無線可充電傳感器網(wǎng)絡的移動充電問題研究

劉 創(chuàng)，王 珺，吳 涵

(1.南京郵電大學 寬帶無線通信與傳感網(wǎng)技術(shù)教育部重點實驗室，江蘇 南京 210003；2.南京郵電大學 江蘇省無線通信重點實驗室，江蘇 南京 210003)

無線可充電傳感器網(wǎng)絡的移動充電問題研究

劉 創(chuàng)1,2，王 珺1,2，吳 涵1,2

(1.南京郵電大學 寬帶無線通信與傳感網(wǎng)技術(shù)教育部重點實驗室，江蘇 南京 210003；2.南京郵電大學 江蘇省無線通信重點實驗室，江蘇 南京 210003)

能量問題一直是無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network,WSN)研究的關鍵之一。WSN中節(jié)點能量由容量有限電池提供，當節(jié)點能量狀態(tài)較低時需要及時進行更換以確保整個網(wǎng)絡的有效性，在復雜網(wǎng)絡環(huán)境下人為地進行電池更換難以實現(xiàn)。無線傳輸技術(shù)的出現(xiàn)有效解決了這一難題。因此采用攜帶高電容量的移動節(jié)點，通過無線傳輸?shù)姆绞浇o普通節(jié)點進行能量補充的無線可充電傳感器網(wǎng)絡(Wireless Rechargeable Sensor Network，WRSN)成為當前研究的熱點。用移動電池車攜帶可進行無線能量傳輸?shù)母吣芰侩姵匮b置進入傳感器網(wǎng)絡中，通過達到某一項性能的最優(yōu)制定對應的移動充電策略，對低能量的節(jié)點進行能量補充。進一步的研究發(fā)展可以根據(jù)實際的網(wǎng)絡場景，在充分考慮各項約束的提前下提出綜合的最優(yōu)移動充電策略。

無線傳感器網(wǎng)絡；無線能量傳輸；移動充電；網(wǎng)絡生命期

1 概 述

在無線傳感器網(wǎng)絡中,傳感節(jié)點的能量一般由電量有限的一次性電池來提供，這樣將嚴重制約整個網(wǎng)絡的持續(xù)工作時間。為了保證WSN能夠盡可能長時間的正常工作，必須定期對節(jié)點電池進行更換，避免因節(jié)點失效而導致網(wǎng)絡生命期縮短。但是對于有特殊環(huán)境要求的應用，如火山監(jiān)測系統(tǒng)、野外科考等，人為地對傳感節(jié)點電池進行定期更換變得難以實現(xiàn)。從WSN自身能量的節(jié)約和均衡出發(fā)，針對傳感器節(jié)點、網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)和組網(wǎng)方式展開研究，通過研究WSN的能量管理策略[1-2]、路由MAC層協(xié)議算法[3-4]及跨層協(xié)議[5-6](cross-layer protocol)，平衡各傳感器節(jié)點間的業(yè)務量，降低節(jié)點能耗，提高WSN的生命期。但該類方案只是盡可能延長節(jié)點電池壽命，不能從本質(zhì)上解決能量限制的問題。通過從自然環(huán)境中獲取環(huán)保能源(如太陽能、風能、震動)以補充傳感器節(jié)點的能量。Cammarano等[7]提出一種準確的太陽能和風能采集預測模型來幫助節(jié)點獲取能量。Voigt等[8]提出太陽能感知路由，在路由設計中考慮了自然能量獲取。但是能量采集技術(shù)的操作過高地依賴周圍環(huán)境，而環(huán)境的不可控性導致實際使用的有效性較低，而且能量采集的裝置體積也遠比傳感節(jié)點大得多。

2007年，Kurs等[9]率先闡述了通過強耦合磁共振方式進行無線能量傳輸(Wireless Energy Transfer，WET)的可行性，讓無線傳感器網(wǎng)絡的研究進入到了一個全新的局面。

