【摘 要】
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近年来,无线充电技术已经被广泛应用于无线传感器网络,发展出无线可充电传感器网络。然而,在大规模多任务传感器网络中,无线充电技术还没有得到很好的应用。对于大规模多任务无线传感器网络,传统的数据收集模式在数据传输上的能量效率较低,这是因为大规模多任务场景可能会导致更高的数据包冲突概率,尤其是在恶劣环境下。移动数据收集是延长网络寿命的有效方式。然而,由于移动收集器的电池容量有限,移动收集器可能会面临电量
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近年来,无线充电技术已经被广泛应用于无线传感器网络,发展出无线可充电传感器网络。然而,在大规模多任务传感器网络中,无线充电技术还没有得到很好的应用。对于大规模多任务无线传感器网络,传统的数据收集模式在数据传输上的能量效率较低,这是因为大规模多任务场景可能会导致更高的数据包冲突概率,尤其是在恶劣环境下。移动数据收集是延长网络寿命的有效方式。然而,由于移动收集器的电池容量有限,移动收集器可能会面临电量短缺问题。部署无线充电器来补充移动收集器的电量是解决电量短缺问题的可行方案,尽管如此,这将导致额外的充电器部署成本。本文重点研究了如何经济地在大规模多任务无线传感器网络中部署无线充电器,以使得执行周期性数据收集任务的移动收集器能够持续供电的问题,并证明了该问题是NP-hard问题。本文首先将目标问题建模成基于电容约束的最小成本电量补充问题（MCES问题）,然后将其等价变换为无电容约束的最小成本电量补充问题（OF-MCES问题）,再将其转化为最小代价子模覆盖问题（MCSC问题）。本文设计了一个近似比为Inγ+1的近似算法解决该问题,其中γ是系统参数。通过大量的仿真实验得出,本文提出的解决方案在任何配置下都优于其他解决方案。进一步地,本文将目标问题扩展到具有可调功率分配的情况,包括:连续可调功率分配的情况（MCES-ACPA问题）,等差离散可调功率分配的情况（MCES-ADPA问题）和非等差离散可调功率分配的情况。连续可调功率分配的情况是经典的线性规划问题,容易得到最优解;等差离散可调功率分配的情况是NP-hard问题,本文设计了一个近似比为Inγ+1的近似算法;非等差离散可调功率分配的情况同样是NP-hard问题,本文设计了一个启发式算法。通过大量的仿真实验得出,本文提出的解决方案在任何配置下都优于其他解决方案。
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