CN107708086A - 一种无线传感器和执行器网络的移动能量补充方法 - Google Patents
一种无线传感器和执行器网络的移动能量补充方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种无线传感器和执行器网络的移动能量补充方法，属于利用无线充电技术延长无线传感器和执行器网络生存期的研究领域。无线传感器和执行器网络具有感知并实时响应和作用于环境等优势，但是其核心组成部分传感器和执行器都面临着能量受限问题，严重制约了网络的生存期。目前的工作仅仅考虑了无线传感器网络的能量补充问题，而对加入了具有可移动和执行功能的执行器的无线传感器与执行器网络的能量补充问题尚未考虑。本发明很好地适应了无线传感器和执行器网络中执行器的自主移动、长充电时间和响应突发事件导致的高动态能量消耗特征，能够确保网络中执行器的能量供应，同时尽可能减少传感器节点失效率，维护整个网络的长期持续运行。
Description
技术领域
本发明涉及一种无线传感器和执行器网络的移动能量补充方法，属于利用无线充电技术延长无线传感器和执行器网络生存期的研究领域。
背景技术
无线传感器和执行器网络(Wireless Sensor and Actuator Networks，WSAN)由随机部署的传感器节点、确定数量的执行器节点、基站和移动充电装置构成。其中，传感器节点是具有低成本、低功耗并具备感知、数据处理和无线通讯能力的优点，可以感知监测周围环境中的热、红外、火灾和地震信号等等，可以探测环境的温度、湿度、噪声以及土壤成分等事件。执行器由更强通信和数据处理的能力，并且可以自主地实行完成任务。执行器基于网络中所发生的事件做出决策并完成相应的任务，执行器一般被组织成无线互联的执行器网络，方便消息的传递。基站具有足够的电能和通信能力，与移动充电装置直接进行消息数据的传输。移动充电装置具有自主移动能力，计算能力和通信能力的设备。无线传感器和执行器网络具有自组织性、动态性等优点，目前在军事、工业、环境监测和医疗卫生方面有很好的使用前景，已经引起了国家、科学界和工业界的广泛关注和重视。
无线传感器和执行器网络的主要目标是提高通信实时性，通过执行器间的网络可以及时地传送消息，达到通信的实时性。执行器可以对事件快速做出反应，例如火灾、龙卷风、泥石流和地震等事件可以及时得到处理，可以将灾难发生的可能性降到最低，维护和保护国家的财产和人民的生命安全。因此实时通信尤为重要。
Haiying Shen等人于2016年在IEEE Transactions on Mobile Computing发表的“A Kautz-Based Wireless Sensor and Actuator Network for Real-Time，Fault-Tolerant and Energy-Efficient Transmission”首先在理论上研究了Kautz图。文章提出一种基于Kautz的实时，容错和能量高效率的WSAN(REFER)。REFER将Kautz图形嵌入到WSAN的物理拓扑中，并使用分布式哈希表(DHT)连接Kautz图，以实现网络的高扩展性。文章还在理论上研究了Kautz图中的路由路径，基于此，开发了一种高效的容错路由协议。通过基于多路径的路由选择和Kautz图形单元之间的有效能量多点广播来进一步改进REFER中的路由选择。
Xi Jin等人于2017年在IEEE Transactions on Industrial Informatics发表的“A Hierarchical Data Transmission Framework for Industrial Wireless Sensorand Actuator Networks”提出了一个分层数据传输框架，整合了许多方案的优点，并在实时性能，可靠性和可扩展性之间进行权衡。每个子网中的顶层执行粗粒度管理，通过协调子网之间的通信来提高可扩展性和可靠性。每个子网中的底层执行细粒度管理，为此，文章提出了一种子网内部集中调度算法来管理周期性和非周期性流量。
从出版的文献中，尚无这样的研究工作来利用无线充电技术来解决WSAN的能源短缺问题。现有的无线能量补充方案不考虑WSAN的特征，特别是自主移动性，高动态能量消耗，以及执行器的充电时间长等问题，因此该方案无法有效地达到WSAN的能量补充。为了补充执行器的能量，一种简单的方法是使它们移动到供应站进行充电。然而，这将导致执行器间的网络被损坏，并且不能及时响应由于移出覆盖区域而引起的突发事件。此外，允许执行器中断正在执行的任务是不可行的。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种无线传感器和执行器网络的移动能量补充方法，提出一种FEMER的高效移动能量补充框架，与简单地为执行器设置更高的充电优先级不同，FEMER是计算每个节点(包括执行器和传感器)的最大容忍充电延迟值，然后基于该值确定候选充电节点。本发明特别考虑了网络中的执行器的能量补充，通过合理地调节充电规则来给网络中的传感器和执行器补充能量。通过在网络中合理地使用执行器来提高整个充电网络的生存寿命。本发明中MC为移动充电装置。
