无线可充电传感网的k-弱栅栏构建与移动充电调度方法技术

本发明专利技术公开了一种无线可充电传感网的k‑弱栅栏构建与移动充电调度方法。具体步骤如下：一个二维矩形窄带区域，随机部署有N个全向传感器节点，一个可移动充电车，相关参数根据网络规模可以设置。具体步骤如下：步骤1：根据监控区域信息构建栅栏图；从区域中获取传感器节点的覆盖半径、覆盖能耗以及位置信息，构建栅栏图，设置边权、流量等。步骤2：利用最小费用最大流算法求解栅栏网络构造。步骤3：根据最小费用最大流算法的信息，找到构成每条栅栏的传感器节点。步骤4：根据求出的栅栏节点计算充电车的各项参数。步骤5：计算每条栅栏的标号，确定充电顺序。本发明专利技术结合栅栏覆盖与充电的需求，提升充电车充电效率并保证栅栏覆盖的要求。

K-weak fence construction and mobile charging scheduling method for wireless chargeable sensor networks

【技术实现步骤摘要】
无线可充电传感网的k-弱栅栏构建与移动充电调度方法
本专利技术涉及无线传感器网络领域，特别涉及一种k-弱栅栏构建与移动充电的调度方法。
技术介绍
随着社会的发展和科技的进步，无线传感网络越来越广泛地应用于军事安防、环境监控等许多领域。在边界入侵监测应用中，无线传感器节点需要按照监测区域的形状、地形特点部署监测传感器节点，满足防止入侵的无缝栅栏覆盖要求，因此，无线传感器网络的栅栏覆盖问题是无线传感网络监测应用中十分重要的问题。栅栏覆盖中关于栅栏构建方法的研究多种多样，而同时考虑栅栏覆盖与无线充电的研究几乎没有。如Kumar在论文《MaximizingtheLifetimeofaBarrierofWirelessSensors》中提出了睡眠调度的策略。作者针对传感器节点的类别是否相同分别提出了两种栅栏构造算法，最大化网络的工作寿命。范兴刚等人在专利《一种基于选择框的有向K-栅栏构建方法》(专利号：CN201510240143.4)中，以最小化移动能耗为优化目标，通过可移动传感器节点构造k-栅栏覆盖。但这些研究都不能保证网络的持续永久运行，因此，我们提出了结合点对点无线充电技术的k-栅栏构造方法，同时提出了充电车的调度策略。
技术实现思路
本专利技术提出了一种无线可充电传感网的k-弱栅栏构建与移动充电调度方法。首先，根据监控区域要求、节点参数信息构造网络流图。接着，利用最小费用最大流算法计算出要求的栅栏节点。然后，根据最小费用最大流算法信息找到构成栅栏的各条栅栏，计算出维护栅栏网络的充电车各个参数设置要求。最后，为栅栏编号，确定每个周期栅栏的充电顺序。本专利技术解决其技术问题采用的技术方案步骤如下：本专利技术采用的无线传感网络为：一个二维矩形窄带区域，随机部署有N个全向静止传感器节点，边界区域有一个可移动充电车，相关参数根据网络规模可以设置。具体步骤如下：步骤1：根据监控区域信息构建k栅栏图；从区域中获取传感器节点的覆盖半径、覆盖能耗以及位置信息，构建栅栏图，设置边权、流量等。步骤2：利用最小费用最大流算法求解栅栏网络构造。步骤3：根据最小费用最大流算法的信息，找到构成每条栅栏的传感器节点。步骤4：根据求出的栅栏节点计算充电车的各项参数。步骤5：为栅栏标号确定充电顺序。步骤1所述的构建k栅栏图根据传感器节点覆盖范围和覆盖能耗决定。当栅栏数目要求为k时，需要求出k+1条栅栏，充电策略是开启k条栅栏，同时对另一条栅栏进行充电。详细步骤如下：1-1、构造一个有向权值图G＝(VG,EG,WG,FG)；图的顶点VG为场景中点的集合，其中每个传感器节点si被拆分为一个顶点对集合si和si′，同时为左边界增加虚顶点lslot，为右边界增加顶点对集合rslot和rslot′；边EG代表顶点的边；权值WG代表边的费用；权值FG代表边的流量，确定网络的最大周期即所有传感器节点的最小寿命为网络最大运行周期。