一种基于时延受限的无线传感网中移动式能量补充方法与流程

本项发明属于无线传感技术领域，特别涉及一种通过能够移动的传感器节点在网络中进行数据收集的同时补充其他传感器节点的能量的方法，进而实现延长网络生存期的技术。

背景技术：

无线传感器网络是由部署在特定区域内的大量无线传感器节点通过自组织方式形成的无线网络。典型的无线传感器网络是在监测区域部署若干传感器节点，通过多跳的方式将感知到的数据发送到汇聚节点(基站)。基站通过Internet或卫星等手段将监测数据发送到任务管理中心进行处理。通过在不同的环境中部署传感器，人们可以便捷的获取各种环境数据并转化为人们需要的信息，实时掌握周遭环境的动态变化。目前，无线传感器网络广泛应用于军事、航空、医疗和环境监测等多个领域。传感器节点的能量主要消耗于感知、通信及计算等功能上，由于传感器节点所能携带的能量有限，随着能量的耗尽其也无法再正常工作。传感器节点的能量限制了无线传感器网络的生存期，成为需要解决的关键问题之一。为了延长无线传感器网络的生存期，如何进行数据收集是重点考虑的问题之一。在传统的无线传感器网络中，传感器节点通过多跳的方式向基站传输数据。基站附近的节点由于需要转发大量数据而导致能量提前耗尽而失效，从而极大地影响了整个网络的性能。不少研究通过引入能量较为充足的移动节点收集网络中固定节点的数据以减轻传感器节点的负担，平衡网络节点负载，从而改善网络性能。

除了通过改善数据收集方法优化网络生存期外，能量采集也是延长网络生存期考虑的方向之一。传感器可以收集周围环境中的能量，如太阳能、振动能、风能等来弥补自身能量的不足。单是由于这些可再生能源都依赖于不断变化着的外部环境且能量收集设备尺寸较大，所以在实际应用中限制较多。近年来，随着无线电力传输技术的发展，为解决无线传感器网络的生存期问题提供了一个可行的方法。无线充电技术可以确保源源不断的能量供应且不易受到周围环境的影响，因此广泛应用于多个领域，包括射频识别便签，传感器和移动电话等。基于无线充电这项新兴技术，最近的研究提出了在无线传感器网络中引入移动节点为传感器节点补充能量，这样就能延长网络生命期，目前比较直观的做法是移动节点周期性地访问网络中的每个节点并为其充电。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于时延受限的无线传感网中移动式能量补充方法，通过无线充电技术来补充网络中传感器节点的能量，实现了数据收集的同时进行充电，延长了无线传感器网络的生命周期。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于时延受限的无线传感网中移动式能量补充方法，应用在由若干传感器节点、一个基站和一个移动节点组成的无线传感器网络中，在每一轮数据收集及充电任务完成后重新生成移动节点的访问序列，在新一轮任务中移动节点遍历所述访问序列中的节点进行数据收集及充电，所述生成移动节点的访问序列的方法包括：

构建最大化充电能量消耗与移动能量消耗比值的优化目标及其限制条件；

使用启发式算法获取访问序列及移动节点在访问序列中每个节点处的驻留时间。

构建的优化目标用如下方式表示：

限制条件用如下方式表示：

E_i≥E_min,1≤i≤n

E_i+U·T_i≤E_max,1≤i≤n

其中，η_c表示移动节点为传感器节点充电时的输出功率；η_T表示移动节点移动时输出功率；U表示实际有效充电功率，U＜η_C；T_vac表示移动节点在基站处的逗留时间；TD表示网络中传感器节点的数据交付时延；Ei表示传感器节点能量，Emin表示传感器节点有效的最低能量，Emax表示传感器节点的总能量；p_i表示传感器节点i的能量消耗功率；T_i表示移动节点在传感器节点i处的驻留时间；T_m表示移动节点的移动时间；所述η_C、η_T、U、T_vac、TD、Ei、Emin、Emax均为已知量。

