一种射频能量捕获无线传感网中能量源位置部署和发送功率配置联合优化方法技术

一种射频能量捕获无线传感网中能量源位置部署和发送功率配置联合优化方法，对于K个能量源，确定每个能量源的部署位置(x,y)和发送功率p，在满足每个所部署的传感节点的能量捕获需求的同时，达到较低的能量源总发送功率；基于遗传算法，首先将K个能量源位置和发送功率对应到每个粒子的3K维位置向量，然后迭代更新粒子的位置向量和速度向量，当一个粒子对应的方案满足所有节点能量捕获需求时，则粒子的适应度值定义为能量源总发送功率，否则定义为K倍的最大发送功率；当达到规定的迭代次数时，找到较优的能量源位置部署和发送功率配置。该方法能找出较优的能量源部署和发送功率配置，达到较低的能量源总发送功率，节能性较好。

A joint optimization method for energy source location deployment and transmit power allocation in radio frequency energy harvesting Wireless Sensor Networks

A joint optimization method of energy source location deployment and transmission power configuration in radio frequency capture wireless sensor networks. For K energy sources, the deployment position of each energy source (x, y) and transmission power P are determined to meet the energy capture requirements of each deployed sensor node and achieve a lower total transmission power of the energy source. Based on the genetic algorithm, the position and transmission power of the K energy source and the transmission power are first corresponding to the 3K dimension position vector of each particle, and then the position vector and velocity vector of the particle are updated iteratively. When a particle corresponding scheme satisfies all nodes' energy capture requirements, the fitness value of the particle is defined as the total power source power. Otherwise, it is defined as the maximum transmission power of K times; when the required number of iterations is reached, a better energy source location deployment and transmit power configuration are found. This method can find out better deployment and transmission power allocation of energy sources, achieve lower total power of energy source and energy saving.

