CN112803550A - 基于多重阈值的最大化无线充电车利用率的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了无线充电技术领域的一种基于多重阈值的最大化无线充电车利用率的方法及系统，能够最大化无线充电车的能量利用率，提高综合充电效益。包括：建立无线传感网中各节点的数据上传路径；基于建立的数据上传路径，计算各节点的能耗率，进而设置双重充电请求阈值；基于设置的双重充电请求阈值构建待充电节点序列；在无线充电车为各节点充电的过程中，将满足设定条件但尚未达到设置的双重充电请求阈值的节点补充加入待充电节点序列中；均衡待充电节点序列中各节点的充电时间，以最小化死亡节点的数量。

Description

基于多重阈值的最大化无线充电车利用率的方法及系统

技术领域

本发明属于无线充电技术领域，具体涉及一种基于多重阈值的最大化无线充电车利用率的方法及系统。

背景技术

无线传感网(Wireless Sensor Networks，WSNs)一般由一些能量受限的传感器节点组成，这些传感器节点是自组织的，他们可以是静态的也可以是移动的。每个传感器节点配备了电池模块、传感模块和通信模块，节点通过感应模块不断感知周围的环境，最终感测数据通过通信模块上传到基站。

无线传感网中传感器节点的能量是有限的，这导致了网络无法持续永久的运行，这也一直是无线传感网大规模应用的主要障碍。近些年，无线可充电传感器网络(WirelessRechargeable Sensor Networks,WRSNs)的提出，在一定程度上缓解了传感器节点能量受限的问题，同时也极大丰富了传感网的应用。然而，在网络中使用无线充电车(WirelessCharging Vehicle，WCV)为传感器节点补充能量也给车辆行驶的路径规划带来了新的挑战。

因此，如何有效的利用无线充电小车的电量，使其充电效率最大化，且为了让网络中的死亡节点个数最少，如何去规划充电路径以及充电的时间日益成了当前研究的重点。

发明内容

为解决现有技术中的不足，本发明提供一种基于多重阈值的最大化无线充电车利用率的方法及系统，能够最大化无线充电车的能量利用率，提高综合充电效益。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种最大化无线充电车利用率的方法，包括：建立无线传感网中各节点的数据上传路径；基于建立的数据上传路径，计算各节点的能耗率，进而设置双重充电请求阈值；基于设置的双重充电请求阈值构建待充电节点序列；在无线充电车为各节点充电的过程中，将满足设定条件但尚未达到设置的双重充电请求阈值的节点补充加入待充电节点序列中；均衡待充电节点序列中各节点的充电时间，以最小化死亡节点的数量。

进一步地，所述建立无线传感网中各节点的数据上传路径，包括：令每个节点仅能监测距离其最近的一个静态监测目标，并设静态监测目标P_i的节点数量为N_i；利用最小生成树方法将监测各静态监测目标的节点分别形成一棵数据上传树，选择权重G最高的节点作为簇头与基站交互；权重G通过以下方法获得：

G＝α(e_r/e₀)+(1-α)(1/d_to-center) (1)

其中，α表示可调参数，e_r表示节点的剩余能量，e₀表示节点的初始能量；d_to-center表示节点与基站之间的欧氏距离。

进一步地，所述基于建立的数据上传路径，计算各节点的能耗率，进而设置双重充电请求阈值，包括：各节点的能耗率r_i，通过以下公式获得：

其中，(e_elec+ε_ampd²)表示节点bi在单位时间内发送数据的能耗，e_elec表示节点b_i在单位时间内接收数据的能耗，ε_amp表示通信能耗系数，d表示发送接收数据节点双方的欧式距离；p_i表示节点b_i的数据产生率，p_j表示节点b_j的数据产生率，且b_j为b_i的子节点；N_i ^ch表示节点b_i的子节点总个数；无线传感网中所有节点的平均能耗率