所述传感器节点i的能量消耗功率p_i用如下方式表示：

其中，ρ表示传感器节点接收单位数据消耗的能量；f_ki表示接收数据的能耗；f_ij表示传感器节点i向传感器节点j发送数据的速率；f_iM表示传感器节点i向移动节点M发送数据的速率；C_iM表示传感器节点i发送单位数据到移动节点M消耗的能量；表示传感器节点i发送单位数据到传感器节点j消耗的能量，β₁和β₂为常数，D_ij表示节点i与节点j的距离，α表示路径衰减系数。

使用启发式算法获取访问序列及移动节点在访问序列中每个节点处的驻留时间的方法具体包括：

将无线传感器网络分割为若干个正方形网格子区域；每个子区域组成一个簇，每个区域中心作为本区域的簇心；

计算簇内传感器节点的总能量，并根据剩余能量从低到高排序，运行TSP算法得到时延限制内移动节点能访问的最大簇心集合作为候选簇；

将候选簇内的所有传感器节点按剩余能量从低到高进行排序作为候选节点集，计算每个候选节点充满电需要花费的时间，作为驻留时间；

在候选节点集中加入基站，运行TSP算法得到时延限制内移动节点的访问序列和在每个节点处的驻留时间。

本发明具有如下有益效果：

本发明的一种基于时延受限的无线传感网中移动式能量补充方法，通过无线充电技术来补充网络中传感器节点的能量，实现了数据收集的同时进行充电，延长了无线传感器网络的生命周期。

以下结合附图及实施例对本发明作进一步详细说明，但本发明的一种基于时延受限的无线传感网中移动式能量补充方法不局限于实施例。

附图说明

图1为本发明的生成移动节点的访问序列的流程图；

图2为本发明的移动式数据收集及充电模型；

图3为本发明的基于分簇的移动节点数据收集和访问序列生成过程图；

图4为使用本发明方法、NJNP和JMD三种不同方法得到的网络生存期与数据收集时延的关系；

图5为使用本发明方法、NJNP和JMD三种不同方法得到的网络生命期与节点移动速度的关系。

具体实施方式

一种基于时延受限的无线传感网中移动式能量补充方法，应用在由若干传感器节点、一个基站和一个移动节点组成的无线传感器网络中，在每一轮数据收集及充电任务完成后重新生成移动节点的访问序列，在新一轮任务中移动节点遍历所述访问序列中的节点进行数据收集及充电，如图1所示，所述生成移动节点的访问序列的方法包括：

步骤101，构建最大化充电能量消耗与移动能量消耗比值的优化目标及其限制条件；

步骤102，使用启发式算法获取访问序列及移动节点在访问序列中每个节点处的驻留时间。

需要说明的是，本发明中提及到的传感器节点指固定的传感器节点；移动节点指能够移动的传感器节点。

如图2所示，在一个K*K m2的区域内分布有n个传感器节点，传感器节点的集合记为N＝{1，2，…，n}。在这个区域内存在一个基站B和一个移动节点M。假设传感器节点i能量Ei，且传感器节点的能量低于Emin则视为失效，Emax为传感器节点的总能量。传感器节点i的数据生成速率为Ri，能量消耗功率记为p_i，f_ki表示接收数据的能耗，f_ij代表节点i向传感器节点j发送数据的速率，f_iM表示节点i向移动节点发送数据的速率。传感器节点接收单位数据消耗的能量为ρ，传感器节点i发送单位数据到移动节点M消耗的能量为C_iM，节点i发送单位数据到节点j消耗的能量为C_ij。传感器节点遵循以下能量消耗模型：

其中，β₁和β₂为常数，D_ij表示节点i与节点j的距离，α表示路径衰减系数，一般在不同的环境中有不同的值，可以通过实验测得。

移动节点移动的速度为v，自身总能量为EM。网络中传感器节点的数据交付时延为TD，即所产生的数据需要在时间TD内交付到基站。移动节点从基站出发以速度v在网络中行进，为区域内的传感器节点充电并进行数据收集。移动节点为传感器节点充电时的输出功率为η_C，实际有效充电功率为U，U＜η_C。移动节点移动时输出功率为η_T。假设在某一轮充电任务中，移动节点移动时间为T_m，在传感器节点i处逗留的时间记为T_i。

