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【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无线网络通信,具体涉及一种面向无线传感器网络的无人机充电分配方法及设备。
技术介绍
1、无线传感器网络可通过在恶劣或复杂环境下随机部署或抛撒传感器节点的方式完成数据采集与环境监测。传感器节点低廉的成本与微小的体积使其可用资源特别是能量资源非常受限,若传感器节点电量耗尽便成为失效节点,若传感器网络中大部分传感器节点变为死节点则传感器网络无法正常运行。为延长传感器网络的使用寿命,使其完成对于环境的长期有效监测,可利用携带无线充电设备的飞行无人机完成对于传感器节点的充电过程。目前,无人机无线充电技术成为无线传感器网络的研究热点。
2、目前针对无人机无线充电技术的相关研究主要包括两种:一种是将数据收集功能与无线充电技术相结合,无人机在进行相关数据收集时同时进行无线充电过程,并通过数学优化方法完成相关参数的最优化求解,但此种方式不适用传感器数量较多的场景,因为传感器与无人机数量的增加将会导致优化求解复杂度激增。另一种重点考虑无人机的路径规划问题,通过设计无人机的飞行路径满足更多无人机节点对于电量的需求,然而此类型研究未充分考虑实际系统中无人机本身电量的有限性。无人机在飞行与盘旋过程中均会有较大能量消耗,因此一架无人机可执行任务的时间非常有限,让一架无人机完成多节点的无线充电过程在实际应用中难以实现。
技术实现思路
1、本专利技术针对上述问题,提供了一种面向无线传感器网络的无人机充电分配方法及设备,适用于多无人机辅助完成无线充电的无线传感器网络。本专利技术方法在考虑系
2、根据本公开实施例,提供一种面向无线传感器网络的无人机充电分配方法,所述方法包括以下步骤:
3、信息交换阶段:根据无人机位置坐标和充电传感器节点位置坐标确定无人机与充电传感器节点距离,基于无人机需满足电量耗尽前赶回控制中心这一条件,根据无人机与充电传感器节点距离、无人机飞行参数和充电参数确定无人机在某一传感器节点的有效充电时间以及与所述有效充电时间成正比的有效充电量;
4、偏好建立阶段:设置无人机和传感器节点之间的选择偏好,传感器节点的偏好为选择有效充电量最大的无人机,无人机第一重偏好为选择距离更近的传感器节点充电,在第一重偏好基础上,所述无人机第二重偏好为选择剩余电量最低的传感器节点充电;
5、充电分配阶段:需要充电的传感器节点优先向能够提供最大有效充电量的无人机发起请求,接收到不止一个充电请求的无人机根据双重偏好选择传感器节点。
6、在一实施例中,所述无人机在某一传感器节点的有效充电时间的确定具体包括:无人机的飞行电量不小于往返传感器节点和控制中心之间消耗的电量与在有效充电时间内无人机的盘旋消耗电量之和。
7、在一实施例中,所述有效充电量与有效充电时间、无人机所携带充电设备的充电功率以及无线充电效率均成正比。
8、在一实施例中,接收到不止一个充电请求的无人机根据双重偏好选择传感器节点,具体包括:
9、根据第一重偏好,无人机将接收到充电请求的传感器节点距离进行升序排序,从中筛选出排序在前的若干传感器节点,根据第二重偏好,无人机在第一重偏好筛选的传感器节点中选择剩余电量最低的传感器节点,并拒绝其他发起请求的传感器节点。
10、在一实施例中,若传感器节点的充电请求被无人机拒绝,传感器节点将拒绝的无人机从自身偏好中移除,并继续向其他有效充电量最大的无人机发起请求,被选择的无人机同样根据自己的双重偏好进行选择;
11、传感器节点重复请求直到分配到无人机或者已经向所有无人机发起请求但均遭到拒绝,请求结束。
12、在一实施例中,无人机第一重偏好选择时,从距离升序排序的传感器节点中筛选出前一半的传感器节点,若一半非整数,则向排序后一位取整。
13、根据本公开的另一实施例,一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上所述面向无线传感器网络的无人机充电分配方法的步骤。
14、根据本公开的另一实施例,一种非临时计算机可读存储介质,所述存储介质上存储有计算机指令,其特征在于,所述指令被处理器执行时实现如上所述面向无线传感器网络的无人机充电分配方法的步骤。
15、本公开实施例提供的技术方案:一种面向无线传感器网络的无人机充电分配方法及设备,通过对无人机设置双重偏好兼顾充电总量与传感器节点剩余电量以延长无线传感器网络的使用寿命,并通过无人机与传感器节点的双向选择完成分布式资源分配算法的设计,实现电量资源的合理分配。
16、应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
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1.一种面向无线传感器网络的无人机充电分配方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的面向无线传感器网络的无人机充电分配方法,其特征在于,所述无人机在某一传感器节点的有效充电时间的确定具体包括:无人机的飞行电量不小于往返传感器节点和控制中心之间消耗的电量与在有效充电时间内无人机的盘旋消耗电量之和。
3.根据权利要求1所述的面向无线传感器网络的无人机充电分配方法,其特征在于,所述有效充电量与有效充电时间、无人机所携带充电设备的充电功率以及无线充电效率均成正比。
4.根据权利要求1所述的面向无线传感器网络的无人机充电分配方法,其特征在于,接收到不止一个充电请求的无人机根据双重偏好选择传感器节点,具体包括:
5.根据权利要求4所述的面向无线传感器网络的无人机充电分配方法,其特征在于,若传感器节点的充电请求被无人机拒绝,传感器节点将拒绝的无人机从自身偏好中移除,并继续向其他有效充电量最大的无人机发起请求,被选择的无人机同样根据自己的双重偏好进行选择;
6.根据权利要求4所述的面向无线传感器网络的无人机充电分
7.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述面向无线传感器网络的无人机充电分配方法的步骤。
8.一种非临时计算机可读存储介质,所述存储介质上存储有计算机指令,其特征在于,所述指令被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述面向无线传感器网络的无人机充电分配方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种面向无线传感器网络的无人机充电分配方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的面向无线传感器网络的无人机充电分配方法,其特征在于,所述无人机在某一传感器节点的有效充电时间的确定具体包括:无人机的飞行电量不小于往返传感器节点和控制中心之间消耗的电量与在有效充电时间内无人机的盘旋消耗电量之和。
3.根据权利要求1所述的面向无线传感器网络的无人机充电分配方法,其特征在于,所述有效充电量与有效充电时间、无人机所携带充电设备的充电功率以及无线充电效率均成正比。
4.根据权利要求1所述的面向无线传感器网络的无人机充电分配方法,其特征在于,接收到不止一个充电请求的无人机根据双重偏好选择传感器节点,具体包括:
5.根据权利要求4所述的面向无线传感器网络的无人机充电分配方法,其特征在于,若传感器...
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