能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法与流程

1.本技术涉及物联网领域，具体而言，涉及一种能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法。


背景技术：

2.能量收集无线传感器网络(energy harvesting wireless sensor network,eh-wsn)是一种利用能量收集器采集环境中的能量来为无线传感器网络供电的技术。
3.eh-wsn的核心技术是能量收集器，能量收集器可以从环境中的太阳能、风能、机械能等自然能源中采集能量，并将其转化为电能，为传感器节点供电。在eh-wsn中，传感器节点通常采用低功耗的设计，以最大程度地减少能量消耗，并采用智能能量管理技术，优化能量利用效率。通过这些技术的应用，可以实现能量自给自足，从而具有更长的寿命和更广泛的应用场景。
4.收集传感器数据是eh-wsn的重要任务之一，一方面，传感器数据可以提供信息来支持数据分析和决策。例如，通过分析传感器数据样本，可以发现设备的运行状态和健康状况，从而及时进行维护和保养，避免设备故障和损坏。另一方面，通过收集更多的传感器数据，可以获得更多的信息来监测环境和设备，预测可能发生的事件和故障，有助于提高系统的安全性、可靠性和效率。
5.而一般都是通过eh-wsn中汇聚节点对传感器的数据进行收集，而由于汇聚节点处接收天线数量有限，需要保证信号质量的前提下尽可能多地接收传感器数据，因此就需要尽可能多的选中有效的传感器节点，从而提高数据样本数量，以加深对当前系统或者区域的了解，为了解决上述问题，相关技术中，一般都是穷举法对无线传感器网络中所有的传感器节点进行筛选，这种方式，在筛选有效传感器节点的过程中，耗时较长，效率较低，且计算复杂度较高。
6.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

7.本技术实施例提供了一种能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法，以至少解决相关技术中基于穷举法筛选无线传感器网络中的有效节点造成的耗时较长、效率较低以及计算复杂度较高的的技术问题。
8.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法，包括：获取能量收集无线传感器网络所覆盖的地理区域；确定由地理区域中随机分布的具备能量收集功能的传感器节点组成的集合为第一集合；确定由待被汇聚节点选中的传感器节点组成的第二集合，其中，第二集合设置的元素个数用于指示汇聚节点可支持的传感器节点的目标数量，汇聚节点配备有天线，用于接收传感器节点所采集到的数据；确定第一集合中的目标节点，将目标节点的信道系数与第一集合中除目标节点之外的其他节点的信道系数进行半正交性运算，根据运算结果与第二集合所指示的目标数量
确定待选中的目标传感器节点。
9.可选地，根据运算结果与第二集合所指示的目标数量确定待选中的目标传感器节点，包括：根据运算结果剔除第一集合中的元素，直至第一集合中元素的个数等于第二集合中所指示的目标数量，确定第一集合中剩余的传感器节点为目标传感器节点。
10.可选地，在确定第一集合中的目标节点之前，方法还包括：获取第一集合中每个传感器节点的信噪比，基于信噪比对第一集合中的各个传感器进行降序排序，对降序排序之后的传感器节点进行迭代。
11.可选地，根据运算结果剔除第一集合中的元素，包括：确定在迭代过程中最新被选中的节点为目标节点，将目标节点与第一集合中的其他节点进行半正交性运算得到运算结果，根据运算结果剔除第一集合中的元素。
12.可选地，根据运算结果剔除第一集合中的元素，包括：将运算结果与预设阈值进行比较，若运算结果小于预设阈值则保留该目标节点，若运算结果大于运算结果则丢弃目标节点。
13.可选地，将最新被选中的节点与第一集合中的其他节点进行半正交性运算得到运算结果，包括：获取传感器节点与汇聚节点之间的信道系数构成的第一向量矩阵，以及与第一向量为正交关系的第二向量矩阵；确定第二向量矩阵对应的共轭转置矩阵；确定最新被选中的节点在第一向量中的第一向量元素，以及其他节点在共轭转置矩阵中的第二向量元素，基于第一向量元素与第二向量元素确定运算结果。
14.可选地，基于第一向量元素与第二向量元素确定运算结果，包括：获取第一向量元素与第二向量元素的第一乘积，以及第一向量元素与第二向量元素的模的第二乘积；确定第一乘积与第二乘积的比值为运算结果。
15.根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择装置，包括：获取模块，用于获取能量收集无线传感器网络所覆盖的地理区域；第一确定模块，用于确定由地理区域中随机分布的具备能量收集功能的传感器节点组成的集合为第一集合；第二确定模块，用于确定由待被汇聚节点选中的传感器节点组成的第二集合，其中，第二集合设置的元素个数用于指示汇聚节点可支持的传感器节点的目标数量，汇聚节点配备有天线，用于接收传感器节点所采集到的数据；第三确定模块，用于确定第一集合中的目标节点，将目标节点的信道系数与第一集合中除目标节点之外的其他节点的信道系数进行半正交性运算，根据运算结果与第二集合所指示的目标数量确定待选中的目标传感器节点。