本发明采用的技术方案是：一种无线传感器和执行器网络的移动能量补充方法，包括如下步骤：
Step1：建立一个无线传感器和执行器网络模型：在确定的监测区域内随机部署10个以上的传感器节点，基站和移动充电装置均部署在监测区域的左下方，将确定的监测区域等面积分割成几个小区域，每个小区域的中点位置部署一个执行器；NA表示执行器节点构成的集合；NS表示传感器节点构成的集合；Ei表示节点i的电池容量；REi(t)表示节点i在时间t时的电池剩余能量；ri表示节点i的能量消耗率；Γ表示服务池中的节点集合；Σ表示充电候选节点集合；
初始时ni表示传感器或执行器节点i，基站和移动充电装置位于二维空间平面的圆点位置；基站具有足够的电能和通信能力，用于收集传感器节点和执行器节点的信息，可以直接将数据传输到移动充电装置；移动充电装置是具有自主移动能力，计算能力和通信能力的设备，它还拥有充足电量的电池和无线能量传输装置，其能量可通过基站提供，移动充电装置的充电速率为C，移动速度为v(m/s)；执行器被组织成无线互动的执行器网络，执行器可以通过该网络与基站通信，移动充电装置和执行器可以通过GPS或其他非GPS定位的方法来实时定位；
Step2：分析执行器的特征对移动能量补充方案的影响，解决无线传感器和执行器网络的能量约束问题；
Step3：基于无执行器失效原则和避免传感器失效原则，设计一种称为FEMER的高效移动能量补充框架，该框架的工作过程是：首先每个节点实时监测自己的能量状态，当剩余能量低于预设的阈值时向移动充电装置发送一个充电请求；移动充电装置维护着一个服务池，它根据每个节点的能耗信息计算和地理位置计算节点的最大可容忍充电延迟、最小等待充电时间，依据无执行器失效原则和避免传感器失效原则确定的候选节点的选择算法来选择出候选节点进行充电；完成充电后，如果服务池不为空，则开始下一次选择候选者并充电的过程；如此循环工作，以保障网络的持续运行。
具体地，所述Step2中，分析执行器的特征对移动能量补充方案的影响的具体步骤为：
在无线传感器和执行器网络中，传感器与执行器相互配合来感知环境、做出决策、分配和执行任务，执行器是可移动单元，并配有大容量的电池，有较高的计算和通信能力，每个执行器覆盖一定的区域，并及时响应执行该区域的任务，因此得出执行器对于移动能量补充的特性有以下方面：一是其能够自主移动；二是其电池容量大所需充电时间长；三是因响应突发事件导致执行器具有高度动态的能量消耗；四是执行器在无线传感器与执行器网络中担任重要角色，必须保证其能量供应。
具体地，所述Step3中所述的无执行器失效原则指的是：确保没有任何执行器会因为能量耗尽而失效；避免传感器失效原则指的是：在确保执行器有足够能量补充的前提下，高效的充电方案需要协调执行器和传感器的充电调度，并尽可能地保证传感器不因能量耗尽而失效。
具体地，所述Step3中，FEMER的工作过程具体为：
为了达到无线传感器和执行器网络的高效移动能量补充，要求每个节点周期性地检查自身的剩余能量REi(t)，当REi(t)小于预先设定的阈值时，节点向基站发送充电请求，其中充电请求消息包括：节点标识-ID、类型-Type、节点位置-P、节点的剩余能量-RE、能量消耗率-r、时间戳-ts；传感器的充电请求消息是通过多跳的方式转发给基站，执行器的充电请求消息是通过执行器间的网络转发给基站；
对于移动充电装置，存在三种状态：空闲，移动和充电状态，初始时，移动充电装置是处于空闲状态的，位于二维平面的圆点位置，当移动充电装置接收到节点的充电请求时，它将检查服务池中是否存在该节点的充电请求记录，如果没有，则添加消息请求记录，其中包括节点标识、类型、位置、剩余能量、能量消耗率和时间戳；否则只能根据接收到的信息更新现有的记录，为了提高充电时间的效率，规定FEMER方案允许抢占，这意味着即使移动充电装置已经有一个充电候选节点，更合适的充电请求也可以在这之前得到响应，为了保证充电过程的连续性，假设移动充电装置在充电状态下则不能被抢占，但移动充电装置可以在充电状态下接收充电请求消息；