同时设置充电车为每条栅栏服务的时间片段为1-2、根据监控区域传感器节点的信息，添加有向权值图G中的边。构建的弱栅栏覆盖，所以当传感器节点si在垂直区域上与传感器sj覆盖范围相互重叠，那么，增加有向边<si,sj>，边的费用为ε为充电车的移动能耗单位为J/m，dis(si,sj)是两个传感器之间的距离，流量为1。当传感器节点si可以覆盖到左边界时，增加有向边<lslot,si>，边的费用为流量为1。当传感器节点si可以覆盖到右边界时，增加有向边<si,rslot>，边的费用为流量为1。同时对于每个传感器节点si，增加有向边<si,si′>，边的费用为α为充电车输出功率的能量转化率，流量为1。最后，增加有向边<rslot,rslot′>，边的费用为0，流量为k+1。步骤2利用最小费用最大流算法，如经典的(EK)算法，计算出k+1条费用最小的栅栏。步骤3根据运行最小费用最大流算法后数据结构的信息，找出构成栅栏的节点：3-1、从左边界lslot开始寻找构成k+1条栅栏的每个传感器节点，如果顶点lslot与某个顶点si之间建立原始网络图的流量为1，运行完最小费用最大流算法后，流量变为0，那么顶点si对应的传感器节点就是构成这条栅栏的一个节点。我们依次寻找下去，直到到达rslot′，这时构成一条栅栏的传感器节点就完全被找到了，记录该顶点序列为：Q1＝{lslot,s1,s1’,…,sn,sn’,rslot,rslot’}，依次可以找到k+1个这样的序列集合。3-2、对于每个序列，提取出构成栅栏的传感器节点。如Q1中，去除左、右边界以及虚顶点，可以得到C1＝{s1,…,sn}为构成一条栅栏的传感器节点，依次找到构成k+1条栅栏的传感器节点。步骤4根据构成栅栏的传感器设置充电车的参数：4-1、对于栅栏序列为P1＝{s1,…,sn}，计算每条栅栏的长度|μi|＝dist(lslot,s1)+dist(s1,s2)+...+dist(sn,rslot)，每条栅栏一个周期消耗的电量4-2、根据步骤4-1计算方法，计算出每条栅栏的长度和一个周期消耗的电量。接着对于每条栅栏，充电车为每条栅栏服务的总时间为：其中，v是充电车的移动速度，c为充电车输出功率，α为充电车输出功率的能量转化率。为每一条栅栏设置充电车速度v,功率c大小，使得ti≤τ，满足时间要求。步骤5为k+1条栅栏按照左边界节点从上到下的顺序进行编号，确定每条栅栏充电休眠顺序。同时，每个传感器节点充电电量为传感器一个周期消耗的能量，即充到满电状态。本专利技术的有益效果：1.本专利技术结合了栅栏覆盖与充电问题，提出了一种无线可充电传感网的k-弱栅栏构建与移动充电调度方法，与传统的栅栏覆盖相比，可以保证网络的持久运行。2.该专利技术在栅栏构建的同时，考虑了充电车的移动能耗，可以将充电车的维护网络的输出能耗有效降低。附图说明图1为本专利技术栅栏传感器节点向网络最小费用最大流算法图的转换；图2为本专利技术分割传感器节点为两个顶点的图示；图3为将分割后的顶点替换原始传感器节点的图示；图4为充电车为工作示意图；图5为本专利技术流程题。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步说明。本专利技术主要提出一种无线可充电传感网的k-弱栅栏构建与移动充电调度方法。所有传感器均为规格相同的全向传感器，它们拥有相同的监测覆盖半径，并能够进行全方位监测。在一个L*H大小的2D区域场景中，已经事先随机部署了N个传感器，但是并未形成栅栏覆盖，需要调度传感器节点构成k栅栏，并使得监视网络可以持久运行。根据图1模型示意图，本专利技术采用的无线传感网络为：在一个感兴趣的二维窄带区域中，随机部署了N个全向传感器。初始时，已知所有传感器的位置、覆盖范围以及覆盖能耗。本专利技术需要设计一种传感器的构造k栅栏的策略并设计充电车移动路线等。