一种全向充电的检测及随机布置下全向充电的概率估计方法与流程

技术特征：

1.一种全向充电的检测及随机布置下全向充电的概率估计方法，其特征是，全向充电的检测方法包括以下步骤，

1)根据实际充电实验结果，设计有向充电模型；

2)将连续的区域离散化以简化问题；将非线性的充电功率近似为分段常数，从而把连续的区域划分为子区域，每个子区域内部产生的充电功率相等；

3)提出一种最小覆盖集提取方法，在包含无限个点的区域内找出有限个有可能不满足充电阈值的点，并提取每个候选区域的最小覆盖集，使用提取结果完成检测；具体而言，选取子区域边界上的有限个点形成有限个待检测策略，调整策略部署方式求取最小覆盖集，检查来自每个子区域中每个最小覆盖集的总充电功率，进而判定区域是否达到全向充电；

随机布置下全向充电的概率估计方法，包括以下步骤：

1)对区域使用三角格点进行离散处理，对区域中任意点可全向充电的概率上界进行分析；将给定区域划分成密集的三角格点，给出格点推导至整个区域可全向充电的概率上界公式。

给定N个具有半径为D、角度为A_o的扇形充电区域的充电器在面积为S_Ω的区域Ω中随机均匀分布，假定充电设备具有半径为D、角度为2φ_s的扇形接收区域，则Ω达到全向充电的概率上界为P_f(N,D',φ'_s,P'_th)^G；其中，

$P_1=\frac{{{\mathrm{\φ}}^{\′}}_s{D}^{\′2}}{S_{\mathrm{\Ω}}},P_2=\left\{\begin{array}{cc}1-\frac{1}{m!}{\[\frac{(1-d^{\′}{{}_0}^2/D^{\′2})({P^{\′}}_{th}-mPr(D^{\′}\left)\right)}{({P^{\′}}_{th}-\mathrm{Pr}(D^{\′}\left)\right)}\]}^m,& mPr\left(D^{\′}\right)\<{P^{\′}}_{th}\\ 1,& mPr\left(D^{\′}\right)\≥{P^{\′}}_{th}\end{array}\right.,$

d'₀＝Pr^-1(P'_th),

$l_0(\mathrm{\Δ}D,{\mathrm{\Δ\φ}}_s)=\frac{2\mathrm{\Δ}D}{\sqrt{3}+{\mathrm{cot\Δ\φ}}_s},$

其中，充电模型为：

$\mathrm{Pr}\left(\right|\left|o_i{s}_j\right|\left|\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{\mathrm{\α}}{{\left(\right|\left|o_i{s}_j\right||+\mathrm{\β})}^2},& 0\≤\left|\right|o_i{s}_j\left|\right|\≤D\\ 0,& \left|\right|o_i{s}_j\left|\right|\>D\end{array}\right.,$

α,β为充电器硬件参数，||o_is_j||为充电器o_i与充电设备s_j之间的距离；

2)对已有条件进行推导，得出整个区域可全向充电的概率。

2.根据权利要求1所述的全向充电检测技术，其特征是：所述有向充电模型，是指从现有有向充电器和有向充电设备的实验推导出该模型：设有充电器o_i，其充电范围近似为一个以该点为圆心、圆心角为A_o、半径为D的扇形；有充电设备s_j，其接收功率范围近似为一个以该点为圆心、圆心角为A_s、半径为D的扇形。假设o_i、s_j朝向方向的单位向量分别为则s_j可接收到o_i提供的充电功率须满足以下条件：(1)||o_is_j||≤D，(2)(3)其中，||o_is_j||代表o_i与s_j之间的距离，代表向量与之间的夹角。