【技术实现步骤摘要】
一种射频能量捕获无线传感网中能量源位置部署和发送功率配置联合优化方法
本专利技术涉及一种射频能量捕获无线传感网中能量源位置部署和发送功率配置联合优化方法，该方法适用于传感器节点能够捕获射频能量的无线传感器网络。
技术介绍
电磁波作为一种无处不在、绿色环保且可持续的能源，越来越受到学术界和工业界的重视。射频能量捕获无线传感网就是一种捕获环境中的射频能并转化成电能以支持节点持续性工作的新型网络。但是现阶段射频能量捕获传感器节点捕获环境中的射频能的速率还是非常得低，这是该类新型网络广泛应用的瓶颈之一。为了克服这个弱点，部署专用能量源给节点供电是一种可行有效的方法。由于射频能在传输过程中会损耗一定的能量，即能量源距离节点越远，节点捕获到的射频能越少，因此合理布置每一个能量源，使得网络能最大程度利用射频能，成为一个有重要研究的问题。同时，从节能环保角度出发，超出节点能量需求的射频能将会白白地浪费，而且能量源也将消耗大量的能源，因此，合理配置各个能量源的发送功率也是一个有意义的问题。
技术实现思路
为了克服现有射频能量捕获无线传感网的无法最小化能量源发送功率总和、节能性较差的不足，针对网络中射频能量捕获传感器节点已经部署且坐标已知情况，本专利技术提出了一种节能性较好的射频能量捕获无线传感网中能量源位置部署和发送功率配置联合优化方法，为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下的技术方案：一种射频能量捕获无线传感网中能量源位置部署和发送功率配置联合优化方法，包括以下步骤：(1.1)根据无线传感网中N个给定位置的能够捕获射频能量的传感器节点坐标，确定该区域唯一的最小覆盖圆；其中，N是传感器节点总个数，N个节点的最小覆盖圆是指覆盖了所有N个节点且具有最小半径的圆；(1.2)用粒子群算法中的一个粒子的位置向量代表一个具体的能量源部署和发送功率配置方案，初始化M个粒子的初始位置向量：对于i＝1,2,…,M,第i个粒子的位置向量为其中K为能量源的个数，第j个能量源的横坐标和纵坐标和为最小覆盖圆中随机挑出的一个点的横坐标和纵坐标，第j个能量源的发送功率为发送电路所支持的发送功率范围内随机选取的一个发送功率；M的取值方式与传统粒子群算法中粒子个数取值方式一样；(1.3)初始化第i个粒子的初始速度矢量vi＝0，以及初始化第i个粒子的最优位置向量pi为它的初始位置向量，即pi←xi；(1.4)对于i＝1,2,…,M，计算出位置向量pi所对应的K个能量源发送功率总和f(pi)，然后找出能量源发送功率总和最小的pi并且将全局最优位置pg设置为pi，即pg←pi；(1.5)令t←1；(1.6)若t≥Iteration_times，则跳到步骤(1.9)，否则根据公式(1)更新第i个粒子的当前速度矢量vi和位置向量xi；其中，Iteration_times为迭代次数，它的取值取决于所能够接受的运行时长，取值越大值循环次数越多但能找到更好的位置向量，rp和rg是两个(0,1)之间的随机数，w、和是常数值，用来控制速度矢量vi的更新步伐，其取值方式与传统粒子群算法中的取值方式一样；(1.7)对于i＝1,2,…,M，如果位置向量xi所对应的K个能量源发送功率总和f(xi)小于位置向量pi所对应的K个能量源发送功率总和f(pi)，则令pi←xi；如果位置向量xi所对应的K个能量源发送功率总和f(xi)小于位置向量pg所对应的K个能量源发送功率总和f(pg)，则令pg←xi；(1.8)令t←t+1，返回步骤(1.6)；(1.9)结束操作，以位置向量所对应的能量源部署和发送功率配置为最终方案，即第j个能量源的部署坐标位置确定为其发送功率确定为进一步，所述步骤(1.4)和步骤(1.7)中，为位置向量计算出它所对应的各个能量源发送功率总和f(pi)，包括以下步骤：Step1对于j＝1,2,…,K,第j个能量源的横坐标设置纵坐标设置为发送功率设置为Step2为每个传感器节点nu，u＝1,2,…,N,根据公式(2)计算节点nu从K个射频能量发送源捕获的总的功率其中η是整流效率，Gs是源天线增益，Gr是接收天线增益，Lp是极化损耗，λ是波长，du,j是节点nu与第j个射频能量发送源之间的距离；Step3若每个节点的能量捕获功率均大于等于其能量需求，即u＝1,2,…,N，则根据公式(3)计算各个能量源发送功率总和f(pi)为否则令f(pi)为Kpmax,其中pmax为能量源发送电路所支持的最大发送功率。本专利技术的有益效果为：本专利技术是利用粒子群优化算法来解决射频能量源部署和发送功率配置问题，通过不断地更新能量源的位置和发送功率，使得在满足各个节点的能量捕获需求基础上，最小化能量源发送功率总和，达到节能的目的。具体实施方式下面对本专利技术做进一步说明。一种基于粒子群优化的射频能量捕获无线传感网能量源最少化布置方法，包括以下步骤：(1.1)根据无线传感网中N个给定位置的能够捕获射频能量的传感器节点坐标，确定该区域唯一的最小覆盖圆；其中，N是传感器节点总个数，N个节点的最小覆盖圆是指覆盖了所有N个节点且具有最小半径的圆；(1.2)用粒子群算法中的一个粒子的位置向量代表一个具体的能量源部署和发送功率配置方案，初始化M个粒子的初始位置向量：对于i＝1,2,…,M,第i个粒子的位置向量为其中K为能量源的个数，第j个能量源的横坐标和纵坐标和为最小覆盖圆中随机挑出的一个点的横坐标和纵坐标，第j个能量源的发送功率为发送电路所支持的发送功率范围内随机选取的一个发送功率；M的取值方式与传统粒子群算法中粒子个数取值方式一样；(1.3)初始化第i个粒子的初始速度矢量vi＝0，以及初始化第i个粒子的最优位置向量pi为它的初始位置向量，即pi←xi；(1.4)对于i＝1,2,…,M，计算出位置向量pi所对应的K个能量源发送功率总和f(pi)，然后找出能量源发送功率总和最小的pi并且将全局最优位置pg设置为pi，即pg←pi；(1.5)令t←1；(1.6)若t≥Iteration_times，则跳到步骤(1.9)，否则根据公式(1)更新第i个粒子的当前速度矢量vi和位置向量xi；其中，Iteration_times为迭代次数，它的取值取决于所能够接受的运行时长，取值越大值循环次数越多但能找到更好的位置向量，rp和rg是两个(0,1)之间的随机数，w、和是常数值，用来控制速度矢量vi的更新步伐，其取值方式与传统粒子群算法中的取值方式一样；(1.7)对于i＝1,2,…,M，如果位置向量xi所对应的K个能量源发送功率总和f(xi)小于位置向量pi所对应的K个能量源发送功率总和f(pi)，则令pi←xi；如果位置向量xi所对应的K个能量源发送功率总和f(xi)小于位置向量pg所对应的K个能量源发送功率总和f(pg)，则令pg←xi；(1.8)令t←t+1，返回步骤(1.6)；(1.9)结束操作，以位置向量所对应的能量源部署和发送功率配置为最终方案，即第j个能量源的部署坐标位置确定为其发送功率确定为进一步，所述步骤(1.4)和步骤(1.7)中，为位置向量计算出它所对应的各个能量源发送功率总和f(pi)，包括以下步骤：Step1对于j＝1,2,…,K,第j个能量源的横坐标设置纵坐标设置为发送功率设置为Step2为每个传感器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种射频能量捕获无线传感网中能量源位置部署和发送功率配置联合优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：(1.1)根据无线传感网中N个给定位置的能够捕获射频能量的传感器节点坐标，确定该区域唯一的最小覆盖圆；其中，N是传感器节点总个数，N个节点的最小覆盖圆是指覆盖了所有N个节点且具有最小半径的圆；(1.2)用粒子群算法中的一个粒子的位置向量代表一个具体的能量源部署和发送功率配置方案，初始化M个粒子的初始位置向量：对于i＝1,2,…,M,第i个粒子的位置向量为

