射频供能传感网中能量源布置和发送功率优化

射频能量捕获无线传感网（RF energy harvesting wireless sensor network,简称RFEH-WSN）是无线传感网的热点研究领域之一,专用射频能量源设备（energy transmitter,简称ET）的使用进一步增强了网络的可控制性和实用性.这类应用中一个值得研究的问题就是如何配置给定数量的ET,从而在满足节点能量需求的前提下优化布置位置和发送功率,减少能量消耗.首先对ET布置和发送功率联合优化问题建模,明确优化目标和限制条件.然后分别提出了先基于聚类算法确定ET位置再调整功率的分步优化方案,以及基于粒子群优化（particle swarm optimization,简称PSO）的布置与发送功率联合优化方案.仿真结果显示,布置和发送功率联合优化方案较分步优化方案,ET发送功率的节能效果更为明显.     

射频能量捕获异构无线传感网的能量源最少化布置方法

电池供电的无线传感器网络的应用由于电池更换的不便利甚至不可能而受到极大的限制。考虑具有射频能量捕获能力的异构无线传感器网络,网络节点的能量捕获输出功率需求不一样。在已知传感节点数目和位置的情况下,研究如何布置射频能量源(Energy Transmitters,ETs)从而满足所有节点的能量捕获输出功率需求并且最小化ETs数目。首先建模出该最少化ETs的布置问题,为深入了解该问题提供了理论基础;然后提出了一种复杂度较低的贪婪式ETs布置方法和一种复杂度略高些的基于粒子群优化的ETs布置方法。仿真结果表明,与贪婪式方法相比,基于粒子群优化的方法能找到ETs略微更少的布置方案,但其由于复杂度略高,因此可用于节点数目不是很多的场景,而贪婪式方法则可用于节点数目较多的场景。     

面向射频能量捕获传感网的高吞吐量负载均衡的节点接入方案

由于传统无线传感器网络更换传感器电池较为麻烦或不具可行性,其实际应用范围受到很大的限制。考虑具有射频能量捕获能力的无线传感器网络,已知能量源、节点、基站(即汇聚节点)的部署位置,研究如何安排各个节点的接入基站,在满足基站负载平衡约束的情况下最大化整个网络节点的总吞吐量。首先,建立能量捕获传感网的能量捕获模型和信息传输模型,并将该节点接入问题建模为0-1整数规划问题;然后,针对该问题提出一种复杂度较低的算法和一种复杂度略高的贪婪式算法。仿真结果表明,与低复杂度算法相比,贪婪式算法所得到的节点接入方案具有更高的网络总吞吐量,但其复杂度略高,因此可用于节点数目较少的场景,而低复杂度算法可用于节点数目较多的场景。     

为移动体域网供能的射频能量源布置方法

得益于无线能量传输技术的突破,体域网节点可以捕获射频能量源的无线电波能量进行充电,从而持续不间断地工作.对能量源数量和位置进行合理规划可以有效提高节点的能量捕获功率,降低部署成本.现有工作大多考虑节点静止情况下的能量源部署问题或通过概率统计模型转化为节点静止的情况,因此具有明显的局限性.考虑体域网应用背景下,携带可穿戴节点的用户具有特定停留-移动模式,基于该模型归纳了满足节点能量不中断概率要求的能量源优化布置问题,并将该问题的限制条件分解,转化为一个等价问题.分别基于贪婪算法和分治-粒子群算法设计了能量源优化布置算法.通过多组仿真实验,在不同参数下将两种算法与现有路径覆盖算法的性能进行了对比.实现结果表明,在满足节点能量不中断概率要求的前提下,分治-粒子群算法相比贪婪算法和路径覆盖算法更能节省能量源部署成本.     

射频能量捕获无线传感网中占空比最佳的能量源布置方法

无线射频能量传输技术在为下一代无线传感器网络供能方面具有广阔的应用前景。射频能量捕获无线传感网由于能量捕获速率非常有限,通常工作在极低的占空比模式下。因此这类无线传感器网络的一个基本问题就是如何配置给定数量的射频能量源(Energy Transmitters,ETs),从而最大化最糟糕(即具有最低能量捕获速率)节点的能量捕获速率,即最大化其占空比。首先对能量源最优化布置问题建模,为深入了解该问题提供理论基础;然后分别提出了贪婪式ETs布置方法和基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的ETs布置方法。仿真结果显示, 相较于均匀布置方法,所提出的两种能量源布置方法能够极大地提高全网最低占空比。     

基于路径宽度的Zigbee网络路由算法优化

针对AODVjr算法在路由查找过程中的盲目性导致网络能量利用率不高的问题,提出一种基于路径宽度的W-AODVjr算法。该算法通过在源节点与目的节点之间形成一个环状封闭路由查找区域,并采用指数查找的方式确认最优路径宽度。通过源节点选取路径中节点剩余能量最大的节点,以此作为路由的方法来最大限度保护低能量节点。NS2仿真结果表明,W-AODVjr算法能有效保证数据包发送的成功率,与AODVjr算法相比,网络能量利用率提升8%,生命周期延长约为12%,在Zigbee网络中W-AODVjr算法更具优越性。     

