一种无线可充电传感网中移动充电车调度方法与流程

本发明属于无线传感网技术领域，尤其涉及一种无线可充电传感网中移动充电车调度方法。

背景技术：

无线传感网络中，传感器节点收集信息和传递数据都需要消耗能量，而节点本身携带的能量有限，虽然可以利用一些节能方式降低传感网络能量的消耗，比如使用一些节能路由协议和能量感知跨层设计技术，但是随着时间的推移，节点会因为能量的消耗殆尽而停止工作，影响无线传感网络的正常工作。节点的能量问题成为了部署传感器网络的一个重大的阻碍因素，为了解决这个问题，研究人员尝试从环境当中让节点去收集能量。然而从环境中获取的能量是很难预测的，而且很不稳定。例如，获取的太阳能通常会受到很多因素的影响，包括时间、天气、季节等。这对于传感器的正常运行来说是低效的，所以设计一种高效的稳定的充电方式，保持传感器的运行是一个比较重要的任务。基于强耦合磁共振技术的无线能量传输是一种很有前景的技术，它是将能量从一个存储设备传输到另一个设备，而无需插头或电线，从根本上解决无线传感器网络能源和寿命问题。与其他无线能量传输技术相比，强耦合磁共振技术具有明显的优势，这种方式不仅能量传输效率高，而且基本不会受到环境的影响。由于传感器节点在地理上分布比较广泛，需要使用能够移动的设备移动到节点的附近进行能量的补充，所以使用移动充电设备给节点补充能量的方案应运而生。

移动充电车从给定的能量补给站出发，依次给需要充电的传感节点实施充电，最后再回到能量补给站。考虑在充电过程中移动充电车携带的充电电池能量有限且移动充电车单次环游时间受到限制，移动充电车的每一趟充电过程不一定能满足所有提出充电申请的节点。为此，在能量受限的情况下使充电车在一趟充电中尽可能提高能量的利用率具有重要意义。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的不足提供了一种无线可充电传感网中移动充电车调度方法，通过将传感网络的节点按地理位置分块以达到充电能量的均衡分配，然后对每一个单独的分块区域进行合理高效的充电路径设计，最大限度地提高移动充电车在一趟充电过程中的充电效率，维持传感器节点和传感网的持续运行。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案

一种无线可充电传感网中移动充电车调度方法，具体包含如下步骤：

步骤1，将节点分布区域中所有节点分成k块，其中，V_i为分出的第i块，其中，i＝0,1,2,...,k，且k为自然数，V_C为所有节点的集合，且V_C＝V₁∪V₂∪V₃∪...∪V_k；

步骤2，从分好的每一块中寻找到一个离基站直接距离最近的节点，将此节点记作每一块中的最近连接点；

步骤3，根据每个块中提出充电申请的节点信息，将移动充电车携带的能量根据每个块中所需要的总能量按比例分配；

步骤4，根据每个块中分配的能量，给每个块都选择一条充电路径，计算每个块实际被充的电量与分配的电量比值其中为每个块实际被充的电量，EN_i为每个块分配的电量；

步骤5，移动充电车从基站出发，首先寻找EN_i最大的块中的最近连接点，根据步骤4中选择的块内充电路线进行一趟充电，然后，寻找分配能量次大的块进行充电，以此类推，直到最后一个块完成充电。

步骤6，移动充电车充完最后一个节点之后，返回基站，计算本趟的充电效率，然后移动充电车补充能量并做好下一趟充电准备，返回结果并结束。

作为本发明一种无线可充电传感网中移动充电车调度方法的进一步优选方案，其特征在于：

如图2所示，所述步骤1具体包含如下步骤：

步骤1.1，将集合V_C中的所有节点连成一个连通图；

步骤1.2，从连通图的外侧顶点选择连接边最多的节点出发，以l为距离尺度做广度优先搜索，搜索至r层，将此搜索到的节点放入到集合V_S中，其中，l为传感器周边的距离，

步骤1.3，从节点集合V_C中移除集合V_S中的节点，更新集合V_C，如果集合V_C为空集，则输出整个区域分块的结果，结束；

步骤1.4，如果被选起始搜索节点附近没有未被搜索过的节点，则将此节点作为单独的一块，跳转到步骤1.1。

作为本发明一种无线可充电传感网中移动充电车调度方法的进一步优选方案，在步骤3中，每个块实际分配得到的能量具体计算如下：

其中，EN_i是指每个块实际分配得到的能量，k指的是传感器区域被分的块数，B_j是节点所能存储电量的最大能量容量，RE_j是节点的剩余能量，EN_total是小车一次充电携带给节点充电的总能量；

