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申请/专利权人：天能新能源(湖州)有限公司
摘要：本发明实施例提供一种基于深度神经网络的新能源物联网目标全覆盖方法，所述方法包括：建立监控物联网的二部图模型，并对目标监控时长分为各个时隙，确定不同时隙下的传感器节点累积能耗公式，从而在约束条件下确定覆盖总数的目标函数，基于目标函数及约束条件计算规划监控目标集的覆盖策略。这样能够在保证监控目标全覆盖的同时，减少了能量浪费，延长了覆盖寿命。
主权项：1.一种基于深度神经网络的新能源物联网目标全覆盖方法，其特征在于，包括：建立监控物联网对应的二部图模型，所述二部图模型为，S为传感器节点集合，Z为监控目标集，L为连接传感器节点与监控目标的边的集合；获取目标监控时长，并将所述目标监控时长T分为t个时隙，确定覆盖集合c，当所述覆盖集合的辅助变量ht为1时，所有监控目标在时隙t被c全覆盖，辅助变量ht为0时，所有监控目标并未在时隙t被c全覆盖，所述覆盖集合为所有监控目标被至少一个传感器节点覆盖时对应的传感器节点集合；获取预设的传感器节点累积能耗公式： 其中，为传感器节点i在时隙t的累积能耗，为传感器节点i的初始能量，为二进制决策变量，当c在时隙被激活，则＝1，反之＝0，为指示函数，若传感器Si是c的一部分，则＝1，反之＝0，为传感器节点在激活状态下每个时隙的消耗能量，为触感器节点在一个时隙内的充电速率；确定最大化时隙t中存在有效覆盖目标总数的目标函数以及对应的约束条件，基于所述目标函数及约束条件计算规划所述监控目标集的覆盖策略：所述目标函数，包括： 所述约束条件，包括： 其中，为传感器节点的最大电池容量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天能新能源(湖州)有限公司 一种基于深度神经网络的新能源物联网目标全覆盖方法
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