無線能量傳輸技術(shù)主要有三個方面的優(yōu)勢：

(1)不需要供電的源設備和被充電的終端設備進行有線或者是接觸式連接；

(2)源設備對端設備充電時不固定方位，也不需要在可視范圍；

(3)相比從環(huán)境獲取能量的不可預測性，通過強耦合磁共振方式獲取能量是穩(wěn)定且可控的。

借助無線能量傳輸技術(shù)，通過能量補充設備為傳感器節(jié)點定期充電是一種解決WSN能量問題的新的開源方案，實際操作以承載高容量電池車/機器人作為移動充電器(Mobile Charger，MC)定期提供能量的移動充電節(jié)點。這種方式的研究重點主要集中在充電過程決策方面，目前國內(nèi)外已經(jīng)取得了一些研究成果。

2 WSN網(wǎng)絡模型

無線傳感器網(wǎng)絡中，部署著一個固定位置的基站BS/Sink(用v0表示)，N個隨機均勻分布在檢測區(qū)域的傳感器節(jié)點，各傳感節(jié)點的通信半徑均為r。傳感器節(jié)點的位置一旦確定，便不再改變。任意兩節(jié)點間的距離在其通信半徑內(nèi)，則稱兩節(jié)點間存在鏈路，可直接進行通信。因此，無線傳感器網(wǎng)絡可用無向連通圖G=(V,E)來表示，其中V={v0,v1,…,vN}是N個傳感器節(jié)點與基站的集合，E是鏈路集合。節(jié)點實時地進行監(jiān)測并產(chǎn)生感知數(shù)據(jù)，通過多跳傳輸?shù)姆绞綄?shù)據(jù)傳輸至基站。傳感節(jié)點不僅充當感知器，而且可能作為中間傳遞節(jié)點將接收到的其余節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸至鄰近節(jié)點或者基站。

3 WSN移動充電模型

無線傳感器網(wǎng)絡中，傳感節(jié)點攜帶有存儲容量有限且有無線能量接收裝置的可充電電池，節(jié)點的最大存儲能量為Emax，能量低于Emin時節(jié)點將失效。為了確保WSN中的節(jié)點都能夠維持有效的電量水平從而持續(xù)進行工作，提出在網(wǎng)絡中引入移動的充電設備，根據(jù)整個網(wǎng)絡節(jié)點能量狀態(tài)，控制充電設備的移動和充電行為，及時為低能量的節(jié)點補充能量。一般采用移動電池車(也稱移動充電器MC)，以恒定速度V運動到亟需充電的節(jié)點附近，并通過WET方式為一定范圍內(nèi)的一個或者多個節(jié)點進行無線充電。節(jié)點接收到的能量多少取決于MC充電時的輸出功率以及MC與節(jié)點的距離(傳輸效率)。移動設備攜帶的能量至多為B，既要提供自身的移動，又需傳輸至網(wǎng)絡節(jié)點。最初移動電池車攜帶滿能量從其維護站出發(fā)，根據(jù)網(wǎng)絡的能量狀態(tài)制定不同的充電策略。為了確保整個充電過程的持續(xù)性，移動電池車必須在其攜帶的能量低于零之前回到維護站，進行自身能量的補充。根據(jù)網(wǎng)絡規(guī)模大小、節(jié)點部署密度和移動充電設備攜帶總能量的多少，可有效選取多個移動充電器，以便能及時對網(wǎng)絡中所有的低能量傳感節(jié)點進行能量補充。

圖1 WSN的移動充電模型

為了確保整個網(wǎng)絡能持續(xù)有效地進行監(jiān)測，必須根據(jù)網(wǎng)絡的各種約束情況制定合理的移動充電方案，及時做出最佳的充電決策，對節(jié)點進行能量補給。當出現(xiàn)多個任務沖突時要進行合理的調(diào)度，使得網(wǎng)絡性能受到的影響最小。現(xiàn)有的研究工作都致力于構(gòu)建合理的充電模型和調(diào)度方案，以最大限度地利用能量資源，最好地保證網(wǎng)絡的性能。