作为本发明一种无线可充电传感网中移动充电车调度方法的进一步优选方案，在步骤1中，充电效率η的具体计算如下：

其中EN_total是小车一次充电携带给节点充电的总能量，是在第i块消耗的总能量。

作为本发明一种无线可充电传感网中移动充电车调度方法的进一步优选方案，在步骤6中，i取值5。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

本发明提出了一种在离线模式下移动小车给大规模传感网络中的节点充电的策略，在传统的节点充电模式上充分考虑到了充电小车能量的限制；通过将节点分块，使分散的节点在每一块都能被更细致地管理，根据每一块对能量的需求量分配能量，使得整个网络中需要充电节点能够更均衡化的获取相应的能量；通过在每一块中设计合理的充电路线，能够提高每一块的充电效率，从而整体提高整个网络环境的充电效率。

附图说明

图1是本发明传感器网络节点分布和充电模型；

图2是算法的流程图；

图3是本发明的具体实施实例。

图中标号具体如下：1-待充电节点，2-普通节点，3-移动充电车，4-基站。

具体实施方式

下面结合说明书附图及具体实施例对本发明的技术方案做进一步的详细说明。具体实施方式描述如下：

无线可充电传感网包括传感器节点、移动充电车、能量补给站(可以位于基站位置)。传感器节点是传感器网络的基本组成部分，具有数据采集与数据融合转发的双重功能。传感器节点配备有可充电电池和无线充电接收器。移动充电车载有无线充电器，从能量补给站出发为申请充电的传感器节点充电，最后回到能量补给站，为移动充电器补充能量或更换电池。传感器网络节点分布和充电模型如图1所示。充电模型有两种：一种是离线模式，事先知道提出申请的节点的所有情况，包括节点的位置、剩余能量、能量消耗速率等，根据了解到的情况，为移动充电车求解最佳的充电路线，然后根据求出的路线对节点依次进行充电；另一种是在线模式，即移动充电车在为节点进行充电的同时还可以收到并处理到达的充电申请。

本发明专利中，针对离线模式，首先建立了一个相关的携带充电电池的小车给节点充电的模型，以充电车携带电池能量和一趟环游充电的周期为限制条件，使移动充电车的充电效率最大化。假设传感器的传感速率是固定且事先设定好的，传感数据通过多个中转站被转发到一个固定的基站。研究人员提出了一个数据流路由和能量充电的联合优化问题，用一个移动充电设备周期性地给节点充电，使每个传感器节点都不至于耗尽能量。

本发明提出一种无线可充电传感网中移动充电车调度方法，如图2所示，先对节点分布区域进行分块，再按照每一分块所需的总能量均衡分配能量，然后在此基础上为移动充电车选择充电路径，包括以下步骤：

步骤1，将节点分布区域中所有节点分成k块，其中，V_i为分出的第i块，其中，i＝0,1,2,...,k，V_C为所有节点的集合，且V_C＝V₁∪V₂∪V₃∪...∪V_k；

步骤2，从分好的每一块中寻找到一个离基站直接距离最近的节点，将此节点记作每一块中的最近连接点；

步骤3，根据每个块中提出充电申请的节点信息，将移动充电车携带的能量根据每个块中所需要的总能量按比例分配；

步骤4，根据每个块中分配的能量，给每个块都选择一条充电路径，计算每个块实际被充的电量与分配的电量比值

步骤5，移动充电车从基站出发，首先寻找EN_i最大的分块中的最近连接点，根据步骤4中选择的块内充电路线进行一趟充电，然后，寻找分配能量次大的分块进行充电，以此类推，直到最后一个分块完成充电。

步骤6，移动充电车充完最后一个节点之后，返回基站，计算本趟的充电效率，然后移动充电车补充能量并做好下一趟充电准备，返回结果并结束。

所述步骤1具体包含如下步骤：

步骤1.1，将所有节点V_C连成一个连通图；

步骤1.2，从连通图的外侧顶点选择连接边最多的节点出发，以l为距离尺度做广度优先搜索，搜索至r层，将此搜索到的节点放入到集合V_S中，其中，l为传感器周边的距离，

步骤1.3，从节点集合V_C中移除集合V_S中的节点，更新集合V_C，如果集合V_C为空集，则输出整个区域分块的结果，结束；

步骤1.4，如果被选起始搜索节点附近没有未被搜索过的节点，则将此节点作为单独的一块，跳转到步骤1.1。

在步骤3中，每个块实际分配得到的能量具体计算如下：

其中，EN_i是指每个块实际分配得到的能量，k指的是传感器区域被分的块数，B_j是节点所能存储电量的最大能量容量，RE_j是节点的剩余能量，EN_total是小车一次充电携带给节点充电的总能量；

