近些年來(lái),無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在智慧醫(yī)療、國(guó)防安全、交通監(jiān)控、智能家居等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景,由于其潛在的巨大經(jīng)濟(jì)價(jià)值和良好的發(fā)展前景,它已受到業(yè)界學(xué)者的廣泛關(guān)注。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的有限能量對(duì)長(zhǎng)期穩(wěn)定的數(shù)據(jù)監(jiān)控造成了巨大的挑戰(zhàn),傳感器節(jié)點(diǎn)的電池壽命是決定整個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)生命周期的重要因素之一�！盁o(wú)線可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)”是指為了解決傳感器節(jié)點(diǎn)能源不足并延長(zhǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)生命周期,通過(guò)采用移動(dòng)充電車通過(guò)能量無(wú)線傳輸?shù)姆绞綖閭鞲衅鞴?jié)點(diǎn)提供電量補(bǔ)給。在無(wú)線可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)中,如何設(shè)計(jì)充電車的充電策略、如何有效利用充電車的電量、以及如何有效降低網(wǎng)絡(luò)整體功耗,是當(dāng)前可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究熱點(diǎn)。本文以動(dòng)態(tài)請(qǐng)求（On-Demand）的無(wú)線可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)為背景,研究了充電車移動(dòng)耗能和充電周期內(nèi)總電量?jī)蓚�(gè)約束條件下的充電傳感器數(shù)量最大化問(wèn)題。針對(duì)該問(wèn)題建立非線性整型數(shù)學(xué)模型,并提出一個(gè)基于貪心策略的在線算法。在每個(gè)充電周期內(nèi),該算法調(diào)度下的充電車依次選擇距離最近的傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行充電。此外,基于聚類思想,本文提出一種在線聚類算法。該在線算法利用解決旅行商問(wèn)題的最小生成樹算法,使得充電車在每一個(gè)子聚類中的充電路徑構(gòu)... 

【文章來(lái)源】：廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容和貢獻(xiàn)點(diǎn)
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 預(yù)備知識(shí)
    2.1 無(wú)線可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)研究概述
        2.1.1 無(wú)線可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
        2.1.2 無(wú)線可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)
    2.2 網(wǎng)絡(luò)生命周期定義
    2.3 可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究熱點(diǎn)
        2.3.1 按處理請(qǐng)求類型分類
        2.3.2 按充電車數(shù)量分類
        2.3.3 按充電車充電模式分類
    2.4 可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化目標(biāo)
        2.4.1 最大化充電服務(wù)吞吐量
        2.4.2 最小化充電車數(shù)量
第三章 最大化充電傳感器數(shù)量充電策略
    3.1 網(wǎng)絡(luò)模型
        3.1.1 無(wú)線可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)
        3.1.2 最大充電傳感器數(shù)
    3.2 問(wèn)題定義
    3.3 算法思想及步驟
        3.3.1 Online_Greedy算法
        3.3.2 Online_MST_Cluster算法
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.4.1 離線精確算法與兩個(gè)在線算法
        3.4.2 無(wú)線可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)規(guī)模
        3.4.3 總電量
    3.5 本章小結(jié)
第四章 最大化部分充電獎(jiǎng)勵(lì)充電策略
    4.1 網(wǎng)絡(luò)模型
        4.1.1 可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)
        4.1.2 最大化部分充電獎(jiǎng)勵(lì)
    4.2 問(wèn)題描述
        4.2.1 問(wèn)題定義
        4.2.2 最大化部分充電獎(jiǎng)勵(lì)求解公式
    4.3 最大化部分充電獎(jiǎng)勵(lì)算法
    4.4 仿真實(shí)驗(yàn)
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        4.4.2 無(wú)線可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)規(guī)模
        4.4.3 充電車總電量
        4.4.4 充電次數(shù)
    4.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的充電調(diào)度算法[J]. 曲立軍,黨鑫,武繼剛.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2017(02)
[2]改進(jìn)的Prim算法在求解旅行商問(wèn)題中的應(yīng)用[J]. 劉朝霞.  陰山學(xué)刊(自然科學(xué)版). 2015(01)
[3]面向物聯(lián)網(wǎng)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)綜述[J]. 錢志鴻,王義君.  電子與信息學(xué)報(bào). 2013(01)
[4]最小生成樹算法在旅行商問(wèn)題中的應(yīng)用[J]. 李萍,王春紅,王文霞,任姚鵬.  電腦開發(fā)與應(yīng)用. 2012(01)
[5]一種面向物聯(lián)網(wǎng)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化部署策略(英文)[J]. 劉強(qiáng),黃小紅,冷延鵬,李龍江,毛玉明.  中國(guó)通信. 2011(08)

碩士論文
[1]基于無(wú)線可充電的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的充電策略研究[D]. 葉學(xué)輝.湘潭大學(xué) 2018
[2]無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)數(shù)據(jù)收集及充電規(guī)劃研究[D]. 繆海星.華僑大學(xué) 2016
[3]移動(dòng)充電設(shè)備能量受限的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)充電策略[D]. 徐俊逸.合肥工業(yè)大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3546336