4 移動充電方案的研究

在傳感器網(wǎng)絡中采用移動充電設備，通過無線傳輸?shù)姆绞綖楣?jié)點進行能量補充，能有效解決傳統(tǒng)的節(jié)點電池更換不及時造成的失效問題。現(xiàn)有的研究方案都是以優(yōu)化單一目標，如駐站時間比、吞吐量等等，構(gòu)造充電方案的非線性抽象模型或者規(guī)約到經(jīng)典問題進行求解。對不同的優(yōu)化目標，充電模型也不一樣，下文出現(xiàn)的移動充電節(jié)點均是指移動充電設備。接下來將從單移動節(jié)點的周期性遍歷充電、不考慮數(shù)據(jù)路由的移動節(jié)點的充電、多移動節(jié)點的充電和移動充電節(jié)點兼具收集數(shù)據(jù)四個方面進行對比研究。

4.1 單移動節(jié)點的周期性充電方案

在周期性場景中，均以最大化駐站空閑時間比為目標，移動充電設備均從服務站(即維護站)出發(fā)，完成充電活動后回到服務站。

4.1.1 時不變充電方案

時不變是指傳感器節(jié)點單位時間收發(fā)數(shù)據(jù)流量不隨時間而改變。文獻[10]最先提出對網(wǎng)絡中所有節(jié)點進行固定周期T的遍歷充電模型。如圖2所示，移動無線充電設備(WirelessChargingVehicle，WCV)從服務站出發(fā)，依次為網(wǎng)絡中所有節(jié)點進行點對點的無線充電，最終又回到服務站。

圖2 周期性遍歷節(jié)點模型

充電周期定義為：

(1)

其中：TP為WCV在一輪充電中移動消耗的總時間；Ti為任意節(jié)點i的充電時間；Tvac表示駐站空閑時間，即在服務站休整自補給的時間，研究目標是最大化駐站時間比Tvac/T。

(2)

則節(jié)點i單位時間的能量消耗pi為：

(3)

其中：ρ為接收單位數(shù)據(jù)的能耗；Cij為節(jié)點i發(fā)送單位數(shù)據(jù)至節(jié)點j的能耗；CiB為單位數(shù)據(jù)直接傳送至基站的能耗(Cij與CiB均與距離有關)。

普通節(jié)點的最大電池容量均為Emax，電量低于Emin時節(jié)點失效。為了使網(wǎng)絡中所有的節(jié)點都能正常工作，在任意時刻t節(jié)點的剩余能量ei(t)≥Emin，即：

Emax-(T-Ti)·pi≥Emin(i∈N)

(4)

為了保持節(jié)點工作的持續(xù)性及周期性，必須滿足在一個周期中節(jié)點能量消耗等于其在每個周期中的充電量，即：

T·pi=Ti·U(i∈N)

(5)

初始時刻節(jié)點的能量均Emax，為了達到第一可持續(xù)周期之前，必須要構(gòu)建周期性場景，即初始過渡周期。穩(wěn)定后的周期性充電均是第一可持續(xù)周期的重復。文獻[10]有效證明了最大化移動充電器的駐站空閑時間就是使移動時間盡可能少，從而得出遍歷所有節(jié)點的路徑最短問題其實就是經(jīng)典的TSP問題，因此式(1)可轉(zhuǎn)化為

(6)

最終問題轉(zhuǎn)化為在約束公式(2)-(6)下求最大化駐站時間比。通過引入輔助變量并松弛約束條件，最終將周期性充電問題轉(zhuǎn)化成線性規(guī)劃問題，利用求解工具求得了近似最優(yōu)解。

在文獻[11]中，WCV可以同時為多個節(jié)點進行充電，其可充電范圍為D(表示傳感節(jié)點在充電時的功率接收速率不低于門限值時與WCV的最大距離)，并以基站為中心將整個網(wǎng)絡區(qū)域劃分成邊長為D的正六邊形小區(qū)，如圖3所示。WCV周期性地遍歷訪問所有存在節(jié)點的小區(qū)中心位置，給區(qū)內(nèi)所有節(jié)點同時進行充電至滿。顯然，當WCV在小區(qū)中心進行充電服務時，小區(qū)內(nèi)的節(jié)點能量達到Emax的時間是不同的，先充電至飽和的節(jié)點會在該狀態(tài)持續(xù)一段時間，直到區(qū)內(nèi)其余節(jié)點能量都被充到Emax。

