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

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

学术论文 | 更新时间：2025-12-08

- 射频能量捕获传感网移动能量源的布置策略研究
- Study on Effective Placement Algorithm for Energy Transmitter in RF Energy Harvesting Wireless Sensor Networks
- 电子学报 2020年48卷第12期页码：2367-2375
- 作者机构：
  
  太原科技大学电子信息工程学院,山西,太原,030024
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  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
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.012
  中图分类号： TP311
- 网络出版：2020-12-25，
  
  纸质出版：2020
- 稿件说明：
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王海东, 刘云敬, 康琳, 等. 射频能量捕获传感网移动能量源的布置策略研究[J]. 电子学报, 2020,48(12):2367-2375.

WANG Hai-dong, LIU Yun-jing, KANG Lin, et al. Study on Effective Placement Algorithm for Energy Transmitter in RF Energy Harvesting Wireless Sensor Networks[J]. Acta Electronica Sinica, 2020, 48(12): 2367-2375.
王海东, 刘云敬, 康琳, 等. 射频能量捕获传感网移动能量源的布置策略研究[J]. 电子学报, 2020,48(12):2367-2375. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.012.

WANG Hai-dong, LIU Yun-jing, KANG Lin, et al. Study on Effective Placement Algorithm for Energy Transmitter in RF Energy Harvesting Wireless Sensor Networks[J]. Acta Electronica Sinica, 2020, 48(12): 2367-2375. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.12.012.

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.

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.

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