假设移动节点剩余能量为E_r，基站为移动节点充电有效功率为P，移动节点在基站处的逗留时间为T_vac。优化目标为最大化充电能量消耗与移动能量消耗的比值，具体建模方式如下。

优化目标：

限制条件：

∑_1≤i≤np_i≤U·∑_1≤i≤nT_i (4)

T_vac+T_m+∑_1≤i≤nT_i≤T_D (5)

E_i≥E_min,1≤i≤n (6)

E_i+U·T_i≤E_max,1≤i≤n (7)

限制条件(4)表示在每一个充电周期，移动节点为传感器节点的充电量要大于等于该周期内传感器节点的能量消耗，防止因节点能量耗尽而引起的网络失效。限制条件(5)表示的是移动节点在基站的停留时间、移动花费时间以及在传感器节点停留时间之和要小于数据收集延迟，限制了充电节点的个数，路径长度。限制条件(6)表示每个传感器节点的剩余电量不能低于其有效工作的最低电量Emin，该条件为防止节点失效的条件，算法需要考虑节点最低能量限制问题。限制条件(7)表示移动节点为传感器节点的充电量和节点的剩余能量不能超过传感器节点的总能量，是对充电时间的限制。

基于上述优化目标和限制条件，在每一个充电循环都会生成一个环路作为移动节点的移动路径。考虑一种特殊情形，即假设充电时间为0，则为了优化目标公式(3)，最小化路径长度，移动节点确定的最优移动路径是沿着最短路径的哈密顿回路。而求解最短哈密顿回路问题是一个TSP问题，这是一个经典的NP-hard问题，因此本优化问题也是一个NP-hard的问题，如下将设计多项式时间内完成的启发式算法。

上述优化目标和限制条件中，传感器节点的坐标(x_i,y_i)、η_C、η_T、U、T_D、E_min、E_max和E_i均为已知量，T_i和T_m为未知量。本发明期望通过对这个优化问题的求解得到满足限制条件的最优的移动节点访问序列，目标是综合设计移动路径和路由算法，以最大化地延长网络生存期。

具体的，基于对问题的建模以及前面提出的优化目标和限制条件，提出了如图3所示的解决方法。如图3(a)所示，其基本思想是将无线传感器网络监测区域分割为若干个正方形网格子区域。每个子区域组成一个簇，每个区域中心作为本区域的簇心。如图3(b)所示，计算簇内节点的总能量，并根据剩余能量从低到高排序，运行TSP算法得到时延限制时间(如T_D)内能访问的最大簇心集合，对应的簇作为候选簇。将候选簇内的所有节点按剩余能量从低到高进行排序，记为CG＝{C₁,C₂,…,C_i}，作为候选节点集(其中i表示候选簇内传感器节点个数)，并计算每个候选节点的可能驻留时间(充满电需要花费的时间)。如图3(c)所示，由于移动节点要在基站处停留进行充电和数据交付，在候选节点集中加入基站B，再次运行TSP算法得到时延限制时间内能访问的最大节点集合记为NG＝{B，C₁’，C₂’，…Cn’}，并得到在每个节点处的驻留时间(所述NG即移动节点的访问序列，其中n表示访问序列中传感器节点的个数)。

进一步的，数据的收集方法为：将集合NG中的节点所在的簇与CG取交集得到集合VG；VG中的簇头节点在移动节点到达该簇时会将数据多跳转发给移动节点，而非VG中的簇头节点会将数据通过多跳方式转发到VG中距离该簇最近的簇中的节点。

具体的，进行仿真得到的网络生命期与数据收集时延的关系和网络生命期与节点移动速度的关系分别如图4和图5所示，其中NJNP(Nearest-Job-Next with Preemption)移动充电算法中移动节点每次选择为能量最低的节点充电，如此形成一条路径。移动节点收集路径上节点缓存的数据，其它节点选择距离自身最近且为路径上的节点为目的节点，发送自身数据。JMD(Joint Mobile Data gathering)是先对节点能量排序，然后依次选择能量最低的节点进行访问，直到TSP路径“耗尽”。可以看出使用本发明提出算法的网络生存期更长。

以上仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。