无线供能网络节点吞吐量约束的供能最小化方案

目前无线供能网络的研究主要考虑仅有单个射频能量源和单个汇聚节点的能量供给与数据收集,研究由多个射频能量源和汇聚节点组成的无线供能网络,每个节点有吞吐量需求,通过最优化各能量源的能量发送时长来使得总供能最小化。具体来说,对该供能最小化问题进行建模,并将其分解成主、从两个问题:从问题为能量供给阶段时长给定时满足节点吞吐量需求的各能量源供能时长最优化(即总供能最小化),主问题为最优化能量供给阶段时长,将从问题建模并设计分布式对偶次梯度法获得最优取值,主问题的求解先采用二分法找到满足节点吞吐量要求的一个可行解,然后使用黄金分割法高效地得到最优解。仿真结果表明:相比于基准方法,所提出的最优算法能显著降低能量源的能量发送。     

RFEHWSN中满足节点吞吐量需求的负载均衡基站部署方案

射频能量捕获无线传感器网络可以通过不同物理环境和不同需要条件如时间、频率、能量源的发送能量功率等维度上进行充分的控制,稳定性较强,而其中的基站不仅具有较高的成本,而且其部署位置很大程度地决定节点的可达吞吐量。本文研究了在满足每个传感器节点的吞吐量不小于其吞吐量需求的条件下,均衡基站负载量,尤其是负载量最大的基站,提出了优化每个基站的负载量的方案。首先进行系统建模,然后提出了一种启发式部署算法,以达到负载均衡的目标。通过这些步骤优化部署,既满足了每个节点吞吐量限制,又让每个基站负载量尽可能小。仿真结果表明,通过节点的优化接入能够有效降低网络基站负载量方差,达到了负载均衡的效果。     

射频能量捕获传感网中满足节点吞吐量需求的基站最少化部署方案

在射频能量捕获无线传感网(Radio Frequency Energy Harvesting Wireless Sensor Networks,RFEH-WSNs)中,基站(即汇聚节点)不仅具有较高的成本,而且其部署位置很大程度地决定了节点的可达吞吐量。文中研究RFEH-WSNs中满足节点吞吐量需求的基站最少化部署问题。首先,将该问题建模为优化问题,以深入理解该问题的本质;然后,提出一种低复杂度的启发式部署算法和一种复杂度略高的基于遗传算法的部署算法。仿真结果表明,这两种算法能找出基站数目较少的可行部署方案。相比于启发式基站部署算法,基于遗传算法的基站部署算法能得到部署基站更少的方案,但计算复杂度略高,适用于规模较小的RFEH-WSNs。     

一种建立可自维护且具有最小能量特性的无线网络的分布式拓扑控制算法

由节点的位置和传输范围确定的无线网络拓扑结构对网络的性能有着重大的影响.拓扑控制通过调节节点的传输功率能够优化网络的性能,减少节点的功率消耗,延长网络的生存时间.文中提出一个分布式的拓扑控制算法,由该算法产生的拓扑结构具有最小能量特性,并且在网络的组成发生动态变化时,算法可以以响应的方式维护全网的连通性和全局的最小能量特性.该算法不仅适用于同质的无线Ad Hoc网络,也适用于异质的网络.仿真研究表明,提出的算法在平均节点度、传输功率的效率以及响应拓扑变化的平均节点数等方面均优于基于直接传输区域的拓扑控制算法.     

异构网中具有服务质量约束的高能效微基站部署方法

针对异构密集网络中基站密度增大带来的网络能耗过高问题,提出一种异构网络中高能效的微基站部署方法。首先,考虑微基站候选位置可行性以减轻环境条件的影响;其次,在不同的用户分布状态下对优化目依概率进行加权,增强了对不同用户分布场景的适应性;最后,通过对微基站部署数目、位置和功率配置的联合优化来提升系统能效,并提出了一种高能效的微基站部署算法。仿真表明,与仅优化微基站数量和部署位置的方法相比,所提方法提升能效最高达26%。实验结果表明,相对于不考虑功率的部署方法,所提出的联合优化方法能够有效提升系统能效,同时验证了微基站功率对异构网络能效的影响。     

A clustering deployment scheme for base stations and relay stations in multi-hop relay networks

Suitable deployment for the base stations and the relay stations is one of the most important features for the portable devices to obtain a high data transmission rate in multi-hop relay networks. In this paper, a novel clustering algorithm is proposed to select the appropriate deployment locations for the base stations and relay stations from the candidate positions by accounting for the traffic demands and using the uniform cluster concepts. Based on the different candidate positions, the proposed scheme makes an adaptive decision for selecting the deployment sites of the base stations and relay stations. A reasonable network throughput and coverage ratio can be obtained by balancing the network load among the clusters. Our simulation results indicate the superior performance of our proposed deployment scheme in achieving the appropriate performance for the network throughput and coverage ratio. Additionally, a suitable deployment budget can be utilized in multi-hop relay network systems.     

