[发明专利]基于动态规划原理的无线充电传感器网络路由方法、设备

权利要求书

1.一种基于动态规划原理的无线充电传感器网络路由方法，其特征在于，步骤如下：

(1)将无线充电传感器网络进行阶段划分，并根据每个阶段内的节点得到对应阶段的状态变量：

步骤1、计算各个节点和源节点之间的距离，并作为第一距离；

针对于每个节点，判断第一距离是否小于源节点的通信半径，若是，则将对应的节点作为第一阶段的一个状态变量；遍历所有节点，得到第一阶段的所有状态变量；

将无线充电传感器网络的所有节点中除去源节点和第一阶段的所有状态变量，得到剩余节点；

步骤2、针对于每个剩余节点，计算剩余节点与上一阶段各个状态变量之间的距离，并作为第二距离；

针对于各个剩余节点，判断第二距离是否小于对应的上一阶段状态变量的通信半径，若是，则将该节点作为当前阶段的一个状态变量；遍历所有节点，得到当前阶段的所有状态变量；

将剩余节点除去当前阶段的所有状态变量，得到更新后的剩余节点；

步骤3、重复步骤2，直至得到所有阶段的状态变量；

(2)对每个阶段中的状态变量赋予阶段属性和接收属性：

在阶段划分时，对各个节点分别赋予阶段属性和接收属性，每个节点的阶段属性等于节点对应的阶段数值，每个节点的接收属性均为第一定值；

设置发送请求协议，发送数据的节点在数据发送之前先向接收数据的节点请求以及判断阶段属性，接收数据的节点判断发送数据的节点是否为同一阶段，若是，拒接请求；

在同一阶段的所有节点发送完数据之后，将节点的接收属性修改为第二定值；

(3)将相互通讯的各个节点的节点信息进行记录，以此构建得到适用于动态规划原理的路由模型，节点信息包括节点所对应的阶段的状态变量、阶段属性、受当前阶段状态变量影响的下一阶段的状态变量、节点的坐标信息；

(4)针对于适用于动态规划原理的路由模型，采用节点路由筛选算法从中筛选出源节点和节点基站之间的可到达路由：

赋予每个节点一个初始阶段属性和初始可到达属性，并新建一个三级的筛选备忘录，在筛选备忘录中，阶段属性保存在筛选备忘录的一级目录，可到达属性保存在筛选备忘录的二级目录；

通过三级备忘录的二级目录，反向查出与节点基站通信的各个节点，并将节点的阶段属性修改为第三定值并保存在筛选备忘录；

遍历与节点基站通信的各个节点，从中找出具有初始可到达属性和阶段属性为第三定值的节点，通过三级备忘录的二级目录，反向查出与所找出的节点通讯的上一阶段节点，将上一阶段节点的阶段属性修改为第三定值和可到达属性修改为第四定值，并将修改后的阶段属性和可到达属性保存在筛选备忘录；

遍历上一阶段节点，从中找出阶段属性为第三定值和可到达属性为第四定值的节点，并针对于所找出的阶段属性为第三定值和可到达属性为第四定值的各个节点，通过三级备忘录的二级目录，反向查出与节点通讯的上一阶段节点，将上一阶段节点的阶段属性修改为第三定值和可到达属性修改为第四定值，并将修改后的阶段属性和可到达属性保存在筛选备忘录；

重复如上步骤，直至当反向查出的上一阶段节点为源节点，则结束筛选，筛选出来的节点的坐标信息保存在筛选备忘录的三级目录中，筛选出来的源节点和节点基站之间的路径为可到达路由；

(5)将无线充电传感器网络转换为带权连通图，根据带权连通图建立从源节点到节点基站的最小权重函数；

其中，当权重为能耗E时，将无线充电传感器网络转换为带权连通图，具体如下：

针对于无线充电传感器网络的各个节点，计算充电过程的损耗：

E_损＝E_充(1/e-1)；

其中，E_充为节点需要充电的能量；e为无人机通过无线充电设备为节点充电的能量转换率；

针对于为节点充电的无人机，计算无人机的飞行损耗E_飞：

E_飞＝(d/V_飞)·P_飞；

其中，d为相互通讯的两个节点之间的距离，具体是通过筛选备忘录查询相互通讯的两个节点的坐标信息，由坐标信息计算得到；V_飞为无人机的飞行速度；P_飞为无人机的飞行功率；

计算节点发送数据的损耗E_TX：

其中，d₀为临界距离；l为数据位数；E_elec为发送每位数据消耗的能量；E_fs为距离d小于临界距离d₀时发送每位数据耗散的能量；E_mp为距离d大于或者等于临界距离d₀时发送每位数据的耗散能量；

计算节点接收数据的损耗E_RX：

E_RX＝l·E_elec；

其中，l为数据位数；E_elec为发送每位数据消耗的能量；

计算无线充电传感器网络中两个节点之间的权重E：

E＝E_充+E_损+E_飞+E_TX+E_RX；

根据所计算出的权重，将无线充电传感器网络转换为带权连通图：

G＝(V,E,d)；

其中，V表示节点数量；

根据带权连通图建立从源节点到节点基站的最小能耗函数f_k,n(s_k)：

f_k,n(s_k)＝min{E_k(s_k,d_k(s_k))+f_k+1,n(s_k+1)},k＝n,n-1,...,1；

f_k+1,n(s_k+1)＝0；

其中，k为阶段变量；n为阶段总数；f_k+1,n(s_k+1)为从第k+1阶段的状态变量s_k+1出发到节点基站的最小能耗；E_k(s_k,d_k(s_k))为从第k阶段的状态变量s_k出发到第k+1阶段的状态变量s_k+1的能耗；所构建的最小能耗函数为最小权重函数；

当权重为时间T时，将无线充电传感器网络转换为带权连通图，具体如下：

计算无线充电传感器网络中两个节点之间的权重T：

T＝T_充+T_飞；

其中，T_飞为无人机的飞行时间；T_充为无人机通过无线充电设备为节点充电的时间；

根据所计算出的权重，将无线充电传感器网络转换为带权连通图：

G＝(V,T,d)；

其中，V表示节点数量；d为相互通讯的两个节点之间的距离，具体是通过筛选备忘录查询相互通讯的两个节点的坐标信息，由坐标信息计算得到；

根据带权连通图建立从源节点到节点基站的最短时间函数f_k,n(s_k)：

f_k,n(s_k)＝min{T_k(s_k,d_k(s_k))+f_k+1,n(s_k+1)},k＝n,n-1,...,1；

f_k+1,n(s_k+1)＝0；

其中，n为阶段数；k为阶段变量；f_k+1,n(s_k+1)为从第k+1阶段的状态变量s_k+1出发到节点基站所用的最短时间；T_k(s_k,d_k(s_k))为从第k阶段的状态变量s_k出发到第k+1阶段的状态变量s_k+1所用的时间；最短时间函数为最小权重函数；

(6)将带权连通图转换为权重矩阵，根据权重矩阵，采用动态规划原理得到最小权重的可到达路由以及求解最小权重函数。