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申请/专利权人：西安欧亚学院

摘要：本发明为解决现有无线传感器网络中传感器不能移动，仅依靠充电车的移动进行传感器充电，存在充电效率低、监测品低的问题，而提供了一种基于蚂蚁费洛蒙算法的无线传感器网络的充电方法。将监测区域划分成若干个子区域，在每个子区域设立了虚拟的充电站，子区域内的传感器会在约定的时间在虚拟充电站等待充电车来充电，缩短了充电车的充电行走路径。同时考虑时间点与空间点上的监测品质，通过调整传感器的感测频率和在子区域内重新分配传感器的工作位置，实现了监测区域内的传感器在任意时间点与空间点上的监测品质最大化。

主权项：1.一种基于蚂蚁费洛蒙算法的无线传感器网络的充电方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、传感器网络初始化将监测区域划分成若干个子区域，确定监测区域内充电站的数量与位置，选择任一子区域为传感器网络基站，且为第一个被充电的子区域，充电车以规则路径对所有子区域进行充电，计算每个子区域的开始充电时间，并广播给监测区域中的每个传感器；步骤2、传感器第一个工作周期根据传感器所在子区域的开始充电时间，计算单个传感器的工作时间，保证传感器可以按时到达子区域进行充电；按照监测区域内在时间轴上监测品质最大化的原则，将单个传感器的感测频率均调整为最佳感测频率，传感器开始工作，并按时到达子区域进行充电；充电完成后，按照监测区域内在空间轴上监测品质最大化的原则，分配并使传感器移动至新工作位置；所述监测区域内在时间轴上监测品质最大化指在监测区域内所有传感器在任意时间点的监测品质最大；传感器在时间点t的监测品质 其中，dt,t1为传感器相邻两次执行监测时间点之差；σ为传感器每单位时间监测品质的损失率；i表示第i个子区域；所述监测区域内在空间轴上监测品质最大化指在监测区域内所有传感器在任意空间点的监测品质最大；传感器在空间点p的监测品质 其中，为传感器与空间点p的距离；ε为传感器单位距离的监测品质损失率；步骤3、传感器正常的工作周期计算单个传感器在新工作位置的需充电的出发时间、工作时间和感测频率，并根据计算结果执行监测任务，并按时到达子区域进行充电，且监测区域内传感器的监测品质最大；所述监测区域内传感器的监测品质最大指在监测区域内所有传感器在任意空间点、任意时间点的监测品质Q最大；传感器在空间点p、时间点t的监测品质 其中，R为总监测的监测区域；T为总监测时间。

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