16.根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行任意一种能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法。
17.根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行指令，以实现任意一种的能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法。
18.在本技术实施例中，采用半正交筛选的方式，通过获取能量收集无线传感器网络所覆盖的地理区域；确定由地理区域中随机分布的具备能量收集功能的传感器节点组成的集合为第一集合；确定由待被汇聚节点选中的传感器节点组成的第二集合，其中，第二集合
设置的元素个数用于指示汇聚节点可支持的传感器节点的目标数量，汇聚节点配备有天线，用于接收传感器节点所采集到的数据；确定第一集合中的目标节点，将目标节点的信道系数与第一集合中除目标节点之外的其他节点的信道系数进行半正交性运算，根据运算结果与第二集合所指示的目标数量确定待选中的目标传感器节点，达到了基于半正交节点选择算法获取更多更有效传感器节点的目的，从而实现了减少计算复杂度，提高筛选有效节点的效率的技术效果，进而解决了相关技术中基于穷举法筛选无线传感器网络中的有效节点造成的耗时较长、效率较低以及计算复杂度较高的技术问题。
附图说明
19.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
20.图1是根据本技术实施例的一种可选的能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法的流程示意图；
21.图2是本技术一实施例中的传感器节点分布示意图；
22.图3是根据本技术实施例的一种可选的能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择装置的结构示意图；
23.图4是本技术实施例中一种可选的电子设备的结构框图。
具体实施方式
24.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。
25.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
26.根据本技术实施例，提供了一种能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
27.图1是根据本技术实施例的能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
28.步骤s102，获取能量收集无线传感器网络所覆盖的地理区域；
29.步骤s104，确定由地理区域中随机分布的具备能量收集功能的传感器节点组成的
集合为第一集合；
30.步骤s106，确定由待被汇聚节点选中的传感器节点组成的第二集合，其中，第二集合设置的元素个数用于指示汇聚节点可支持的传感器节点的目标数量，汇聚节点配备有天线，用于接收传感器节点所采集到的数据；
31.需要说明的是，上述第二集合本质为一个元素数量确定，但是元素值不确定(即包括哪些元素)不确定的一个集合，该集合的元素个数是根据汇聚节点所能支持的最大传感器节点数量确定的。
32.步骤s108，确定第一集合中的目标节点，将目标节点的信道系数与第一集合中除目标节点之外的其他节点的信道系数进行半正交性运算，根据运算结果与第二集合所指示的目标数量确定待选中的目标传感器节点。
33.该能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法中，通过获取能量收集无线传感器网络所覆盖的地理区域；确定由地理区域中随机分布的具备能量收集功能的传感器节点组成的集合为第一集合；确定由待被汇聚节点选中的传感器节点组成的第二集合，其中，第二集合设置的元素个数用于指示汇聚节点可支持的传感器节点的目标数量，汇聚节点配备有天线，用于接收传感器节点所采集到的数据；确定第一集合中的目标节点，将目标节点的信道系数与第一集合中除目标节点之外的其他节点的信道系数进行半正交性运算，根据运算结果与第二集合所指示的目标数量确定待选中的目标传感器节点，达到了基于半正交节点选择算法获取更多更有效传感器节点的目的，从而实现了减少计算复杂度，提高筛选有效节点的效率的技术效果，进而解决了相关技术中基于穷举法筛选无线传感器网络中的有效节点造成的耗时较长、效率较低以及计算复杂度较高的技术问题。
34.作为一种可选的实施方式，根据运算结果与第二集合所指示的目标数量确定待选中的目标传感器节点，包括：根据运算结果剔除第一集合中的元素，直至第一集合中元素的个数等于第二集合中所指示的目标数量，确定第一集合中剩余的传感器节点为目标传感器节点。即从第一集合中不断提剔除元素，直到第一集合剩余的元素等于第二集合中设置的元素个数，则第一集合中剩余的传感器节点即为汇聚节点可以支持的最大有效传感器的数量。
