无线可充电传感器网络能量源部署方法研究

研究无线可充电传感器网络中能量源的部署优化问题。为了获得充电效用更优的部署位置,提出一种基于混合乌鸦搜索算法和交叉算法的启发式部署方法。该算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,与其他启发式算法相比,该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。

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。