本發(fā)明屬于無線可充電傳感器網(wǎng)絡技術領域，具體涉及異構移動充電車充電軌跡的規(guī)劃。

背景技術：

無線可充電傳感器網(wǎng)絡(Wireless Rechargeable Sensor Network,WRSNs)是由傳統(tǒng)無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network,WSNs)發(fā)展而來。無線傳感器網(wǎng)絡是由幾十到幾千個具有無線信號收發(fā)能力的傳感器節(jié)點組成的網(wǎng)絡，可在監(jiān)測范圍內(nèi)對數(shù)據(jù)進行收集，并通過無線信號發(fā)送至處理中心進行處理。廣泛應用于工業(yè)監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)測以及醫(yī)療健康等諸多領域。無線傳感器網(wǎng)絡中的傳感器節(jié)點一般由電池供電，且電力無法補充。有限的電力導致無線傳感器網(wǎng)絡無法長期運行，制約了無線傳感器網(wǎng)絡的應用與發(fā)展。

近年來無線充電技術的研究取得突破性進展，為實現(xiàn)無線傳感器網(wǎng)絡的長期運行提供了新的解決方法，產(chǎn)生了無線可充電傳感器網(wǎng)絡。在無線可充電傳感器網(wǎng)絡中，節(jié)點配備無線電力接收裝置，當節(jié)點電力即將耗盡時，可由配備無線充電裝置的移動充電車對節(jié)點進行充電，從而實現(xiàn)網(wǎng)絡的長期運行。

移動充電車在移動過程中需要消耗大量電力，如何合理規(guī)劃移動充電車的充電路線，降低網(wǎng)絡維護成本成為無線可充電傳感器網(wǎng)絡的研究重點之一。

目前，根據(jù)使用移動充電車的情況，為傳感器網(wǎng)絡當中節(jié)點充電的方法主要有如下幾種：

1)單個充電車。Peng Y等首先提出使用配有無線充電裝置的移動小車，為無線傳感器網(wǎng)絡中的節(jié)點進行充電，并設計系統(tǒng)原型。Xie L等將能量更新周期的概念引入無線可充電傳感器網(wǎng)絡。能量更新周期指的是，在無線可充電傳感器網(wǎng)絡中的節(jié)點能量消耗速率不變的條件下，每個節(jié)點的剩余能量在網(wǎng)絡運行過程中呈周期性變化。在保證網(wǎng)絡中每個節(jié)點能量不被耗盡的前提下，給出了一種在能量更新周期內(nèi)，最小化移動充電車工作時間的優(yōu)化算法。He L等充分考慮了無線傳感器網(wǎng)絡各節(jié)點能耗不均的特點，每輪只針對當前急需充電的節(jié)點集合進行充電。文章中算法遵循可搶占的最近任務優(yōu)先策略，通過計算單位時間可以滿足充電需求的節(jié)點數(shù)，設置相應的系統(tǒng)參數(shù)，使得所有傳感器節(jié)點被及時充電的概率達到預設目標。

2)多個充電車。Wang J等使用多個移動充電車為網(wǎng)絡中的節(jié)點進行充電。在網(wǎng)絡運行過程中，如果剩余電量小于一定閾值，傳感器節(jié)點即向決策節(jié)點發(fā)送充電請求。文章分別研究了最近鄰優(yōu)先策略和最輕負載優(yōu)先策略在不同環(huán)境下的充電能力以及充電時延，指出前者適用于發(fā)送充電請求的節(jié)點在網(wǎng)絡中較均勻分布的情況，而后者適用于發(fā)送充電請求的節(jié)點在網(wǎng)絡中集中分布的情況。Zhang S等首先提出使用多個充電車的PushWaite算法。移動充電車不僅可以為傳感器節(jié)點充電，還可以為其他移動充電車進行充電。文章指出在一維情景下，多輛移動充電車在行進過程中，每移動一段距離留下一輛移動充電車，該移動充電車只保留當前充電車輛返回上一個停留等待的移動充電車位置的電力。文章證明了此充電算法在一維環(huán)境下使得整體移動距離最小。

現(xiàn)有研究未注意到移動充電車電池容量與移動能耗的關系。由于充電車移動能耗與電池容量呈線性關系，因此不同的充電車對于不同分布的節(jié)點具有各自優(yōu)勢，合理使用異構充電車可有效降低移動能耗。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對現(xiàn)有充電車充電規(guī)劃方法的不足，提出使用異構移動充電車為無線傳感器網(wǎng)絡充電。通過合理規(guī)劃異構充電車的充電路徑，達到在無線可充電傳感器網(wǎng)絡運行過程中，降低充電車整體移動能耗，提高能量利用效率的目的。具體步驟如下：