如图1、2和5所示，本专利技术具体步骤描述如下：步骤1：根据监控区域信息构建栅栏图；1-1、构造一个有向权值图G＝(VG,EG,WG,FG)；如图2，所有传感器节点被拆分为一个顶点对集合si和si’；图3中可以看到，同时为左边界增加虚顶点lslot，为右边界增加顶点对集合rslot,和rslot’；边EG代表顶点的边；权值WG代表边的费用；权值FG代表边的流量。确定网络的最大周期即所有传感器节本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.无线可充电传感网的k‑弱栅栏构建与移动充电调度方法，其特征在于采用的无线传感网络为：一个二维矩形窄带区域，随机部署有N个全向静止传感器节点，边界区域有一个可移动充电车，相关参数根据网络规模根据需求设置，具体步骤如下：步骤1：根据监控区域信息构建k栅栏图；从二维矩形窄带区域中获取传感器节点的覆盖半径、覆盖能耗以及位置信息，构建栅栏图，设置边权、流量；步骤2：利用最小费用最大流算法求解栅栏网络构造；步骤3：根据最小费用最大流算法的信息，找到构成每条栅栏的传感器节点；步骤4：根据求出的栅栏节点计算充电车的各项参数；步骤5：为栅栏标号确定充电顺序，为k+1条栅栏按照左边界节点从上到下的顺序进行编号，确定每条栅栏充电休眠顺序；同时，每个传感器节点充电电量为传感器一个周期消耗的能量，即充到满电状态；所述的步骤1具体实现如下：所述的构建k栅栏图根据传感器节点覆盖半径和覆盖能耗决定；当栅栏数目要求为k时，需要求出k+1条栅栏，充电策略是开启k条栅栏，同时对另一条栅栏进行充电；详细步骤如下：1‑1、构造一个有向权值图G＝(V

【技术特征摘要】
1.无线可充电传感网的k-弱栅栏构建与移动充电调度方法，其特征在于采用的无线传感网络为：一个二维矩形窄带区域，随机部署有N个全向静止传感器节点，边界区域有一个可移动充电车，相关参数根据网络规模根据需求设置，具体步骤如下：步骤1：根据监控区域信息构建k栅栏图；从二维矩形窄带区域中获取传感器节点的覆盖半径、覆盖能耗以及位置信息，构建栅栏图，设置边权、流量；步骤2：利用最小费用最大流算法求解栅栏网络构造；步骤3：根据最小费用最大流算法的信息，找到构成每条栅栏的传感器节点；步骤4：根据求出的栅栏节点计算充电车的各项参数；步骤5：为栅栏标号确定充电顺序，为k+1条栅栏按照左边界节点从上到下的顺序进行编号，确定每条栅栏充电休眠顺序；同时，每个传感器节点充电电量为传感器一个周期消耗的能量，即充到满电状态；所述的步骤1具体实现如下：所述的构建k栅栏图根据传感器节点覆盖半径和覆盖能耗决定；当栅栏数目要求为k时，需要求出k+1条栅栏，充电策略是开启k条栅栏，同时对另一条栅栏进行充电；详细步骤如下：1-1、构造一个有向权值图G＝(VG,EG,WG,FG)；图的顶点VG为场景中点的集合，其中每个传感器节点si被拆分为一个顶点对集合si和si′，同时为左边界增加虚顶点lslot，为右边界增加顶点对集合rslot和rslot′；边EG代表顶点的边；权值WG代表边的费用；权值FG代表边的流量，确定网络的最大周期即所有传感器节点的最小寿命为网络最大运行周期；同时设置充电车为每条栅栏服务的时间片段为1-2、根据监控区域传感器节点的信息，添加有向权值图G中的边；构建的弱栅栏覆盖，所以当传感器节点si在垂直区域上与传感器sj覆盖范围相互重叠，那么，增加有向边<si,sj>，边的费用为ε为充电车的移动能耗单位为J/m，dis(si,sj)是两个传感器之间的距离，流量为1；当传感器节点si可以覆盖到左边界时，增加有向边<lslot,si>，边的费用为流量为1；当传感器节点si可以覆盖到右边界时，增加有向边<si,rslot>，边的费...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐向华，李腾龙，王然，程宗毛，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33