一种为体域网节点供能的射频能量源优化部署方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种为体域网节点供能的射频能量源优化部署方法
本专利技术涉及一种为体域网节点供能的射频能量源优化部署方法，该方法适用于捕获射频能量工作的体域网。
技术介绍
随着可穿戴技术和无线通信技术的发展，智能传感设备越来越多地用于人体监测，这些设备捕捉各种用户数据，随时随地上传到互联网云端，成为新的物联网入口。这种由人体可穿戴传感器或植入人体内的生物传感器组成的无线网络被称为“体域网”，其全天候在线的特性使得便捷持续的生理监控成为可能，例如，对心脏病、癫痫、糖尿病等病人的持续生理监测和预警。随着可植入智能设备的日益普及，体域网将与人融为一体，成为日常生活的不可或缺的一部分。传统的体域网节点由电池供电或定期充电，无法实现络持续不间断工作，尤其对于植入人体的应用，更换电池或将植入设备取出充电代价巨大。得益于无线能量传输技术的突破，体域网节点可以从诸如RFID阅读器、Wi-Fi热点、蜂窝基站等设备发出的无线电波中捕获到能量，以支持传感、计算和通信。对射频能量源位置的合理规划可有效提高体域网节点的能量捕获功率。由于体域网节点部署在人体，能量源部署问题需考虑用户的移动模式。本专利技术解...
【技术保护点】
一种为体域网节点供能的射频能量源优化部署方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1体域网节点位于用户体表或体内，通过捕获周边射频能量源发出的无线信号能量进行数据采集和通信；根据一段时间内某区域多个移动用户的位置信息，通过聚类算法将群体用户移动模型用频繁停留点集合V＝{v1,v2,...,vN}和聚类轨迹集合E构成的有向图G＝(V,E)描述，其中，N为停留点个数，有向边ei,j∈E表示在该区域中存在从停留点vi至停留点vj的移动轨迹；用户在任意停留点vi∈V处的停留时间t服从截尾正态分布，其概率密度函数为
【技术特征摘要】
1.一种为体域网节点供能的射频能量源优化部署方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1体域网节点位于用户体表或体内，通过捕获周边射频能量源发出的无线信号能量进行数据采集和通信；根据一段时间内某区域多个移动用户的位置信息，通过聚类算法将群体用户移动模型用频繁停留点集合V＝{v1,v2,...,vN}和聚类轨迹集合E构成的有向图G＝(V,E)描述，其中，N为停留点个数，有向边ei,j∈E表示在该区域中存在从停留点vi至停留点vj的移动轨迹；用户在任意停留点vi∈V处的停留时间t服从截尾正态分布，其概率密度函数为其中，μ和σ2分别是均值和方差，α是正规化常数，令以保证步骤2将部署区域均匀划分成为X×Y个网格，网格大小由精度要求和计算能力决定，能量源的候选部署位置设定为每个网格的中心，且在一个网格内可同时部署多个能量源；步骤3遍历所有网格，计算能量源部署在各个网格下的第一目标函数值，新增能量源部署在使得第一目标函数值最小的网格中，如果部署于多个网格的第一目标函数值相等，则新增能量源随机部署于其中一个网格中；步骤4判断当前部署方案下的第一目标函数值是否为0，若为0，能保证体域网节点在所有停留点的充电功率大于能量消耗功率，进入步骤5；否则，重复步骤3；步骤5对于轨迹边ei,j∈E，假设其长度为li,j，将其分为条线段，Δl的取值由精度要求和计算能力决定，在长度等于或小于Δl的线段上移动时，用户携带的体域网节点充电功率保持不变，为线段中心点处的充电功率；步骤6遍历所有网格，计算能量源部署在各个网格下的第二目标函数值，新增能量源部署在使得第二目标函数值最小的网格中，如果部署于多个网格的第二目标函数值相等，则新增能量源随机部署于其中一个网格中；步骤7判断当前部署方案下的第二目标函数值是否为0，若为0，能保证所有轨迹边的最大能量累积净消耗值不超过节点储能元件容量，进入步骤8；否则，重复步骤6；步骤8遍历所有网格，计算能量源部署在各个网格下的第三目标函数值，新增能量源部署在使得第三目标函数值最小的网格中，如果部署于多个网格的第三目标函数值相等，则新增能量源随机部署于其中一个网格中；步骤9判断当前部署方案下的第三目标函数值是否为0，若为0，能保证体域网节点实际的能量不中断概率满足系统要求，结束操作；否则，重复步骤8。2.如权利要求1所述的一种为体域网节点供能的射频能量源优化部署方法，其特征在于：所述步骤3中，所述第一目标函数表达式为：...
【专利技术属性】
技术研发人员：李燕君，陈雨哲，池凯凯，朱艺华，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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