为：

其中，N为无线传感网中所有节点总数；将低于平均能耗率

的节点的定义为低能耗节点，高于平均能耗率

的节点定义为高能耗节点，低能耗节点的低能耗率为r_ι，高能耗节点的高能耗率为r_h：

其中，N_h表示高能耗节点的总个数、N_ι表示低能耗节点的总个数，r_i ^h表示高能耗率节点b_i的能耗率值、r_j ^ι表示低能耗率节点b_j的能耗率值；令E_ι为低能耗节点发出充电请求的阈值，E_h为高能耗节点发出充电请求的阈值，E_ι与E_h具有如下关系：

E_ι＝(r_ι/r_h)×E_h (4)

且E_ι与E_h满足以下约束：

E_h＞W_a×r_h (5)

其中，W_a表示网络中节点等待无线充电车到来的平均时间；λ_ι表示低能耗节点的充电请求的平均到达率；λ_h表示高能耗节点的充电请求的平均到达率；T_f表示一个节点从0充至满电量E所需时间；

表示无线充电车在相邻两节点间移动的平均距离；v表示无线充电车在相邻两节点间移动的移动速度；N_min表示无线充电车一轮充电中至少能服务的节点总个数；取得同时满足公式(4)、(5)、(6)的最小E_ι与E_h值，分别作为低能耗节点发出的充电请求阈值和高能耗节点发出的充电请求阈值。

进一步地，所述基于设置的双重充电请求阈值构建待充电节点序列，包括：(3-1)将剩余能量下降到E_h的高能耗节点以及剩余能量下降到E_ι的低能耗节点，加入待充电节点序列Q中；(3-2)将每棵最小生成树中的节点按照能耗率由高到低排序，选出前m个，称它们为“关键节点”；(3-3)当Q不为空时，将不在Q中的关键节点加入Q中；随后，对Q中所有节点按照其编号由小到大排序，Q＝{s₁,s₂,......,s_q}；接着，无线充电车从基站出发，按顺序分别移动至Q中各节点处，为它们充电。

进一步地，所述在无线充电车为各节点充电的过程中，将满足设定条件但尚未达到设置的双重充电请求阈值的节点补充加入待充电节点序列中，包括：当无线充电车到达节点s_i后，考察以s_i为圆心，以R(s_i)为半径的圆形区域内的节点b_k是否可加入Q，若节点b_k同时满足以下条件1-3，则将该节点按编号增补进Q中的对应位置，其中，R(s_i)取满足公式(12)的最大值：

其中，n(s_i)表示以s_i为圆心，以R(s_i)为半径的圆形区域内除s_i以外的节点个数，d(s_i,s_i+1)表示节点s_i与其当前在Q中的直接后继节点s_i+1间的欧式距离；

条件1：节点b_k为高能耗节点且满足公式(13)，或节点b_k为低能耗节点且满足公式(14)，

其中，E_r(b_k)表示节点b_k当前时刻的剩余能量；

条件2：在b_k满足条件1的前提下，将其按编号增补进Q中的对应位置处，随后判断公式(15)是否成立；若成立，则认为b_k满足条件2，否则，b_k不满足条件2，将其从Q中删除，

其中，E_wcv表示无线充电车在每次离开基站时所携带的电量，E^m(s_i,s_i+1)表示无线充电车在当前Q中的相邻两个节点间移动的能耗，E^c(s_i)表示无线充电车为当前Q中的节点s_i所充电量；

条件3：在b_k满足条件2的前提下，判断对于每个s_j，公式(16)是否都成立，若成立，则认为b_k满足条件3，否则，b_k不满足条件3，将其从Q中删除，

T^m(s_i,b_k)+T^c(b_k)+W(s_j)≤D(s_j) (16)

其中，s_j表示在b_k加入Q之前，排在节点s_i后的任意节点；W(s_j)表示在b_k加入Q之前，节点s_j的等待被充电时间；D(s_j)表示节点s_j的充电最大容忍延迟。

进一步地，所述均衡待充电节点序列中各节点的充电时间，以最小化死亡节点的数量，包括：以无线充电车始终为所有关键节点充至满电量为前提，当发现待充电节点序列Q中有节点s_k无法存活到下一轮，即不满足公式(18)时，则减少Q中非关键节点的充电时长；

