实验室硕士生廖泽钦的论文被国际顶级期刊 ieee internet of things journal(if=9.936)录用,祝贺!
multistation-based collaborative charging strategy for high-density low-power sensing nodes in industrial internet of things
ieee internet of things journal,
2020 (sci index, if=9.936)
工业物联网(iiot)使用了大量感知节点,这些感知节点面临着能源瓶颈。感知节点的充电算法应满足工业应用的需求,如实时性能监测、高可靠性和稳定性等。然而,由于单站分配、移动充电器分配不当、路径规划不合理,传统方法可能导致局部堵塞、充电覆盖不全、额外移动带来的高能耗。因此,我们提出了一种基于多站的协同充电策略,称为mccs,来克服这些问题。在监控系统中,能源来源是静态充电站。此外,由初级和高级充电器组成的mcs充当传输介质。具体来说,由各站充电的高级充电器将能量传输给主充电器,主充电器再将能量传输给传感器节点。mccs涉及以下步骤。首先,mccs基于自组织特征映射神经网络将传感器节点划分为不同类别,以保证适当的主充电器分配。其次,利用遗传算法生成mcs的最优路径。最后,mccs分配高级充电器,设置充电站。