可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)能量?jī)?yōu)化研究.pdf

1、物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things)作為下一代信息科技發(fā)展的關(guān)鍵組成部分，是信息化與自動(dòng)化“兩化”融合時(shí)代的重要發(fā)展階段。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks)，是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的重要前端組成部分，其利用局部網(wǎng)絡(luò)或互聯(lián)網(wǎng)等連接技術(shù)形成物與物、物與人、人與人相聯(lián)，有效實(shí)現(xiàn)信息化、自動(dòng)化和智能化網(wǎng)絡(luò)，也就是物物相息。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)利用多種技術(shù)，將數(shù)據(jù)信息可靠地向終端傳輸，以備進(jìn)一步的數(shù)據(jù)融合與智能決策。

2、r>　　可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)利用多種能量收集技術(shù)，其能量可源源不斷地自周圍環(huán)境中收集，從而使傳感器節(jié)點(diǎn)擺脫由于電池供電帶來的能量制約。能量管理與優(yōu)化是傳感器網(wǎng)絡(luò)中的重要問題，而可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)中能量收集及使用的效能優(yōu)化，是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)整體最佳性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。作為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)，可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的普遍關(guān)注，近年來相繼涌現(xiàn)出許多重要的研究成果。但針對(duì)可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)的充電、用電過程中仍存在許多亟待解決的問題，而且在國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究才

3、剛興起。本文以可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)中能量分配與優(yōu)化為主要研究?jī)?nèi)容，結(jié)合高效的優(yōu)化算法與先進(jìn)的調(diào)度技術(shù)，針對(duì)不同的研究問題需求，優(yōu)化設(shè)計(jì)相應(yīng)的能量分配機(jī)制與方案，從而有效提高整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的使用效能，為系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)提供行之有效的技術(shù)指導(dǎo)。本文的主要工作和貢獻(xiàn)包括以下幾個(gè)方面:
　　1.簡(jiǎn)要回顧了可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究背景、概述、技術(shù)優(yōu)勢(shì)、應(yīng)用領(lǐng)域、研究挑戰(zhàn)和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。
　　2.研究非接觸式充電模式下，單個(gè)能量源的最佳移動(dòng)控制策略。

4、本文首次提出了可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)中最小化充電時(shí)延的概念，研究場(chǎng)景是隨機(jī)分布的可充電傳感器節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，單個(gè)能量源按照“走、停、走”的移動(dòng)模式，當(dāng)停留在具體某個(gè)位置時(shí)，能量源停留相應(yīng)時(shí)間給附近若干節(jié)點(diǎn)充電。本文提出了一種低復(fù)雜度算法，在平面上尋找最優(yōu)停留點(diǎn)及相應(yīng)停留時(shí)間，以最小化總充電時(shí)延。本文首先將搜尋區(qū)域縮小到一個(gè)最小外接圓，然后將該圓形區(qū)域進(jìn)一步分割成有限數(shù)量的子區(qū)域，得到最優(yōu)停留點(diǎn)及相應(yīng)的充電時(shí)延。為了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)考慮，本文設(shè)計(jì)了一種停留點(diǎn)

5、聚合算法，并且保證聚合后充電時(shí)延不超過可設(shè)定的閾值，使得算法最后得到的充電時(shí)延與理論最優(yōu)值相比具有(1+θ)/（1-ε）的比值上限。在大量仿真中驗(yàn)證該算法的有效性，即以低復(fù)雜度的計(jì)算成本得到較為滿意的性能，并且為用戶在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程中的參數(shù)設(shè)定提供技術(shù)參考。
　　3.研究非接觸式充電模式下，結(jié)合節(jié)點(diǎn)蓄能部件容量受限場(chǎng)景來優(yōu)化多個(gè)能量源的靜態(tài)部署方案。本文首次考慮可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)中，如何基于節(jié)點(diǎn)蓄能部件容量受限這一實(shí)際因素來設(shè)計(jì)能量源

6、的優(yōu)化部署。本文研究目標(biāo)是部署最少數(shù)目的能量源，同時(shí)保證所有節(jié)點(diǎn)能持續(xù)性工作。本文首先提出了一種二分搜尋算法來得到每個(gè)節(jié)點(diǎn)所需的最小充電功率，接著將充電區(qū)域離散化，在切割精度為ε的情況下，得到有限數(shù)量的可選停留子區(qū)域?；趨^(qū)域離散化及最優(yōu)所需充電功率，設(shè)計(jì)了PTAS算法在網(wǎng)絡(luò)中找到近似最優(yōu)的能量源數(shù)目。接著，通過實(shí)際系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)及大量仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本章算法的有效性。
　　4.研究接觸式充電模式下，單個(gè)移動(dòng)能量源的最優(yōu)行走策略。本文首次

7、在可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)中，設(shè)計(jì)算法以同時(shí)減小能量源行走路線和節(jié)點(diǎn)平均充電時(shí)延。本文創(chuàng)新性地提出了ESync算法，是一種為可充電傳感器節(jié)點(diǎn)提供能量的移動(dòng)充電協(xié)議。本文首先提出了一種α冪分簇方法，根據(jù)能耗率為節(jié)點(diǎn)分簇，并相應(yīng)構(gòu)建一組嵌套的最優(yōu)TSP路線，并提出了一種TSP路線選擇算法，以減少能量源行走路線。進(jìn)一步，在每輪充電過程中，預(yù)先優(yōu)化調(diào)整節(jié)點(diǎn)發(fā)送充電請(qǐng)求的次序，來匹配節(jié)點(diǎn)在TSP路線上的次序保持一致，以減少傳感器節(jié)點(diǎn)的平均充電時(shí)延。本文通

8、過實(shí)際系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)及大量仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了ESync算法的性能優(yōu)越性。
　　5.研究可充電場(chǎng)景下，在網(wǎng)絡(luò)層面上協(xié)同調(diào)度節(jié)點(diǎn)間的任務(wù)執(zhí)行最佳方案。本文首次在可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)中，優(yōu)化設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)間的任務(wù)調(diào)度策略?？紤]隨機(jī)部署可充電傳感器節(jié)點(diǎn)的通用場(chǎng)景，由一能量源沿著固定軌跡移動(dòng)，給網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行無線充電以保證其執(zhí)行一定的任務(wù)量。本文研究目標(biāo)是保證任務(wù)調(diào)度分配方案可行的前提下，最大化能量源移動(dòng)速度。本文首先創(chuàng)新性地提出一種在線任務(wù)調(diào)度LB算法，得到