D(s_k)-W(s_k)＜0 (18)

(5-1)计算节点s_k若想存活到下一轮不足的充电时间F(s_k)：

F(s_k)＝W(s_k)-D(s_k) (19)

(5-2)计算待充电节点序列Q中，s_k之前未被充电的节点在保证自身可以存活条件下总共可以节省的时间，假设其中一个可以减少充电时长的节点为s_i，s_i在每轮充电中只有被充至E_s ^c(s_i)电量，则该节点才能存活到下一轮被充电，E_s ^c(s_i)由公式(20)、(21)、(22)计算得出，在公式(22)中，E^c(s_i)表示节点被充的电量需要满足的条件，取得E^c(s_i)的最小值

即为E_s ^c(s_i)；则节点s_i总共可以节省的充电时间为

其中，T表示无线充电车完成一轮充电任务的时间，d_s表示无线充电车遍历所有节点的最短路径总长度，v表示小车的移动速度；且无线充电车为节点s_i充电的时间T^c(s_i)需要满足公式(21)，则该节点才能存活至下一轮被充电；

(5-3)在待充电节点序列Q中，每找到一个位于s_k之前满足(5-2)的节点s_i，则调整该节点的充电电量，并将节点的充电时间T^c(s_i)更新为

记τ为总节省的充电时间，且初值为0，每调整一个节点s_i的充电电量，则更新一次τ＝τ+τ(s_i)，将τ时间补充给s_k，直至τ≥F_k，则节点s_k能够存活，然后停止寻找Q中满足(5-2)的节点；若调整完所有满足(5-2)的节点的充电电量，τ仍然小于F_k，则直接将该节点以当前电量进入休眠模式，并将其加入下一轮的待充电节点序列中。

一种最大化无线充电车利用率的系统，包括：第一模块，用于建立无线传感网中各节点的数据上传路径；第二模块，用于基于建立的数据上传路径，计算各节点的能耗率，进而设置双重充电请求阈值；第三模块，用于基于设置的双重充电请求阈值构建待充电节点序列；第四模块，用于在无线充电车为各节点充电的过程中，将满足设定条件但尚未达到设置的双重充电请求阈值的节点补充加入待充电节点序列中；第五模块，用于均衡待充电节点序列中各节点的充电时间，以最小化死亡节点的数量。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：

(1)本发明在基于最小生成树规划数据上传路径时，通过计算节点的能耗率，将网络中所有节点定义为高能耗节点与低能耗节点两大类，并通过为节点设置双充电请求阈值以尽可能同时满足不同能耗率节点的充电需求，从而均衡各传感器节点的剩余生命周期；同时以无线充电车所处位置为圆心构建圆环，将圆环内满足相应条件的节点加入待充电序列中，从而最大化无线电车的充电效率，能够最大化无线充电车的能量利用率，提高综合充电效益；

(2)本发明为两类节点分别设置了发出充电请求阈值E_ι与E_h，从而最大程度减小由于节点能耗率差异过大造成的小车来不及给节点充电的情况，进一步提出了一种均衡各节点充电时间的充电策略，以实现最小化死亡节点个数，使得网络中节点存活率最大化，从而尽可能的延长网络的运行时间。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种最大化无线充电车利用率的方法的流程示意图；

图2是本发明实施例的无线传感网络中节点根据静态监测目标位置分簇后的图；

图3是本发明实施例的无线传感网络中以小车为圆心的构建的圆环图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

实施例一：

如图1所示，一种最大化无线充电车利用率的方法，包括：建立无线传感网中各节点的数据上传路径；基于建立的数据上传路径，计算各节点的能耗率，进而设置双重充电请求阈值；基于设置的双重充电请求阈值构建待充电节点序列；在无线充电车为各节点充电的过程中，将满足设定条件但尚未达到设置的双重充电请求阈值的节点补充加入待充电节点序列中；均衡待充电节点序列中各节点的充电时间，以最小化死亡节点的数量。

