CN107995632A - 一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法 - Google Patents
一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107995632A CN107995632A CN201711075608.0A CN201711075608A CN107995632A CN 107995632 A CN107995632 A CN 107995632A CN 201711075608 A CN201711075608 A CN 201711075608A CN 107995632 A CN107995632 A CN 107995632A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- msub
- msubsup
- time slot
- passive sensing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 230000003068 static effect Effects 0.000 title claims abstract description 18
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 5
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 150000007524 organic acids Chemical class 0.000 claims description 3
- 230000010287 polarization Effects 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 abstract 2
- 238000012804 iterative process Methods 0.000 abstract 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 description 1
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
- H04W16/18—Network planning tools
- H04W16/20—Network planning tools for indoor coverage or short range network deployment
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B17/00—Monitoring; Testing
- H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
- H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B17/00—Monitoring; Testing
- H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
- H04B17/382—Monitoring; Testing of propagation channels for resource allocation, admission control or handover
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B5/00—Near-field transmission systems, e.g. inductive or capacitive transmission systems
- H04B5/70—Near-field transmission systems, e.g. inductive or capacitive transmission systems specially adapted for specific purposes
- H04B5/79—Near-field transmission systems, e.g. inductive or capacitive transmission systems specially adapted for specific purposes for data transfer in combination with power transfer
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W72/00—Local resource management
- H04W72/50—Allocation or scheduling criteria for wireless resources
- H04W72/54—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W84/00—Network topologies
- H04W84/18—Self-organising networks, e.g. ad-hoc networks or sensor networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法，包括以下步骤：将部署区域网格化，将时间周期离散化；在迭代过程中根据不同的目标函数分阶段确定新增节点的位置和充电/工作调度情况，第一阶段，确定新增节点在各网格中心的最优充电/工作调度，第二阶段，在调度情况确定的前提下确定新增节点的最优部署位置，不断新增节点直至满足部署区域内所有目标点的检测率和虚警率要求；最后计算节点的初始充电时间。本发明适用于传感节点能够捕获射频能量进行充电，并采用数据融合技术检测静态目标点的场景，可在满足目标点检测率及虚警率要求的前提下，有效降低部署成本。
Description
技术领域
本发明涉及一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法，该方法适用于捕获射频能量工作的无源感知网络。
背景技术