移动充电装置收到充电请求消息并刷新服务池后，根据候选节点选择算法确定充电候选节点，然后移动充电装置将其状态由空闲状态转换为移动状态，如果移动充电装置朝着候选节点移动的时候，接收到更合适的新的充电请求消息，则将发生抢占，移动充电装置在到达候选节点之后，它将转换到充电状态并开始对节点进行充电任务，在充电过程中，移动充电装置仅接收充电请求消息并维护服务池，一旦节点完全充电后，其充电请求记录将从服务池中删除，移动充电装置将再次变为空闲状态，如果服务池Γ不为空，它将选择下一个请求充电节点，然后开始新的充电工作。
具体地，所述Step3中，候选节点的选择算法的具体步骤为：
Step5.1：执行器和传感器统称为节点，首先，移动充电装置计算服务池中每个节点的最大可容忍充电延迟，对于节点i，其最大可容忍充电延迟为：
其中，Li(t)为节点i的最大可容忍充电延迟，REi(ts)表示节点i在ts时刻的剩余能量，ri表示节点i的能量消耗率，ts为节点i在发送充电请求消息时打的时间戳，t为当前时刻；
当节点i为执行器时，直接执行Step5.2；当节点i为传感器时，移动充电装置进一步检查Li(t)是否小于移动充电装置移动到节点i所花费的时间TMC→i，如果是，则表明即使移动充电装置立即向i移动以便为其充电，但传感器i仍将不可避免地耗尽能量并死亡，那么移动充电装置直接删除传感器i的充电请求记录，然后执行Step5.2，如果否，则直接执行Step5.2；
Step5.2：移动充电装置顺序地扫描服务池中的每个充电请求记录，假设节点i在服务池中，并且计算服务池中任意的其他节点j的最短等待时间，以便节点j在移动充电装置将节点i选择为充电候选节点并完成充电的情况下还可以等待以获得充电机会，计算节点j所需的最短等待时间为：
其中，Di,j(t)表示当选择i作为充电候选节点时节点j的最小充电延迟；TMC→i表示移动充电装置移动到节点i所花费的时间；Ei表示节点i的电池容量；c表示移动充电装置的充电速率；Ti→j表示移动充电装置从节点i移动到节点j所花费的时间；REi(t+TMC→i)表示节点i在未来时刻t+TMC→i的剩余能量，它可以通过公式(3)来计算，
如果没有任何充电请求节点j满足其最短等待时间Di,j(t)大于它的最大可容忍充电延迟Lj(t)的条件，这表示如果移动充电装置选择当前节点i作为下一个充电候选节点时，任何其他的充电请求节点都不会因等待i完成充电而耗尽自身的能量，因此，移动充电装置可以将当前节点i添加到候选充电节点集Σ中，其可以描述如下：
继续扫描下一个请求记录，直到所有记录已经被扫描为止，移动充电装置检查充电候选集合Σ，如果集合Σ不为空，则在Σ中选择空间上最接近移动充电装置的节点作为候选节点；否则转到步骤5.3；
Step5.3：集合Σ为空的情况表示充电请求的数量可能太多，超过了移动充电装置的充电服务能力，在这种情况下，如果在服务池中没有来自执行器的请求，则移动充电装置从服务池中选择空间上最接近它的节点作为候选者；否则，移动充电装置需要以忽略传感器的部分请求为代价来满足执行器的充电要求，因此，移动充电装置顺序地扫描每个充电请求记录，并查找满足以下条件的节点：
在扫描完整个服务池后，移动充电装置检查集合Σ，如果集合不为空，则在Σ中选择空间上最接近移动充电装置的节点作为候选节点；否则转到步骤5.4；
Step5.4：这是一种极端情况，表明移动充电装置的负载是非常严重，因此，移动充电装置必须忽略来自传感器节点的任何充电请求，并且向执行器提供其全部充电能力，所以移动充电装置将选择适合条件(6)的执行器作为候选者，
如果集合Σ仍然为空，这种情况是非常罕见的，意味着服务池中存在不止一个执行器，那么，移动充电装置将选择具有最小可容忍充电延迟的执行器节点作为候选节点，并且通过调节每个请求充电执行器的充电时间来确保没有任何执行器会耗尽能量。
本发明的有益效果是：本发明通过对无线传感器执行器网络特征的分析，尤其是对执行器的自主移动性、高动态能量消耗以及长时间充电等特征进行深入考虑，来保证执行器的能量补充。通过将网络中的执行器组织成一个执行器网络来提高信息的传输和协作。从多个方面深入考虑，有效地解决无线传感器和执行器网络的能量补充问题。
总之，建立了一种无线传感器和执行器网络的移动能量补充框架，综合了传感器和执行器的特征，同时考虑了执行器和传感器充电调度问题。实现了对无线传感器和执行器网络的有效移动能量补充。该方法可以很好地适应执行器的自主移动、长充电持续时间以及响应高突发事件而导致的高动态能量消耗等特征。同时降低了传感器节点的失效问题。
附图说明
图1为无线传感器与执行器网络模型；
图2为充电规则说明图；
图3为充电候选节点的选择示意图；
图4为充电候选节点的选择算法流程图。
