本發(fā)明涉及一種為體域網(wǎng)節(jié)點供能的射頻能量源優(yōu)化部署方法，該方法適用于捕獲射頻能量工作的體域網(wǎng)。

背景技術：

隨著可穿戴技術和無線通信技術的發(fā)展，智能傳感設備越來越多地用于人體監(jiān)測，這些設備捕捉各種用戶數(shù)據(jù)，隨時隨地上傳到互聯(lián)網(wǎng)云端，成為新的物聯(lián)網(wǎng)入口。這種由人體可穿戴傳感器或植入人體內(nèi)的生物傳感器組成的無線網(wǎng)絡被稱為“體域網(wǎng)”，其全天候在線的特性使得便捷持續(xù)的生理監(jiān)控成為可能，例如，對心臟病、癲癇、糖尿病等病人的持續(xù)生理監(jiān)測和預警。隨著可植入智能設備的日益普及，體域網(wǎng)將與人融為一體，成為日常生活的不可或缺的一部分。

傳統(tǒng)的體域網(wǎng)節(jié)點由電池供電或定期充電，無法實現(xiàn)絡持續(xù)不間斷工作，尤其對于植入人體的應用，更換電池或將植入設備取出充電代價巨大。得益于無線能量傳輸技術的突破，體域網(wǎng)節(jié)點可以從諸如rfid閱讀器、wi-fi熱點、蜂窩基站等設備發(fā)出的無線電波中捕獲到能量，以支持傳感、計算和通信。

對射頻能量源位置的合理規(guī)劃可有效提高體域網(wǎng)節(jié)點的能量捕獲功率。由于體域網(wǎng)節(jié)點部署在人體，能量源部署問題需考慮用戶的移動模式。本發(fā)明解決的問題是如何部署最少的射頻能量源為體域網(wǎng)節(jié)點供能，使得用戶在移動過程中其攜帶的節(jié)點能量不易發(fā)生中斷。公開號為cn105550480a，cn105722104a的專利文獻分別提供了在射頻充電無線傳感網(wǎng)中貪婪式和基于粒子群優(yōu)化的能量源部署方法，目標是用最少的能量源使得給定位置的傳感節(jié)點的充電功率始終大于或等于其能量消耗功率。有文獻考慮了傳感節(jié)點可移動的場景，提出了一種當傳感節(jié)點以等概率出現(xiàn)在平面區(qū)域內(nèi)時的能量源部署方法，目標是用最少的能量源使得平面區(qū)域任意點的充電功率平均值大于或等于傳感節(jié)點的能量消耗功率(參見《energyprovisioninginwirelessrechargeablesensornetworks》，刊于ieeetransactionsonmobilecomputing，2013)。但是，以上方法并不適用于本發(fā)明涉及的用戶存在特定移動模式的場景。

技術實現(xiàn)要素：

為了克服已有射頻能量源位置規(guī)劃方法的無法適應用戶移動模式、無法滿足能量不中斷概率要求的不足，本發(fā)明提供一種適用于用戶移動模式、有效滿足能量不中斷概率要求的為體域網(wǎng)節(jié)點供能的射頻能量源優(yōu)化部署方法。

本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種為體域網(wǎng)節(jié)點供能的射頻能量源優(yōu)化部署方法，包括以下步驟：

步驟1體域網(wǎng)節(jié)點位于用戶體表或體內(nèi)，通過捕獲周邊射頻能量源發(fā)出的無線信號能量進行數(shù)據(jù)采集和通信；根據(jù)一段時間內(nèi)某區(qū)域多個移動用戶的位置信息，通過聚類算法將群體用戶移動模型用頻繁停留點集合v＝{v1,v2,...,vn}和聚類軌跡集合e構成的有向圖g＝(v,e)描述，其中，n為停留點個數(shù)，有向邊ei,j∈e表示在該區(qū)域中存在從停留點vi至停留點vj的移動軌跡；用戶在任意停留點vi∈v處的停留時間t服從截尾正態(tài)分布，其概率密度函數(shù)為0≤t＜∞，其中，μ和σ²分別是均值和方差，α是正規(guī)化常數(shù)，令以保證

步驟2將部署區(qū)域均勻劃分成為x×y個網(wǎng)格，網(wǎng)格大小由精度要求和計算能力決定，能量源的候選部署位置設定為每個網(wǎng)格的中心，且在一個網(wǎng)格內(nèi)可同時部署多個能量源；

步驟3遍歷所有網(wǎng)格，計算能量源部署在各個網(wǎng)格下的第一目標函數(shù)值，新增能量源部署在使得第一目標函數(shù)值最小的網(wǎng)格中，如果部署于多個網(wǎng)格的第一目標函數(shù)值相等，則新增能量源隨機部署于其中一個網(wǎng)格中；

步驟4判斷當前部署方案下的第一目標函數(shù)值是否為0，若為0，能保證體域網(wǎng)節(jié)點在所有停留點的充電功率大于能量消耗功率，進入步驟5；否則，重復步驟3；