圖3 周期性的小區(qū)充電網(wǎng)絡模型

文獻[10-11]假定單位時間節(jié)點收發(fā)數(shù)據(jù)量都保持恒定，沒有考慮網(wǎng)絡的動態(tài)特性，也沒有對移動設備的電容量進行限制，因為WCV所攜帶的能量不可能是無限的。此外，討論的都是網(wǎng)絡規(guī)模較小的情況，對網(wǎng)絡規(guī)模較大時，僅由一個WCV為所有節(jié)點進行周期性遍歷的充電方案是不現(xiàn)實的，因為節(jié)點的充電時間和WCV移動的時間都將大大增加，可能會導致不到一個周期就有節(jié)點會死亡。

4.1.2 時變充電方案

文獻[12]中的網(wǎng)絡與充電模型同文獻[10]，不同于文獻[10-11]中假設的節(jié)點單位時間接收和發(fā)送的數(shù)據(jù)在整個充電過程中都保持不變，文獻[12]研究的是節(jié)點接收和發(fā)送的數(shù)據(jù)隨時間變化的周期性遍歷網(wǎng)絡節(jié)點的充電方案，即時變充電場景。因此有：

(7)

此時，單位時間節(jié)點的能量消耗也隨時間改變：

(8)

其網(wǎng)絡模型與充電模型同文獻[10]，最終問題轉(zhuǎn)化為連續(xù)時變優(yōu)化問題，求解時將一般充電周期中WCE(WirelessChargingEquipment)工作狀態(tài)分成三類：行走狀態(tài)、充電狀態(tài)和駐站狀態(tài)。WCE與節(jié)點交互的N次充電活動分別對應N個階段，而WCE與節(jié)點無交互的行走或駐站成為N+1階段，形成離散N+1階段模型來求解優(yōu)化問題。

文獻[13]的周期性充電場景中，WCE不僅作為能量補給設備，同時兼任數(shù)據(jù)采集設備，在數(shù)據(jù)路由的時變特性基礎上，研究網(wǎng)絡動態(tài)拓撲問題。傳感數(shù)據(jù)經(jīng)過多跳方式傳輸至BS或WCE。WCE在為節(jié)點充電的同時從該節(jié)點處獲取數(shù)據(jù)信息，將充電節(jié)點看成是數(shù)據(jù)采集子網(wǎng)的簇頭，由于WCE是遍歷網(wǎng)絡中所有節(jié)點，因此簇頭節(jié)點是動態(tài)變化的，子網(wǎng)絡的劃分也是不固定的，也就是動態(tài)拓撲情形。

文獻[13]有效利用了WCE移動的優(yōu)勢，讓其承擔一部分數(shù)據(jù)采集工作，從而避免充電節(jié)點或其臨近節(jié)點因多跳傳輸至基站而消耗更多的能量，而且遍歷所有節(jié)點充電也就是所有節(jié)點均會擔任子網(wǎng)簇頭節(jié)點，可以有效均衡能耗。但是由于WCE在網(wǎng)絡中移動和充電耗時較長，相比起直接傳輸至基站的那部分數(shù)據(jù)，WCE接收的數(shù)據(jù)帶回到維護站會有較大的延遲，不適用于有實時性要求的網(wǎng)絡。此外，文獻[12-13]都沒有對移動設備所攜帶的能量加以限制。

4.2 未考慮數(shù)據(jù)路由的單移動節(jié)點充電方案

文獻[10-13]在制定充電方案的同時，充分考慮了感知數(shù)據(jù)產(chǎn)生并進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰肯倪^程，而文獻[14]在未考慮該過程的情況下，研究在不同約束下分別獲得最大化充電吞吐量的單一優(yōu)化充電方案。