35.为了尽可能保证被汇聚节点选中的传感器节点为有效的传感器，可以尽可能收集到更多的有效数据，作为一种可选的实施方式，在确定第一集合中的目标节点之前，还可以获取第一集合中每个传感器节点的信噪比，基于信噪比对第一集合中的各个传感器进行降序排序，对降序排序之后的传感器节点进行迭代。通过上述方式，可以优先选中信噪比较高的传感器节点，由于优先选中的都是信噪比较高的传感器节点，因此接保证了采集数据的有效性和广泛性，以便于掌握当前区域的各种数据信息，提高对当前区域的认知度。
36.本技术一些实施例中，根据运算结果剔除第一集合中的元素，包括：确定在迭代过程中最新被选中的节点为目标节点，将目标节点与第一集合中的其他节点进行半正交性运算得到运算结果，根据运算结果剔除第一集合中的元素。
37.具体的，根据运算结果剔除第一集合中的元素，包括：将运算结果与预设阈值进行比较，若运算结果小于预设阈值则保留该目标节点，若运算结果大于运算结果则丢弃目标节点。
38.作为一种可选的实施方式，将最新被选中的节点与第一集合中的其他节点进行半
正交性运算得到运算结果，包括：获取传感器节点与汇聚节点之间的信道系数构成的第一向量矩阵，以及与第一向量为正交关系的第二向量矩阵；确定第二向量矩阵对应的共轭转置矩阵；确定最新被选中的节点在第一向量中的第一向量元素，以及其他节点在共轭转置矩阵中的第二向量元素，基于第一向量元素与第二向量元素确定运算结果。
39.需要说明的是，基于第一向量元素与第二向量元素确定运算结果，包括：获取第一向量元素与第二向量元素的第一乘积，以及第一向量元素与第二向量元素的模的第二乘积；确定第一乘积与第二乘积的比值为运算结果。
40.为了便于理解上述技术方案，现结合一具体实施方式对本技术上述技术方案进行说明：
41.如上文所述，由于汇聚节点处接收天线数量有限，需要在保证信号质量的前提下尽可能多地接收传感器数据，从而提高数据样本数量，加深对当前系统或区域的了解。为了实现上述目标，该申请提出了一种基于半正交算法的节点选择方案，称为sons，用于求解构造的np-hard优化问题，与解决此类问题时常用的穷举法相比，能够在实现完整空间多路复用和多节点分集增益的同时以较低复杂度实现预期目标。
42.具体的，图2是本技术一实施例中的传感器节点分布示意图，如图2所示，本技术考虑一种能量收集无线传感器网络(energy harvesting wireless sensor network，eh-wsn)，其中k个具备eh功能的传感器节点随机分布在一片给定的地理区域，传感器的能量收集流程遵循均值为λ的伯努利过程(bernoulli process)。同时，该区域内设置一个配备了n(k≥n)个天线的汇聚节点sink，用于接收和处理传感器数据，并通过迫零均衡算法(zero forcing，zf)屏蔽信号间干扰。记第k个节点与sink间的距离为dk，节点与sink间的信道参数构成n
×
1维的向量hk：
[0043][0044]
其中，d0为参考距离，β是路径损耗系数，ik是用零均值和单位方差的随机变量的复高斯向量表示的小尺度衰落。
[0045]
sink处接收到的信号表示为：
[0046]
y＝hx+n
[0047]
其中为传感器发送的信号向量，为传感器与sink间的信道增益矩阵，是方差为n0i的加性高斯白噪声，i是单位向量。
[0048]
整个eh-wsn以时隙为单位进行传感器与sink间的信息交互，每个时隙包含两个步骤，第一步：从k个传感器中选择l个采集环境数据，每个传感器采集到的数据表示为：
[0049]bk
(t)＝rksk(t)
[0050]
其中，rk为第k个传感器节点的数据采集效率，sk(t)为采集数据消耗的能量；第二步：l个被选中的节点消耗ek(t)能量向sink发送数据，sink接收多个传感器发送的信号并分别计算信噪比(signal-to-noise ratio，snr)。需要说明的是，有效的l值越大，sink处接收到的准确数据样本越多，越能够减少信息盲点，提升对当前区域的认知程度。因此，本专利提出了如下的优化问题：t时隙中，在满足数据采集和传输能量消耗、信号质量达标等约
束条件的前提下，选择尽可能多的传感器节点。优化问题表示为：
[0051]
max l
[0052][0053]
l≤n
ꢀꢀ
(2)
[0054]
xk(t)(ek(t)+sk(t))≤ek(t)
ꢀꢀ
(3)
[0055]
snrk(t)≥η
ꢀꢀ
(4)
[0056]ek
(t+1)＝ek(t)-xk(t)(ek(t)+sk(t))+ak(t)
ꢀꢀ
(5)
[0057]
xk(t)表示为：
[0058][0059]
约束条件中的ek(t)代表节点当前储存的功率总量，ek(t)代表发射功率，ak(t)代表当前时隙收集到的能量。约束(2)说明被选中的节点数量应小于sink接收天线数量；约束(3)保证了被选中的传感器节点有足够的能量进行数据采集和传输；约束(4)表示当且仅当传感器的接收信噪比高于阈值η，其数据才被算作有效；约束(5)阐明了传感器节点的能量更新迭代流程。sink通过zf处理信号，并计算节点k的snrk(t)：