随着无线通信技术的发展，无线传感器网络能够实时检测并采集网络部署区域内目标点的信息，从而实现目标检测、物体追踪、安全监控等，被广泛地应用于军事侦察、环境监测、医疗健康等众多领域。数据融合技术能够充分利用节点之间的协作关系对目标进行联合检测，有效提高系统的检测质量。
传统传感节点由电池供电或需要定期充电，无法持续不间断地工作，对于部署在环境较为恶劣的区域的应用，更换电池或对节点进行充电的代价巨大。得益于无线能量传输技术的突破，传感节点可以从诸如蜂窝基站，电视发射塔等设备发出的无线电波中捕获到能量，以支持传感、计算和通信。
对节点位置的合理规划并对节点工作/休眠状态进行合理调度，可有效降低部署成本。公开号为CN102256269A的专利文献分别提供了在传统传感网中基于检测信息融合的部署方法，目标是部署最少的传感节点满足在监测区域内目标的检测概率。但该方法没有考虑节点的能耗情况。有文献考虑了节点可进行能量捕获的场景，提出了一种传感节点的调度算法，目标是最大化整个检测周期内的检测质量。(参见《Quality-Aware TargetCoverage in Energy Harvesting Sensor Networks》，刊于IEEE Transactions onEmerging Topics，2014)但该方法使用的检测模型为简单的0-1模型，与实际的检测场景有较大差距，且节点的数量和位置已经固定，并不适用于本发明涉及的同时规划节点部署位置并进行调度的场景。
发明内容
为了克服已有方法的无法适用于传感节点能够捕获射频能量进行充电、部署成本较高的不足，本发明提供一种适用射频充电的无源传感网，并保证静态目标检测质量的节点部署调度方法，适用于传感节点能够捕获射频能量进行充电，并采用数据融合技术检测静态目标点的场景，可在满足目标点检测率及虚警率要求的前提下，有效降低部署成本。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法，包括以下步骤：
步骤1考虑区域中有M个目标点和N个能量源，目标点用集合O＝{o1,o2,…,oM}表示，能量源用集合C＝{c1,c2,…,cN}表示，在给定时间周期T内，无源传感节点(以下简称节点)需要捕获射频能量源发出的无线电波能量进行充电，然后对目标点进行信号采样和联合检测，检测噪声Q服从均值为0，方差为σ2的正态分布；
步骤2将区域均匀划分成为X×Y个网格，网格大小由精度要求和计算能力决定，节点的候选部署位置设定为各网格中心，且在一个网格内可同时部署多个节点，网格中心用集合G＝{g1,g2,…,gX×Y}；将时间周期T划分为K个等长的时隙，用集合Γ＝{t1,t2,…,tK}表示，时隙大小由精度要求和计算能力决定；
步骤3对于每一个网格中心gi∈G，计算若节点部署在该处，在T时间内可活跃工作的时隙个数ai，对于Γ中的每个时隙tk∈Γ，k＝1,2,…,K，计算节点若在网格gi的tk时隙工作，系统在tk时隙的第一目标函数值，与不选取网格gi的tk时隙工作情况下，系统在tk时隙的第一目标函数值进行比较，选取对应第一目标函数值下降最大的ai个时隙作为节点在gi处的工作时隙，其余K-ai个时隙作为充电时隙，计算网格gi的第二目标函数值；
步骤4遍历所有网格，新增节点部署在使得第二目标函数值最小的网格中，如果部署于多个网格的第二目标函数值相等，则新增节点随机部署于其中一个网格中；
步骤5判断当前部署方案下的第二目标函数值是否为0，若为0，能保证对区域内静态目标的检测质量满足系统要求，进入步骤6；否则，重复步骤3；
步骤6假设结束操作后共部署了Z个节点，用集合G'＝{g'1,g'2,…,g'Z}表示Z个节点的位置，用集合S＝{S1,S2,…,SZ}表示Z个节点的调度方案，其中z＝1,2,...,Z，
的表达式为：
计算节点的初始充电时间Tini。
进一步，所述步骤3中，节点在网格中心gi∈G处，在T时间内可活跃工作的时隙个数的计算方法为：
其中，Pc为采样检测的功率，由传感模块自身的参数决定，是网格中心gi处的充电功率，由公式(3)计算得到：
其中，w是整流效率，Gs是发送天线增益，Gr是接收天线增益，Lp是极化损耗，λ是波长，ε是调节参数，以保证取值有限，是能量源cn与网格中心gi之间的距离，Ps是能量源的发射功率。
再进一步，所述步骤3中，系统在tk时隙的第一目标函数的表达式为：
其中，β是系统要求的目标点检测率，是在时隙tk内对目标点om的检测率，由公式(5)计算得到：
其中，是位于距离目标点om的融合检测半径R范围内，在时隙tk内处于工作状态的节点个数，是自由度为的卡方分布的累积分布函数，是时隙tk内目标点om的信号检测阈值，由公式(6)计算得到：
其中，是自由度为的卡方分布的累积分布函数的逆函数。α是系统要求的虚警率，公式(5)中的是融合检测半径R内在时隙tk内处于工作状态的第x个节点与目标点om之间的距离，是距离目标点处的信号强度，由公式(7)计算得到：
其中，W0是源信号强度，u是信号衰减系数，d0是单位距离。
更进一步，所述步骤3和步骤4中，网格gi的第二目标函数的表达式为：
所述步骤3中，所述融合检测半径R的确定方法为：
其中，W-1是公式(7)中信号强度函数的逆函数。
最后，所述步骤6中，Tini的确定方法为：
其中，是节点g'z的充电功率，由公式(3)计算得到。
本发明的有益效果主要体现在：适用于传感节点能够捕获射频能量进行充电，并对目标点进行联合检测的场景，可在满足目标点检测率及虚警率要求的前提下，有效降低部署成本。
附图说明
图1是一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法的实施流程图；
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1，一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法，包括以下步骤：
步骤1考虑区域中有M个目标点和N个能量源，目标点用集合O＝{o1,o2,…,oM}表示，能量源用集合C＝{c1,c2,…,cN}表示，在给定时间周期T内，无源传感节点(以下简称节点)需要捕获射频能量源发出的无线电波能量进行充电，然后对目标点进行信号采样和联合检测，检测噪声Q服从均值为0，方差为σ2的正态分布；
步骤2将区域均匀划分成为X×Y个网格，网格大小由精度要求和计算能力决定，节点的候选部署位置设定为各网格中心，且在一个网格内可同时部署多个节点，网格中心用集合G＝{g1,g2,…,gX×Y}；将时间周期T划分为K个等长的时隙，用集合Γ＝{t1,t2,…,tK}表示，时隙大小由精度要求和计算能力决定；
