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...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。展开更多
射频能量捕获(Radio Frequency Energy Harvesting,RF-EH)技术为解决无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)能量有限问题提供了新的方法。为此,针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)协助的WSNs网络,提出时隙优化的数据收集(T...射频能量捕获(Radio Frequency Energy Harvesting,RF-EH)技术为解决无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)能量有限问题提供了新的方法。为此,针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)协助的WSNs网络,提出时隙优化的数据收集(Time Slot Optimizing data-gathering,TODG)策略。在TODG策略中,节点先接收来自电力包(Power Beacon,PBs)的无线电能传输(Wireless Power Transfer,WPT)进行充电;再构建最小化中断概率的时隙分配的目标函数,借助于CVX工具求解,获取最优的时隙分配。仿真结果表明,通过优化时隙,TODG策略能够降低中断概率,提升吞吐量。展开更多
文摘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。
文摘射频能量捕获(Radio Frequency Energy Harvesting,RF-EH)技术为解决无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)能量有限问题提供了新的方法。为此,针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)协助的WSNs网络,提出时隙优化的数据收集(Time Slot Optimizing data-gathering,TODG)策略。在TODG策略中,节点先接收来自电力包(Power Beacon,PBs)的无线电能传输(Wireless Power Transfer,WPT)进行充电;再构建最小化中断概率的时隙分配的目标函数,借助于CVX工具求解,获取最优的时隙分配。仿真结果表明,通过优化时隙,TODG策略能够降低中断概率,提升吞吐量。