步骤一：建立无线传感网中各节点的数据上传路径，包括：

令在长为L，宽为W的矩形网络中，存在M个静态监测目标，且有N个节点，这些节点是随机均匀部署的，节点密度为ρ；

在网络初始阶段，以基站为起点和终点，构建一条包括所有节点的TSP路径，并将节点以其在路径中的顺序加入集合V中，即V＝{b₀,b₁,b₂,......,b_i-1,b_i,b_i+1,b_N}，其中，b₀表示基站，下标i表示为网络中每个节点分配的编号；

令每个节点仅能监测距离其最近的一个静态监测目标，并设静态监测目标P_i的节点数量为N_i；利用最小生成树方法将监测各静态监测目标的节点分别形成一棵数据上传树，如图2所示；选择权重G最高的节点作为簇头与基站交互；权重G通过以下方法获得：

G＝α(e_r/e₀)+(1-α)(1/d_to-center) (1)

其中，α表示可调参数，e_r表示节点的剩余能量，e₀表示节点的初始能量；d_to-center表示节点与基站之间的欧氏距离。

步骤二：基于建立的数据上传路径，计算各节点的能耗率，进而设置双重充电请求阈值，

由于网络中的节点间以多跳通信的方式将感知数据传送到基站，所以各节点的能耗率存在很大差异，故本实施例定义了高能耗节点与低能耗节点两大类(其具体划分过程将在(2-2)中进行阐述)，并为相应类别的节点设置不同的发出充电请求阈值(设置充电阈值的具体方法将在(2-3)中阐述)；

(2-1)根据Heinzelman模型，(e_elec+ε_ampd²)表示节点bi在单位时间内发送数据的能耗，e_elec表示节点b_i在单位时间内接收数据的能耗，ε_amp表示通信能耗系数，d表示发送接收数据节点双方的欧式距离；p_i表示节点b_i的数据产生率，p_j表示节点b_j的数据产生率，且b_j为b_i的子节点；N_i ^ch表示节点b_i的子节点总个数；

各节点的能耗率r_i，通过以下公式获得：

(2-2)无线传感网中所有节点的平均能耗率

为：

其中，N为无线传感网中所有节点总数；

由公式(3)，进一步将网络中节点进行划分，将低于平均能耗率

的节点的定义为低能耗节点，高于平均能耗率

的节点定义为高能耗节点，低能耗节点的低能耗率为r_ι，高能耗节点的高能耗率为r_h：

其中，N_h表示高能耗节点的总个数、N_ι表示低能耗节点的总个数，r_i ^h表示高能耗率节点b_i的能耗率值、r_j ^ι表示低能耗率节点b_j的能耗率值；

(2-3)令E_ι为低能耗节点发出充电请求的阈值，E_h为高能耗节点发出充电请求的阈值，E_ι与E_h具有如下关系：

E_ι＝(r_ι/r_h)×E_h (4)

且E_ι与E_h满足以下约束：

E_h＞W_a×r_h (5)

其中，W_a表示网络中节点等待无线充电车到来的平均时间；λ_ι表示低能耗节点的充电请求的平均到达率；λ_h表示高能耗节点的充电请求的平均到达率；T_f表示一个节点从0充至满电量E所需时间；

表示无线充电车在相邻两节点间移动的平均距离；v表示无线充电车在相邻两节点间移动的移动速度；N_min表示无线充电车一轮充电中至少能服务的节点总个数；

然后，取得同时满足公式(4)、(5)、(6)的最小E_ι与E_h值，分别作为本实施例中低能耗节点发出的充电请求阈值和高能耗节点发出的充电请求阈值；

(2-4)对(2-3)中所提及的W_a的计算公式为

其中，b_i∈|V|，0≤i≤N；W(b_i)为节点b_i等待无线充电车到来的时长，且

W(b_i)＝W(b_i-1)+T^c(b_i-1)+T^m(b_i-1,b_i) (8)