【技术特征摘要】
1.一种射频能量捕获无线传感网中能量源位置部署和发送功率配置联合优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：(1.1)根据无线传感网中N个给定位置的能够捕获射频能量的传感器节点坐标，确定该区域唯一的最小覆盖圆；其中，N是传感器节点总个数，N个节点的最小覆盖圆是指覆盖了所有N个节点且具有最小半径的圆；(1.2)用粒子群算法中的一个粒子的位置向量代表一个具体的能量源部署和发送功率配置方案，初始化M个粒子的初始位置向量：对于i＝1,2,…,M,第i个粒子的位置向量为其中K为能量源的个数，第j个能量源的横坐标和纵坐标和为最小覆盖圆中随机挑出的一个点的横坐标和纵坐标，第j个能量源的发送功率为发送电路所支持的发送功率范围内随机选取的一个发送功率；M的取值方式与传统粒子群算法中粒子个数取值方式一样；(1.3)初始化第i个粒子的初始速度矢量vi＝0，以及初始化第i个粒子的最优位置向量pi为它的初始位置向量，即pi←xi；(1.4)对于i＝1,2,…,M，计算出位置向量pi所对应的K个能量源发送功率总和f(pi)，然后找出能量源发送功率总和最小的pi并且将全局最优位置pg设置为pi，即pg←pi；(1.5)令t←1；(1.6)若t≥Iteration_times，则跳到步骤(1.9)，否则根据公式(1)更新第i个粒子的当前速度矢量vi和位置向量xi；其中，Iteration_times为迭代次数，它的取值取决于所能够接受的运行时长，取值越大值循环次数越多但能找到更好的位置向量，rp和rg是两个(0,1)...

【专利技术属性】
技术研发人员：池凯凯，林一民，俞湛威，汤泽锋，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33