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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利基于簇的自适应充电路径优化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：CN115190560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210587166.2，技术领域涉及：H04W40/10；该发明授权基于簇的自适应充电路径优化方法是由袁炜祺;徐向华;王然设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于簇的自适应充电路径优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于簇的自适应充电路径优化方法。本发明采用的无线传感网络包括在一个二维平面区域中随机部署多个可充电传感器，一个服务基站，一个移动充电器和一个仓库，充电器可以为多个传感器同时充电。首先获取传感器节点的剩余电量信息，结合空间位置和剩余电量信息将网络分簇；然后将该簇的停止位置选择问题视为函数最优化问题；通过梯度下降方法来进行优化停止位置，确定最终选出的充电车停止点；最后根据停止位置和相应的停止时间求解充电路径，同时计算相应的簇平均充电延迟。本发明采用聚类方法和自适应优化方法减少了充电等待时间来缩短充电延迟，并使用贪心策略来规划充电路径减少了充电车的移动距离，进一步降低了充电延迟。

本发明授权基于簇的自适应充电路径优化方法在权利要求书中公布了：1.基于簇的自适应充电路径优化方法，该方法采用的无线传感网络包括：m个电池容量为eo的传感器节点O＝{o1,o2,...,om}随机部署在感兴趣的二维区域Ω中，传感器节点能够接收无线能量传输，维持长时间工作；容量为IE的充电车，充电车配备同时为多个传感器充电的无线能量传输设备；位于网络中心的基站，为传感数据的汇聚节点，负责协调和调度充电车，实现及时的数据收集和能量补充；充电车从基站出发，沿着规划的巡游路线为传感器节点充能，行驶速度为ν；网络的每个簇中都有一个停止位置，充电车在该停止位置为其能量传输范围内的传感器节点充能，并从簇头收集感知数据；其特征在于，具体方法如下：步骤1获取传感器节点的剩余电量信息，结合每个传感器节点的空间位置和剩余电量信息将网络分簇；具体是：1-1通过前一轮充电过程中传感器节点和充电车之间的无线通信传输，获取节点oj的当前剩余电量信息返回基站时，充电车将收集的数据上传到基站并更换自己的电池；基站根据收集到的传感器节点能量数据计算下一轮的停止位置；若当前为第一轮充电，则默认所有节点剩余电量信息为eo；1-2初始化簇心，根据剩余电量升序，选择耗电量最大的k个节点作为初始加权均值向量{u1,u2,...uk}；1-3计算每个传感器节点的簇归属，遍历每一个传感器节点oj；计算节点oj到每一个簇心ui的距离dji＝||oj-ui||2，1≤i≤k；计算与节点oj距离最近的簇心λj＝argmini∈{1,2,...,k}dji；将oj归属到相应的λj簇，表示为：1-4更新簇心，遍历每一个簇Ci，计算新的加权均值向量，得到新的簇心向量的两个分量为：其中，Ethreshold表示传感器能量补充过程中需要满足的最低阈值，xj和yj分别表示节点oj的位置坐标分量；1-5如果|ui′-ui|＞η，表示簇心发生变化，返回1-3，否则网络分簇的计算完成，结束步骤1，η为设定阈值；步骤2对每一个簇，定义充电车在对应停止位置处的停留时间，将该簇的停止位置选择问题视为函数最优化问题；具体是：2-1充电车满足任意传感器节点oj能量补充需求所需要持续的时间其中，是传感器节点oj的接收功率，α和β是与充电器物理配置相关参数，dj是充电器发射天线和节点oj接收天线之间的距离，Rc是充电器的最大充电覆盖距离，当充电车和传感器节点之间的距离超过Rc时，充电车无法为传感器节点充能；2-2对每一个簇Ci给定一个停止位置ai，充电车在位置ai处需要对oj∈Nai的所有传感器进行能量传输，Nai指当充电车处于位置ai时其充电半径内的所有传感器的集合；保证oj∈Nai的传感器的充能需求都能被满足，则充电车在ai处停留的时间2-3对每一个簇Ci给定一个停止位置ai，将每一个簇Ci的停止位置ai选择问题视为函数最优化问题：将停止位置ai表示为该簇范围内传感器节点位置加权计算得到的一个位置坐标，即：ai＝xi,yi＝Witer·loci；Witer＝Wx,Wy表示第iter轮权重向量，为簇Nai内的传感器节点位置向量集合，为每个节点oj∈Nai的位置信息，即2-4权重矩阵W0初始化为全1矩阵，即簇内所有点等权重；步骤3通过梯度下降方法进行优化停止位置，确定最终选出的充电车停止点；具体是：3-1计算每一个停止位置ai的停留时间得到关于ai的表达式： 3-2将停止位置优化问题视为关于Ti的函数的参数优化问题，该问题通过梯度下降方法进行求解：假设需要最大充电时间的传感器节点为omax，其相应的剩余能量为根据梯度下降方法，max函数只在omax节点处偏导数不为0，在omax节点位置locmax＝xmax,ymax处计算对W＝Wx,Wy的偏导数，即：计算化简后得到偏导数Δx和Δy：其中，dmax表示omax和ai之间的距离，X、Y分别表示簇内节点x轴和y轴方向的向量，Wx和Wy分别表示W在x轴和y轴方向上的分量；3-3根据偏导数更新权重Wk+1，表示为：learningrate为定义的超参，表示每一轮迭代权重更新的程度，learningrate越大代表权重更新的幅度越大；3-4重复3-1～3-3直到迭代iteration轮，其中iteration为定义的超参；3-5得到停止位置集合A＝{ai}并计算对应的Ti；步骤4根据停止位置和相应的停止时间求解充电路径，计算相应的簇平均充电延迟；具体是：4-1初始化过程，设当前位置为基站Ocur＝BS，充电车电量Emc＝IE，候选时间集合充电任务序列为空，即4-2遍历停止位置ai，判断是否满足且ai的加入不会造成Emc不满足电量限制，表示为：Pcharge和Pmove分别为充电车充电过程和行进过程中的功率，停止位置ai与当前位置Ocur的距离Di＝||Ocur-ai||2；如果同时满足，则计算Di；计算从当前位置Ocur出发到ai完成充能任务所需时间在候选时间集合Tset中存储表示为：Tset＝Tset∪{ti}；4-3如果候选时间集合Tset为空，则充电车返回基站充能，即设当前位置为基站Ocur＝BS，充电车电量Emc＝IE；否则，停止位置算法，每次从候选时间集合Tset选择花费时间最少的点作为下一个需要访问的停止位置，表示为：Afinish＝Afinish+Ocur，同时令4-4重复4-2和4-3，直到所有停止位置访问完毕，得到最终的充电路径Afinish。

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