步驟5對于軌跡邊ei,j∈e，假設其長度為li,j，將其分為條線段，δl的取值由精度要求和計算能力決定，在長度等于或小于δl的線段上移動時，用戶攜帶的體域網(wǎng)節(jié)點充電功率保持不變，為線段中心點處的充電功率；

步驟6遍歷所有網(wǎng)格，計算能量源部署在各個網(wǎng)格下的第二目標函數(shù)值，新增能量源部署在使得第二目標函數(shù)值最小的網(wǎng)格中，如果部署于多個網(wǎng)格的第二目標函數(shù)值相等，則新增能量源隨機部署于其中一個網(wǎng)格中；

步驟7判斷當前部署方案下的第二目標函數(shù)值是否為0，若為0，能保證所有軌跡邊的最大能量累積凈消耗值不超過節(jié)點儲能元件容量，進入步驟8；否則，重復步驟6；

步驟8遍歷所有網(wǎng)格，計算能量源部署在各個網(wǎng)格下的第三目標函數(shù)值，新增能量源部署在使得第三目標函數(shù)值最小的網(wǎng)格中，如果部署于多個網(wǎng)格的第三目標函數(shù)值相等，則新增能量源隨機部署于其中一個網(wǎng)格中；

步驟9判斷當前部署方案下的第三目標函數(shù)值是否為0，若為0，能保證體域網(wǎng)節(jié)點實際的能量不中斷概率滿足系統(tǒng)要求；結束操作；否則，重復步驟8。

進一步，所述步驟3中，所述第一目標函數(shù)表達式為：

其中，pc表示體域網(wǎng)節(jié)點的能量消耗功率，表示停留點vi處的充電功率，如果當前部署方案中有k個能量源，由公式(2)計算得到：

其中η是整流效率，gs是發(fā)送天線增益，gr是接收天線增益，lp是極化損耗，λ是波長，ε是調(diào)節(jié)參數(shù)，以保證取值有限，dk,i是第k個能量源與點vi之間的距離，ps是能量源的發(fā)射功率，是射頻信號的相位偏移，||||表示對其中的復數(shù)取模。

再進一步，所述步驟6中，所述第二目標函數(shù)表達式為：

其中，ec表示體域網(wǎng)節(jié)點的儲能元件容量，表示從停留點vi向停留點vj移動過程中的最大能量累積凈消耗值，由公式(4)計算得到：

其中表示軌跡邊ei,j中第m段線段中心點ui,j,m處的充電功率，可由公式(2)計算得到，li,j,m表示軌跡邊ei,j中第m段線段的長度，表示用戶平均移動速率。

更進一步，所述步驟8中，所述第三目標函數(shù)表達式為：

其中，p0表示系統(tǒng)要求的體域網(wǎng)節(jié)點能量不中斷概率，pi,j表示用戶從停留點vi向停留點vj移動過程中的能量不中斷概率，由公式(6)計算得到：

其中ti,j表示用戶沿軌跡邊ei,j移動過程中，為保證節(jié)點能量不中斷至少需要在停留點vi處停留的時間，由公式(7)計算得到：

本發(fā)明的有益效果主要表現(xiàn)在：適用于體域網(wǎng)節(jié)點能夠捕獲射頻能量進行充電的場景，可根據(jù)用戶的移動模式合理部署能量源，滿足系統(tǒng)的能量不中斷要求，降低部署成本。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施流程圖；

圖2是本實施例中描述用戶移動模式的有向圖g的示意圖；

圖3是本實施例中用戶在停留點停留時間的概率密度函數(shù)示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發(fā)明作進一步描述。

參照圖1～圖3，一種為體域網(wǎng)節(jié)點供能的射頻能量源優(yōu)化部署方法，包括以下步驟：

步驟1體域網(wǎng)節(jié)點位于用戶體表或體內(nèi)，通過捕獲周邊射頻能量源發(fā)出的無線信號能量進行數(shù)據(jù)采集和通信。用戶在某區(qū)域移動過程中，一般存在若干個停留時間較長的停留點以及一些相對固定的移動軌跡。因此，首先根據(jù)以上特征，對用戶的移動模式進行建模。根據(jù)一段時間內(nèi)某區(qū)域多個移動用戶的位置信息，通過聚類算法將群體用戶移動模型用頻繁停留點集合v＝{v1,v2,...,vn}和聚類軌跡集合e構成的有向圖g＝(v,e)描述，其中，n為停留點個數(shù)，有向邊ei,j∈e表示在該區(qū)域中存在從停留點vi至停留點vj的移動軌跡，如圖2所示；用戶在任意停留點vi∈v處的停留時間t服從截尾正態(tài)分布，如圖3所示，其概率密度函數(shù)為0≤t＜∞，μ和σ²分別是均值和方差，α是正規(guī)化常數(shù)，令以保證均值和方差可根據(jù)大量用戶的實際停留時間數(shù)據(jù)，經(jīng)統(tǒng)計計算得到。