公式(8)中T^m(b_i-1,b_i)表示无线充电车从节点b_i-1到b_i路上行驶的时间，且b_i-1与b_i表示V集中编号相邻的两节点；T^c(b_i-1)表示无线充电车为节点b_i-1充电的时间，在网络初始阶段无线充电车预计为所有节点充至满电量E，则计算方法如公式(9)所示，在公式(9)中，E_r(b_i-1)表示无线充电车到达节点b_i-1时该节点的剩余电量，c表示无线充电车的充电速率，

(2-5)定义网络中节点的充电请求到达过程满足泊松分布，故低能耗节点的充电请求平均到达率λ_ι和高能耗节点的充电请求平均到达率λ_h分别为：

步骤三：基于设置的双重充电请求阈值构建待充电节点序列，方法如下；

(3-1)将剩余能量下降到E_h的高能耗节点以及剩余能量下降到E_ι的低能耗节点，加入待充电节点序列Q中；

(3-2)将每棵最小生成树中的节点按照能耗率由高到低排序，选出前m个，称它们为“关键节点”；

(3-3)当Q不为空时，将不在Q中的关键节点加入Q中；随后，对Q中所有节点按照其编号由小到大排序，Q＝{s₁,s₂,......,s_q}；接着，无线充电车从基站出发，按序分别移动至Q中各节点处，为它们充电。

步骤四：在无线充电车为各节点充电的过程中，将满足设定条件但尚未达到设置的双重充电请求阈值的节点补充加入待充电节点序列中；方法如下：

当无线充电车到达节点s_i后，考察以s_i为圆心，以R(s_i)为半径的圆形区域内的节点b_k是否可加入Q，若节点b_k同时满足以下条件1-3，则将该节点按编号增补进Q中的对应位置，其中，R(s_i)取满足公式(12)的最大值：

其中，n(s_i)表示以s_i为圆心，以R(s_i)为半径的圆形区域内除s_i以外的节点个数，d(s_i,s_i+1)表示节点s_i与其当前在Q中的直接后继节点s_i+1间的欧式距离；

条件1：节点b_k为高能耗节点且满足公式(13)，或节点b_k为低能耗节点且满足公式(14)，

其中，E_r(b_k)表示节点b_k当前时刻的剩余能量；

条件2：在b_k满足条件1的前提下，将其按编号增补进Q中的对应位置处，随后判断公式(15)是否成立；若成立，则认为b_k满足条件2，否则，b_k不满足条件2，将其从Q中删除，

其中，E_wcv表示无线充电车在每次离开基站时所携带的电量，E^m(s_i,s_i+1)表示无线充电车在当前Q中的相邻两个节点间移动的能耗，E^c(s_i)表示无线充电车为当前Q中的节点s_i所充电量；

条件3：在b_k满足条件2的前提下，判断对于每个s_j，公式(16)是否都成立，若成立，则认为b_k满足条件3，否则，b_k不满足条件3，将其从Q中删除，

T^m(s_i,b_k)+T^c(b_k)+W(s_j)≤D(s_j) (16)

其中，s_j表示在b_k加入Q之前，排在节点s_i后的任意节点；W(s_j)表示在b_k加入Q之前，节点s_j的等待被充电时间；D(s_j)表示节点s_j的充电最大容忍延迟，其计算方法如公式(17)所示，

D(s_j)＝E_r(s_j)/r_j (17)

如图3所示，当无线充电车到达节点b₈后，判断以b₈为圆心，以R(b₈)为半径的圆形区域内的节点b₇与b₁₀是否可以加入Q，若b₇满足条件，则将b₇增补进Q中的对应位置，此时更新后的待充电节点序列Q＝{b₁,b₅,b₇,b₈,b₁₂,b₁₃,b₁₄,b₁₆,b₁₈,b₂₁}。

步骤五：均衡待充电节点序列中各节点的充电时间，以最小化死亡节点的数量，方法如下：

以无线充电车始终为所有关键节点充至满电量为前提，当发现待充电节点序列Q中有节点s_k无法存活到下一轮，即不满足公式(18)时，则减少Q中非关键节点的充电时长；

D(s_k)-W(s_k)＜0 (18)

