一种无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法

1.本发明涉及无线可充电传感器网络领域，尤其涉及一种无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法


背景技术：

2.无线传感器网络已经有数十年的发展历程了，然而由于电池容量的限制导致传感器的使用寿命较短，如何延长传感器的寿命就成了一个关键问题。无线电力传输技术能够以非接触的方式稳定且持续地为设备补充能量，受到了学术界和工业界的广泛关注。无线可充电传感器网络中，传感器节点能够通过无线电力传输技术反复充电，保持长期工作，极大地降低了成本，在智慧城市、可穿戴设备、环境监测等领域有着广泛的应用前景。
3.目前，已经涌现了很多关于无线可充电传感器网络的研究工作，例如最小化充电时延、优化充电器的放置、最小化充电器的数量等。大多数工作只是孤立地研究充电问题，仅仅关注充电本身。已经有一些学者研究了涉及感知任务的充电问题，但他们都忽略了解决目前无线可充电传感器网络中感知质量无法最大化网络的感知效用的问题。


技术实现要素：

4.本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
5.鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
6.因此，本发明提供了一种无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法解决在充电器开启成本的约束下，最大化网络的感知效用的问题。
7.为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括：
8.获取传感器、充电器和兴趣点集合，建立网络模型；
9.建立充电模型；
10.根据有向传感器的感知特点，建立感知模型；
11.形式化充电器开启成本约束下的感知效用最大化问题；
12.调用感知调度算法，确定传感器的感知角度和感知时长；
13.调用开启调度算法，确定充电器的开启时长。
14.作为本发明所述的无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法的一种优选方案，其中：所述建立充电模型，包括以下步骤：
15.a1：传感器si从充电器cj接收到的充电功率p(si，cj)为：
[0016][0017]
a2：充电器的开启时长以时间片进行计算，定义充电器开启方案为a2：充电器的开启时长以时间片进行计算，定义充电器开启方案为
表示cj所用时间片的数量，当开启方案为h时，传感器si充电后的能量为：
[0018][0019]
作为本发明所述的无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法的一种优选方案，其中：所述传感器si从充电器cj接收到的充电功率p(si，cj)其中α和β是与硬件以及环境有关的常数，d表示充电器的最大充电距离，||s
icj
||表示si与cj间的欧式距离。
[0020]
作为本发明所述的无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法的一种优选方案，其中：所述传感器si充电后的能量中τ为时间片的大小，表示si的剩余能量，e
cap
表示传感器的电池容量。
[0021]
作为本发明所述的无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法的一种优选方案，其中：所述根据有向传感器的感知点，建立感知模型，包括以下步骤：
[0022]
b1：定义为si的感知方向向量，当角度为θi时，si对兴趣点ok的感知质量为：
[0023][0024]
其中wk表示兴趣点的权重，a、b是跟传感器硬件以及环境有关的常数，||siok||表示si和ok间的欧式距离，表示和间的夹角，r表示传感器的感知半径，a表示传感器的感知角大小；
[0025]
b2：定义传感器的感知方案为t＝(t1，t2，...，tm)，整个网络在方案t下获取兴趣点ok的效用为：
[0026][0027]
其中表示si的感知方案，表示si在角度上进行感知的时长为上进行感知的时长为表示兴趣点ok的效用上限，的效用上限，表示si感知ok所获得的效用。
[0028]
作为本发明所述的无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法的一种优选方案，其中：所述形式化充电器开启成本约束下的感知效用最大化问题，包括以下步骤：
[0029]
设开启方案为h，感知方案为t时，将联合调度方案(h，t)对应的总感知效用表示为充电器开启成本约束下的感知效用最大化问题形式化如下：
[0030][0031][0032][0033]
其中b表示时间片数量的预算，e表示传感器感知单位时长所花费的能量，约束(5)表示分配给充电器的时间片总数不超过预算b，约束(6)表示传感器工作的总能耗不能超过自身的能量。
[0034]
作为本发明所述的无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法的一种优选方案，其中：所述调用感知调度算法，确定传感器的感知角度和感知时长，包括以下步骤：
[0035]
c1：假设充电器的开启方案h是给定的，记为此时原问题形式为：
[0036][0037][0038]
c2：对于si∈s，构造兴趣点覆盖集合最优角集合最优角集合
[0039]
