CN108260074B - 一种无线供能传感网能量源位置和发送功率优化方法 - Google Patents

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Abstract

一种射频能量捕获无线传感网中能量源位置部署和发送功率配置联合优化方法，对于K个能量源，确定每个能量源的部署位置(x,y)和发送功率p，在满足每个所部署的传感节点的能量捕获需求的同时，达到较低的能量源总发送功率；基于遗传算法，首先将K个能量源位置和发送功率对应到每个粒子的3K维位置向量，然后迭代更新粒子的位置向量和速度向量，当一个粒子对应的方案满足所有节点能量捕获需求时，则粒子的适应度值定义为能量源总发送功率，否则定义为K倍的最大发送功率；当达到规定的迭代次数时，找到较优的能量源位置部署和发送功率配置。该方法能找出较优的能量源部署和发送功率配置，达到较低的能量源总发送功率，节能性较好。

Description

一种无线供能传感网能量源位置和发送功率优化方法
技术领域
本发明涉及一种无线供能传感网能量源位置和发送功率优化方法，该方法适用于传感器节点能够捕获射频能量的无线传感器网络。
背景技术
电磁波作为一种无处不在、绿色环保且可持续的能源，越来越受到学术界和工业界的重视。射频能量捕获无线传感网就是一种捕获环境中的射频能并转化成电能以支持节点持续性工作的新型网络。
但是现阶段射频能量捕获传感器节点捕获环境中的射频能的速率还是非常得低，这是该类新型网络广泛应用的瓶颈之一。为了克服这个弱点，部署专用能量源给节点供电是一种可行有效的方法。由于射频能在传输过程中会损耗一定的能量，即能量源距离节点越远，节点捕获到的射频能越少，因此合理布置每一个能量源，使得网络能最大程度利用射频能，成为一个有重要研究的问题。
同时，从节能环保角度出发，超出节点能量需求的射频能将会白白地浪费，而且能量源也将消耗大量的能源，因此，合理配置各个能量源的发送功率也是一个有意义的问题。
发明内容
为了克服现有射频能量捕获无线传感网的无法最小化能量源发送功率总和、节能性较差的不足，针对网络中射频能量捕获传感器节点已经部署且坐标已知情况，本发明提出了一种节能性较好的射频能量捕获无线传感网中能量源位置部署和发送功率配置联合优化方法，
为了解决上述技术问题，本发明提供如下的技术方案：
一种无线供能传感网能量源位置和发送功率优化方法，包括以下步骤：
(1.1)根据无线传感网中N个给定位置的能够捕获射频能量的传感器节点坐标，确定该区域唯一的最小覆盖圆；其中，N是传感器节点总个数，N个节点的最小覆盖圆是指覆盖了所有N个节点且具有最小半径的圆；
(1.2)用粒子群算法中的一个粒子的位置向量代表一个具体的能量源部署和发送功率配置方案，初始化M个粒子的初始位置向量：对于i＝1,2,…,M,第i个粒子的位置向量为
Figure GDA0002421215880000021
其中K为能量源的个数，第j个能量源的横坐标和纵坐标
Figure GDA0002421215880000022
和
Figure GDA0002421215880000023
为最小覆盖圆中随机挑出的一个点的横坐标和纵坐标，第j个能量源的发送功率
Figure GDA0002421215880000024
为发送电路所支持的发送功率范围内随机选取的一个发送功率；M的取值方式与传统粒子群算法中粒子个数取值方式一样；
(1.3)初始化第i个粒子的初始速度矢量vi＝0，以及初始化第i个粒子的最优位置向量pi为它的初始位置向量，即pi←xi；
(1.4)对于i＝1,2,…,M，计算出位置向量pi所对应的K个能量源发送功率总和f(pi)，然后找出能量源发送功率总和最小的pi并且将全局最优位置pg设置为pi，即pg←pi；
(1.5)令t←1；
(1.6)若t≥Iteration_times，则跳到步骤(1.9)，否则根据公式(1)更新第i个粒子的当前速度矢量vi和位置向量xi；
Figure GDA0002421215880000025
其中，Iteration_times为迭代次数，它的取值取决于所能够接受的运行时长，取值越大值循环次数越多但能找到更好的位置向量，rp和rg是两个(0,1)之间的随机数，w、
Figure GDA0002421215880000031
和
Figure GDA0002421215880000032