步骤3首先确定节点部署在各网格中心处的最佳调度。对于每一个网格中心gi∈G，计算若节点部署在该处，在T时间内可活跃工作的时隙个数ai，对于Γ中的每个时隙tk∈Γ，k＝1,2,…,K，计算节点若在网格gi的tk时隙工作，系统在tk时隙的第一目标函数值，与不选取网格gi的tk时隙工作情况下，系统在tk时隙的第一目标函数值进行比较，选取对应第一目标函数值下降最大的ai个时隙作为节点在gi处的工作时隙，其余K-ai个时隙作为充电时隙，计算网格gi的第二目标函数值；
进一步地，所述步骤3中，节点在网格中心gi∈G处，在T时间内可活跃工作的时隙个数的计算方法为：
其中，是第z个网格中心处的充电功率，由公式(3)计算得到：
其中，w是整流效率，Gs是发送天线增益，Gr是接收天线增益，Lp是极化损耗，λ是波长，ε是调节参数，以保证取值有限，是能量源cn与网格中心gi之间的距离，Ps是能量源的发射功率；本实施例中，η＝0.3，Gs＝8dBi，Gr＝2dBi，Lp＝3dB，λ＝0.33m，ε＝0.2316m，Ps＝1～3W；
再进一步，所述步骤3中，系统在tk时隙的第一目标函数的表达式为：
其中，β是系统要求的目标点检测率，是在时隙tk内对目标点om的检测率，由公式(5)计算得到：
其中，是位于距离目标点om的融合检测半径R范围内，在时隙tk内处于工作状态的节点个数，是自由度为的卡方分布的累积分布函数，是时隙tk内目标点om的信号检测阈值，由公式(6)计算得到：
其中，是自由度为的卡方分布的累积分布函数的逆函数。α是系统要求的虚警率，公式(4)中的是融合检测半径R内在时隙tk内处于工作状态的第x个节点与目标点om之间的距离，是距离目标点处的信号强度，由公式(7)计算得到：
其中，W0是源信号强度，u是信号衰减系数，d0是单位距离。
融合检测半径R的确定方法为：
其中，W-1是公式(6)中信号强度函数的逆函数；本实施例中，β＝0.9，α＝0.01，σ2＝1，R＝12.4625m，u＝2，d0＝1m；
步骤4在确定各网格的最佳调度后，从中选择最佳的新增节点部署位置。遍历所有网格，新增节点部署在使得第二目标函数值最小的网格中，如果部署于多个网格的第二目标函数值相等，则新增节点随机部署于其中一个网格中；
进一步地，所述步骤3和步骤4中，网格gi的第二目标函数的表达式为：
步骤5判断当前部署方案下的第二目标函数值是否为0，若为0，能保证对区域内静态目标的检测质量满足系统要求，进入步骤6；否则，重复步骤3；
步骤6为了满足节点能按调度不间断工作，在结束操作后还需要计算节点的初始充电时间。假设结束操作后共部署了Z个节点，用集合G'＝{g'1,g'2,…,g'Z}表示Z个节点的位置，用集合S＝{S1,S2,…,SZ}表示Z个节点的调度方案，其中z＝1,2,...,Z，的表达式为：
计算节点的初始充电时间Tini；
进一步地，所述步骤6中，Tini的确定方法为：
其中，是是节点g'z的充电功率，可由公式(3)计算得到。
Claims (6)
1.一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1考虑区域中有M个目标点和N个能量源，目标点用集合O＝{o1,o2,…,oM}表示，能量源用集合C＝{c1,c2,…,cN}表示，在给定时间周期T内，无源传感节点需要捕获射频能量源发出的无线电波能量进行充电，然后对目标点进行信号采样和联合检测，检测噪声Q服从均值为0，方差为σ2的正态分布；
步骤2将区域均匀划分成为X×Y个网格，网格大小由精度要求和计算能力决定，无源传感节点的候选部署位置设定为各网格中心，且在一个网格内可同时部署多个无源传感节点，网格中心用集合G＝{g1,g2,…,gX×Y}；将时间周期T划分为K个等长的时隙，用集合Γ＝{t1,t2,…,tK}表示，时隙大小由精度要求和计算能力决定；
步骤3对于每一个网格中心gi∈G，计算若无源传感节点部署在该处，在T时间内可活跃工作的时隙个数ai，对于Γ中的每个时隙tk∈Γ，k＝1,2,…,K，计算无源传感节点若在网格gi的tk时隙工作，系统在tk时隙的第一目标函数值，与不选取网格gi的tk时隙工作情况下，系统在tk时隙的第一目标函数值进行比较，选取对应第一目标函数值下降最大的ai个时隙作为无源传感节点在gi处的工作时隙，其余K-ai个时隙作为充电时隙，计算网格gi的第二目标函数值；
步骤4遍历所有网格，新增无源传感节点部署在使得第二目标函数值最小的网格中，如果部署于多个网格的第二目标函数值相等，则新增无源传感节点随机部署于其中一个网格中；
步骤5判断当前部署方案下的第二目标函数值是否为0，若为0，能保证对区域内静态目标的检测质量满足系统要求，进入步骤6；否则，重复步骤3；
步骤6假设结束操作后共部署了Z个无源传感节点，用集合G'＝{g'1,g'2,…,g'Z}表示Z个无源传感节点的位置，以下会用无源传感节点位置直接指代该无源传感节点，用集合S＝{S1,S2,…,SZ}表示Z个无源传感节点的调度方案，其中 的表达式为：
计算无源传感节点的初始充电时间Tini。
2.如权利要求1所述的一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法，其特征在于：所述步骤3中，无源传感节点在网格中心gi∈G处，在T时间内可活跃工作的时隙个数的计算方法为：
其中，Pc为采样检测的功率，由传感模块自身的参数决定，是网格中心gi处的充电功率，由公式(3)计算得到：
<mrow>
<msubsup>
<mi>P</mi>
<mi>h</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>g</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>N</mi>
</munderover>
<mi>w</mi>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>G</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<msub>
<mi>G</mi>
<mi>r</mi>
</msub>
</mrow>
<msub>
<mi>L</mi>
<mi>p</mi>
</msub>
</mfrac>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mfrac>
<mi>&lambda;</mi>
