基于智能感知的能量收集转移再利用系统的制作方法

本发明涉及能量收集利用，具体涉及基于智能感知的能量收集转移再利用系统。

背景技术：

1、无线传感器网络在环境监测、结构健康监测、植人式医疗监测、汽车胎压监测等方面有广阔的应用前景，但是这些应用的主要瓶颈是自给能源，如果每个节点都需要自己的外部电源，那么无线传感器网络就失去了优势，而能源收集能将局部环境能量转换成可用的电能，成为了一种给无线传感器网络供电的方法，能源收集是指传感器节点应该采用尽可能多的方法从环境中吸取能量，以确保传感器节点能够长期、稳定、可靠地工作，通过能源收集无线传感器网络所需能源能够自足，应用寿命更长，在进行能源收集过程通常配合智能感知技术共同进行，本方案具体涉及基于智能感知的能量收集转移再利用系统；

2、但是现有的基于智能感知的能量收集转移再利用系统，无法根据不同位置的接收器接收的信号强度不同推断发射出射频信号物体的坐标，无法对能量收集源的精准定位，会影响能量收集利用的工作精确度，在智能感知的过程中，支撑集估计精度不够，会影响观测中感知能量的分配效率，无法实现感知的过程中自适应观测。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供基于智能感知的能量收集转移再利用系统，可以有效解决背景技术中提出的现有的基于智能感知的能量收集转移再利用系统无法根据不同位置的接收器接收的信号强度不同推断发射出射频信号物体的坐标，无法对能量收集源的精准定位，会影响能量收集利用的工作精确度，在智能感知的过程中，支撑集估计精度不够，会影响观测中感知能量的分配效率，无法实现感知的过程中自适应观测的问题。

2、为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

3、基于智能感知的能量收集转移再利用系统，包括：

4、管理平台，所述管理平台用于对基于智能感知的能量收集转移再利用系统进行管理和运维；

5、能量收集模块，所述能量收集模块用于接收射频源发射的电磁波将其转换为高压脉冲；

6、能量转换模块，所述能量转换模块与接收天线阻抗匹配后连接，将天线所产生的高频高压脉冲转换为直流电压并存储在电容当中；

7、传感模块，所述传感模块通过超低功耗传感器感知并收集环境信息；

8、处理模块，所述处理模块用于对采集的数据进行处理；

9、定位模块，所述定位模块用于对感知位置标签进行定位，进而推断发射出射频信号物体的坐标；

10、分析校验模块，所述分析校验模块用于对感知收集的信息进行分析和校验。

11、优选的，所述能量转换模块包括能量转换、能量存储和稳压，转换部分采用封装的转换芯片，芯片内部集成了射频到直流电压的转换电路。

12、优选的，所述能量转换模块的具体操作为环境射频能量通过rf-dc电路转换成直流电压，并存储在电容中，转换所得的直流电压经过斩波稳压电路放大，将直流电压变成输出可调节的直流电压源，通过改变连接在引脚之间的电阻r的阻值调节输出电压，电阻r输出电压之间的关系式为rf输入端引脚与标准50欧姆负载的天线相连接，芯片收集的射频能量范围为902-928mhz。

13、优选的，所述能量收集模块收集并转换的射频能量存储在超级电容当中，电容容量值根据实际需求进行计算，容量值的计算公式为c＝v·i·t，最后将输出的直流电压稳压后为系统进行供电。

14、优选的，所述传感模块包括数据采集、数据传输和数据恢复，传感器对原始的高纬数据进行采样，得到低维的采样值，对采集得到低维测量值进行传送，对传输的信号进行重构实现对数据进行恢复。

15、优选的，所述传感模块在智能感知时需要通过定位模块进行定位，定位模块的具体步骤为：

16、步骤一、根据算法选择k个参考标签，根据加权求和公式计算目标理论位置；

17、步骤二、根据得到的目标理论位置，获取与目标理论位置最近n个参考标签的位置；

18、步骤三、对获得n个参考标签也采用相同的方法，对n个参考标签的坐标位置进行理论位置的计算，如果偏差超过设定比例，则将其剔除，选择m个参考标签；

19、步骤四、计算m个标签理论坐标位置与实际的坐标位置的平均差值；

20、步骤五、将计算的理论位置进行修复,得到目标的坐标位置。

21、通过无线射频信号进行数据交互，有两种方式计算标签的位置，一种是由数个不同位置的射频信号接收器，根据不同位置的接收器接收到的信号强度不同，进而推断出发射出射频信号物体的坐标，达到较高的精准度，另外一种方式是在多个固定位置放置参考标签，根据接收器读取到不同位置的标签的信号强度来计算标签位置，与上一种方式相比，可以节省接收器的个数，由于接收器读取数值具有离散性，会导致位置计算过程中存在异常关联度，定位稳定性不能得到有效保障，受电磁波的反射、折射以及多径效应等因素的影响，参考标签信号强度值也会发生一定的偏差，将造成的定位坐标误差更大，为了提高系统定位精度，减轻外界干扰因素对坐标计算精度的影响，在获取理论坐标的基础上采用自修复机制进行坐标修复，将误差较大的参考标签移除，获得更加精准的位置信息。

22、优选的，所述分析校验模块对感知收集的信息进行分析校验，所述分析校验的具体步骤如下：

23、s1、输入初始化观测矩阵总观测数m，自适应观测步数n＝0，用初始观测矩阵观测信号，获得初始观测信号获取估计支撑集获得a[n]，并得到新观测向量

24、s2、用新观测向量观测信号

25、s3、更新观测矩阵和观测信号

26、s4、采用重构算法获取估计信号和估计支撑集设置n＝n+1，继续迭代，直到n＝m-m0，输出信号估计支撑集

27、对算法进行复杂度分析，通过算法流程可以看出，算法的计算复杂度主要集中于获取支撑集和新观测向量系数更新，根据计算复杂度分析易知，算法在一次迭代中新观测向量系数更新计算复杂度为0(k3)，从而经过t＝m-m0次自适应观测的算法总计算复杂度为0(t(m-k+q)m2n)，在实际应用中，可采用预置观测向量池来避免特征分解带来的计算复杂度，观察自适应框架下各算法重构概率p与稀疏度k的关系所示，测试信号长度n＝200，观测数m＝30，快拍数l＝8，信噪比snr＝20db，自适应算法初始观测数m0＝20，自适应算法的重构概率在各种稀疏度情形都低于非自适应算法，而自适应算法虽然在k＜l的情形具备优于非自适应算法的重构性能，但随着稀疏度增大，其重构概率将低于非自适应算法。

28、优选的，所述处理模块包括汇聚节点，汇聚节点收集终端节点的数据并组建网络，在初始化完成后对信道扫描，未搜索到其它协调器信标，则在该信道上组建网络。

29、优选的，所述能量收集模块包括温度传感器和湿度传感器，温度传感器用于检测环境温度变化，湿度传感器用于检测环境湿度变化。

30、优选的，所述管理平台包括微处理器，微处理器对管理平台接受的数据信号进行计算和存储，且微处理器具备射频通信功能。

31、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

32、本发明能够根据不同位置的接收器接收的信号强度不同，推断出发射出射频信号物体的坐标，实现对能量收集源的精准定位，提高了能量收集利用的工作精确度；

33、进一步的，在智能感知的过程中，能够提高支撑集估计精度，会增加观测中感知能量的分配效率，实现感知的过程中自适应观测。