一种高效的持续有向栅栏覆盖算法

如何高效实现持续有向栅栏覆盖是无线充电传感器网络的研究热点,采用射频能量捕获技术可以解决栅栏中节点能量受限的问题。在已知网络区域中构建栅栏的节点分布和候选部署位置的情况下,研究射频能量源(Energy source,ES)的部署方案,从而满足所有节点的充电需求。首先,确定网络区域中的栅栏矩形;然后,提出一种基于有向发射的射频能量源最优部署算法(OdepD算法),根据候选位置与栅栏矩形的位置关系得到各个ES的射频能量发射方向和角度,根据有向能量发送模型和充电需求计算各个ES的发射功率;最后,以最小化网络充电总能耗为目标,通过离散粒子群优化充电部署位置,确定最终部署策略。仿真结果证明:OdepD算法可以明显降低网络充电总能耗,高效地实现持续栅栏覆盖。

一种基于概率感知的持续目标覆盖算法

目标覆盖是无线充电传感器网络的研究热点,基于概率感知优化充电部署仍然是一个开放性问题。提出一种基于概率感知的持续目标覆盖算法(CtarP),先根据联合概率感知构建目标的单,双概率覆盖圆,确定覆盖每个目标的概率覆盖集。接着,确定节点优先级,节点参与覆盖的目标越多,优先级越高。最后,根据节点优先级设计目标概率覆盖方案,优化充电部署。通过单MC的周期充电,实现高效率的持续目标覆盖。仿真结果证明CtarP方法具有较高的目标覆盖率和充电效率。