<mrow>
<mn>4</mn>
<mi>&pi;</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>d</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>c</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>g</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<mi>&epsiv;</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>3</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，w是整流效率，Gs是发送天线增益，Gr是接收天线增益，Lp是极化损耗，λ是波长，ε是调节参数，以保证取值有限，是能量源cn与网格中心gi之间的距离，Ps是能量源的发射功率。
3.如权利要求1或2所述的一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法，其特征在于：所述步骤3中，系统在tk时隙的第一目标函数的表达式为：
<mrow>
<msub>
<mi>Q</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>M</mi>
</munderover>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
<mo>{</mo>
<mi>&beta;</mi>
<mo>-</mo>
<msubsup>
<mi>P</mi>
<mi>D</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>o</mi>
<mi>m</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</msubsup>
<mo>,</mo>
<mn>0</mn>
<mo>}</mo>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>&Element;</mo>
<mi>&Gamma;</mi>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>4</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，β是系统要求的目标点检测率，是在时隙tk内对目标点om的检测率，由公式(5)计算得到：
其中，是位于距离目标点om的融合检测半径R范围内，在时隙tk内处于工作状态的无源传感节点个数，是自由度为的卡方分布的累积分布函数，是时隙tk内目标点om的信号检测阈值，由公式(6)计算得到：
其中，是自由度为的卡方分布的累积分布函数的逆函数，α是系统要求的虚警率，公式(5)中的是融合检测半径R内在时隙tk内处于工作状态的第x个无源传感节点与目标点om之间的距离，是距离目标点处的信号强度，由公式(7)计算得到：
<mrow>
<mi>W</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>d</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mfrac>
<msub>
<mi>W</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>d</mi>
<mo>/</mo>
<msub>
<mi>d</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>u</mi>
</msup>
</mfrac>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mo>></mo>
<msub>
<mi>d</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>W</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mo>&le;</mo>
<msub>
<mi>d</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>7</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，W0是源信号强度，u是信号衰减系数，d0是单位距离。
4.如权利要求3所述的保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法，其特征在于：所述步骤3和步骤4中，网格gi的第二目标函数的表达式为：
<mrow>
<msub>
<mi>Q</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>g</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>K</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>Q</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>8</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>.</mo>
</mrow>
5.如权利要求3所述的一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法，其特征在于：所述融合检测半径R的确定方法为：
其中，W-1是公式(7)中信号强度函数的逆函数。
6.如权利要求1或2所述的一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法，其特征在于：所述步骤6中，Tini的确定方法为：
<mrow>
<msub>
<mi>T</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mi>i</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
