Page 244 - 《软件学报》2021年第9期

2868 Journal of Software 软件学报 Vol.32, No.9, September 2021

and the distance between nodes. Then, to each part, an anchor selection scheme based on tradeoff between neighbor amount and residual
energy within k hops is proposed. Next, a network cost optimization function is designed by analyzing the relationship between sensor
energy consumption and network cost. The optimal sensor nodes sensing data rate and link rate are obtained by dual decomposition and
sub-gradient the cost function. The results demonstrate the network can not only reduce the overall network cost but also reduce the
amount of dead sensor nodes.
Key words: data collection; network partition; anchor selection; energy consumption optimization function

由大量可充电传感器节点构成的无线可充电传感器网络(wireless rechargeable sensor network,简称 WRSN)
[1]
可以用于环境监控、信息传输以及交通控制、家庭自动化等 .高效的数据收集由多个因素共同决定,如传感器
节点的电池能量、网络节点分布、链路约束、数据传输路由调度等.数据收集问题一直是 WRSN 中的关键研
究问题之一.传感器节点用于感知、接收和传输等状态的能量均来自能量获取模块及能量存储模块,节点传输
的数据和电池能量密切相关.为尽量延长可充电节点的生命期,克服传感器节点采用能量收集技术从周围环境
中获取的能量源不稳定以及密度不足的问题,无线能量传输(wireless power transmission,简称 WPT)技术为解决
电池能量受限问题提供了一种新方法,它的能源更加稳定且可控,为可充电传感器节点的充电时长更短.在能量
传输过程中,由于能量密度随着距离的增大而减少,为提高能量效率和节点存活率,使用配有能量传输设备的移
动小车,即无线充电小车(wireless charging vehicle,简称 WCV),能够有效地减少传感器节点的充电等待时间,提
高能量接收密度,延长可充电传感器网络的使用寿命 [2−5] .相较于部署静态充电器,WCV 可以更好地适应网络拓
扑结构的变化,并能更好地管理传感器节点的能量.
针对 WRSN 中数据传输问题,大多研究工作一般使用多跳形式 [6−9] 或数据收集小车(data collection vehicle,
简称 DCV)将传感器节点感知的数据传输至基站.在使用多跳形式传输数据过程中,传感器节点不仅需要承担
自身数据感知和传输的任务,还需要接收并转发其他邻居节点的数据包,使得趋近基站或锚点附近的传感器节
点能量消耗速率相对于其他节点较高,快速缩减了其使用寿命,很容易导致服务中断,造成能量热点问题.相对
于多跳形式收集节点数据,如果仅使用 DCV 收集传感器节点数据,虽然减少了由于传输邻居节点数据造成的能
量消耗,但同时增大了数据收集延迟.为缓解传感器节点能量消耗和数据收集延迟的问题,本文提出使用多跳传
输和 DCV 相结合的方式解决可充电网络的数据收集问题 [10−12] .
将 WCV 和 DCV 相结合,既可以为可充电传感器节点补充能量,延长网络寿命,又可以有效地平衡节点通信
能量消耗和数据收集收集延迟.为避免传感器节点电池能量单向递减的情况,本文使用 WCV 为其近距离补充
能量,以达到节点长久使用和网络寿命无限延长的目的.为减少传感器节点的数据收集延迟和通信能耗,本文选
取一部分节点作为锚点,用以收集其聚类内节点产生的数据.DCV 在巡游整个网络过程中,依次移动到各个锚点
处收集数据,以减少节点传输数据的通信能耗.此时,DCV 和 WCV 在传感区域内移动,分别负责收集锚点处数据
和为待充电节点补充能量,使得网络寿命尽可能延长.所以,本文的目的是设计一种高效低能耗的数据采集和无
线充电策略,使得网络高效收集传感器节点数据的同时,减少网络能量消耗.
本文提出一种三步法用于数据采集和无线充电设计.当传感网络范围较大时,为减少传感器节点的数据收
集延迟,首先将网络划分为多个子区域,确定每辆 DCV 和 WCV 的负责范围,即进行网络区域划分;第二步,将确
定每个子区域内 DCV 的移动路径,即锚点选择;最后,研究当 DCV 巡游在各个锚点处时,如何实现最优网络性能.
本文将网络最优性能,即优化目标,定义为最小化网络能量消耗问题,通过得到的最优节点感知率和物理链路传
输率,以实现最小化网络能量消耗的目的.
本文的贡献如下:
• 设计了一种基于传感器节点邻域相似度和节点距离的网络区域划分方案(a network partition scheme
based on neighborhood similarity and distance of sensor nodes,简称 NP-NSD),从而将整个传感网络划分
为多个子区域;
• 在每个传感子区域内,本文设计了一种基于节点社交性和能量的锚点选择方案(an anchor selection
scheme based on sociability and energy of sensor nodes,简称 AS-SE),以获得区域内的数据收集锚点;