具体实施方式
为了更详细的描述本发明和便于本领域人员的理解，下面结合附图以及实施例对本发明做进一步的描述，本部分的实施例用于解释说明本发明，便于理解的目的，不以此来限制本发明。
实施例1：如图1-4所示，一种无线传感器和执行器网络的移动能量补充方法，包括如下步骤：
Step1：建立一个无线传感器和执行器网络模型：在确定的监测区域内随机部署10个以上的传感器节点，基站和移动充电装置均部署在监测区域的左下方，将确定的监测区域等面积分割成几个小区域，每个小区域的中点位置部署一个执行器；NA表示执行器节点构成的集合；NS表示传感器节点构成的集合；Ei表示节点i的电池容量；REi(t)表示节点i在时间t时的电池剩余能量；ri表示节点i的能量消耗率；Γ表示服务池中的节点集合；Σ表示充电候选节点集合；
初始时ni表示传感器或执行器节点i，基站和移动充电装置位于二维空间平面的圆点位置；基站具有足够的电能和通信能力，用于收集传感器节点和执行器节点的信息，可以直接将数据传输到移动充电装置；移动充电装置是具有自主移动能力，计算能力和通信能力的设备，它还拥有充足电量的电池和无线能量传输装置，其能量可通过基站提供，移动充电装置的充电速率为C，移动速度为v(m/s)；执行器被组织成无线互动的执行器网络，执行器可以通过该网络与基站通信，移动充电装置和执行器可以通过GPS或其他非GPS定位的方法来实时定位；
Step2：分析执行器的特征对移动能量补充方案的影响，解决无线传感器和执行器网络的能量约束问题；
Step3：基于无执行器失效原则和避免传感器失效原则，设计一种称为FEMER的高效移动能量补充框架，该框架的工作过程是：首先每个节点实时监测自己的能量状态，当剩余能量低于预设的阈值时向移动充电装置发送一个充电请求；移动充电装置维护着一个服务池，它根据每个节点的能耗信息计算和地理位置计算节点的最大可容忍充电时间、所需充电时间，依据无执行器失效原则和避免传感器失效原则确定的候选节点的选择算法来选择出候选节点进行充电；完成充电后，如果服务池不为空，则开始下一次选择候选者并充电的过程；如此循环工作，以保障网络的持续运行。
进一步地，所述Step2中，分析执行器的特征对移动能量补充方案的影响的具体步骤为：
在无线传感器和执行器网络中，传感器与执行器相互配合来感知环境、做出决策、分配和执行任务，执行器是可移动单元，并配有大容量的电池，有较高的计算和通信能力，每个执行器覆盖一定的区域，并及时响应执行该区域的任务，因此得出执行器对于移动能量补充的特性有以下方面：一是其能够自主移动；二是其电池容量大所需充电时间长；三是因响应突发事件导致执行器具有高度动态的能量消耗；四是执行器在无线传感器与执行器网络中担任重要角色，必须保证其能量供应。
与无线传感器网络相比，无线传感器和执行器网络有三个特征：(i)将执行器添加到网络中，使其能够作用并改变环境；(ii)执行器具有移动性，导致高动态的网络拓扑结构；(iii)执行器的能量消耗由于中断和意想不到的事件呈现着高动态性，并且执行器与传感器相比，配备了更大容量的电池，这意味着它需要更长的时间来充分充电。
现有的移动能量补充方案没有考虑无线传感器和执行器网络中执行器的能量补充，以及适应执行器的特征情况。
目前，大多数现有的移动充电方案属于离线能量补充模式，其基于节点的电池能量消耗率相对恒定的情况下，可以提前设定移动充电装置的充电路径。对于预定的运动轨迹和充电机制，难以很好地适应节点能耗的动态变化，特别是执行器的能耗呈高动态性。
当节点的剩余能量低于一定的阈值时，在线充电方案允许节点主动且及时地发送充电请求。这使得在线方案很好地适应周围环境的不确定性所造成的动态能量消耗。然而，在线充电方案没有考虑网络中的执行器的重要性，也没有确保执行器的能量补充。
从图2中看出，传感器节点S1,S2和执行器节点A1均在服务池中，根据现有的典型在线充电方案NJNP可得，当采用执行器具有比传感器更高的充电优先级的规则时，移动充电装置实际的充电顺序是A1→S2→S1。然而A1的持续充电时间比S1和S2的电池寿命总和大，也就是t5>(t3+t4)，NJNP的充电策略将会导致S1和S2的失效。然而，我们可以通过更好的策略来避免这种情况的发生，例如：S2→S1→A1。
进一步地，所述Step3中所述的无执行器失效原则指的是：所有的执行器都保证有电，执行器对于无线传感器和执行器网络是具有非常重要的意义，每个执行器覆盖一定的区域，及时响应该区域的事件。执行器的失效会导致执行器覆盖空洞等严重问题。因此，确保没有执行器失效是我们研究的主要原则；避免传感器失效原则指的是：在确保执行器有足够能量补充的前提下，高效的充电方案需要协调执行器和传感器的充电调度，并尽可能地保证传感器不因能量耗尽而失效。虽然传感器节点的重要性低于执行器，但二者都是构成无线传感器与执行器网络的重要组成部分。传感器节点的失效将导致数据丢失、链路断开甚至网络分割，因此需要尽可能地避免传感器失效。