在步骤4中，选择充电路径的具体方法如下：

对于第i个块，前j个节点所需要充取的能量之和记为,前j个节点在分配的能量为EN_i之下，总充电效率记为其中p_d＝en_d/(c_d+t_d)，en_d为节点v_d所需要充的能量，c_d为给节点v_d充电的时间，t_d为小车从节点v_j-1到v_j的时间。

当第j个节点所需的能量大于所分配的剩余能量时，则f(j,EN_i)＝f(j-1,EN_i)；

当第j个节点所需的能量小于所分配的剩余能量时：如果选择第j个节点，则f(j-1,EN_i-en_j)+p_i；如果没有选择第j个节点则f(j-1,EN_i)，两者选取最大值，则f(j,EN_i)＝max{f(j-1,EN_i),f(j-1,EN_i-en_j)+p_j}；

先选取第一个节点，计算充电效率；再选择第二个节点，按照上面的方式计算，选取最大的充电效率，一直到第n个节点依然按照上面的方式继续判断，取得最大的充电效率；

为了确定具体哪个节点被选上，从f(j,EN_i)的值向前倒推，有如下的递推关系式，如果f(j,EN_i)大于f(j-1,EN_i)，则i节点被选中：

若f(j,EN_i)＞f(j-1,EN_i)则x_i＝1，EN_i＝EN_i-en_j；

如果f(j,EN_i)等于f(j-1,EN_i)，不选择i节点：

若f(j,EN_i)＝f(j-1,EN_i)则x_i＝0；

按照该关系式，i从n到1以此类推，直到确定第一个节点是否被选中，就能确定具体被选中的节点。

第一阶段：我们从第一个节点开始做选择，判断节点所需的能量值是否大于所分配的剩余能量，如果大于的话，舍弃该节点，如果小于的话我们选择该节点，并计算在不同分配能量的情况下取得的最大的价值；

第二阶段：对于前两个节点，按照f(2,EN_i)＝f(1,EN_i)和

f(2,EN_i)＝max{f(1,EN_i),f(1,EN_i-en₁)+p₁}这两个关系式在不同分配能量的情况下取得的最大的价值；

第j阶段：对于前j个节点，按照f(j,EN_i)＝f(j-1,EN_i)和

f(j,EN_i)＝max{f(j-1,EN_i),f(j-1,EN_i-en_j)+p_j}这两个关系式在不同分配能量的情况下取得的最大的价值；

对于那些没有被选上的节点我们记为x_i＝0，对于那些被选上的节点我们记为x_i＝1，然后将按顺序选择那些x_i＝1的节点组成一条充电路线。

在步骤6中，充电效率η的具体计算如下：

其中EN_total是小车一次充电携带给节点充电的总能量，是在第i块消耗的总能量。

如图3所示，具体实施方式描述如下：

步骤1.在网络部署区域500*500m的传感器节点分布的范围中，将节点按照所设计的算法将所有节点分成7块，记作V₁,V₂,...,V₇，其中一次充电最大周期25000s，节点充电速率为10W，小车行驶速度m为8m/s，节点最大能量为500J。

步骤2.从分好的每一块中寻找到一个离基站最近的节点；

步骤3.根据每个块中提出充电申请的节点信息，将基站中小车携带的能量按每个块中所需要的能量比例分配其中每个块需要的能量为，则按照每块能量的能量需求给每个块分配的能量为：15kJ，13kJ，8kJ，11kJ，12kJ，13kJ，5kJ(其中能量均是四舍五入)。

步骤4，根据每个块中分配的能量，给每个块都设计一条充电效率的充电路径。

步骤5.得到每一块的充电效率分别为52.1％，43.5％，67.1％，49.03％，55.6％，71.3％，39.6％。

步骤6.，得到总的充电效率为54.81％。

步骤7.充完最后一个节点之后，返回基站，小车补充能量并且做好下一次的充电准备。

综上所述，本发明提出了一种在离线模式下移动小车给大规模传感网络中的节点充电的策略，在传统的节点充电模式上充分考虑到了充电小车能量的限制；通过将节点分块，使分散的节点在每一块都能被更细致的管理，根据每一块的对能量的需求量分配能量，使得整个网络中需要充电节点能够更均衡化的获取相应的能量；通过在每一块中设计合理的充电路线，能够提高每一块的充电效率，从而整体提高整个网络环境的充电效率。