(5-1)计算节点s_k若想存活到下一轮不足的充电时间F(s_k)：

F(s_k)＝W(s_k)-D(s_k) (19)

(5-2)计算待充电节点序列Q中，s_k之前未被充电的节点在保证自身可以存活条件下总共可以节省的时间，假设其中一个可以减少充电时长的节点为s_i，s_i在每轮充电中只有被充至E_s ^c(s_i)电量，则该节点才能存活到下一轮被充电，E_s ^c(s_i)由公式(20)、(21)、(22)计算得出，在公式(22)中，E^c(s_i)表示节点被充的电量需要满足的条件，取得E^c(s_i)的最小值

即为E_s ^c(s_i)；则节点s_i总共可以节省的充电时间为

其中，T表示无线充电车完成一轮充电任务的时间，d_s表示无线充电车遍历所有节点的最短路径总长度，v表示小车的移动速度；且无线充电车为节点s_i充电的时间T^c(s_i)需要满足公式(21)，则该节点才能存活至下一轮被充电；

(5-3)在待充电节点序列Q中，每找到一个位于s_k之前满足(5-2)的节点s_i，则调整该节点的充电电量，并将节点的充电时间T^c(s_i)更新为

记τ为总节省的充电时间，且初值为0，每调整一个节点s_i的充电电量，则更新一次τ＝τ+τ(s_i)，将τ时间补充给s_k，直至τ≥F_k，则节点s_k能够存活，然后停止寻找Q中满足(5-2)的节点；

若调整完所有满足(5-2)的节点的充电电量，τ仍然小于F_k，则直接将该节点以当前电量进入休眠模式，并将其加入下一轮的待充电节点序列中。

本实施例在基于最小生成树规划数据上传路径时，通过计算节点的能耗率，将网络中所有节点定义为高能耗节点与低能耗节点两大类，并通过为节点设置双充电请求阈值以尽可能同时满足不同能耗率节点的充电需求，从而均衡各传感器节点的剩余生命周期；同时以无线充电车所处位置为圆心构建圆环，将圆环内满足相应条件的节点加入待充电序列中，从而最大化无线电车的充电效率，能够最大化无线充电车的能量利用率，提高综合充电效益；本实施例为两类节点分别设置了发出充电请求阈值E_ι与E_h，从而最大程度减小由于节点能耗率差异过大造成的小车来不及给节点充电的情况，进一步提出了一种均衡各节点充电时间的充电策略，以实现最小化死亡节点个数，使得网络中节点存活率最大化，从而尽可能的延长网络的运行时间。

实施例二：

基于实施例一所述的最大化无线充电车利用率的方法，本实施例提供一种最大化无线充电车利用率的系统，包括：

第一模块，用于建立无线传感网中各节点的数据上传路径；

TSP模块，用于建立无线传感器网中所有节点的TSP路径；

第二模块，用于基于建立的数据上传路径，计算各节点的能耗率，进而设置双重充电请求阈值；

第三模块，用于基于设置的双重充电请求阈值构建待充电节点序列；

第四模块，用于在无线充电车为各节点充电的过程中，将满足设定条件但尚未达到设置的双重充电请求阈值的节点补充加入待充电节点序列中；

第五模块，用于均衡待充电节点序列中各节点的充电时间，以最小化死亡节点的数量。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种最大化无线充电车利用率的方法，其特征是，包括：

建立无线传感网中各节点的数据上传路径；

基于建立的数据上传路径，计算各节点的能耗率，进而设置双重充电请求阈值；

基于设置的双重充电请求阈值构建待充电节点序列；

在无线充电车为各节点充电的过程中，将满足设定条件但尚未达到设置的双重充电请求阈值的节点补充加入待充电节点序列中；

均衡待充电节点序列中各节点的充电时间，以最小化死亡节点的数量。

2.根据权利要求1所述的最大化无线充电车利用率的方法，其特征是，所述建立无线传感网中各节点的数据上传路径，包括：

令每个节点仅能监测距离其最近的一个静态监测目标，并设静态监测目标P_i的节点数量为N_i；利用最小生成树方法将监测各静态监测目标的节点分别形成一棵数据上传树，选择权重G最高的节点作为簇头与基站交互；权重G通过以下方法获得：

