一种基于遗传算法的射频能量源布置方法技术

一种基于遗传算法的射频能量源布置方法，针对给定节点位置、射频能量源候选布置位置以及待布置的能量源个数的情况，利用遗传算法来选择能量源的布置位置，算法中染色体的适应度值定义为节点的总有效能量捕获功率，通过迭代执行染色体的选择、交叉及变异等操作，最终得到总有效能量捕获功率较大的布置位置选取。本发明专利技术的方法实现了射频能量源布置位置的合理选取，能达到较大的总有效能量捕获功率。

A Radio Frequency Energy Source Arrangement Method Based on Genetic Algorithms

A method of radio frequency energy source placement based on genetic algorithm is presented. In view of the given node location, candidate location of radio frequency energy source and the number of energy sources to be deployed, genetic algorithm is used to select the location of energy source placement. The fitness value of chromosome in the algorithm is defined as the total effective energy capture power of nodes. Chromosome selection, crossover and mutation are performed iteratively. Finally, the location selection with higher total efficiency capture power is obtained by different operations. The method of the invention realizes the reasonable selection of the location of the radio frequency energy source arrangement, and achieves a larger total effective energy capture power.

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的射频能量源布置方法
本专利技术涉及一种基于遗传算法的射频能量源布置方法，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，部署专用射频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，节点的能量捕获功率取决于能量源的布置位置。另外，节点往往有能量捕获功率需求值，比如说该值为节点的平均功耗，实际捕获功率超出需求值的多余部分，不会带来任何效益。因此，针对给定捕获射频能量的节点位置、射频能量源候选布置位置以及待布置的能量源个数该类场景，在候选的布置位置集合中挑选合理的布置位置，使节点的总有效捕获功率较大，是射频能量捕获网络需要解决的一个重要问题。
技术实现思路
为了克服现有射频能量源布置方法的节本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遗传算法的射频能量源布置方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1.对于i＝1,2,…,M和j＝1,2,…,N,其中M是捕获射频能量的节点个数，N是射频能量源的候选布置位置个数，计算第i个节点从布置在第j个候选布置位置上的能量源所捕获的功率pi,j：

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的射频能量源布置方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1.对于i＝1,2,…,M和j＝1,2,…,N,其中M是捕获射频能量的节点个数，N是射频能量源的候选布置位置个数，计算第i个节点从布置在第j个候选布置位置上的能量源所捕获的功率pi,j：其中η表示整流效率，Gs表示能量源天线发射增益，Gr表示节点天线接收增益，Lp表示极化损耗，λ表示波长，di,j是第i个节点和第j个候选布置位置之间的距离，P是能量源的能量发送功率；步骤2.染色体种群初始化：将染色体的长度设置为候选布置位置个数N，染色体的第j个基因对应第j个候选布置位置，第j个基因值为0则代表第j个候选位置不放置能量源，第j个基因值为1则代表第j个候选位置放置能量源；生成m个染色体,每个染色体中随机挑出K个基因并将这K个基因值设置为1，其他N-K个基因值设置为0，m为种群规模，K为需要布置的能量源个数；步骤3.为每个染色体计算其适应度值f,适应度函数为：其中Ij是染色体第j个基因的取值，是第i个节点的能量捕获功率需求值，将具有最大适应度的染色体表示为Ch_best；步骤4.初始化迭代次数变量Times为0；步骤5.选择：在当前这一代m个染色体中随机挑出2个染色体配为一对，进行该操作n次从而得到n对染色体，其中n的取值大于等于以使下一步骤中新生成的染色体数目不少于m个；步骤6.交叉：对n对染色体...

【专利技术属性】
技术研发人员：池凯凯，许星原，胡萍，郑可琛，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33