基于优化协作与绿色计算的无线传感网感知数据的可控移动收集机制研究

无线传感器网络作为物联网中提供信息感知和收集的重要支撑网络，其现有的数据收集方式还没有解决传感器的负载平衡、所收集数据的相关性、移动收集器的运动路径规划等问题。为此，本项目将通过考虑最小上传数据量、有界逗留时间等和采用SDMA技术，构能量消耗代价最小化绿色计算模型，从而解决基于数据相关的移动收集器最优运动路径规划问题；通过考虑收集器的运动控制、数据上传时间和相互协作，构建基于多个移动收集器和SDMA技术的数据转发延迟最小化模型，从而解决传感器之间的区域分割和移动收集器的子运动路径规划问题；通过考虑负载平衡和数据收集时间等，建立网络利用最大化模型，从而解决多跳无线传感器网络中基于最优逗留时间的网络利用最大化问题；通过采用FPGA的设计方式，硬件实现SDMA技术的通信协议和所提出的移动收集算法。所以，随着无线传感器网络的广泛应用，本项目的研究具有重要的理论意义和应用价值。

无线传感器网络作为能量有限的且已得到广泛应用的信息感知方式，怎样使传感器节点有效地收集感知数据是亟待解决的重要问题。为了减少和平衡传感器之间的能量消耗并减少数据上传时间，我们提出了由跨层数据控制，路由，功率控制和有明确消息传递的兼容性计算子算法组成的分布式算法，该方法可显著减小数据收集时间和总能量消耗。为了解决传感器的能量有限以及消除能量消耗的不均匀性，我们提出了一个联合无线能量补充和移动数据收集（WerMDG）的综合方案，目标是提供一个分布式和自适应的解决方案使得全局网络效用最大化。为了找出传输层的最优端到端资源速率、介质访问控制层的每条链路持续概率以及物理层的传输概率，我们提出一个跨层最优拥塞、竞争和功率控制算法以最大化聚合资源利用率。为了使基于OFDMA的合作中继网络的子载波配对以及网络效用最大化，我们基于智能水滴优化算法，提出了一种联合子载波配对和公平的功率分配方案。能量收集是一种能延长能量受限的无线传感器网络的生命周期的且有前景的方法，因其作为非凸约束能量效率最大化问题，我们提出了在群集无线传感器网络和无线信息和能量转换的同时性中速度和功率资源分配算法以平衡能源效率，数据传输速率，发射功率和功率分割比进而达到最佳的系统性能。通过考虑无线链路的损耗性、速率中断概率和平均时延的约束，我们提出一种跨层速率有效的网络效用最大化(RENUM)框架，目标是拥有更高的有效率，更低的功耗和延时。SWIPT技术可同时使用由无线射频携带的信息和能量，并且有很大的潜能为传感器节点补充能量，因此我们规定应用无线携能通信于集群无线传感器网络的节能协同传输（eCotrans）问题是一个非凸约束优化问题，并通过分式规划和对偶分解，为功率分配、功率分割和中继选择提出的分布式迭代算法来解决此非凸优化问题。总之，项目组完成了申报书所规定的任务，实现了预期的目标。