近年來,隨著無線能量傳輸技術(shù)的發(fā)展,WPCN(Wireless Powered Communication Network,無線供電通信網(wǎng)絡(luò))已經(jīng)成為國內(nèi)外的研究熱點。傳統(tǒng)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由電池等固定能量來源供給,網(wǎng)絡(luò)生存時間受限,使得無線傳感網(wǎng)絡(luò)的壽命大大縮短,嚴(yán)重影響了該網(wǎng)絡(luò)的性能。而且在許多實際應(yīng)用中,例如野外山地、荒島、原始森林、火山口、戰(zhàn)場、有毒環(huán)境和動物體內(nèi)等,更換電池往往操作不便、代價巨大甚至不可行。而無線電力傳輸技術(shù)可以將能量以無線的方式從充電器輸送到傳感器,這便解決了無線網(wǎng)絡(luò)壽命短的問題。WPCN中最關(guān)鍵的設(shè)備是無線充電設(shè)備或無線充電器,即Charger。而關(guān)于Charger的一個關(guān)鍵問題是其部署問題,即:如何確定充電器的數(shù)量并部署其具體位置、發(fā)送范圍和角度,使得網(wǎng)絡(luò)的整體充電效用最大化。針對以上問題,目前已經(jīng)有許多學(xué)者對無線充電器的部署問題進行了大量的研究。而本文研究的內(nèi)容是針對有向的無線充電器的部署,該充電器帶有固定的充電角度和充電范圍,提出了一種新的充電器部署貪婪(Charger Deployment Greedy)算法。本文的主要工作如下:(1)設(shè)計無線充電器的充電模型與充電效用函數(shù)。本課題采用經(jīng)典的Friis傳輸方程對節(jié)點接收到的能量進行建模。(2)設(shè)計無線充電器的覆蓋方法,利用區(qū)域離散化(距離離散化、角度離散化)的方法,根據(jù)Friis傳輸方程計算出每個節(jié)點接收到的能量,并設(shè)置約束要求:每個節(jié)點接收到能量可以使自己維持正常運轉(zhuǎn)。(3)在滿足上述要求后,利用覆蓋支配集(Dominating Coverage Set)的提取方法,部署節(jié)點的最終位置和方向。支配覆蓋集確定了無線充電器的位置和方向,這時采用貪心算法、遺傳算法等來尋找支配覆蓋集,從而得到充電器的部署結(jié)果。最后通過仿真,從多個角度分析,新設(shè)計出的CDG算法性能比之前隨機位置隨機方向(random position and random orientation,RPRO)的算法高了230%。
【學(xué)位單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TM724;TP212.9;TN929.5
【部分圖文】：

圖 1-2 無線供電通信網(wǎng)絡(luò)[8]Figure 1-2 Wireless power communication network供電通信網(wǎng)絡(luò)盡管有充電距離、節(jié)點電能轉(zhuǎn)換效率和是隨著科技的發(fā)展，將會有更多的人投入其中。目前到了智能電網(wǎng)[9]、軍事安全[10]和智能交通[11]等領(lǐng)域信網(wǎng)絡(luò)主要由無線充電器與可充電的傳感節(jié)點組成置，一般是帶有發(fā)射天線與發(fā)射電路，并配有特地定的電力供應(yīng)系統(tǒng)，把能量用電磁波的形式傳輸給傳充電傳感節(jié)點通常被設(shè)計為 RFID 標(biāo)簽的形式，除了能外，它還具有用于電磁波到電能轉(zhuǎn)換的能量接收裝來完成能量儲備。仔細(xì)觀察傳感器節(jié)點通常由以下塊：該模塊由整流電路/倍壓器芯片和穩(wěn)壓芯片以及用于處理來自無線模塊的能量流，并且能量流經(jīng)多為 DC 電壓以供使用。模塊：該模塊由天線和阻抗匹配網(wǎng)絡(luò)組成。收發(fā)器天

是充電器 和其中一個傳感器節(jié)點 構(gòu)成的向量， 是充電器朝向 的單位矢量，如圖4-1 所示[31]，圖 4-1 有向充電模型Figure 4-1 Directed charging model而判斷傳感器節(jié)點是否位于有向充電器的充電范圍內(nèi)，可用如下函數(shù)判斷：J( ) = { ‖ ‖ ￡§ ≥ ‖ ‖ ￡§ （4-1）當(dāng)J( ) = 時，充電器的充電功率為

WPCN 中有向無線充電器部署策略研究CDG 的充電總效用是 RPRO 的 2 倍，性能提高了約 100% 8-16 時，CDG 算法的充電總效用高于 RPRO 約為 0.05。當(dāng)部署的充電器個數(shù)為 20 個時，整體的充電效用約為 1電器的個數(shù)，充電效用也不會再增加。由于該算法是在傳下，進行部署充電器的，所以每次仿真仿真結(jié)果都有所不DG 算法的整體的充電效用比 RPRO 的充電效用要高，而的增加，兩種算法的充電總體效用是增加的。

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本文編號：2809800