[0060][0061]
其中x(t)＝[x1(t),....,xk(t)]，h(x(t))表示矩阵h的l列子矩阵，x
*
和x-1
分别代表矩阵的共轭转置和逆，[x]
k,k
代表矩阵的第k个对角线元素。
[0062]
上述优化问题包含了对完整矩阵的子矩阵选择，在数学上属于无法在多项式时间内求解的np-hard问题。确定最优解决方案需要对所有可能的传感器节点组合进行详尽的搜索，其复杂度等于当k值稍稍增大，计算量便随之激增。因此，使用穷举法求解上述优化问题耗时较长，效率不高，难以应用于实际生产生活中。为了在实现完整空间多路复用和多节点分集增益的同时降低计算复杂度。本专利根据信道特性提出了一种半正交节点选择算法(semi-orthogonal node selection，sons)，该算法基于以下共识：拥有更高snr的传感器节点，被选中的概率更高。sons算法逻辑如下：
[0063]
(1)记待选择的节点集合为si(即确定由地理区域中随机分布的具备能量收集功能的传感器节点组成的集合为第一集合)，被选中节点集合l(即确定待被汇聚节点选中的传感器节点组成的第二集合)；
[0064]
(2)计算与hk(即传感器节点与汇聚节点之间的信道系数构成的第一向量矩阵)正交的子空间向量gk(即第二向量矩阵)；
[0065]
(3)按照snr对k个节点进行降序排序；
[0066]
(4)对节点进行迭代，选中第一个满足优化问题中能量和snr约束的节点，移出si，移入l；
[0067]
(5)将最新被选中节点的信道系数与si中其他节点的信道系数进行半正交性计
算，若误差小于阈值α(即预设阈值)，则保留该节点，否则丢弃。该步骤的目的在于：剔除si中与已被选择节点不满足半正交性的节点，从而减少搜索空间；
[0068]
(6)si＝l，算法终止；
[0069]
(7)输出被选中的节点集合和当前各节点的能量。
[0070]
详细步骤如算法1所示：
[0071][0072]
图3是根据本技术实施例的一种能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择装置，如图3所示，该装置包括：
[0073]
获取模块30，用于获取能量收集无线传感器网络所覆盖的地理区域；
[0074]
第一确定模块32，用于确定由地理区域中随机分布的具备能量收集功能的传感器节点组成的集合为第一集合；
[0075]
第二确定模块34，用于确定由待被汇聚节点选中的传感器节点组成的第二集合，
其中，第二集合设置的元素个数用于指示汇聚节点可支持的传感器节点的目标数量，汇聚节点配备有天线，用于接收传感器节点所采集到的数据；
[0076]
第三确定模块36，用于确定第一集合中的目标节点，将目标节点的信道系数与第一集合中除目标节点之外的其他节点的信道系数进行半正交性运算，根据运算结果与第二集合所指示的目标数量确定待选中的目标传感器节点。
[0077]
该能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择装置中，获取模块30，用于获取能量收集无线传感器网络所覆盖的地理区域；第一确定模块32，用于确定由地理区域中随机分布的具备能量收集功能的传感器节点组成的集合为第一集合；第二确定模块34，用于确定由待被汇聚节点选中的传感器节点组成的第二集合，其中，第二集合设置的元素个数用于指示汇聚节点可支持的传感器节点的目标数量，汇聚节点配备有天线，用于接收传感器节点所采集到的数据；第三确定模块36，用于确定第一集合中的目标节点，将目标节点的信道系数与第一集合中除目标节点之外的其他节点的信道系数进行半正交性运算，根据运算结果与第二集合所指示的目标数量确定待选中的目标传感器节点，达到了基于半正交节点选择算法获取更多更有效传感器节点的目的，从而实现了减少计算复杂度，提高筛选有效节点的效率的技术效果，进而解决了相关技术中基于穷举法筛选无线传感器网络中的有效节点造成的耗时较长、效率较低以及计算复杂度较高的技术问题。
[0078]
根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行任意一种能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法。
[0079]
具体地，上述存储介质用于存储以下功能的程序指令，实现以下功能：
[0080]
获取能量收集无线传感器网络所覆盖的地理区域；确定由地理区域中随机分布的具备能量收集功能的传感器节点组成的集合为第一集合；确定由待被汇聚节点选中的传感器节点组成的第二集合，其中，第二集合设置的元素个数用于指示汇聚节点可支持的传感器节点的目标数量，汇聚节点配备有天线，用于接收传感器节点所采集到的数据；确定第一集合中的目标节点，将目标节点的信道系数与第一集合中除目标节点之外的其他节点的信道系数进行半正交性运算，根据运算结果与第二集合所指示的目标数量确定待选中的目标传感器节点。