<mo>{</mo>
<mfrac>
<mi>T</mi>
<mi>K</mi>
</mfrac>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>k</mi>
</munderover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>s</mi>
<mi>j</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>g</mi>
<mi>z</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</msubsup>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>c</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msubsup>
<mi>s</mi>
<mi>j</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>g</mi>
<mi>z</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</msubsup>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mo>)</mo>
<msubsup>
<mi>P</mi>
<mi>h</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>g</mi>
<mi>z</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
<mo>...</mo>
<mo>,</mo>
<mi>K</mi>
<mo>,</mo>
<msubsup>
<mi>g</mi>
<mi>z</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msubsup>
<mo>&Element;</mo>
<msup>
<mi>G</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mo>}</mo>
</mrow>
<msubsup>
<mi>P</mi>
<mi>h</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>g</mi>
<mi>z</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</msubsup>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>10</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，是无源传感节点g'z的充电功率，可由公式(3)计算得到。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711075608.0A CN107995632B (zh) | 2017-11-06 | 2017-11-06 | 一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711075608.0A CN107995632B (zh) | 2017-11-06 | 2017-11-06 | 一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107995632A true CN107995632A (zh) | 2018-05-04 |
| CN107995632B CN107995632B (zh) | 2021-06-18 |
Family
ID=62030774
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711075608.0A Active CN107995632B (zh) | 2017-11-06 | 2017-11-06 | 一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107995632B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021097593A1 (zh) * | 2019-11-18 | 2021-05-27 | 深圳先进技术研究院 | 一种采用无线能量收集的定位追踪系统及方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101442754A (zh) * | 2008-12-26 | 2009-05-27 | 阿德利亚科技(北京)有限责任公司 | 一种城区环境中无线网状网的部署方法及装置 |
| US20100141377A1 (en) * | 2008-12-10 | 2010-06-10 | Lockheed Martin Corporation | Power Aware Techniques For Energy Harvesting Remote Sensor System |
| CN102256269A (zh) * | 2011-08-30 | 2011-11-23 | 苏州大学 | 一种基于检测信息融合的无线传感器网络确定性部署方法 |
| CN103987055A (zh) * | 2014-05-27 | 2014-08-13 | 北京农业信息技术研究中心 | 一种无线传感器网络节点部署及供电方法 |
| CN107148026A (zh) * | 2017-04-13 | 2017-09-08 | 浙江工业大学 | 一种为体域网节点供能的射频能量源优化部署方法 |
-
2017
- 2017-11-06 CN CN201711075608.0A patent/CN107995632B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100141377A1 (en) * | 2008-12-10 | 2010-06-10 | Lockheed Martin Corporation | Power Aware Techniques For Energy Harvesting Remote Sensor System |
