1.一种不完美充电信道与有限能量存储下的可充电传感器网络的充电方法，其特征在于：所述不完美充电信道与有限能量存储下的可充电传感器网络的充电方法包括一组分布在有限二维区域上的传感器节点V，传感器节点vi∈V的二维坐标为xi，yi，在传感器网络中，有一个固定的基站S用来收集传感数据的汇聚节点，，E集合构成在彼此传输范围内的两个节点之间的边，每个传感器节点vi的电池的最大容量为Emax，节点正常工作的最低能量水平为Emin，传感器节点vi的初始能量为Ei，0，并且Ei，0＝Emax；Ei，t为节点vi在时刻t的剩余能量，当t＝0，Ei，t＝Ei，0。当剩余能量小于Emin时，传感器节点vi停止工作；传感器节点消耗的能量可以分为三个部分：ei，t，ei，s和ei，r，分别表示传感器节点vi在[0，t]时间内发送数据、感知数据和接收数据时消耗的能量，其中，ei，t和ei，r包括：1自身节点收发数据所消耗的能量；2由于网络工作在多跳模式下，一些能量被用来接收和传输来自相邻传感器节点的数据，传感器节点vi的能量消耗率定义为传感器节点在单位时间内消耗的能量，设t时刻前传感器节点的能耗率为εi，t，可表示为 有限容量的WCV从基站出发，依次对算法选择的最优传感器节点进行充电，将这些传感器节点充电后返回基站，WCV的行走路径形成一个循环路径；Pi，c表示在WCV与传感器节点vi之间的充电速率。充电时延Ti，d是WCV为节点vi充电花费的时间，可定义为 Ti-1，i是WCV离开节点vi-1到离开节点vi的总时间，可表示为 其中，Ttraveli-1→i表示WCV从节点vi-1到节点vi的旅行时间，可以转换成距离和速度的函数，用hi＝xi，yi代表节点的位置坐标vi，hi-hi-1是节点vi-1与节点vi之间的水平距离，使用欧几里得公式，距离可表示为是WCV的速度，参考文献[29]，我们在仿真中定义Vc＝5ms；在细胞结构下，用di代表节点vi到其单元中心的距离；认为每一个六角形单元为一个簇组，发送充电请求的节点随机分布在某些簇组内，节点向基站发送充电请求信息，其中包括NRc和Ec-i，t，Rc代表了发送请求的节点所在的簇组，NRc为在cth簇组内发送充电请求的节点数量，0≤NRc≤|V|，|V|是二维平面内节点的最大数量，Ec-1，t代表了在簇组cth的节点vi在t时的剩余能量，根据簇组内发送充电请求的节点剩余能量，将节点分成三类：a、b、k，a代表在t时剩余能量多于Emin但少于0.1*Ei，0的节点；b代表在t时剩余能量多于0.1*Ei，0但少于0.2*Ei，0的节点；k代表在t时剩余能量多于0.2*Ei，0但少于0.3*Ei，0的节点，同时定义在cth簇组内的不同种类节点的数量分别为ac、bc、kc，并且NRc＝ac+bc+kc；结合细胞结构，定义每个簇组的优先级weightc为cth簇组的权值，可以表示为weightc＝ωNRc+χ[αac+βbc+γkc].4在4，引入了调和系数ω、χ以及α、β、γ，他们满足ω+χ＝15α+β+γ＝16从4中，可以看出在选择簇组时，调节谐波系数的系数可以实现不同的网络性能，当ω较大时，主要考虑cth簇组中发送充电请求的传感器节点总数NRc，当χ较大时，更多地考虑簇组内剩余能量的分布状况，对于α、β、γ，主要考虑对不同类型节点的偏向；发送充电请求的簇组按权重值顺序存储在集合A中，A＝{c1，c2，，，cNum}，其中Num表示发送充电请求的簇组的数量，应先选择权重值较大的簇组进行充电，能量较少、充电请求较多的传感器节点簇组通常具有较高的充电优先级；选择的充电簇组数量Nc与Tp，max相关，其中，Tp，max为一个充电周期内WCV的最长时间，即， 选择的充电簇组存储在集合B中，可以得到B≤A.WCV将根据哈密顿圆对这些簇组中的最优传感器节点进行充电，其停止位置为每个簇组的中心；表明每个充电周期的总充电时间的范围，我们采取了极限值的方法获得优先充电簇组的数量：1簇组内所有发送充电请求的传感器节点的剩余能量为0.3*Ei，0，也就是说，这些传感器节点刚刚满足发送收费请求的阈值； 2簇组中所有请求充电的传感器节点剩余能量都无限接近于0，即所有发送请求的传感器节点都处于死亡边缘，一个传感器节点的Ti-1，i可以从2获得，每个充电周期为NC个节点充电的总时间由8表示，因此，充电簇组的数量可以从9获得，9在7的条件下可以转化为10，也可以通过11，使用能量计算NC，其中Bc，max是WCV的最大电池容量；每个簇组内节点数量为1～6。对于4th簇组来说，可以看出a4＝2，b4＝1，k4＝1，分别设置ω＝0.2，χ＝0.8，α＝0.7，β＝0.2，γ＝0.1，利用4，可以获得4th簇组的权重值weight4为2.16，按照以上步骤对各个簇组的权重值逐一计算；根据各个簇组的权重值，发送充电请求的簇组可以排序为c7＞c2＞c1＞c4＞c9＞c3＞c6＞c10＞c8＞c5，即A＝{c7，c2，c1，c4，c9，c3，c6，c10，c8，c5}。由于WCV的容量有限，使用6获得选择充电簇组数量，计算结果为5，因此，B＝{c7，c2，c1，c4，c9}，WCV偏向于为7th簇组，2th簇组，the1th簇组，the4th簇组和9th簇组内的最优充电节点进行充电。

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