[0081]
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。上述存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0082]
根据本技术的实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述任一项的能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法。
[0083]
可选地，上述电子设备还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入设备输出设备和上述处理器连接。
[0084]
图4示出了可以用来实施本技术的实施例的示例电子设备400的示意性框图。电子
设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本技术的实现。
[0085]
如图4所示，设备400包括计算单元401，其可以根据存储在只读存储器(rom)402中的计算机程序或者从存储单元408加载到随机访问存储器(ram)403中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 403中，还可存储设备400操作所需的各种程序和数据。计算单元401、rom 402以及ram 403通过总线404彼此相连。输入/输出(i/o)接口405也连接至总线404。
[0086]
设备400中的多个部件连接至i/o接口405，包括：输入单元406，例如键盘、鼠标等；输出单元407，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元408，例如磁盘、光盘等；以及通信单元409，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元409允许设备400通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0087]
计算单元401可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元401的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元401执行上文所描述的各个方法和处理，例如能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法。例如，在一些实施例中，能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元408。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 402和/或通信单元409而被载入和/或安装到设备400上。当计算机程序加载到ram 403并由计算单元401执行时，可以执行上文描述的能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元401可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法。
[0088]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0089]
用于实施本技术的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0090]
在本技术的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0091]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0092]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
[0093]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
[0094]
上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0095]
在本技术的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0096]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0097]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0098]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单
元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0099]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0100]