是常数值，用来控制速度矢量vi的更新步伐，其取值方式与传统粒子群算法中的取值方式一样；
(1.7)对于i＝1,2,…,M，如果位置向量xi所对应的K个能量源发送功率总和f(xi)小于位置向量pi所对应的K个能量源发送功率总和f(pi)，则令pi←xi；如果位置向量xi所对应的K个能量源发送功率总和f(xi)小于位置向量pg所对应的K个能量源发送功率总和f(pg)，则令pg←xi；
(1.8)令t←t+1，返回步骤(1.6)；
(1.9)结束操作，以位置向量
Figure GDA0002421215880000033
所对应的能量源部署和发送功率配置为最终方案，即第j个能量源的部署坐标位置确定为
Figure GDA0002421215880000034
其发送功率确定为
Figure GDA0002421215880000035
进一步，所述步骤(1.4)和步骤(1.7)中，为位置向量
Figure GDA0002421215880000036
计算出它所对应的各个能量源发送功率总和f(pi)，包括以下步骤：
Step1对于j＝1,2,…,K,第j个能量源的横坐标设置
Figure GDA0002421215880000037
纵坐标设置为
Figure GDA0002421215880000038
发送功率设置为
Figure GDA0002421215880000039
Step2为每个传感器节点nu，u＝1,2,…,N,根据公式(2)计算节点nu从K个射频能量发送源捕获的总的功率
Figure GDA00024212158800000310
Figure GDA00024212158800000311
其中η是整流效率，Gs是源天线增益，Gr是接收天线增益，Lp是极化损耗，λ是波长，du,j是节点nu与第j个射频能量发送源之间的距离；
Step3若每个节点的能量捕获功率均大于等于其能量需求，即
Figure GDA0002421215880000041
则根据公式(3)计算各个能量源发送功率总和f(pi)为
Figure GDA0002421215880000042
否则令f(pi)为Kpmax,其中pmax为能量源发送电路所支持的最大发送功率。
本发明的有益效果为：本发明是利用粒子群优化算法来解决射频能量源部署和发送功率配置问题，通过不断地更新能量源的位置和发送功率，使得在满足各个节点的能量捕获需求基础上，最小化能量源发送功率总和，达到节能的目的。
具体实施方式
下面对本发明做进一步说明。
一种无线供能传感网能量源位置和发送功率优化方法，包括以下步骤：
(1.1)根据无线传感网中N个给定位置的能够捕获射频能量的传感器节点坐标，确定该区域唯一的最小覆盖圆；其中，N是传感器节点总个数，N个节点的最小覆盖圆是指覆盖了所有N个节点且具有最小半径的圆；
(1.2)用粒子群算法中的一个粒子的位置向量代表一个具体的能量源部署和发送功率配置方案，初始化M个粒子的初始位置向量：对于i＝1,2,…,M,第i个粒子的位置向量为
Figure GDA0002421215880000043
其中K为能量源的个数，第j个能量源的横坐标和纵坐标
Figure GDA0002421215880000051
和
Figure GDA0002421215880000052
为最小覆盖圆中随机挑出的一个点的横坐标和纵坐标，第j个能量源的发送功率
Figure GDA0002421215880000053
为发送电路所支持的发送功率范围内随机选取的一个发送功率；M的取值方式与传统粒子群算法中粒子个数取值方式一样；
(1.3)初始化第i个粒子的初始速度矢量vi＝0，以及初始化第i个粒子的最优位置向量pi为它的初始位置向量，即pi←xi；
(1.4)对于i＝1,2,…,M，计算出位置向量pi所对应的K个能量源发送功率总和f(pi)，然后找出能量源发送功率总和最小的pi并且将全局最优位置pg设置为pi，即pg←pi；
(1.5)令t←1；
(1.6)若t≥Iteration_times，则跳到步骤(1.9)，否则根据公式(1)更新第i个粒子的当前速度矢量vi和位置向量xi；
Figure GDA0002421215880000054
其中，Iteration_times为迭代次数，它的取值取决于所能够接受的运行时长，取值越大值循环次数越多但能找到更好的位置向量，rp和rg是两个(0,1)之间的随机数，w、
