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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利大规模多任务传感网中面向移动数据收集的辅助充电方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114679798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210259811.8，技术领域涉及：H04W4/38；该发明授权大规模多任务传感网中面向移动数据收集的辅助充电方法是由徐力杰;张佳垒;沙浩冬;高小唤;徐佳设计研发完成，并于2022-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本大规模多任务传感网中面向移动数据收集的辅助充电方法在说明书摘要公布了：本发明公开了大规模多任务传感网中面向移动数据收集的辅助充电方法，通过在数据收集点以经济的方式选择性地部署无线充电器解决移动收集器电力短缺问题。首先将目标问题建模成基于电容约束的无线充电器最小成本部署辅助充电问题，电容约束意味着移动收集器在充电时电量可能会溢出；然后证明此问题等价于无电容约束的无线充电器最小成本部署辅助充电问题并将其建模成一个0‑1整数规划模型；通过冗余约束剪枝和单调递增子模函数构造，进一步将此0‑1整数规划模型转化为最小成本子模覆盖优化模型，并采用基于子模函数的贪婪策略迭代式地选出部署无线充电器的数据收集点位置，从而得到最终的解决方案。本发明相比于其他方法，在成本控制方面具有显著优势。

本发明授权大规模多任务传感网中面向移动数据收集的辅助充电方法在权利要求书中公布了：1.大规模多任务传感网中面向移动数据收集的辅助充电方法，其特征在于，所述方法针对大规模多任务传感网，通过以最小的充电部署成本在候选数据收集点部署无线充电器对移动收集器提供辅助充电服务，使得网络中的各移动收集器能够持续不断电地执行各自的周期性数据收集任务，其中每个移动收集器的电池容量有限且其在每个数据收集周期内经过预先确定的数据收集点收集任务数据，具体包括如下步骤： 步骤1，针对大规模多任务传感网中面向移动数据收集的无线充电器最小成本部署辅助充电目标问题，构建基于电容约束的0-1整数规划模型；具体过程如下： 步骤11，给定网络中的候选数据收集点集合S＝{S1,S2,...,Sn}和用户终端集合U＝{u1,u2,...,um}，设定每个移动收集器MCi从对应的用户终端ui出发，周期性地经过一系列预先确定的数据收集点收集任务数据，路径为其中和ki分别表示移动收集器MCi在一个数据收集周期内经过的第j个数据收集点和在一个数据收集周期内经过的数据收集点数量，j∈{1,...,ki}，i∈{1,...,m}；用τi和分别表示移动收集器MCi在其经过的任意数据收集点的停留时间和数据收集能量消耗率，并假设如果在数据收集点部署无线充电器，则移动收集器MCi在的停留时间内将以固定的充电接收功率Pr进行充电； 步骤12，定义Eilp,lq为移动收集器MCi从位置lp移动到位置lq的能量消耗，并用和分别表示移动收集器MCi在每个数据收集周期内到达数据收集点时的剩余能量和离开数据收集点时的剩余能量；对于任意移动收集器MCi，定义其电池容量为Ci且初始为满电量状态，并且假设其在每个数据收集周期结束后将会回到用户终端ui，补充满电能后再准备下一个周期的数据收集；则表达为：其中表示是否在数据收集点部署一个无线充电器的0-1二元决策变量，表示部署，表示不部署，且 步骤13，为了保证大规模多任务传感网中每个移动收集器能够持续不断电地执行各自的周期性数据收集任务，需要满足每个移动收集器在其离开经过的数据收集点时的剩余能量能够支持它移动到下一个数据收集点，即对于任意移动收集器MCi必须满足和对于任意数据收集点s∈S，用cs表示在s部署一个无线充电器的成本，则目标问题是如何确定0-1二元决策变量xS1,xS2,...,xSn以最小化充电器部署成本从而保证网络中每个移动收集器能够持续不断电地执行各自的周期性数据收集任务；因此，将目标问题建模成如下基于电容约束的0-1整数规划模型： 其中， 步骤2，将基于电容约束的0-1整数规划模型等价转换为无电容约束的0-1整数规划模型；具体过程如下： 步骤21，定义为MCi在其子路径中可能发生电池容量溢出的数据收集点的序列数的集合，即且MCi可能会在其经过的任意数据收集点发生电池容量溢出，对于每一个MCi，通过如下方法获取：首先，初始地设置然后，在假设每个候选数据收集点都部署充电器的情况下依次判断MCi在经过其路径上的每一个数据收集点时的电池容量是否溢出，j∈{1,...,ki-1}，若溢出，则将序列数j分别加入集合中； 步骤22，定义为无电容约束假设下移动收集器MCi从离开时到离开时的期间内的总能量增益，即将基于电容约束的0-1整数规划模型等价转换为如下无电容约束的0-1整数规划模型： 步骤3，对无电容约束的0-1整数规划模型进行冗余约束剪枝； 步骤4，构造非负且单调非递减的子模函数，将冗余约束剪枝后的0-1整数规划模型转换为等价的最小成本子模覆盖优化模型； 步骤5，基于步骤4构造的子模函数，采用贪婪策略迭代式地选出部署无线充电器的数据收集点位置，从而得到最终的解决方案。

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