G＝α(e_r/e₀)+(1-α)(1/d_to-center) (1)

其中，α表示可调参数，e_r表示节点的剩余能量，e₀表示节点的初始能量；d_to-center表示节点与基站之间的欧氏距离。

3.根据权利要求1所述的最大化无线充电车利用率的方法，其特征是，所述基于建立的数据上传路径，计算各节点的能耗率，进而设置双重充电请求阈值，包括：

各节点的能耗率r_i，通过以下公式获得：

其中，(e_elec+ε_ampd²)表示节点bi在单位时间内发送数据的能耗，e_elec表示节点b_i在单位时间内接收数据的能耗，ε_amp表示通信能耗系数，d表示发送接收数据节点双方的欧式距离；p_i表示节点b_i的数据产生率，p_j表示节点b_j的数据产生率，且b_j为b_i的子节点；N_i ^ch表示节点b_i的子节点总个数；

无线传感网中所有节点的平均能耗率r为：

其中，N为无线传感网中所有节点总数；

将低于平均能耗率

的节点的定义为低能耗节点，高于平均能耗率

的节点定义为高能耗节点，低能耗节点的低能耗率为r_ι，高能耗节点的高能耗率为r_h：

其中，N_h表示高能耗节点的总个数、N_ι表示低能耗节点的总个数，

表示高能耗率节点b_i的能耗率值、

表示低能耗率节点b_j的能耗率值；

令E_ι为低能耗节点发出充电请求的阈值，E_h为高能耗节点发出充电请求的阈值，E_ι与E_h具有如下关系：

E_ι＝(r_ι/r_h)×E_h (4)

且E_ι与E_h满足以下约束：

E_h＞W_a×r_h (5)

其中，W_a表示网络中节点等待无线充电车到来的平均时间；λ_ι表示低能耗节点的充电请求的平均到达率；λ_h表示高能耗节点的充电请求的平均到达率；T_f表示一个节点从0充至满电量E所需时间；

表示无线充电车在相邻两节点间移动的平均距离；v表示无线充电车在相邻两节点间移动的移动速度；N_min表示无线充电车一轮充电中至少能服务的节点总个数；

取得同时满足公式(4)、(5)、(6)的最小E_ι与E_h值，分别作为低能耗节点发出的充电请求阈值和高能耗节点发出的充电请求阈值。

4.根据权利要求1所述的最大化无线充电车利用率的方法，其特征是，所述基于设置的双重充电请求阈值构建待充电节点序列，包括：

(3-1)将剩余能量下降到E_h的高能耗节点以及剩余能量下降到E_ι的低能耗节点，加入待充电节点序列Q中；

(3-2)将每棵最小生成树中的节点按照能耗率由高到低排序，选出前m个，称它们为“关键节点”；

(3-3)当Q不为空时，将不在Q中的关键节点加入Q中；随后，对Q中所有节点按照其编号由小到大排序，Q＝{s₁,s₂,......,s_q}；接着，无线充电车从基站出发，按顺序分别移动至Q中各节点处，为它们充电。

5.根据权利要求1所述的最大化无线充电车利用率的方法，其特征是，所述在无线充电车为各节点充电的过程中，将满足设定条件但尚未达到设置的双重充电请求阈值的节点补充加入待充电节点序列中，包括：

当无线充电车到达节点s_i后，考察以s_i为圆心，以R(s_i)为半径的圆形区域内的节点b_k是否可加入Q，若节点b_k同时满足以下条件1-3，则将该节点按编号增补进Q中的对应位置，其中，R(s_i)取满足公式(12)的最大值：

其中，n(s_i)表示以s_i为圆心，以R(s_i)为半径的圆形区域内除s_i以外的节点个数，d(s_i,s_i+1)表示节点s_i与其当前在Q中的直接后继节点s_i+1间的欧式距离；