Maximizing network lifetime in wireless sensor networks with regular topologies

Limited energy supply (battery-powered) is a crucial problem in wireless sensor networks (WSNs). Sensor node placement schemes and routing protocols are mostly proposed to address this problem. In this paper, we first present how to place sensor nodes by use of a minimal number of them to maximize the coverage area when the communication radius of the sensor node is different from the sensing radius, which results in the application of regular topology to WSNs deployment. With nodes placed at an equal distance and equipped with an equal power supply, the problem of unbalanced energy consumption in 2-D regular topologies becomes more severe and much more difficult to tackle than that in 1-D chains, though the latter is known as an already quite hard problem. We address this problem and propose an adaptive data collection scheme by employing different communication radii for nodes in different locations to balance the energy consumption in WSNs. In order to achieve the ultimate goal of maximizing network lifetime in grid-based WSNs, we give a mathematical formulation, which shows the problem of maximizing network lifetime is a nonlinear programming problem and NP-hard even in the 1-D case. We discuss several heuristic solutions and show that the halving shift data collection scheme is the best solution among them. We also generalize the maximizing network lifetime problem to the randomly-deployed WSNs, which shows the significance of our mathematical formulation for this crucial problem in WSNs.     

基于动态数据压缩的能量采集无线传感网络数据收集优化

针对能量采集无线传感网络（WSN）中的数据收集优化问题,考虑传感器节点能量采集的时空变化特性,提出一种基于节点动态采样速率和数据压缩的策略,以实现网络中采样数据总量的最大化。首先,提出一种根据节点的邻居信息决定其最优压缩策略的本地压缩算法,基于节点在数据汇聚树中的拓扑位置考虑其数据接收和转发能耗,逐渐增加其采样速率直到其总能耗到达采集能耗阈值。接着构造网络性能的全局优化问题并提出一种启发式的算法,通过迭代求解线性规划问题计算最优的采样速率和压缩策略。实验结果表明,与现有的自适应传感和压缩率选择方案相比,所提出的两种数据收集优化算法能够维持更加稳定的传感器节点电量水平并实现更高的网络性能。     

端到端通信中基于时间转换能量采集的计算迁移方案

在端到端（D2D）通信网络中,为提高移动云计算的有效性,提出了一种基于时间转换能量采集的计算迁移方案。首先,一个流量受限的智能移动终端把其需要迁移的计算任务通过D2D通信以射频信号的形式发送给一个能量受限的智能移动终端,后者利用时间转换方案对接收信号进行能量采集。然后,能量受限终端会为流量受限终端中继任务到云端服务器付出额外的流量消耗。最后,所提的方案被建模为一个最小化终端能量与流量消耗的非凸优化问题,通过优化能量受限终端的时间转换因子、采集能量分配因子以及流量受限终端的传输功率,最终获得了最优方案。仿真结果表明,相比于非协作方案,所提方案通过互惠协作进行计算迁移能有效地减少终端的匮乏资源开销。     

低功耗射频唤醒无线传感器网络设计

针对无线传感器网络采用睡眠/唤醒机制来实现低功耗时,不可避免地引起网络响应时延的问题.在波束供电技术的基础上提出了无线传感器网络低功耗射频唤醒机制,给出了低功耗射频唤醒无线传感器网络节点的硬件结构和详细设计.节点通过从电磁波中获取能量来及时地唤醒自己,以达到提高实时性的目的.性能分析表明低功耗射频唤醒无线传感器网络节点比采用传统睡眠/唤醒机制的节点具有更高的实时性和更低的功耗.     

The design of radio frequency energy harvesting and radio frequency‐based wireless power transfer system for battery‐less self‐sustaining applications

In this paper, the RF energy harvesting system and RF‐based wireless power transfer system are proposed and designed for battery‐less self‐sustaining application. For energy harvesting, the designed antenna array improves the received RF power effectively and also can harvest RF energy in multi‐frequency bands. For wireless power transfer, the proposed helical antenna realizes the system design in miniaturization. Subsequently, the T shape LC matching network are designed between the antenna and the rectifying circuit to obtain more power transmission. The measured results show that the proposed Wi‐Fi rectifier and 433 MHz rectifier offer a maximum conversion efficiency of 66.8% and 76% in case of the input power is ?3 dBm and 0 dBm, respectively. Finally, the performance of the RF‐based wireless power transfer system and RF energy harvesting system are attested by experimentally measurement, the measured results indicate that these systems can be used to power electronic.