可充电无线传感器网络动态拓扑优化研究

"该研究探讨了可充电无线传感器网络中动态拓扑的问题，尤其是在能量补给设备同时负责数据采集的场景下。文章提出了一种新的时变动态拓扑模型，并基于此模型，以最大化能量补给设备驻站时间比为目标，构建了一个优化问题。通过深入分析传感器节点和无线能量补给/数据采集设备在不同时间的工作状态和约束条件，研究人员转换原问题为一个多状态线性规划问题，保证了等优性。求解这个优化问题后，他们得出了动态路由策略以及能量补给设备的工作策略，这些策略在可充电无线传感器网络的动态拓扑环境下尤为有效。相较于先前的研究，该方法优化目标值提高了20%以上。关键词包括：可充电无线传感器网络、动态拓扑、无线能量补给/数据采集设备和动态路由。" 在可充电无线传感器网络中，节点的能量管理是关键挑战之一。由于电池有限的寿命和更换困难，将能量补给设备集成到数据采集系统中成为一种创新解决方案。该研究提出了一种时变动态拓扑模型，这种模型考虑了网络中节点能量状态随时间变化的特性，以及能量补给设备在移动过程中对网络覆盖和数据传输的影响。通过对网络状态的建模，研究人员设计了一个优化问题，旨在最大化能量补给设备在特定位置提供服务的时间比例，这有助于提高网络的整体效率和生存时间。 为了求解这个问题，研究者采用了多状态线性规划方法，这是一种数学优化工具，可以处理具有多个可能状态和复杂约束的决策问题。通过对不同时间和状态的传感器节点及设备工作模式的细致分析，他们确定了满足约束条件的最优策略。这种方法不仅解决了路由和能量管理问题，还确保了网络的稳定运行，同时降低了设备的频繁移动，从而减少了能量消耗。 通过实施提出的策略，动态路由得以优化，能量补给设备的工作模式也更加高效。实验结果表明，与现有的方法相比，采用新模型和算法后，优化目标值提升了20%以上，显著提升了网络的性能和可持续性。这项工作对于可充电无线传感器网络的理论研究和实际应用具有重要意义，特别是在环境监测、智能城市和物联网等领域，它为解决能量受限的无线传感器网络的持久运行提供了新的思路和工具。