条件1：节点b_k为高能耗节点且满足公式(13)，或节点b_k为低能耗节点且满足公式(14)，

其中，E_r(b_k)表示节点b_k当前时刻的剩余能量；

条件2：在b_k满足条件1的前提下，将其按编号增补进Q中的对应位置处，随后判断公式(15)是否成立；若成立，则认为b_k满足条件2，否则，b_k不满足条件2，将其从Q中删除，

其中，E_wcv表示无线充电车在每次离开基站时所携带的电量，E^m(s_i,s_i+1)表示无线充电车在当前Q中的相邻两个节点间移动的能耗，E^c(s_i)表示无线充电车为当前Q中的节点s_i所充电量；

条件3：在b_k满足条件2的前提下，判断对于每个s_j，公式(16)是否都成立，若成立，则认为b_k满足条件3，否则，b_k不满足条件3，将其从Q中删除，

T^m(s_i,b_k)+T^c(b_k)+W(s_j)≤D(s_j) (16)

其中，s_j表示在b_k加入Q之前，排在节点s_i后的任意节点；W(s_j)表示在b_k加入Q之前，节点s_j的等待被充电时间；D(s_j)表示节点s_j的充电最大容忍延迟。

6.根据权利要求4所述的最大化无线充电车利用率的方法，其特征是，所述均衡待充电节点序列中各节点的充电时间，以最小化死亡节点的数量，包括：

以无线充电车始终为所有关键节点充至满电量为前提，当发现待充电节点序列Q中有节点s_k无法存活到下一轮，即不满足公式(18)时，则减少Q中非关键节点的充电时长；

D(s_k)-W(s_k)＜0 (18)

(5-1)计算节点s_k若想存活到下一轮不足的充电时间F(s_k)：

F(s_k)＝W(s_k)-D(s_k) (19)

(5-2)计算待充电节点序列Q中，s_k之前未被充电的节点在保证自身可以存活条件下总共可以节省的时间，假设其中一个可以减少充电时长的节点为s_i，s_i在每轮充电中只有被充至E_s ^c(s_i)电量，则该节点才能存活到下一轮被充电，E_s ^c(s_i)由公式(20)、(21)、(22)计算得出，在公式(22)中，E^c(s_i)表示节点被充的电量需要满足的条件，取得E^c(s_i)的最小值

即为E_s ^c(s_i)；则节点s_i总共可以节省的充电时间为

其中，T表示无线充电车完成一轮充电任务的时间，d_s表示无线充电车遍历所有节点的最短路径总长度，v表示小车的移动速度；且无线充电车为节点s_i充电的时间T^c(s_i)需要满足公式(21)，则该节点才能存活至下一轮被充电；

(5-3)在待充电节点序列Q中，每找到一个位于s_k之前满足(5-2)的节点s_i，则调整该节点的充电电量，并将节点的充电时间T^c(s_i)更新为

记τ为总节省的充电时间，且初值为0，每调整一个节点s_i的充电电量，则更新一次τ＝τ+τ(s_i)，将τ时间补充给s_k，直至τ≥F_k，则节点s_k能够存活，然后停止寻找Q中满足(5-2)的节点；

若调整完所有满足(5-2)的节点的充电电量，τ仍然小于F_k，则直接将该节点以当前电量进入休眠模式，并将其加入下一轮的待充电节点序列中。

7.一种最大化无线充电车利用率的系统，其特征是，包括：

第一模块，用于建立无线传感网中各节点的数据上传路径；

第二模块，用于基于建立的数据上传路径，计算各节点的能耗率，进而设置双重充电请求阈值；

第三模块，用于基于设置的双重充电请求阈值构建待充电节点序列；

第四模块，用于在无线充电车为各节点充电的过程中，将满足设定条件但尚未达到设置的双重充电请求阈值的节点补充加入待充电节点序列中；

第五模块，用于均衡待充电节点序列中各节点的充电时间，以最小化死亡节点的数量。

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