无线可充电传感器网络中充电器的布置和调度研究

发布时间：2020-10-24 05:21

　　 在传统的无线传感器网络中,依靠电池供电的传感器节点由于其自身储能的限制导致整个网络的使用寿命缩短,严重影响了网络性能。伴随着无线电能传输技术的飞速发展和日益成熟,无线传感器网络开始采用无线充电的方式获取能量,从而促进无线可充电传感器网络的诞生和发展。这种新兴的传感器网络由于其充电的便捷性以及带来的传感网整体寿命提升而获得较为广泛的关注。然而,无线充电技术也伴随着高强度的电磁辐射以及较高的能量损耗等问题,对其在现实中的应用推广造成了障碍。本文针对静态充电器的布置和移动充电器的调度问题进行研究,目的是优化网络充电效用,提高整体性能。对静态充电器的布置,我们首次考虑电磁辐射安全,给出一种安全充电条件下使得充电效用最大化的静态充电器布置方案,具有很强的理论和现实意义。对移动充电器的调度,我们在前人工作的基础上去除一些不合理的假设,给出一种面向随机事件获取中的充电器和传感器联合调度方案,对实际应用有较大指导意义。总体来说,本文的主要贡献有：一、我们首次将安全充电和充电器的布置联合起来考虑,提出一种安全充电下的无线充电器布置方案PESAo在PESA中我们的目标是通过设计一种无线充电器的布置方法,在保证充电区域内任意位置电磁辐射安全的基础上,最大化整个传感器网络的充电效用。二、在PESA的处理中我们通过使用区域离散划分将问题转换为多维O/1背包问题,并针对此问题提出一种快速的近似算法来解决。为了进一步提高运算的速度,我们又提出二次区域划分的方法来优化我们的方案。我们证明此算法好于PESA问题最优解的(1-ε),并且电磁辐射强度的阈值更小、覆盖半径更大。最后我们通过设置仿真实验和现场实验来对我们的算法进行验证,实验表明在充电效用上我们的结果好于先前工作的45.7%。三、对移动充电器调度方案的设计,我们提出一种面向随机事件获取中的充电器和传感器联合调度方案CHASE。在CHASE中,我们的目标是综合考虑充电器的充电时间和传感器的工作时间来完成移动充电器和传感器的联合调度,从而最大化随机事件的监测质量。四、在CHASE中我们通过将问题进行分解给出快速解决此问题的近似算法。之后我们通过仿真实验对算法进行验证,实验表明我们的算法具有较小的能量消耗,低于基准算法的37%和较高的能量效用,高于基准算法的53%。
【学位单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：TP212.9;TN929.5
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
        1.1.1 无线传感器网络
        1.1.2 无线可充电传感器网络
    1.2 问题与挑战
    1.3 本文工作
    1.4 本文组织结构
第二章 相关工作
    2.1 安全充电问题
    2.2 静态充电器的布置问题
    2.3 可移动充电器的调度问题
第三章 理论基础
    3.1 无线充电相关模型介绍
        3.1.1 充电器充电模型
        3.1.2 传感器充电效用模型
        3.1.3 电磁辐射强度模型
    3.2 随机事件监测相关模型介绍
        3.2.1 传感器工作和能耗模型
        3.2.2 事件发生与监测模型
    3.3 数学模型介绍
        3.3.1 多维0/1背包问题
        3.3.2 旅行商问题
        3.3.3 子模函数最大化问题
    3.4 本章小结
第四章 一种安全充电下的充电器布置方案PESA
    4.1 引言
    4.2 问题描述
        4.2.1 系统模型
        4.2.2 问题形式化
    4.3 基本解决方案
        4.3.1 区域离散化
        4.3.2 问题重构与近似算法
    4.4 优化解决方案
        4.4.1 重区域划分
        4.4.2 移除策略给定下的近似最优布置方案
        4.4.3 移除策略选择与性能分析
    4.5 仿真实验
        4.5.1 参数设置
        4.5.2 基准算法设置
        4.5.3 性能比较
    4.6 现场实验
        4.6.1 实验平台
        4.6.2 实验结果
    4.7 本章小结
第五章 一种随机事件获取中的充电器和传感器联合调度方案CHASE
    5.1 引言
    5.2 问题描述
        5.2.1 系统模型
        5.2.2 QoM的计算方法
        5.2.3 问题形式化
    5.3 理论分析
    5.4 解决方案的提出
    5.5 性能验证
        5.5.1 仿真环境设置
        5.5.2 基准算法设置
        5.5.3 能量消耗比较
        5.5.4 能量效用比较
        5.5.5 深入讨论
    5.6 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
简历与科研成果

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本文编号：2854073