c3：初始化si的感知方案为
[0040]
c4：选择使对应的感知质量之和最大，将其作为当前的感知方向，计算感知时间更新感知方案更新传感器的剩余能量其中表示ok的剩余效用；
[0041]
c5：根据更新中兴趣点的剩余效用；
[0042]
c6：重复所述c4至c5，直到为o或φi为
[0043]
c7：选择s中下一个未被访问过的传感器，重复所述c2至c6；
[0044]
作为本发明所述的无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法的一种优选方案，其中：所述c2，包括以下步骤：
[0045]
c21：初始化si的最优角集合兴趣点覆盖集合角度区间集合
[0046]
c22：si逆时针旋转，当第一个兴趣点进入感知区域时，令此时的角度为逆时针旋转，当第一个兴趣点进入感知区域时，令此时的角度为并初始化x＝1；
[0047]
c23：si继续旋转，当有兴趣点刚好进入或离开感知区域时，记录此时方向继续旋转，当有兴趣点刚好进入或离开感知区域时，记录此时方向其中
[0048]
c25：更新φi、ωi、ψi：：
[0049]
c26：如果的角度大于或等于2π则终止，否则进入c23。
[0050]
作为本发明所述的无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法的一种优选方案，其中：所述c5，包括以下步骤：
[0051]
c51：对于任意更新ok的剩余效用：
[0052]
c52：若的值为0，检查ωi中的每个元素若则将ok从中删除；
[0053]
c53：若删除ok后不为则重新计算对应最佳感知角否则删除
[0054]
作为本发明所述的无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法的一种优选方案，其中：所述调用开启调度算法，确定充电器的开启时长，包括以下步骤：
[0055]
d1：设调用感知调度算法，确定传感器的感知角度和感知时长中的感知方案为t
′
，此时原问题形式化为：
[0056][0057][0058]
d2：初始化充电器开启方案h＝(h1，h2，...，hn)
←
(0，0，...，0)；
[0059]
d3：每次分配一个时间片给某个充电器cj，使其带来的边际感知效用最大，即：j
←
arg max
j＝1，2，...，n u(h+ij，t
′
)-u(h，t
′
)，其中ij是单位向量，且第j个分量为1其它分量全部为0；
[0060]
d4：更新h、b：h＝h+ij，b＝b-1；
[0061]
d5：重复所述d3至d4，直到b为0。
[0062]
与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明考虑了传感器感知角度对感知质量的影响，提出了感知效用最大化问题；针对该问题设计了充电器的开启方案和传感器感知方案，总体近似比为所述的感知调度算法，其近似比为即在最坏情况下其性能至少为最优解的所述的开启调度算法，近似比为所述的开启调度算法，近似比为即在最坏情况下其性能至少为最优解的同时采取感知调度算法和开启调度算法时，所产生的近似比为保证在充电器开启成本的约束下，最大化网络的感知效用。
附图说明
[0063]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0064]
图1为本发明一个实施例所述的一种无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法的感知方案和充电方案的流程图；
[0065]
图2为本发明一个实施例所述的一种无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法的网络模型示意图；
[0066]
图3为本发明一个实施例所述的一种无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法的感知调度算法流程图；
[0067]
图4为本发明一个实施例所述的一种无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法的初始化传感器最优角集合、兴趣点覆盖集合流程图；
[0068]
图5为本发明一个实施例所述的一种无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法的更新兴趣点剩余效用流程图；
[0069]
图6为本发明一个实施例所述的一种无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法的充电器调度算法流程图。
具体实施方式
[0070]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
[0071]
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
[0072]
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
[0073]
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
[0074]
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0075]
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0076]
实施例1
