一种基于可持续数据采集的移动传感器智能轨迹设计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于可持续数据采集的移动传感器智能轨迹设计方法，包括步骤：S1.移动传感器从周围环境中收集能量，并将收集的能量用于自身移动和数据传输；S2.基于马尔科夫决策构建能量收集与数据传输之间的模型；S3.采用深度确定性策略梯度算法对构建的模型进行求解，得到最优联合的轨迹移动和能量相对应的功率分配策略。本发明专利技术针对最大化长期的平均数据收集吞吐量这一目标，设计算法使得传感器能够在环境能源未知的情况下在整个二维空间区域内智能跟踪每个时隙下的最优到达点，然后在该时隙进行最大化能量的收集与数据的传输。在该时隙进行最大化能量的收集与数据的传输。在该时隙进行最大化能量的收集与数据的传输。

【技术实现步骤摘要】
一种基于可持续数据采集的移动传感器智能轨迹设计方法


[0001]本专利技术涉及无线信息传输
，尤其涉及一种基于可持续数据采集的移动传感器智能轨迹设计方法。

技术介绍

[0002]无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种分布式传感网络，它的末梢是可以感知和检查外部世界的传感器。WSN中的传感器通过无线方式通信，因此网络设置灵活，设备位置可以随时更改，还可以跟互联网进行有线或无线方式的连接。网络中每个节点都有感应，在生态环境监测、智慧安防巡更、森林温湿度数据采集等场景中经常使用到，但是通常传感器网络的每个节点采集的数据在数据传送过程中面临很多的挑战，因为传感器节点的容量有限而且通常整个网络所部署的区域一般比较复杂不利于节点自身的数据传送。因此我们所专利技术的基于可持续数据采集的移动传感器智能轨迹设计方法主要是把一个能够移动的数据采集装置，投放至部署有无线传感器网络区域中让其来收集传感器网络中散落的节点传感器采集的数据。考虑到移动传感器自身移动以及进行数据传输需要消耗能量，而复杂应用中频繁更换电池也不现本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于可持续数据采集的移动传感器智能轨迹设计方法，其特征在于，包括步骤：S1.移动传感器从周围环境中收集能量，并将收集的能量用于自身移动和数据传输；S2.基于马尔科夫决策构建能量收集与数据传输之间的模型；S3.采用深度确定性策略梯度算法对构建的模型进行求解，得到最优联合的轨迹移动和能量相对应的功率分配策略。2.根据权利要求1所述的一种基于可持续数据采集的移动传感器智能轨迹设计方法，其特征在于，所述步骤S1中移动传感器从周围环境中收集能量具体为：将时间划分为等间距的时隙，移动传感器收集每个时隙中移动传感器的能量。3.根据权利要求2所述的一种基于可持续数据采集的移动传感器智能轨迹设计方法，其特征在于，所述步骤S2中构建的模型为T个时隙模型；其中T个时隙模型的每个时隙模型包括数据传输模型、能量收集模型、移动性模型。4.根据权利要求3所述的一种基于可持续数据采集的移动传感器智能轨迹设计方法，其特征在于，所述数据传输模型表示为：其中，J
t
表示数据传输模型；p
t
表示传输数据；l
t
表示移动传感器；l
s
表示数据接收器；|l
t
‑
l
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|表示移动传感器到数据接收器的距离；α表示距离损耗因子。5.根据权利要求4所述的一种基于可持续数据采集的移动传感器智能轨迹设计方法，其特征在于，所述能量收集模型，表示为：其中，表示在t时刻移动传感器从能源E1处收获的能量值；表示在t时刻移动传感器从能源E2处收获的能量值；表示能量源E1的坐标位置；表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾日恒，张秀铃，林飞龙，郑忠龙，
申请(专利权)人：浙江师范大学，
类型：发明
国别省市：