以上所述仅是本技术的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。

技术特征：
1.一种能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法，其特征在于，包括：获取能量收集无线传感器网络所覆盖的地理区域；确定由所述地理区域中随机分布的具备能量收集功能的传感器节点组成的集合为第一集合；确定由待被汇聚节点选中的传感器节点组成的第二集合，其中，所述第二集合设置的元素个数用于指示所述汇聚节点可支持的传感器节点的目标数量，所述汇聚节点配备有天线，用于接收所述传感器节点所采集到的数据；确定所述第一集合中的目标节点，将目标节点的信道系数与所述第一集合中除所述目标节点之外的其他节点的信道系数进行半正交性运算，根据运算结果与所述第二集合所指示的所述目标数量确定待选中的目标传感器节点。2.根据权利要求1所述的选择方法，其特征在于，根据运算结果与所述第二集合所指示的目标数量确定待选中的目标传感器节点，包括：根据所述运算结果剔除所述第一集合中的元素，直至所述第一集合中元素的个数等于所述第二集合中所指示的目标数量，确定所述第一集合中剩余的传感器节点为所述目标传感器节点。3.根据权利要求2所述的选择方法，其特征在于，在确定所述第一集合中的目标节点之前，所述方法还包括：获取所述第一集合中每个传感器节点的信噪比，基于所述信噪比对所述第一集合中的各个传感器进行降序排序，对降序排序之后的传感器节点进行迭代。4.根据权利要求3所述的选择方法，其特征在于，根据所述运算结果剔除所述第一集合中的元素，包括：确定在迭代过程中最新被选中的节点为所述目标节点，将所述目标节点与第一集合中的其他节点进行半正交性运算得到运算结果，根据所述运算结果剔除所述第一集合中的元素。5.根据权利要求4所述的选择方法，其特征在于，根据所述运算结果剔除所述第一集合中的元素，包括：将所述运算结果与预设阈值进行比较，若所述运算结果小于所述预设阈值则保留该目标节点，若所述运算结果大于所述运算结果则丢弃所述目标节点。6.根据权利要求4所述的选择方法，其特征在于，将最新被选中的节点与第一集合中的其他节点进行半正交性运算得到运算结果，包括：获取所述传感器节点与所述汇聚节点之间的信道系数构成的第一向量矩阵，以及与所述第一向量为正交关系的第二向量矩阵；确定所述第二向量矩阵对应的共轭转置矩阵；确定所述最新被选中的节点在所述第一向量中的第一向量元素，以及所述其他节点在所述共轭转置矩阵中的第二向量元素，基于所述第一向量元素与所述第二向量元素确定所述运算结果。7.根据权利要求6所述的选择方法，其特征在于，基于所述第一向量元素与所述第二向量元素确定所述运算结果，包括：获取所述第一向量元素与所述第二向量元素的第一乘积，以及所述第一向量元素与所
述第二向量元素的模的第二乘积；确定所述第一乘积与所述第二乘积的比值为所述运算结果。8.一种能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取能量收集无线传感器网络所覆盖的地理区域；第一确定模块，用于确定由所述地理区域中随机分布的具备能量收集功能的传感器节点组成的集合为第一集合；第二确定模块，用于确定由待被汇聚节点选中的传感器节点组成的第二集合，其中，所述第二集合设置的元素个数用于指示所述汇聚节点可支持的传感器节点的目标数量，所述汇聚节点配备有天线，用于接收所述传感器节点所采集到的数据；第三确定模块，用于确定所述第一集合中的目标节点，将目标节点的信道系数与所述第一集合中除所述目标节点之外的其他节点的信道系数进行半正交性运算，根据运算结果与所述第二集合所指示的所述目标数量确定待选中的目标传感器节点。9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法。10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至7中任一项所述的能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法。

技术总结
本申请公开了一种能量收集无线传感器网络中目标传感器节点的选择方法。其中，该方法包括：获取能量收集无线传感器网络所覆盖的地理区域；确定由地理区域中随机分布的具备能量收集功能的传感器节点组成的集合为第一集合；确定由待被汇聚节点选中的传感器节点组成的第二集合；确定第一集合中的目标节点，将目标节点的信道系数与第一集合中除目标节点之外的其他节点的信道系数进行半正交性运算，根据运算结果与第二集合所指示的目标数量确定待选中的目标传感器节点。本申请解决了相关技术中基于穷举法筛选无线传感器网络中的有效节点造成的耗时较长、效率较低以及计算复杂度较高的的技术问题。高的的技术问题。高的的技术问题。


技术研发人员：朱圣祥 刘大伟
受保护的技术使用者：中电信智能网络科技有限公司
技术研发日：2023.07.27
技术公布日：2023/10/6