[0077]
参照图1-6，为本发明的一个实施例，提供了一种无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法，包括：
[0078]
设在二维平面ω上，用s＝{s1，s2，...，sm}表示可充电传感器集合，c＝{c1，c2，...，cn}表示充电器集合，o＝{o1，o2，...，o
l
}表示兴趣点集合。
[0079]
建立充电模型；
[0080]
根据有向传感器的感知特点，建立传感知模型；
[0081]
形式化充电器开启成本约束下的感知效用最大化问题；
[0082]
调用感知调度算法，确定传感器的感知角度和感知时长；
[0083]
调用开启调度算法，确定充电器的开启时长。
[0084]
建立充电模型，包括以下步骤：
[0085]
传感器si从充电器cj接收到的充电功率p(si，cj)为：
[0086][0087]
其中α和β是与硬件以及环境有关的常数，d表示充电器的最大充电距离，||s
icj
||表示si与cj间的欧式距离。
[0088]
a2：充电器的开启时长以时间片进行计算，定义充电器开启方案为a2：充电器的开启时长以时间片进行计算，定义充电器开启方案为表示cj所用时间片的数量。
[0089]
当开启方案为h时，传感器si充电后的能量为：
[0090][0091]
其中，τ为时间片的大小，表示si的剩余能量，e
cap
表示传感器的电池容量。
[0092]
根据有向传感器的感知特点，建立传感知模型，包括以下步骤：
[0093]
b1：定义为si的感知方向向量，当角度为θi时，si对兴趣点ok的感知质量为：
[0094][0095]
其中wk表示兴趣点的权重，a、b是跟传感器硬件以及环境有关的常数，||siok||表示si和ok间的欧式距离，表示和间的夹角，r表示传感器的感知半径，a表示传感器的感知角大小；
[0096]
b2：定义传感器的感知方案为t＝(t1，t2，...，tm)，整个网络在方案t下获取兴趣点ok的效用为：
[0097][0098]
其中表示si的感知方案，表示si在角度上进行感知的时长为上进行感知的时长为表示兴趣点ok的效用上限，的效用上限，表示si感知ok所获得的效用。
[0099]
形式化充电器开启成本约束下的感知效用最大化问题，包括以下步骤：设开启方案为h，感知方案为t时，将联合调度方案(h，t)对应的总感知效用表示为充电器开启成本约束下的感知效用最大化问题形式化如下：
[0100][0101][0102]
[0103]
其中b表示时间片数量的预算，e表示传感器感知单位时长所花费的能量，约束(5)表示分配给充电器的时间片总数不超过预算b，约束(6)表示传感器工作的总能耗不能超过自身的能量。
[0104]
调用感知调度算法，确定传感器的感知角度和感知时长，流程如图3所示，包括以下步骤：
[0105]
c1：假设充电器的开启方案h是给定的，记为此时原问题形式为：
[0106][0107][0107][0108]
c3：初始化si的感知方案为
[0109]
c4：选择使对应的感知质量之和最大，将其作为当前的感知方向，计算感知时间更新感知方案更新传感器的剩余能量其中表示ok的剩余效用；
[0110]
c5：根据更新中兴趣点的剩余效用；
[0111]
c6：重复c4至c5，直到为0或φi为
[0112]
c7：选择s中下一个未被访问过的传感器，重复c2至c6；
[0113]
进一步的，c2，包括以下步骤：
[0114]
c21：初始化si的最优角集合兴趣点覆盖集合角度区间集合
[0115]
c22：si逆时针旋转，当第一个兴趣点进入感知区域时，令此时的角度为逆时针旋转，当第一个兴趣点进入感知区域时，令此时的角度为并初始化x＝1；
[0116]
c23：si继续旋转，当有兴趣点刚好进入或离开感知区域时，记录此时方向继续旋转，当有兴趣点刚好进入或离开感知区域时，记录此时方向其中
[0117]
c25：更新φi、ωi、ψi：：
[0118]
c26：如果的角度大于或等于2π则终止，否则进入c23；
[0119]
进一步的，c5包括以下步骤：
[0120]
c51：对于任意更新ok的剩余效用：
[0121]
c52：若的值为0，检查ωi中的每个元素若则将ok从中删除；
[0122]
c53：若删除ok后不为则重新计算对应最佳感知角否则删除否则删除
[0123]
进一步地，调用感知调度算法，确定传感器的感知角度和感知时长，其近似比为即在最坏情况下其性能至少为最优解的
[0124]
当感知方案、开启方案均已知时，将感知ok获得的效用表示为：则x获得的总感知效用为：接下来我们假设已知开启方案为设感知调度算法产生的感知方案为t
′
，当采取方案t
′
时，将传感器集合表示为：s
′
＝{s
′1，s
′2，...，s
′m}，对应的感知效用为设最优策略为t
*
，采取方案t
*
时，将传感器集合表示为：对应的最优感知效用为注意，si和表示同一个传感器，唯一的区别在于采用的感知策略不同，s
′i使用方案t
′i，使用方案
[0125]
可以得出不等式：u(s
*
)≤u(s
′
∪s
*
)≤2u(s
′
)，因此)，因此
[0126]
调用开启调度算法，确定充电器的开启时长，流程如图6所示，包括以下步骤：
[0127]
d1：设调用感知调度算法，确定传感器的感知角度和感知时长中的感知方案为t
′
，此时原问题形式化为：
[0128][0129][0130]
d2：初始化充电器开启方案h＝(h1，h2，...，hn)
←
(0，0，...，0)；
[0131]
d3：每次分配一个时间片给某个充电器cj，使其带来的边际感知效用最大，即：j
