物联网(Internet Of Things,IOT)是新时代信息技术的重要组成部分,也是“信息化”时代的重要发展阶段,是真正意义上物物相连的互联网。现如今全球物联网应用增长态势明显,并且在未来物联网的市场也将潜力无限。物联网的实质是通过信息传感设备如传感器、射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)等,按照一定的约束协议将物品与互联网相连以实现通信与信息的交换,是一种具有监控、识别、定位、跟踪等行为能力的智能化网络。无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)作为物联网底层感知网络的组成部分,是一个由大量部署在特定监测区域内低能耗、小体积的传感器节点组成,并且各节点之间是以无线的方式相互通信的自组织型信息采集网络。它可以广泛地应用于车联网、医疗健康、环境监测及智能家居等众多物联网领域中。在传统WSNs中,传感器节点能量的有限性一直是阻碍WSNs发展的关键因素。因此能够主动从周围环境中完成能量收集的可充电无线传感器网络(Wireless Rechargeable Sensor Networks,WRSNs)受到国内外学者的普遍关注,并逐步成为了新的研究热点。WRSNs更加适用于那些传感器节点随机散布于危险、恶劣、无人员长期维护的场景,不再需要人为地去定期更换电池,而是从空间中捕获无线能量,能够有效地解决节点能量受限问题,保证监测网络的长久运行。WRSNs由一定量的可以收集能量的无线可充电传感器节点和若干个可移动的无线充电小车(Mobile Charger,MC)组成。网络内有能量补给需求的传感器节点会向基站发送充电请求,基站则向休整待命的MC发送充电使命,MC接到任务之后从基站出发移动到充电区域内开始一轮的充电调度工作。因此若想实现WRSNs的长久运行,则研究并设计出合理的充电规划是很重要的一环。本文将对WRSNs中的充电规划展开研究,主要从传感器网络模型和充电策略这两个方面来设计适用于WRSNs的充电规划,使得WRSNs在保证正常工作的前提下,同时具备较高的网络效用。文中主要工作和贡献包括以下几个方面:(1)提出一种基于CLP算法的单充电车WRSNs充电调度设计。网络采用非均匀分簇的多跳路由协议,每个簇选取能量最低的节点作为簇头节点,移动充电车仅为簇头节点充电并收集簇内节点的能量信息。每一次充电调度完成后,移动充电车将所收集的能量信息发送至基站,基站根据马尔科夫模型预测各簇内节点的能耗,以优化选取下一次的充电目标。仿真结果表明,采用CLP算法比TSP算法的网络效用提高约20%,数据传输能力提高约17%。(2)提出一种基于K-PPER算法的多充电车WRSNs充电调度设计。网络采用K-means优化算法将WRSNs划分成簇,并完成对簇头竞选和数据传输两个阶段的网络性能改进。K-PPER算法采用的是每个簇对应一个MC的充电策略。基站将以簇为单位对网络内发送充电请求节点进行管理,有充电请求的节点加入到归属簇的充电序列当中,并且在各个序列的内部会按照节点的充电优先级从大到小进行排序。对于满足充电条件的簇,基站将派出MC到达簇内,按照充电序列当中的节点优先级顺序开展充电工作。实验结果表明,K-means Improvement的网络效用较K-means提高了约42%。网络内节点数从150个递增至400个,K-PPER算法的能量效用相比于DCLK算法提高了约4%,较DC算法的能量效用提高了约18%。