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无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)在现代化信息社会扮演着不可替代的作用,然而能量受限一直制约着无线传感器网络发展。在无线传感器网络中,节点由有限容量的电池供电,当节点电池故障或者电量耗尽时,需要及时更换节点的电池,确保整个网络的正常运行。但是在一些特殊复杂的环境里,对节点电池的更换几乎难以实现,而无线能量传输技术可望解决这一难题。当前,无线能量传输技术给节点充电面临的问题主要有:充电干扰、充电效率、充电成本、电磁辐射、距离限制等方面,其中,充电效率与距离是最主要的两个问题,如何实现高效率、最佳距离的无线能量传输是研究要解决的问题。本文基于无线传感器网络模型,研究通过单个移动充电车作为充电设备,为传感器网络中的节点提供充电服务的充电策略。第一部分,考虑到WSN中所有传感器节点都需要充电的场景下,在移动充电车服务周期内,以最大化充电车驻站时间为目标,将充电车路径规划问题转化为经典旅行商(Traveling salesman problem,TSP)问题解决,通过所提出的改进遗传算法(Improved genetic algorithm HSGA),实现移动充电车最佳行驶路径规划。第二部分,在提高无线传感器网络生存时间的场景下建立网络充电与能耗模型,研究在移动充电车充电服务过程中,考虑节点数据收集情况与网络能量状态,以充电效率最大化为目标,根据传感器节点充电请求建立待充节点集合,提出改进在线启发式算法(Improved Online heuristic algorithm,IOHA)从待充集合中选择下一个充电节点添加到充电队列中,实现移动充电车路径的规划。全文围绕WSN的移动充电车路径规划优化,针对提高充电效率进行研究,并通过仿真实验验证算法的有效性。仿真结果表明,在对网络中所有节点进行充电的实验环境中,所提出的HSGA算法能够获取充电车行驶路径最优解。在考虑网络能耗模型的场景下,与启发式算法相比,所提IOHA算法对移动充电车充电效率大约提高了12%左右,并且随着充电车电池总能量和充电周期的增长,充电效率呈线性增长,最终实现稳定的节点能量补充,并有效延长了网络生存时间。