大规模可持续传感器网络的能量同步研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61502055
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:20.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0204.计算机系统结构与硬件技术
- 结题年份:2018
- 批准年份:2015
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2016-01-01 至2018-12-31
- 项目参与者:何青; 付成宏; 刘孙付; 刘向; 周洁; 卢梓豪;
- 关键词:
项目摘要
This project proposes a distributed and hierarchical network energy synchronous scheme for sustainable sensor networks. First, the energy model of wireless energy transmission based sensor network will be researched, a distributed topology control scheme and hierarchical network energy synchronous framework will be designed to achieve decentralize and regionalize for large-scale sensor network. Second, the path planning problem will be transferred into spatial linear programming problem, and solved by polynomial time approximation algorithm, thus the optimal path can be obtained to achieve energy synchronous among network regions. Third, the charging properties in wireless sensor network with energy replenishment will be studied, a single-leader-multi-follower Stackelberg game based data gathering and wireless energy transmission algorithm will be proposed to endure dynamic energy synchronous within local networks. The goal of this study is to propose an effective and distributed multi-objective joint optimization method to realize sustainable operation for large-scale wireless sensor networks, obtain strong extensible distributed computing framework, and make contribution to technological development in wireless energy transmission based sustainable sensor networks literature.
本项目针对可持续传感器网络的能效优化问题,提出一种分布式、层次化的网络能量同步机制。1)研究基于无线能量传输技术的传感器网络能量模型,设计极小开销的分布式拓扑控制机制和层次化的网络能量同步架构,实现大规模网络的分散化、区域化。2)将执行器的路径规划转换为空间域的线性规划问题,采用多项式时间近似算法求解,得到其最优巡航轨迹,实现网络区域间的能量同步。3)研究具有能量供应能力的无线传感器网络的充电特性,设计单主多从斯坦科尔伯格博弈的数据交互及无线能量传输算法,保证局部网络中节点间能量的动态同步。通过本项目的研究,将为实现大规模无线传感器网络的可持续工作提出一种有效的分布式多目标联合优化方法,得到强可扩展的分布式计算架构,对基于无线能量传输的可持续传感器网络技术的发展起到一定的促进作用。
结项摘要
本项目从构造大规模可持续传感器网络的能量优化和同步问题出发,从建立网络能耗模型入手,研究了包含大规模可持续无线传感器网络的能耗优化路由及拓扑控制、执行器的移动数据收集及能量传输、数据交互和无线能量传输策略等方面。原有申请书中的研究目标全部完成,并在原有的项目计划上进行了扩展。在大规模可持续无线传感器网络的能耗优化路由及拓扑控制的研究方面,分析并建立能量可再生场景下的网络能量状态模型,以实现大规模网络的可持续工作为目标,设计基于仿生学的极小计算和通信开销的分布式拓扑控制算法。在执行器的移动数据收集和能量传输方面,将移动执行器最优巡航轨迹和虚拟轮询点停留时间的路径规划问题转换成空间域下的线性规划优化问题并求解。同时,引入云计算和博弈论方法,实现了移动计算的网络资源共享下的能耗优化及资源合理配置。在数据交互和无线能量传输策略方面,提出了一种基于分布式能量与数据交互的斯坦科尔伯格博弈框架,实现能量补充与数据传输之间的吸能均衡。研究成果具有一定的理论价值,并投入实际应用。受本项目支持,相关研究成果已在《Wireless Communications and Mobile Computing》、ITSC、BigComp、ISPA/IUCC和CCC等国内外学术气孔和会议上发表,并参会与同行进行了深入交流。共发表论文9篇,其中SCI收录1篇、EI收录5篇,获得软件著作权1项,培养硕士研究生4名。
项目成果
期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(8)
专利数量(0)
A joint subcarrier selection and power allocationscheme using variational inequality in OFDM-basedcognitive relay networks
基于 OFDM 的认知中继网络中使用变分不等式的联合子载波选择和功率分配方案
- DOI:10.1002/wcm.2581
- 发表时间:2016
- 期刊:Wireless Communications and Mobile Computing
- 影响因子:--
- 作者:Peng Jun;Li Shuo;Zhu Chaoliang;Weirong Liu;Zhengfa Zhu;Kuo-Chi Lin
- 通讯作者:Kuo-Chi Lin
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其他文献
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