进一步地，所述Step3中，FEMER的工作过程具体为：
为了达到无线传感器和执行器网络的高效移动能量补充，要求每个节点周期性地检查自身的剩余能量REi(t)，当REi(t)小于预先设定的阈值时，节点向基站发送充电请求，其中充电请求消息包括：节点标识(ID)、类型(Type)、节点位置(P)、节点的剩余能量(RE)、能量消耗率(r)、时间戳(ts)；传感器的充电请求消息是通过多跳的方式转发给基站，执行器的充电请求消息是通过执行器间的网络转发给基站；
对于移动充电装置，存在三种状态：空闲，移动和充电状态，初始时，移动充电装置是处于空闲状态的，位于二维平面的圆点位置，当移动充电装置接收到节点的充电请求时，它将检查服务池中是否存在该节点的充电请求记录，如果没有，则添加消息请求记录，其中包括节点标识、类型、位置、剩余能量、能量消耗率和时间戳；否则只能根据接收到的信息更新现有的记录，为了提高充电时间的效率，规定FEMER方案允许抢占，这意味着即使移动充电装置已经有一个充电候选节点，更合适的充电请求也可以在这之前得到响应，为了保证充电过程的连续性，假设移动充电装置在充电状态下则不能被抢占，但移动充电装置可以在充电状态下接收充电请求消息；
移动充电装置收到充电请求消息并刷新服务池后，根据候选节点选择算法确定充电候选节点，然后移动充电装置将其状态由空闲状态转换为移动状态，如果移动充电装置朝着候选节点移动的时候，接收到更合适的新的充电请求消息，则将发生抢占，移动充电装置在到达候选节点之后，它将转换到充电状态并开始对节点进行充电任务，在充电过程中，移动充电装置仅接收充电请求消息并维护服务池，一旦节点完全充电后，其充电请求记录将从服务池中删除，移动充电装置将再次变为空闲状态，如果服务池Γ不为空，它将选择下一个请求充电节点，然后开始新的充电工作。
进一步地，所述Step3中，候选节点的选择算法的具体步骤为：
Step5.1：执行器和传感器统称为节点，首先，移动充电装置计算服务池中每个节点的最大可容忍充电延迟，对于节点i，其最大可容忍充电延迟为：
其中，Li(t)为节点i的最大可容忍充电延迟，REi(ts)表示节点i在ts时刻的剩余能量，ri表示节点i的能量消耗率，ts为节点i在发送充电请求消息时打的时间戳，t为当前时刻；
当节点i为执行器时，直接执行Step5.2；当节点i为传感器时，移动充电装置进一步检查Li(t)是否小于移动充电装置移动到节点i所花费的时间TMC→i，如果是，则表明即使移动充电装置立即向i移动以便为其充电，但传感器i仍将不可避免地耗尽能量并死亡，那么移动充电装置直接删除传感器i的充电请求记录，然后执行Step5.2，如果否，则直接执行Step5.2；
Step5.2：移动充电装置顺序地扫描服务池中的每个充电请求记录，假设节点i在服务池中，并且计算服务池中任意的其他节点j的最短等待时间，以便节点j在移动充电装置将节点i选择为充电候选节点并完成充电的情况下还可以等待以获得充电机会，计算节点j所需的最短等待时间为：
其中，Di,j(t)表示当选择i作为充电候选节点时节点j的最小充电延迟；TMC→i表示移动充电装置移动到节点i所花费的时间；Ei表示节点i的电池容量；c表示移动充电装置的充电速率；Ti→j表示移动充电装置从节点i移动到节点j所花费的时间；REi(t+TMC→i)表示节点i在未来时刻t+TMC→i的剩余能量，它可以通过公式(3)来计算，
如果没有任何充电请求节点j满足其最短等待时间Di,j(t)大于它的最大可容忍充电延迟Lj(t)的条件，这表示如果移动充电装置选择当前节点i作为下一个充电候选节点时，任何其他的充电请求节点都不会因等待i完成充电而耗尽自身的能量，因此，移动充电装置可以将当前节点i添加到候选充电节点集Σ中，其可以描述如下：
继续扫描下一个请求记录，直到所有记录已经被扫描为止，移动充电装置检查充电候选集合Σ，如果集合Σ不为空，则在Σ中选择空间上最接近移动充电装置的节点作为候选节点；否则转到步骤5.3；
Step5.3：集合Σ为空的情况表示充电请求的数量可能太多，超过了移动充电装置的充电服务能力，在这种情况下，如果在服务池中没有来自执行器的请求，则移动充电装置从服务池中选择空间上最接近它的节点作为候选者；否则，移动充电装置需要以忽略传感器的部分请求为代价来满足执行器的充电要求，因此，移动充电装置顺序地扫描每个充电请求记录，并查找满足以下条件的节点：