步驟2將部署區(qū)域均勻劃分為x×y個網(wǎng)格，能量源的候選布置位置設定為每個網(wǎng)格的中心，且在一個網(wǎng)格內(nèi)可同時部署多個能量源，網(wǎng)格的大小由部署精度要求和計算能力決定，網(wǎng)格越小，部署精度越高，但計算復雜度也越高；

步驟3首先保證體域網(wǎng)節(jié)點在各停留點處能有效充電，即各停留點處的充電功率大于能量消耗功率。遍歷所有網(wǎng)格，計算能量源部署在各個網(wǎng)格下的第一目標函數(shù)值，新增能量源部署在使得第一目標函數(shù)值最小的網(wǎng)格中，如果部署于多個網(wǎng)格的第一目標函數(shù)值相等，則新增能量源隨機部署于其中一個網(wǎng)格中；

進一步地，步驟3中，所述第一目標函數(shù)表達式為：

其中，pc表示體域網(wǎng)節(jié)點的能量消耗功率，表示停留點vi處的充電功率，如果當前部署方案中有k個能量源，由公式(2)計算得到：

其中η是整流效率，gs是發(fā)送天線增益，gr是接收天線增益，lp是極化損耗，λ是波長，ε是調(diào)節(jié)參數(shù)，以保證取值有限，dk,i是第k個能量源與點vi之間的距離，ps是能量源的發(fā)射功率，是射頻信號的相位偏移，||||表示對其中的復數(shù)取模。本實施例中，η＝0.3，gs＝8dbi，gr＝2dbi，lp＝3db，λ＝0.33m，ε＝0.2316m，ps＝1～4w；

步驟4判斷當前部署方案下的第一目標函數(shù)值是否為0，若為0，能保證體域網(wǎng)節(jié)點在所有停留點的充電功率大于能量消耗功率，進入步驟5；否則，重復步驟3；

步驟5由于儲能元件容量有限，因此用戶在各條軌跡邊上移動過程中的最大能量累積凈消耗值不能超過儲能元件容量。為了計算最大能量累積凈消耗值，對各軌跡邊進行分段。對于軌跡邊ei,j∈e，假設其長度為li,j，將其分為條線段，在長度等于或小于δl的線段上移動時，用戶攜帶的體域網(wǎng)節(jié)點充電功率保持不變，為線段中心點處的充電功率，δl的取值由精度要求和計算能力決定，δl越小，計算精度越高，但計算復雜度也越高；

步驟6遍歷所有網(wǎng)格，計算能量源部署在各個網(wǎng)格下的第二目標函數(shù)值，新增能量源部署在使得第二目標函數(shù)值最小的網(wǎng)格中，如果部署于多個網(wǎng)格的第二目標函數(shù)值相等，則新增能量源隨機部署于其中一個網(wǎng)格中；

進一步地，步驟6中所述第二目標函數(shù)表達式為：

其中，ec表示體域網(wǎng)節(jié)點的儲能元件容量，表示從停留點vi向停留點vj移動過程中的最大能量累積凈消耗值，由公式(4)通過依次計算用戶經(jīng)過一條軌跡的各個線段的能量累積凈消耗值取最大值得到：

其中表示軌跡邊ei,j中第m段線段中心點處的充電功率，可由公式(2)計算得到，li,j,m表示軌跡邊ei,j中第m段線段的長度，表示用戶平均移動速率，可根據(jù)大量用戶的移動速率數(shù)據(jù)，經(jīng)統(tǒng)計計算得到。

步驟7判斷當前部署方案下的第二目標函數(shù)值是否為0，若為0，能保證所有軌跡邊的最大能量累積凈消耗值不超過節(jié)點儲能元件容量，進入步驟8；否則，重復步驟6；

步驟8體域網(wǎng)節(jié)點實際的能量不中斷概率需滿足系統(tǒng)要求。遍歷所有網(wǎng)格，計算能量源部署在各個網(wǎng)格下的第三目標函數(shù)值，新增能量源部署在使得第三目標函數(shù)值最小的網(wǎng)格中，如果部署于多個網(wǎng)格的第三目標函數(shù)值相等，則新增能量源隨機部署于其中一個網(wǎng)格中；

進一步地，步驟8中所述第三目標函數(shù)表達式為：

其中，p0表示系統(tǒng)要求的體域網(wǎng)節(jié)點能量不中斷概率，pi,j表示用戶從停留點vi向停留點vj移動過程中的能量不中斷概率，由公式(6)計算得到：

其中ti,j表示用戶沿軌跡邊ei,j移動過程中，為保證節(jié)點能量不中斷至少需要在停留點vi處停留的時間，由公式(7)計算得到：

步驟9判斷當前部署方案下的第三目標函數(shù)值是否為0，若為0，能保證體域網(wǎng)節(jié)點實際的能量不中斷概率滿足系統(tǒng)要求，結束操作；否則，重復步驟8。