文獻[14]提出了以最大化充電吞吐量為目標的充電策略，充電吞吐量是指在一次充電活動中被充電的節(jié)點個數(shù)。限制移動充電器MC(Mobile Charger)在網(wǎng)絡中進行一輪充電的時間限制為T(即T時間內(nèi)必須重返基站)，由于時間限制可能來不及給所有節(jié)點進行能量補充，所以必須找到在這個時間里能夠為普通節(jié)點進行充電的節(jié)點數(shù)目盡可能多的充電策略。當節(jié)點的剩余能量低于門限值時，向BS/MC發(fā)送充電請求，BS根據(jù)網(wǎng)絡狀態(tài)派遣MC(從BS出發(fā))對發(fā)送充電請求的節(jié)點進行點對點充電，當MC在進行充電時，仍會接收到新的充電請求，MC給每個節(jié)點充電時間固定為C。網(wǎng)絡模型用帶權(quán)重的有向圖G(V,E)表示，發(fā)送充電請求的節(jié)點隊列Qc，被充電的節(jié)點集合Vc。該問題是NP難的，可以通過一個經(jīng)典的問題——定向運動問題歸約得到，其定義如下：

在歐氏平面給定n個節(jié)點，標號從1到n，每個節(jié)點都有個分數(shù)(score)，找到一條以1為起點、n為終點的最大分數(shù)路徑，路徑長度預算(或者持續(xù)時間)不大于給定值。

帶時間窗的定向運動問題：給定有向弧權(quán)重圖G=(V',A',l')，l'(u,v)表示弧長(u,v)∈A'，任意節(jié)點v'∈V'有一個時間窗[R(v'),D(v')]，其中R(v')≤D(v')表示訪問節(jié)點v'的時刻必須位于這個區(qū)間。任意兩個節(jié)點s,t∈V'有整數(shù)預算值B>0，找到一條s-t游走長度至多為B但是覆蓋的頂點數(shù)最多的路徑。

對于該問題，可利用已有的迭代貪婪算法求解。文獻[15]證明了移動充電的離線充電方案可以從帶時間窗的定向運動問題歸約得到。方法如下：

將任一個發(fā)送充電請求的節(jié)點v∈V分裂成兩個端點v',v″，將該節(jié)點v的充電時間轉(zhuǎn)化為l(v',v″)=C，對v'與v″的時間約束分別為[ri,T],[ri+C,T](ri是節(jié)點i發(fā)送充電請求的時刻)，構(gòu)建基站與其余節(jié)點(若其他節(jié)點進行了分裂，則用時間窗更小的那個端點)到v'的弧，同時從v″到基站和其余節(jié)點(進行了分裂，則用時間窗較大的端點)的弧。

顯然，離線充電方案轉(zhuǎn)化成了帶時間窗的定向運動問題，只是運動的起點和終點均為基站，文中提出了猜測充電序列中間節(jié)點的方式，迭代地進行求解。

文獻[14]考慮了節(jié)點的異構(gòu)特性，即每個節(jié)點的能耗速率不同且維持各自的值不變，由于充電的請求提前知道，但不可能在一輪充電中滿足所有請求，算法是最大化充電吞吐量，而沒有考慮節(jié)點剩余生存時間，有可能造成達到最大的充電吐吞量的路徑?jīng)]有覆蓋剩余時間最少的節(jié)點的情形。另外，由于節(jié)點充電時的剩余能量不可能是相同的，因此充電時間不可能是常數(shù)C。

4.3 協(xié)作式充電方案

文獻[15-16]開始研究有多個移動充電器時的協(xié)作式調(diào)度充電方案。不同于文獻[10-14]，協(xié)作式充電對MC的能量進行了限定。文獻[15]中首次提出MC不僅可以為傳感節(jié)點充電，還可與其他MC互相充電。移動充電器從基站攜帶滿電量出發(fā)，對網(wǎng)絡節(jié)點進行充電后，最終回到BS進行能量補給，準備下一輪的充電，研究基于一維線性部署網(wǎng)絡。N個傳感節(jié)點的電池容量均為b，任意節(jié)點i單位時間耗電量為ri且保持不變，則節(jié)點的再充電周期為τi=b/ri。將網(wǎng)絡的調(diào)度周期定義為所有的傳感器節(jié)點都被充滿電的兩個連續(xù)的時間點之間的間隔。目標是最大化MC給網(wǎng)絡中所有節(jié)點總的充電量Epayload與MC自身移動耗能Eoverhead的比值：