在扫描完整个服务池后，移动充电装置检查集合Σ，如果集合不为空，则在Σ中选择空间上最接近移动充电装置的节点作为候选节点；否则转到步骤5.4；
Step5.4：这是一种极端情况，表明移动充电装置的负载是非常严重，因此，移动充电装置必须忽略来自传感器节点的任何充电请求，并且向执行器提供其全部充电能力，所以移动充电装置将选择适合条件(6)的执行器作为候选者，
如果集合Σ仍然为空，这种情况是非常罕见的，意味着服务池中存在不止一个执行器，那么，移动充电装置将选择具有最小可容忍充电延迟的执行器节点作为候选节点，并且通过调节每个请求充电执行器的充电时间来确保没有任何执行器会耗尽能量。
下面结合附图和具体的例子对候选节点的选择算法进行具体描述：
为了方便描述，执行器和传感器统称为节点。如图3所示，无线传感器和执行器网络中有4个区域，每个区域中布置1个执行器，初始时每个执行器位于其所负责区域的中心位置。网络共有16个传感器，其中节点a1,a2,a3属于执行器A负责的区域，节点b1,b2,b3,b4属于执行器B负责的区域,节点c1,c2,c3,c4属于执行器C负责的区域，节点d1,d2,d3,d4,d5属于执行器D负责的区域。假设传感器a1,b2,d4和执行器C因剩余能量低于各自的阈值向移动充电装置发送来充电请求，则移动充电装置服务池Γ＝{a1,b2,d4,C}。移动充电装置选择候选充电节点的过程如下：
Step5.1：首先，移动充电装置计算服务池Γ中每个节点的最大可容忍充电延迟。例如，对于节点d4，其最大可容忍充电延迟为：
其中，Ld4(t)为节点d4的最大可容忍充电延迟，REd4(ts)表示节点d4在ts时刻的剩余能量，rd4表示节点d4的能量消耗速率，ts为节点d4在发送充电请求消息时打的时间戳，t为当前时刻；
移动充电装置检查服务池Γ中的每个节点。对于节点i，当节点i为执行器时，直接执行Step5.2；当节点i为传感器时，移动充电装置进一步检查Li(t)是否小于移动充电装置移动到节点i所花费的时间TMC→i，如果是，则表明即使移动充电装置立即向i移动以便为其充电，但传感器i仍将不可避免地耗尽能量并死亡，那么移动充电装置直接删除传感器i的充电请求记录，然后执行Step5.2，如果否，则直接执行Step5.2；
Step5.2：移动充电装置顺序地扫描服务池Γ中的每个充电请求记录，假设节点d4在服务池中，并且计算任意的其他节点j的最短等待时间，以便节点j在移动充电装置将节点d4选择为候选节点的情况下获得可能充电的机会。计算其最短等待时间，即最小充电延迟为：
其中，Dd4,j(t)表示当选择d4作为充电候选节点时节点j的最小充电延迟；TMC→d4表示移动充电装置移动到节点d4所花费的时间；Ed4表示节点d4的电池容量；C表示移动充电装置的充电速率；Td4→j表示移动充电装置从节点d4移动到节点j所花费的时间；
REd4(t+TMC→d4)表示节点i在未来时刻t+TMC→d4的剩余能量，它可以通过公式(3)来计算。
如果没有任何充电请求节点j满足其最短等待时间Di,j(t)大于它的最大可容忍充电延迟Lj(t)的条件，这表示如果移动充电装置选择当前节点i作为下一个充电候选节点时，任何其他的充电请求节点都不会因等待i完成充电而耗尽自身的能量，因此，移动充电装置可以将当前节点i添加到候选充电节点集Σ中，其可以描述如下：
例如，当前节点为d4，如果Γ中没有任何充电请求节点j满足其最短等待时间Dd4,j(t)大于它的最大可容忍充电延迟Lj(t)的条件，这表示如果移动充电装置选择节点d4作为下一个充电候选节点时，任何其他的充电请求节点都不会因等待d4完成充电耗尽自身的能量，因此，移动充电装置可以将节点d4添加到候选充电节点集Σ中。继续扫描下一个请求记录，直到所有记录已经被扫描为止，移动充电装置检查充电候选集合Σ，如果集合Σ不为空，则在Σ中选择空间上最接近移动充电装置的节点作为候选节点。例如，在图3所示的例子中Σ中存在节点d4，并且d4距离移动充电装置最近，所以该节点被选为候选充电节点，算法结束。对于在Σ为空的情形下，则算法转到至步骤5.3继续执行；
Step5.3：集合Σ为空的情况表示充电请求的数量可能太多，超过了移动充电装置的充电服务能力，在这种情况下，如果在服务池中没有来自执行器的请求，则移动充电装置从服务池中选择空间上最接近它的节点作为候选者；否则，移动充电装置需要以忽略传感器的部分请求为代价来满足执行器的充电要求，因此，移动充电装置顺序地扫描每个充电请求记录，并查找满足以下条件的节点：
在扫描完整个服务池后，移动充电装置检查集合Σ，如果集合不为空，则在Σ中选择空间上最接近移动充电装置的节点作为候选节点；否则转到步骤5.4；