Figure GDA0002421215880000055
和
Figure GDA0002421215880000056
是常数值，用来控制速度矢量vi的更新步伐，其取值方式与传统粒子群算法中的取值方式一样；
(1.7)对于i＝1,2,…,M，如果位置向量xi所对应的K个能量源发送功率总和f(xi)小于位置向量pi所对应的K个能量源发送功率总和f(pi)，则令pi←xi；如果位置向量xi所对应的K个能量源发送功率总和f(xi)小于位置向量pg所对应的K个能量源发送功率总和f(pg)，则令pg←xi；
(1.8)令t←t+1，返回步骤(1.6)；
(1.9)结束操作，以位置向量
Figure GDA0002421215880000061
所对应的能量源部署和发送功率配置为最终方案，即第j个能量源的部署坐标位置确定为
Figure GDA0002421215880000062
其发送功率确定为
Figure GDA0002421215880000063
进一步，所述步骤(1.4)和步骤(1.7)中，为位置向量
Figure GDA0002421215880000064
计算出它所对应的各个能量源发送功率总和f(pi)，包括以下步骤：
Step1对于j＝1,2,…,K,第j个能量源的横坐标设置
Figure GDA0002421215880000065
纵坐标设置为
Figure GDA0002421215880000066
发送功率设置为
Figure GDA0002421215880000067
Step2为每个传感器节点nu，u＝1,2,…,N,根据公式(2)计算节点nu从K个射频能量发送源捕获的总的功率
Figure GDA0002421215880000068
Figure GDA0002421215880000069
其中η是整流效率，Gs是源天线增益，Gr是接收天线增益，Lp是极化损耗，λ是波长，du,j是节点nu与第j个射频能量发送源之间的距离；
Step3若每个节点的能量捕获功率均大于等于其能量需求，即
Figure GDA00024212158800000610
则根据公式(3)计算各个能量源发送功率总和f(pi)为
Figure GDA00024212158800000611
否则令f(pi)为Kpmax,其中pmax为能量源发送电路所支持的最大发送功率。
针对给定每个传感器节点物理位置的无线射频能量捕获传感器网络来说明本发明的具体实施方案。
首先计算N个给定位置的传感器节点的最小覆盖圆圆心。
每个能量源需要确定3个参数，分别是其部署位置的横坐标、纵坐标以及其发送功率大小。K个射频能量源构成一个粒子，因此每个粒子对应的位置向量是3K维向量，则第i个粒子的初始位置向量可以设为
Figure GDA0002421215880000071
初始化
Figure GDA0002421215880000072
和
Figure GDA0002421215880000073
为最小覆盖圆内随机的坐标点，初始化
Figure GDA0002421215880000074
为能量源可调发送功率范围内的一个随机功率值，并且初始化第i个粒子的初始速度矢量为0以及初始化第i个粒子最优位置为其初始位置。
然后利用Friis自由空间传播模型计算各个节点从各个能量源捕获到的能量的总和，若节点捕获到的能量满足其自身所需能量，则计算每个粒子所对应的各个能量源发送功率总和，若不满足，则将各个能量源发送功率总和设置为各个能量源最大发送功率之和。更新单个粒子和全局的最优向量，将每个粒子的最优向量设置为该粒子搜索到的功率之和最小时的向量，将全局最优向量设置为所有粒子中功率之和最小时的向量。
再不断执行粒子优化操作，该操作通过控制每个粒子的向量参数和速度矢量，不断对能量源的部署位置和发送功率进行迭代更新，直至达到固定的迭代次数而结束。
最终可得到的最优向量
Figure GDA0002421215880000075
对于j＝1,2,…,K，第j个能量源的部署坐标位置确定为
Figure GDA0002421215880000076
其发送功率确定为
Figure GDA0002421215880000077

Claims (1)

1.一种无线供能传感网能量源位置和发送功率优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