ration=Epayload/Eoverhead

在節(jié)點能耗速率一致，MC的個數(shù)為k的情況下，Zhang等用實例證明在移動節(jié)點數(shù)目固定、總能量一致的情況下，移動充電器之間相互協(xié)作的充電方式相對于無協(xié)作的方式覆蓋充電的節(jié)點更多[15]。如圖4(a)所示：每個節(jié)點充電量由一個MC提供，且移動充電器MCi給Li+1到Li之間的節(jié)點充電，MCi在Li給MCi-1,MCi-2,…,MC1充滿電，MCi剛好有足夠的能量返回BS。Zhang等針對協(xié)作式充電方式提出了PushWait算法(見圖4(b))：MCi給Li+1到Li之間的節(jié)點充電，且MCi在Li給MCi-1,MCi-2,…,MC1充滿電，然后在Li等待其他i-1個MC都回到Li，再平均分配自己的能量給所有的MC(包括自身)，確保所有的MC都能返回BS。MCi在Li+1充滿電，最后返回到Li+1能量剛好為0。在相同條件下，PushWait算法的協(xié)作式充電方式是最優(yōu)的。

(a)協(xié)同方式

(b)PushWait方式

文獻[15]雖然有效地考慮了MC的能量限制，但是忽略了充電時間，實際也并未考慮MC移動時間與節(jié)點充電量及節(jié)點能量消耗量之間的具體聯(lián)系。此外，沒有考慮傳輸?shù)哪芰繐p耗，而且僅考慮了單一的線性一維網(wǎng)絡場景。在文獻[15]的研究成果基礎上，文獻[16]中充電模型突破1-D的約束，研究2-D網(wǎng)絡并充分考慮了能量傳輸時的損耗以及節(jié)點不同的再充電周期，結(jié)合單約束情形下各個子算法的優(yōu)勢，提出了綜合性能最佳的HηClusterCharing(β)算法。

協(xié)作式的充電方式提出移動充電器可以互相充電，并沒有實際的理論作指導。在同一充電時刻，一個充電器可能同時給不同組的節(jié)點進行能量補充，沒有考慮到充電器到達不同節(jié)點經(jīng)過的路程不一樣，所花費的時間不一樣。同樣也忽略了充電時間，沒有考慮數(shù)據(jù)路由對節(jié)點能量消耗帶來的影響。

4.4 移動設備兼具數(shù)據(jù)收集的方案

文獻[17]采用稱之為SenCar的兼具移動充電和數(shù)據(jù)收集的多功能移動設備，既充當數(shù)據(jù)收集器又充當充電器，網(wǎng)絡所有的數(shù)據(jù)都經(jīng)過SenCar傳回靜態(tài)基站，模型如圖5所示。

圖5 集合移動能量補充和移動數(shù)據(jù)收集模型

移動節(jié)點在網(wǎng)絡中預先用離線算法，在SenCar進行一輪充電活動移動的總距離不超過給定值Ltsp的約束下選定的停留點(anchorpoint，特定的節(jié)點位置)進行充電服務，并確定停留點的訪問順序。在停留點進行充電的同時，SenCar收集l跳范圍內(nèi)的節(jié)點數(shù)據(jù)(l的選擇會影響傳感節(jié)點的能量消耗速率，必須確保所有的停留點能覆蓋網(wǎng)絡所有的傳感節(jié)點)。Guo等[17]在充電時變過程、節(jié)點間存在鏈路時的鏈路容量的約束以及SenCar在網(wǎng)絡中充電的總時間不超過定值T的條件下，試圖找到最優(yōu)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生和上傳速率，每個節(jié)點最佳的數(shù)據(jù)傳輸?shù)穆窂桨才欧桨福约耙苿邮占髟诿總€停留點的最佳停留時間，并提出一個分布式的自適應解決方案，使得整個網(wǎng)絡的有效性最大。