Step5.4：这是一种极端情况，表明移动充电装置的负载是非常严重，因此，移动充电装置必须忽略来自传感器节点的任何充电请求，并且向执行器提供其全部充电能力，所以移动充电装置将选择适合条件(6)的执行器作为候选者，
如果集合Σ仍然为空，这种情况是非常罕见的，意味着服务池中存在不止一个执行器，那么，移动充电装置将选择具有最小可容忍充电延迟的执行器节点作为候选节点，并且通过调节每个请求充电执行器的充电时间来确保没有任何执行器会耗尽能量。
以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (5)
1.一种无线传感器和执行器网络的移动能量补充方法，其特征在于，包括如下步骤：
Step1：建立一个无线传感器和执行器网络模型：在确定的监测区域内随机部署10个以上的传感器节点，基站和移动充电装置均部署在监测区域的左下方，将确定的监测区域等面积分割成几个小区域，每个小区域的中点位置部署一个执行器；NA表示执行器节点构成的集合；NS表示传感器节点构成的集合；Ei表示节点i的电池容量；REi(t)表示节点i在时间t时的电池剩余能量；ri表示节点i的能量消耗率；Γ表示服务池中的节点集合；Σ表示充电候选节点集合；
初始时ni表示传感器或执行器节点i，基站和移动充电装置位于二维空间平面的圆点位置；基站具有足够的电能和通信能力，用于收集传感器节点和执行器节点的信息，可以直接将数据传输到移动充电装置；移动充电装置是具有自主移动能力，计算能力和通信能力的设备，它还拥有充足电量的电池和无线能量传输装置，其能量可通过基站提供，移动充电装置的充电速率为C，移动速度为v(m/s)；执行器被组织成无线互动的执行器网络，执行器可以通过该网络与基站通信，移动充电装置和执行器可以通过GPS或其他非GPS定位的方法来实时定位；
Step2：分析执行器的特征对移动能量补充方案的影响，解决无线传感器和执行器网络的能量约束问题；
Step3：基于无执行器失效原则和避免传感器失效原则，设计一种称为FEMER的高效移动能量补充框架，该框架的工作过程是：首先每个节点实时监测自己的能量状态，当剩余能量低于预设的阈值时向移动充电装置发送一个充电请求；移动充电装置维护着一个服务池，它根据每个节点的能耗信息和地理位置计算节点的最大可容忍充电延迟、最短等待充电时间，依据无执行器失效原则和避免传感器失效原则确定的候选节点的选择算法来选择出候选节点进行充电；完成充电后，如果服务池不为空，则开始下一次选择候选者并充电的过程；如此循环工作，以保障网络的持续运行。
2.根据权利要求1所述的无线传感器和执行器网络的移动能量补充方法，其特征在于，所述Step2中，分析执行器的特征对移动能量补充方案的影响的具体步骤为：
在无线传感器和执行器网络中，传感器与执行器相互配合来感知环境、做出决策、分配和执行任务，执行器是可移动单元，并配有大容量的电池，有较高的计算和通信能力，每个执行器覆盖一定的区域，并及时响应执行该区域的任务，因此得出执行器对于移动能量补充的特性有以下方面：一是其能够自主移动；二是其电池容量大所需充电时间长；三是因响应突发事件导致执行器具有高度动态的能量消耗；四是执行器在无线传感器与执行器网络中担任重要角色，必须保证其能量供应。
3.根据权利要求1所述的无线传感器和执行器网络的移动能量补充方法，其特征在于，所述Step3中所述的无执行器失效原则指的是：确保没有任何执行器会因为能量耗尽而失效；避免传感器失效原则指的是：在确保执行器有足够能量补充的前提下，高效的充电方案需要协调执行器和传感器的充电调度，并尽可能地保证传感器不因能量耗尽而失效。
4.根据权利要求1所述的无线传感器和执行器网络的移动能量补充方法，其特征在于，所述Step3中，FEMER的工作过程具体为：
为了达到无线传感器和执行器网络的高效移动能量补充，要求每个节点周期性地检查自身的剩余能量REi(t)，当REi(t)小于预先设定的阈值时，节点向基站发送充电请求，其中充电请求消息包括：节点标识-ID、类型-Type、节点位置-P、节点的剩余能量-RE、能量消耗率-r、时间戳-ts；传感器的充电请求消息是通过多跳的方式转发给基站，执行器的充电请求消息是通过执行器间的网络转发给基站；
对于移动充电装置，存在三种状态：空闲，移动和充电状态，初始时，移动充电装置是处于空闲状态的，位于二维平面的圆点位置，当移动充电装置接收到节点的充电请求时，它将检查服务池中是否存在该节点的充电请求记录，如果没有，则添加消息请求记录，其中包括节点标识、类型、位置、剩余能量、能量消耗率和时间戳；否则只能根据接收到的信息更新现有的记录，为了提高充电时间的效率，规定FEMER方案允许抢占，这意味着即使移动充电装置已经有一个充电候选节点，更合适的充电请求也可以在这之前得到响应，为了保证充电过程的连续性，假设移动充电装置在充电状态下则不能被抢占，但移动充电装置可以在充电状态下接收充电请求消息；