1)使用Christofides算法計算TSP回路，為所有節(jié)點及充電站計算TSP回路。

2)搜索空間的形成。在得到包含所有節(jié)點的TSP回路后，不斷用不同充電車按照TSP回路順序對節(jié)點進行劃分所有的充電規(guī)劃構成最佳充電規(guī)劃的搜索空間。如圖1。

在整個搜索空間中，每次對TSP回路分段只有兩種選擇，即使用小型移動充電車或者大型移動充電車。將每次分段的結果作為一個節(jié)點，全部的規(guī)劃過程可以形成一棵二叉樹。

基于貪心思想，每次首先搜索能量利用效率最高的節(jié)點。窮舉所有充電規(guī)劃，選出其中能量利用效率最高的規(guī)劃。

3)搜索空間剪枝。首先根據(jù)已搜索信息剪枝。當搜索某個非葉子節(jié)點時，查找最佳規(guī)劃中，所有節(jié)點對應TSP序號大于當前搜索節(jié)點的最小序號的節(jié)點，計算此時兩種規(guī)劃的移動能耗，如果當前規(guī)劃的移動能耗值小于當前最佳規(guī)劃路徑則繼續(xù)搜索，否則對該搜索節(jié)點進行剪枝，不再對該節(jié)點的左右子樹進行搜索。由于貪心搜索總是盡可能快地找到一條比較良好的規(guī)劃，結合剪枝策略后，則可以最大程度上進行剪枝。圖2為剪枝舉例。

同時根據(jù)當前搜索節(jié)點能耗下界進行剪枝。用N表示未充電的傳感器的集合，錯誤！未找到引用源。表示節(jié)點錯誤！未找到引用源。間的距離。算法首先將所有節(jié)點與充電站錯誤！未找到引用源。相連，成為一棵有|N|個葉子節(jié)點的樹。設權衡函數(shù)錯誤！未找到引用源。，其中錯誤！未找到引用源。表示節(jié)點錯誤！未找到引用源。與最鄰近節(jié)點的距離，錯誤！未找到引用源。表示節(jié)點錯誤！未找到引用源。到充電站錯誤！未找到引用源。的距離。如果錯誤！未找到引用源。，則說明添加該連邊可以減少整棵樹的權重。如果錯誤！未找到引用源。，則說明添加該連邊使整棵樹權重增加。對所有傳感器節(jié)點計算錯誤！未找到引用源。，選出函數(shù)值最小的節(jié)點，嘗試將其作為其最近節(jié)點的孩子節(jié)點。檢查新生成樹的所有頂點最短兩邊長度之和的二分之一，加上所有節(jié)點的電量需要，是否超過移動充電車電量。若不超過，則將兩節(jié)點歸為一棵樹，否則選取其他所有節(jié)點中，權衡函數(shù)值最小的節(jié)點與其最近鄰居節(jié)點計算權衡函數(shù)。算法不斷迭代，直到所有子樹均不再變化為止。此時所有子樹中節(jié)點最短兩邊之和的二分之一與小車單位移動能耗之積即為移動能耗下界。若當前搜索節(jié)點能耗下界已經(jīng)超過當前最優(yōu)規(guī)劃，則進行剪枝。圖3為下界估計。

本發(fā)明的有益效果主要有以下幾點：1)本發(fā)明根據(jù)電池數(shù)量不同的充電車的單位距離移動能耗不同，提出使用異構充電車為無線感器網(wǎng)絡中節(jié)點進行充電，有效減少充電車整體移動能耗。2)可以適當減少充電車負載的電池數(shù)量，減少購買成本。3)算法效率高，適用范圍廣。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的算法搜索空間。

圖2為本發(fā)明的算法剪枝示意圖。

圖3為本發(fā)明的能耗下界估計方法。

圖4為本發(fā)明在不同網(wǎng)絡范圍下能量利用效率。

圖5為本發(fā)明在不同節(jié)點電池容量下能量利用效率。

具體實施方式

1)在方形區(qū)域隨機部署若干可進行無線充電的傳感器，選擇合適位置部署基站?；揪哂袨槌潆娷嚦潆姽δ堋Ｅ鋫淙舾呻姵厝萘坎煌某潆娷?，充電車具有為傳感器進行無線充電的能力。

2)當節(jié)點電量消耗至一定程度時，向基站發(fā)送充電請求?；緸榇藭r所有電量低于10％的節(jié)點進行充電的路徑規(guī)劃，然后向充電車發(fā)出充電指令。由充電車移動到每個節(jié)點附近為節(jié)點充電。

3)充電完成后，充電車返回基站進行電力補充。

4)返回過程1。