电子学报 ›› 2020, Vol. 48 ›› Issue (12): 2367-2375.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.012

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射频能量捕获传感网移动能量源的布置策略研究

王海东, 刘云敬, 康琳, 武迎春   

  1. 太原科技大学电子信息工程学院, 山西太原 030024
  • 收稿日期:2019-10-14 修回日期:2020-04-19 出版日期:2020-12-25 发布日期:2020-12-25
  • 作者简介:王海东 男,1978年2月生于山西太原,博士,现为太原科技大学电子信息工程学院副教授,当前研究方向包括无线传感器网络,无线网络协议优化,边缘计算等.E-mail:haidongwang@tyust.edu.cn;刘云敬 女,1993年出生于河北石家庄,现为太原科技大学电子信息工程学院研究生,研究方向为无线传感器网络.E-mail:1322783729@qq.com;康琳 女,1981年生于山西曲沃,博士,现为太原科技大学电子信息工程学院副教授,当前的研究方向包括无线传感网络覆盖控制、无线携能通信技术、无线中继传输技术等.E-mail:631448039@qq.com;武迎春 女,1984年生于山西朔州,博士,现为太原科技大学电子信息工程学院副教授.当前的研究方向包括信息获取与处理、三维重建等.E-mail:yingchunwu3030@foxmail.com
  • 基金资助:
    山西省重点研发计划项目(No.201903D121139);国家自然科学基金青年基金(No.61601318);山西省应用基础研究项目(No.201801D121130);山西省科技创新团队(No.201705D131025);山西省1331工程重点创新团队(No.2017015);山西省互联网+3D打印协同创新中心

Study on Effective Placement Algorithm for Energy Transmitter in RF Energy Harvesting Wireless Sensor Networks

WANG Hai-dong, LIU Yun-jing, KANG Lin, WU ying-chun   

  1. School of Electronic Information Engineering, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan, Shanxi 030024, China
  • Received:2019-10-14 Revised:2020-04-19 Online:2020-12-25 Published:2020-12-25

摘要: 射频能量捕获传感网(RF Energy Harvesting Wireless Sensor Network,RFEH-WSN)由专用射频能量源设备(Energy Transmitter,ET)和具有射频能量捕获功能的传感器节点(Energy Harvesting Recevier,简称EHR)组成.该网络解决了传感器网络中电池不易更换与节点能量容易耗尽的问题,使得RFEH-WSN应用前景更加广阔.RFEH-WSN应用中一个值得研究的问题是如何布置ET的充电位置,降低ET能耗且提高覆盖率.已有的工作主要考虑ET布置中单目标优化问题,如最小充电时间、最小功耗、最大覆盖率等.本文以时间最小和覆盖率最大为目标建立多目标优化模型,并提出利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解多目标函数(Multiple Object Program,MOP)的低复杂度近似算法,获得了最优Pareto解集.仿真结果表明,多目标优化可以满足不同情况的需求,提高充电效用.

关键词: 射频能量捕获, 无线传感器网络, 粒子群优化(PSO), 多目标优化(MOP)

Abstract: RF energy harvesting wireless sensor network (RFEH-WSN) consists of dedicated energy transmitter (ET)and sensor nodes with RF energy harvesting technology.The RFEH-WSN solves the problems of the battery replacement and node energy depletion,which makes it has more advantages in the future application.How to place ET effectively with minimum energy consumption and maximize overall charging utility is one fundamental issue in RFEH-WSN.In this paper,a new multiple object model is proposed,and the optimization aims of the model are to minimize the charging time and to maximize the coverage.An approximate with low complex algorithm is proposed to solve this multi-object function by PSO optimizer,and from it an optimum pareto solution set is obtained.The simulation results show that the new methods can improve the charging efficiency obviously and satisfy the different demands for lots of application environments.

Key words: RF energy harvesting, wireless sensor network, PSO, MOP

中图分类号: