基于骨架的传感器网络充电和路由联合设计研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
61671216
项目类别：
面上项目
资助金额：
58.0万
负责人：
彭凯
依托单位：
华中科技大学
学科分类：
F0104.通信网络
结题年份：
2020
批准年份：
2016
项目状态：
已结题
起止时间：
2017-01-01 至2020-12-31

项目参与者：
邓天平；杨洋；肖勤邦；金军；陈凯；王敬靖；李俊峰；陈文；
关键词：
无线传感器网络骨架路径规划无线充电数据融合

项目摘要

Recently, under the background of Internet plus, wireless sensor networks has drawn much attention. Nevertheless, the energy deficiency of sensor nodes still restricts the wide application of wireless sensor networks. The emerging wireless charging techniques provides new perspectives to conquer this problem. Previous related works based on flow models and spanning trees failed to make a balance between charging paths and routing optimizations. This project aims to optimize the energy efficiency of wireless sensor networks , proposes a novel joint design of routing and wireless charging based on hierarchical ring skeleton. We then extend the research to the general networks with holes and adaptive solutions. Based on the hierarchical ring skeleton, we further investigate data fusion, and mobile data gathering. This project can provide solid foundations for solving the energy deficiencies of wireless sensor networks and extending the usage of wireless charging techniques.

近年来，在互联网+的背景下，作为物联网和智慧互联网基础的无线传感器网络引发科研工作者的高度关注。然而，传感器节点的能耗和网络生存周期问题始终是制约无线传感器网络大规模应用的关键难点。安全便捷的无线充电技术为解决传感器节点充电问题提供了新的解决思路和方法，但是传统的基于流模型和生成树模型的路由规划方法均无法兼顾路由和充电优化。本项目以获取无线传感器网络最优能效为目标，拟通过构建传感网的层次环形骨架，设计基于环形骨架生成树路由的充电算法。在此基础上研究有洞网络中的骨架提取方法和嵌套的多重环形骨架自适应充电算法。基于所构建的骨架，进一步通过研究分层聚簇的路由型数据融合算法和低延迟的移动数据收集方法来降低网络能耗。本项目的研究能为攻克无线传感器网络的能耗难题以及推广无线充电技术在传感器网络中的应用提供重要的技术储备和理论依据，从而有效促进传感网，物联网在我国的规模化应用。

结项摘要

本项目通过构建无线传感器网络的层次环形骨架，设计了基于环形骨架的充电路由规划，借助无人机与车辆等交通工具的协同，建立不同应用场景下的充电系统模型，进而探索不同模型下充电路由与调度的联合优化方法，以提高充电效率，延长无线传感器网络的使用寿命。项目进度按照原计划进度进行，达到预定的研究目标。具体研究内容包括：. 1)在多充电设备同步充电方面，主要研究了周期性多充电设备同步充电方法（PMC）、按需多充电设备同步充电方法（OMC），以及能均衡负载的多充电设备同步充电方法。PMC通过定期充电计划提供有保障的，可持续的电力供应；OMC提供实时充电计划，以适应传感器的不同能量消耗模式中充电需求的动态变化；能均衡负载的多充电设备同步充电方法采用细粒度的节点分类方案及均衡负载的充电任务分配方案来防止充电不足，同时减少对节点的不必要访问。以上算法均达到了较高的充电效率。. 2)在无人机-交通工具协同的路由调度算法方面，借助无人机协同交通工具按照骨架路由，实现充电高效路由与调度。提高了充电效率，最大限度地减少了无人机和交通工具协同工作时间的内耗。主要研究了车辆辅助多无人机的充电问题，提出了一种新的混合遗传算法（HGA），提高了协同的灵活性与效率；构建了充电系统内的全局充电路径规划方案，并针对不同应用场景，提出了VURA、HDTT等算法，算法的时间成本和距离成本均远小于对比算法。本项目还考虑水上无线传感网这种典型有洞网络，研究了优化无人机-船协同的充电路由算法。. 我们提出的算法覆盖了多种传感器网络场景，应用范围广，为进一步解决无线传感网络能耗问题奠定了理论基础。在项目过程中，还对发现的节点电量信息泄露保护和充电服务代理资源迁移等新的科学问题开展初步研究工作。在项目期间，还积极参加国内外学术会议。本项目总共培养了2位博士和12位硕士，项目团队合计发表了13篇中科院二区以上A类期刊论文，超过立项之初预定的目标。