2023，59（6）⦾网络、通信与安全⦾无线传感器网络广泛应用于不同工业场景中，例如环境监测、丛林火灾监测、军事侦查等[1-3]。由于传感器通常由锂电池供能且电池中存储的能量有限，持续的数据传感不可避免会导致传感器能量耗尽，成为网络性能的瓶颈。随着无线充电技术的不断发展，将无线充电技术嵌入到传感器网络中，通过部署一辆或多辆移动充电车给能量临界的传感器进行无线能量传输[4]，为现有的无线传感器网络应用提供有效的无线电力解决方案。近年来移动充电车对传感器的充电调度引起了广泛的关注。大部分文献研究采用完全充电模型[5-8]，即移动充电车在网络中当前充电位置对充电范围内单个或多个传感器都充满电后再移动到下一个充电位置。如图1所示，由于无线能量传输过程存在能量衰减[4]，相同能量需求下传感器v2比v1花费更多时间充满电。当移动充电车移动到传感器v3处充电时，由于v1已被充满电而不再充电。为了提升充电效率并缩短传感器的死亡时间，最新的文献研究采用部分充电模型[9-11]，即移动充电车无需一次性给充电范围内的传感器都充满电，而经过多次部分充电直到每个传感器充满电。如图2所示，移动充电车先给传感器v1和v2同时充电，此时v1和v2充部分电。然后移动到v3位置给v2和v3充满电，此时v2第二次充电。最终回到v1位置给v1充满电，此时v1第二次充电。多节点部分充电模型下的充电调度优化刘景祥，徐文政四川大学计算机学院，成都610065摘要：在无线可充电传感器网络中，针对移动充电车采用多节点部分充电模型在充电调度过程中往复行驶，导致充电时间增加的问题进行了研究。提出一种新颖的多节点部分充电模型，从全局优化移动充电车在每个充电位置的充电时间，保证每个能量临界的传感器被充满电。同时提出AlgMinTime算法进行路径规划，确定移动充电车的充电环路以及对应位置的充电时间，使得环路上总充电调度时间最小化。最终通过仿真实验评估所提出算法的性能。实验结果表明，所提算法的充电调度平均环路时间相较于SOTA算法缩短9.8%。关键词：无线传感器网络；多节点充电；部分充电；充电调度；路径规划文献标志码：A中图分类号：TP393doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2111-0410OptimizationofChargingSchedulingUnderMulti-NodePartialChargingModelLIUJingxiang,XUWenzhengSchoolofComputerScience,SichuanUniversity,Chengdu610065,ChinaAbstract：Inthewirelessrechargeablesensornetwork,themobilechargeradoptsthemulti-node...