移动充电装置收到充电请求消息并刷新服务池后，根据候选节点选择算法确定充电候选节点，然后移动充电装置将其状态由空闲状态转换为移动状态，如果移动充电装置朝着候选节点移动的时候，接收到更合适的新的充电请求消息，则将发生抢占，移动充电装置在到达候选节点之后，它将转换到充电状态并开始对节点进行充电任务，在充电过程中，移动充电装置仅接收充电请求消息并维护服务池，一旦节点完全充电后，其充电请求记录将从服务池中删除，移动充电装置将再次变为空闲状态，如果服务池Γ不为空，它将选择下一个请求充电节点，然后开始新的充电工作。
5.根据权利要求1或4所述的无线传感器和执行器网络的移动能量补充方法，其特征在于，所述Step3中，候选节点的选择算法的具体步骤为：
Step5.1：执行器和传感器统称为节点，首先，移动充电装置计算服务池中每个节点的最大可容忍充电延迟，对于节点i，其最大可容忍充电延迟为：
Li(t)＝REi(ts)/ri+ts-t (1)
其中，Li(t)为节点i的最大可容忍充电延迟，REi(ts)表示节点i在ts时刻的剩余能量，ri表示节点i的能量消耗率，ts为节点i在发送充电请求消息时打的时间戳，t为当前时刻；
当节点i为执行器时，直接执行Step5.2；当节点i为传感器时，移动充电装置进一步检查Li(t)是否小于移动充电装置移动到节点i所花费的时间TMC→i，如果是，则表明即使移动充电装置立即向i移动以便为其充电，但传感器i仍将不可避免地耗尽能量并死亡，那么移动充电装置直接删除传感器i的充电请求记录，然后执行Step5.2，如果否，则直接执行Step5.2；
Step5.2：移动充电装置顺序地扫描服务池中的每个充电请求记录，假设节点i在服务池中，并且计算服务池中任意的其他节点j的最短等待时间，以便节点j在移动充电装置将节点i选择为充电候选节点并完成充电的情况下还可以等待以获得充电机会，计算节点j所需的最短等待时间为：
Di,j(t)＝TMC→i+(Ei-REi(t+TMC→i))/c+Ti→j (2)
其中，Di,j(t)表示当选择i作为充电候选节点时节点j的最小充电延迟；TMC→i表示移动充电装置移动到节点i所花费的时间；Ei表示节点i的电池容量；c表示移动充电装置的充电速率；Ti→j表示移动充电装置从节点i移动到节点j所花费的时间；REi(t+TMC→i)表示节点i在未来时刻t+TMC→i的剩余能量，它可以通过公式(3)来计算，
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如果没有任何充电请求节点j满足其最短等待时间Di,j(t)大于它的最大可容忍充电延迟Lj(t)的条件，这表示如果移动充电装置选择当前节点i作为下一个充电候选节点时，任何其他的充电请求节点都不会因等待i完成充电而耗尽自身的能量，因此，移动充电装置可以将当前节点i添加到候选充电节点集Σ中，其可以描述如下：
继续扫描下一个请求记录，直到所有记录已经被扫描为止，移动充电装置检查充电候选集合Σ，如果集合Σ不为空，则在Σ中选择空间上最接近移动充电装置的节点作为候选节点；否则转到步骤5.3；
Step5.3：集合Σ为空的情况表示充电请求的数量可能太多，超过了移动充电装置的充电服务能力，在这种情况下，如果在服务池中没有来自执行器的请求，则移动充电装置从服务池中选择空间上最接近它的节点作为候选者；否则，移动充电装置需要以忽略传感器的部分请求为代价来满足执行器的充电要求，因此，移动充电装置顺序地扫描每个充电请求记录，并查找满足以下条件的节点：
在扫描完整个服务池后，移动充电装置检查集合Σ，如果集合不为空，则在Σ中选择空间上最接近移动充电装置的节点作为候选节点；否则转到步骤5.4；
Step5.4：这是一种极端情况，表明移动充电装置的负载是非常严重，因此，移动充电装置必须忽略来自传感器节点的任何充电请求，并且向执行器提供其全部充电能力，所以移动充电装置将选择适合条件(6)的执行器作为候选者，
如果集合Σ仍然为空，这种情况是非常罕见的，意味着服务池中存在不止一个执行器，那么，移动充电装置将选择具有最小可容忍充电延迟的执行器节点作为候选节点，并且通过调节每个请求充电执行器的充电时间来确保没有任何执行器会耗尽能量。
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