(1.1)根据无线传感网中N个给定位置的能够捕获射频能量的传感器节点坐标，确定区域唯一的最小覆盖圆；其中，N是传感器节点总个数，N个节点的最小覆盖圆是指覆盖了所有N个节点且具有最小半径的圆；
(1.2)用粒子群算法中的一个粒子的位置向量代表一个具体的能量源部署和发送功率配置方案，初始化M个粒子的初始位置向量：对于i＝1,2,…,M,第i个粒子的位置向量为
Figure FDA0002391168460000011
其中K为能量源的个数，第j个能量源的横坐标和纵坐标
Figure FDA0002391168460000012
和
Figure FDA0002391168460000013
为最小覆盖圆中随机挑出的一个点的横坐标和纵坐标，第j个能量源的发送功率
Figure FDA0002391168460000014
为发送电路所支持的发送功率范围内随机选取的一个发送功率；M的取值方式与传统粒子群算法中粒子个数取值方式一样；
(1.3)初始化第i个粒子的初始速度矢量vi＝0，以及初始化第i个粒子的最优位置向量pi为它的初始位置向量，即pi←xi；
(1.4)对于i＝1,2,…,M，计算出位置向量pi所对应的K个能量源发送功率总和f(pi)，然后找出能量源发送功率总和最小的pi并且将全局最优位置pg设置为pi，即pg←pi；
(1.5)令t←1；
(1.6)若t≥Iteration_times，则跳到步骤(1.9)，否则根据公式(1)更新第i个粒子的当前速度矢量vi和位置向量xi；
Figure FDA0002391168460000015
其中，Iteration_times为迭代次数，它的取值取决于所能够接受的运行时长，取值越大值循环次数越多但能找到更好的位置向量，rp和rg是两个(0,1)之间的随机数，w、
Figure FDA0002391168460000016
和
Figure FDA0002391168460000017
是常数值，用来控制速度矢量vi的更新步伐，其取值方式与传统粒子群算法中的取值方式一样；
(1.7)对于i＝1,2,…,M，如果位置向量xi所对应的K个能量源发送功率总和f(xi)小于位置向量pi所对应的K个能量源发送功率总和f(pi)，则令pi←xi；如果位置向量xi所对应的K个能量源发送功率总和f(xi)小于位置向量pg所对应的K个能量源发送功率总和f(pg)，则令pg←xi；
(1.8)令t←t+1，返回步骤(1.6)；
(1.9)结束操作，以位置向量
Figure FDA0002391168460000021
所对应的能量源部署和发送功率配置为最终方案，即第j个能量源的部署坐标位置确定为
Figure FDA0002391168460000022
其发送功率确定为
Figure FDA0002391168460000023
所述步骤(1.4)和步骤(1.7)中，为位置向量
Figure FDA0002391168460000024
计算出它所对应的各个能量源发送功率总和f(pi)，包括以下步骤：
Step1对于j＝1,2,…,K,第j个能量源的横坐标设置
Figure FDA0002391168460000025
纵坐标设置为
Figure FDA0002391168460000026
发送功率设置为
Figure FDA0002391168460000027
Step2为每个传感器节点nu，u＝1,2,…,N,根据公式(2)计算节点nu从K个射频能量发送源捕获的总的功率
Figure FDA0002391168460000028
Figure FDA0002391168460000029
其中η是整流效率，Gs是源天线增益，Gr是接收天线增益，Lp是极化损耗，λ是波长，du,j是节点nu与第j个射频能量发送源之间的距离；
Step3若每个节点的能量捕获功率均大于等于其能量需求，即
Figure FDA00023911684600000210
u＝1,2,…,N，则根据公式(3)计算各个能量源发送功率总和f(pi)为
Figure FDA00023911684600000211
否则令f(pi)为Kpmax,其中pmax为能量源发送电路所支持的最大发送功率。
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