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在信息时代,为了顺应智能化的趋势,布置成本低、能耗低、管理便捷,监测数据种类多样的无线传感器网络得到广泛应用。然而,由于体积限制,无线传感器的电池容量有限,又难以频繁更换电池,加上无线传感器网络耗能不均匀,部分节点电量用尽可能会导致网络整体瘫痪,有限的能量成为制约无线传感器网络发展的重要原因。随着无线充电技术的发展,可充电无线传感器网络主动地利用电源对传感器节点充电,使无线传感器网络持续正常工作成为可能。在现有的研究条件下,可充电无线传感器网络中的移动电源参数配置、移动电源能量分配,移动电源充电顺序等问题还需要更加深入的探讨。本文以可充电无线传感器网络为背景,主要工作和贡献可以概括为以下几个方面:(1)在研究可充电无线传感器网络发展现状的基础上,对现有充电策略进行分类,指出其适应的不同场景。(2)针对传感器规模较小或者传感器节点分布密度较大的情况,提出基于充电需求度的单移动电源充电策略。将移动电源最优停靠点问题转换为覆盖问题,搭建磁耦合共振的无线能量传输模型验证充电半径对接收功率的影响,从而根据传感器与电源之间的距离离散充电功率,提出充电等级函数,创新性的将充电等级函数类比为覆盖问题中的覆盖半径。利用遗传算法求解移动电源停靠点的近似解,最后运用弹性网络算法规划移动电源行驶最短路径。(3)对于规模较大或者分布分散的传感器网络,提出基于能量预测的多移动电源按需充电的充电策略。本文利用马尔科夫预测模型对传感器节点的耗能速率进行预测,根据其耗能速率、剩余能量计算权值,选择权值较低的前k个节点进行充电;在保证完成所有充电任务的前提下,提出一种贪婪的启发式算法,求解最小移动电源数量,并为其规划最短充电路径。(4)通过仿真对比分析,证明了文章所提出的两种充电策略都能够保证网络持续正常运作。基于充电需求度的单MC充电策略对于节点分布密度较大的场景可以有效地提高移动电源能量利用率,同时降低充电时延。基于能量预测的多MC充电策略能够有效减少移动电源的数量,保持较高的移动电源能量利用率。