←
arg max
j＝1，2，...，n u(h+ij，t
′
)-u(h，t
′
)，其中ij是单位向量，且第j个分量为1其它分量全部为0；
[0132]
d4：更新h、b：h＝h+ij，b＝b-1；
[0133]
d5：重复d3至d4，直到b为0。
[0134]
调用开启调度算法，确定充电器的开启时长，近似比为即在最坏情况下其性能至少为最优解的
[0135]
设感知调度方案采取感知调度算法的输出t
′
，此时，目标函数可表示为
原问题可重新形式化为：
[0136]
max u(h，t
′
)
[0137][0138]
z1∪z2∪...∪zn，可将充电器的开启方案表示成y的形式，y与h间的转换为：
[0139]h→
y：
[0140]y→
h：h＝{|y∩z1|，...，|y∩zn|}。
[0141]
对于目标函数，同样可用y替换h：
[0142][0143]
为简化符号表示，令此时问题等价表示为：
[0144][0145][0146]
上述问题是一个基于基约束的单调子模函数最大化问题，针对该问题的解决方案是每次分配一个时间片给某个充电器，使其带来的边际感知效用最大，可以证明这种基于贪心的选择策略可获取的近似比。
[0147]
同时采取感知调度算法和开启调度算法时，所产生的近似比为
[0148]
设调用感知调度算法，调用开启调度算法，对应的解为《h
′
，t
′
》，原问题的最优解为《h
*
，t
*
》，当已知充电器的开启策略为h
′
时，设最优感知方案为此时：
[0149][0150]
当已知传感器的感知策略为t
*
时，设对应的最优开启方案为此时
[0151][0152]
由于所以
[0153][0154]
又因为所以
[0155][0156]
联立
③④
，可得
[0157]
因此本发明总体的近似比为
[0158]
实施例2
[0159]
参照表1，为本发明的一个实施例，提供了一种无线可充电传感器网络中感知质量驱动的协同调度方法，为了验证其有益效果，提供了两种方案的对比结果。
[0160]
在二维平面ω上，用s＝{s1，s2，s3，s4}表示可充电传感器集合，c＝{c1，c2，c3}表示充电器集合，o＝{o1，o2，o3，o4，o5，o6}表示兴趣点集合。
[0161]
表1实体坐标
[0162]
实体坐标s1(0，10)s2(20，0)s3(20，15)s4(20，25)c1(10，10)c2(20，10)c3(20，20)o1(5，10)o2(5，10)o3(15，0)o4(15，-5)o5(25，0)o6(30，15)
[0163]
充电相关参数设置为：α＝50，β＝10，d＝10，τ＝10，e
cap
＝15，b＝4，感知相关参数设置为：a＝15，b＝5，r＝10，a＝π/2，e＝1，w1＝1，w2＝2，w3＝4，w4＝4，w5＝w6＝1，
[0164]
c1：假设充电器的开启方案h是给定的，记为此时原问题形式化为：
[0165][0166][0167]
c2：选择s1，构造兴趣点覆盖集合ω1，最优角集合φ1：
[0168]
c21：初始化s1的最优角集合兴趣点覆盖集合角度区间集合
[0169]
c22：s1逆时针旋转，当o1进入感知区域时，令此时的角度为并初始化x＝1；
[0170]
c23：s1继续旋转，当o1刚好离开感知区域时，记录此时方向向量的角度
以及o1离开前感知区域内的兴趣点集合
[0171]
c24：计算兴趣点覆盖情况为时的最佳感知角：
[0172]
c25：更新φ1、ω1、ψ1：ω1＝{{o1，o2}}，x＝2；c26：继续旋转，直到时终止操作。
[0173]
因此，ω1＝{{o1，o2}}，
[0174]
c3：初始化s1的感知方案为
[0175]
c4：选择作为s1当前的感知方向，计算感知时间min{1，min{1，2}}＝1，更新感知方案更新传感器的剩余能量
[0176]
c5：根据更新中兴趣点的剩余效用，包括以下步骤：
[0177]
c51：对于o1，更新o1的剩余效用：
[0178]
c52：的值为0，检查ω1中的每个元素若则将o1从中删除；
[0179]
c53：删除o1后不为则重新计算对应最佳感知角
[0180]
对于o2同样采用c51至c53中的步骤处理：
[0181]
c6：由于跳转到c7；
[0182]
c7：选择s中下一个未被访问过的传感器，重复c2至c6；
[0183][0183][0184]
d1：设调用感知调度算法，确定传感器的感知角度和感知时长中的感知方案为t
′
，此时原问题形式化为：
[0185][0186][0187]
d2：初始化充电器开启方案h＝(h1，h2，h3)
←
(0，0，0)；
[0188]
d3：每次分配一个时间片给某个充电器cj，使其带来的边际感知效用最大：
[0189]
对于第1个时间片，若分配给c1边际效用为0.3，若分配给c2边际效用为1.097，若分配给c3边际效用为0.149，显然第1个时间片会分配给c2，其中计算边际效用需调用感知调度算法；
[0190]
d4：更新h、b：h＝(0，1，0)，b＝3；
[0191]
d5：重复d3至d4，直到b为o。
[0192]
类似地，第2个时间片分配给c2，第3个时间片分配给c2，第4个时间片分配给c1，最
终，充电器的开启方案为(1，3，0)，传感器的感知方案为终，充电器的开启方案为(1，3，0)，传感器的感知方案为对应的总感知效用为：4.609。
[0193]
应说明的是，以上实施例仅用于说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。