利用SenCar進行數(shù)據(jù)收集相比文獻[10-12]的直接多跳傳輸至基站的方式，能夠節(jié)約更多的能量，有效避免了固定基站的周圍節(jié)點能量過度消耗而死亡的危險，但是SenCar收集數(shù)據(jù)的延遲會增加，不適合于對實時性要求較高的網(wǎng)絡，另外在選擇停留點時考慮離線算法，不能很好地代表整個網(wǎng)絡的實時情況。

5 結(jié)束語

無線傳輸技術(shù)的出現(xiàn)開創(chuàng)了WSN網(wǎng)絡研究的新局面，通過在WSN中引入移動充電節(jié)點進行無線的能量補充，有效解決了WSN的節(jié)點能量限制的問題，目前的研究也取得了一定的成果。

文中對現(xiàn)有的移動充電策略研究工作，從多個角度出發(fā)進行了分類對比分析。針對當前研究在松優(yōu)化條件下只考慮某單一性能最優(yōu)的局限，進一步的研究工作可從以下幾個方面展開：

(1)已有的研究大多基于離線的方式，在MC從出發(fā)去充電時就已經(jīng)計算好了移動的路徑和經(jīng)過的節(jié)點，可以考慮在線請求情況，及時地對低能量節(jié)點進行充電。

(2)綜合考慮多方面的約束因子：如節(jié)點的異構(gòu)特性，MC的能量限制，接收、發(fā)送和產(chǎn)生數(shù)據(jù)的能量耗消，通信開銷，MC的運動時間以及充電時間等等，更加接近真實的網(wǎng)絡環(huán)境。

(3)構(gòu)建通用的充電策略架構(gòu)：可以根據(jù)網(wǎng)絡規(guī)模選定參與充電的節(jié)點數(shù)是單個還是多個，以怎樣的方式充，是在線還是離線，是適合移動基站綁定還是固定基站，是同時充電還是在充電的同時兼具收集數(shù)據(jù)。充分考慮網(wǎng)絡對實時性的要求以及網(wǎng)絡屬性，選擇相應的最佳方案。

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Research on Mobile Charging Issues on Wireless Rechargeable Sensor Networks

LIU Chuang1,2，WANG Jun1,2，WU Han1,2

(1.Key Lab of Broadband Wireless Communication and Sensor Network Technology of MOE,NJUPT,Nanjing 210003,China;2.Jiangsu Key Lab of Wireless Communication of NJUPT,Nanjing 210003,China)

Energy is a key issue in wireless sensor networks.The energy of nodes is provided by limited battery energy.It is necessary to replace battery to make sure the availability of networks when the node nearly uses up its power.But the location of nodes is unreachable on complicated network environment.As a newly emerged technology,wireless transfer effectively addresses this problem.Therefore,it focuses on adopting a mobile node with high capacity of energy and using wireless transfer technique to recharge low energy nodes on WRSN.A mobile vehicle is used to carry the fully charged battery with high capacity,which can recharge general nodes by wireless energy transfer,and most charging strategies only achieve the optimal with a certain goal.Aiming at the limitation of traditional charging strategies,future research and development should be based on the real network environment,taking multiple constrains into consideration,then coming up with the comprehensive optimal mobile charging solution.

WSN;wireless energy transfer;mobile charging;network lifetime

2015-06-16

2015-09-17

時間：2016-02-18

國家自然科學基金資助項目(61401234)

劉 創(chuàng)(1990-)，女，碩士研究生，研究方向為無線傳感器網(wǎng)絡；王 珺，副教授，研究方向為寬帶網(wǎng)絡技術(shù)、傳感器網(wǎng)絡以及網(wǎng)絡安全。

http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20160218.1634.046.html

TP393

A

1673-629X(2016)03-0162-06

10.3969/j.issn.1673-629X.2016.03.038