【摘 要】
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随着第五代移动通信、人工智能等技术的快速发展,无线传感器网络越来越受到学者的重视。然而,电池瓶颈是制约网络寿命的关键因素之一,无线充电技术的突破为该问题的解决提供了可能。为此,无线可充电传感器网络应运而生,近年来引起学术界的极大兴趣。Petri网作为一种建模工具,能够同时以图形化和代数表达的方式刻画事物间的相互关系,其在柔性制造系统、城市交通管理、故障诊断等领域得到广泛应用,但在可充电传感器网络中
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随着第五代移动通信、人工智能等技术的快速发展,无线传感器网络越来越受到学者的重视。然而,电池瓶颈是制约网络寿命的关键因素之一,无线充电技术的突破为该问题的解决提供了可能。为此,无线可充电传感器网络应运而生,近年来引起学术界的极大兴趣。Petri网作为一种建模工具,能够同时以图形化和代数表达的方式刻画事物间的相互关系,其在柔性制造系统、城市交通管理、故障诊断等领域得到广泛应用,但在可充电传感器网络中的应用尚处空白。因此,本论文首次将Petri网引入无线可充电传感器网络,解决不同场景下充电器部署、调度与优化问题。本文的主要工作包括以下几个方面:1.研究在单个和多个固定充电器部署下,发射功率的最小化问题。建立了单充电器部署的广义自控Petri网模型,充电器与传感器库所包含位置和能量信息,变迁表示充电或耗电行为,有向弧权表示充电或耗电功率。为描述多固定充电器场景,提出了有色广义自控Petri网系统,将不同区域的充电器和传感器节点折叠,当且仅当库所托肯色与变迁发生色一致时,相应的变迁才能激发。所以,构造了带约束的发射功率弧权最小化问题。为此,首先采用k-means++方法分割网络,使各聚类中心更加分散。接着,为优化充电器库所及其发射功率弧权,提出Petri萤火虫算法（Petri net Firefly algorithm,PN-FA）,新增自适应突变库所,以进一步增强算法的搜索能力。仿真表明,PN-FA在发射功率和接收功率均衡性等方面均优于传统萤火虫算法和贪婪算法,且性能接近最优算法。2.针对固定充电器具有覆盖盲区的问题,本文采用主从充电方式,即用多个固定充电器为大部分传感器节点补充能量,用一辆地面移动充电器为固定充电器未覆盖区域的节点服务。构建了主从充电混杂自控Petri网模型,其连续部分表示能量流,离散部分表示节点是否被固定充电器覆盖或移动充电器的运动规划。在发射功率弧权不变的情况下,将覆盖库所标识最大化作为固定充电器部署优化目标,即在主充电模式下,固定充电器应覆盖尽可能多的传感器节点。通过优化移动充电器的离散变迁激发序列,使其行驶路径长度最短。为求解上述问题,提出了Petri遗传算法（Petri net Genetic algorithm,PN-GA）,并引入不同的交叉和变异算子,有效改善了系统性能。3.针对固定充电器和地面移动充电器的局限性,本文采用多架无人机为传感器节点补充能量并收集信息。提出有色混杂自控Petri网对多无人机能量传输和信息收集系统进行描述,并建立无人机能量利用率最大化和信息收集时延最小化的Petri网多目标优化模型。为此,提出AC-NSGAII算法（Ant colonyNondominated sorting genetic algorithm II,AC-NSGA II）,并引入2-opt和库所插入等方法增强局部搜索能力,获得多条无人机的飞行轨迹,并以此为基础,优化无人机能量利用率和信息收集时间延迟。仿真显示,所获得的性能优于NSGAIII和MOEA/D算法。4.在数据收集和无线充电功能合二为一的无人机中,信息收集时延不可避免的受到充电时间的影响。为此,本文研究带专用数据收集无人机的可充电传感器网络优化问题。数据收集无人机负责收集簇头节点数据,其他节点将数据以多跳路由的方式发送给簇头。靠近簇头的节点能耗高,远离簇头节点的能耗低,从而形成不同的能耗等级。所以,充电无人机根据节点的能耗等级,确定其充电量。本文提出混杂同步自控Petri网,建立充电收益最大化的Petri网模型,充电收益为无人机发电能量与飞行能量之差。为解决该问题,提出Petri模拟退火算法（Petri net Simulated annealing algorithm,PN-SA）,在全局搜索的基础上引入局部搜索和交叉算子,使无人机获得更优的飞行序列。仿真表明,与传统模拟退火算法相比,死节点比例降低11%～26%,飞行能耗降低7%～17%。
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