| CN101442754A (zh) * | 2008-12-26 | 2009-05-27 | 阿德利亚科技(北京)有限责任公司 | 一种城区环境中无线网状网的部署方法及装置 |
| CN102256269A (zh) * | 2011-08-30 | 2011-11-23 | 苏州大学 | 一种基于检测信息融合的无线传感器网络确定性部署方法 |
| CN103987055A (zh) * | 2014-05-27 | 2014-08-13 | 北京农业信息技术研究中心 | 一种无线传感器网络节点部署及供电方法 |
| CN107148026A (zh) * | 2017-04-13 | 2017-09-08 | 浙江工业大学 | 一种为体域网节点供能的射频能量源优化部署方法 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021097593A1 (zh) * | 2019-11-18 | 2021-05-27 | 深圳先进技术研究院 | 一种采用无线能量收集的定位追踪系统及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107995632B (zh) | 2021-06-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Nazib et al. | Energy-efficient and fast data collection in UAV-aided wireless sensor networks for hilly terrains | |
| CN103841641B (zh) | 一种基于到达角度和Gossip算法的无线传感器网络分布式协作定位方法 | |
| CN103648164B (zh) | 一种基于到达时间差和Gossip算法的无线传感器网络分布式定位方法 | |
| CN108650706B (zh) | 基于二阶泰勒近似的传感器节点定位方法 | |
| CN102291739B (zh) | 基于压缩感知及博弈论的无线传感器网络稀疏事件检测方法 | |
| CN104320845A (zh) | 一种基于传感器和量子智能计算的主用户定位方法 | |
| CN109348483B (zh) | 无线可充电传感器网络的定点充电基站部署方法 | |
| CN101820676A (zh) | 传感器节点定位方法 | |
| CN105676178A (zh) | 基于压缩感知和bp神经网络的无线传感器网络定位方法 | |
| CN104822158A (zh) | 一种射频充电无线传感器网络中基站的位置优化方法 | |
| Chagas et al. | Genetic algorithms and simulated annealing optimization methods in wireless sensor networks localization using artificial neural networks | |
| Hasan et al. | On the recovery of terrestrial wireless network using cognitive UAVs in the disaster area | |
| Hu et al. | Optimization of the deployment of temperature nodes based on linear programing in the internet of things | |
| Xue et al. | Deep learning based channel prediction for massive MIMO systems in high-speed railway scenarios | |
| Zhu et al. | Deploying the minimum number of rechargeable uavs for a quarantine barrier | |
| Alageswaran et al. | Design and implementation of dynamic sink node placement using Particle Swarm Optimization for life time maximization of WSN applications | |
| CN107995632B (zh) | 一种保证静态目标检测质量的无源传感节点部署调度方法 | |
| TangHuai et al. | Improved shuffled frog leaping algorithm and its application in node localization of wireless sensor network | |
| CN108271168B (zh) | 一种基于Dijkstra算法的无线传感器网络覆盖优化方法 | |
| CN112118583A (zh) | 一种基于目标覆盖的可充电小车移动最优路径规划方法 | |
| Kanakaraja et al. | LoRA based indoor localization using LPWAN gateway and BLE beacons | |
| CN106954228A (zh) | 一种基于动态数据图样的生命期最优化树的构造方法 | |
| Liu et al. | An energy efficiency routing protocol for UAV-aided WSNs data collection | |
| Tomic et al. | Distributed RSS-based localization in wireless sensor networks using convex relaxation | |
| CN108363036B (zh) | Wsn中基于误差补偿策略的节点分布式定位系统与方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |