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龍圖騰網獲悉重慶郵電大學申請的專利面向無人機使能的無線傳感網中系統總能耗優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115665842B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211318700.6，技術領域涉及：H04L12/00；該發明授權面向無人機使能的無線傳感網中系統總能耗優化方法是由李敏;包富瑜;李東設計研發完成，并于2022-10-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向無人機使能的無線傳感網中系統總能耗優化方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種面向無人機使能的無線傳感網中系統總能耗優化方法，屬于無人機使能的數據采集領域，包括以下步驟：S1：根據無人機和地面傳感節點能耗模型確立地面集群最優簇數；S2：改進模糊C均值算法平衡集群以及利用退避定時器機制選擇最優地面簇頭，以減小地面傳感節點能耗；S3：聯合優化無人機下降高度和地面簇頭發射功率，減小數據采集時系統總能耗。本發明在保證數據采集完整性的基礎上，最小化無人機使能的無線傳感網中系統總能耗，以延長網絡生命周期。

本發明授權面向無人機使能的無線傳感網中系統總能耗優化方法在權利要求書中公布了：1.一種面向無人機使能的無線傳感網中系統總能耗優化方法，其特征在于：包括以下步驟： S1：根據無人機和地面傳感節點能耗模型確立地面節點最優簇數；所述步驟S1具體包括： 在無人機使能的大型無線傳感網中，將地面傳感網絡分為K個集群，每個集群含Gk個傳感節點，1≤k≤K，其中包括一個地面簇頭k和Gk-1個簇成員節點，無人機作為數據采集器收集地面傳感節點的感知數據，并將數據傳入數據中心進行處理； 無人機使能的無線傳感網中系統總能耗包括地面節點總能耗和無人機總能耗； 所述地面傳感節點總能耗Eg包括每個集群中簇成員節點i與地面簇頭k通信能耗以及地面簇頭k和無人機通信能耗Ek，即： 其中，l表示數據大小，Eelec表示電子系統的能耗，εfs表示傳播損耗系數，dki表示地面簇頭k與簇成員節點i之間的距離；pk和Rk表示地面簇頭k的發射功率和數據傳輸速率； 所述無人機總能耗Euav包括無人機飛行能耗、懸停能耗和上升、下降能耗，即 其中，Eflight為直飛能耗Eflight，Ehov為無人機采集單個地面節點時的懸停能耗，Edac為無人機采集單個地面節點時的上升和下降能耗之和； 因無人機和地面節點的能耗處于不同水平，需為地面傳感節點增添能耗補償系數φ，即無人機使能的無線傳感網中系統總能耗Etotal表述為： 將N個傳感節點隨機部署在邊長為M的正方形中，利用磁盤數學模型預測簇成員節點與地面簇頭的距離為E[dCH]＝1.262M22πK，以及地面簇頭與地面簇頭間的距離為 令每個集群中均含NK-1個簇成員節點，且簇成員節點與地面簇頭通信的能耗遵循自由空間模型d＜d0，即： 其中，Pprop為無人機直飛功率，Etotal是只含參數K的函數，可對K求導得： 其中vu為無人機直線飛行的速度； 最后利用數學工具求解最優地面簇頭數Kopt； S2：通過改進模糊C均值算法平衡集群，利用退避定時器機制選擇最優地面簇頭，以減小地面傳感節點能耗； 在所述步驟S2中，利用次高隸屬度改進模糊C均值算法，包括形成基于模糊C均值算法的初始集群，以及利用次高隸屬度實行少進多出機制平衡簇內成員，具體如下： S21：隨機生成Kopt個初始質心； S22：根據模糊C均值算法的目標函數更新隸屬度矩陣、計算新質心和新目標函數，其中μij和dij分別為地面節點i對簇質心j的隸屬度以及兩者之間的歐式距離，m為模糊指標m＞0； S23：重復步驟S22，直至滿足迭代條件，形成初始簇； S24：計算各集群傳感節點數目，形成節點數目大于或等于閾值NKopt的集合A以及小于閾值的集合B； S25：計算A中各集群需剔除的節點個數形成集合Ae和B中各集群需增添的節點個數形成集合Be； S26：計算A中各集群的節點的次高隸屬度屬于B中集群的個數形成集合F，并與對應集群中剔除節點數比較，根據比較結果升序排列更新A,F,Ae為A＝{co,co+1...}、F＝{fo,fo+1...}、Ae＝{eo,eo+1...}； S27：提取A中集群co，計算集群中各節點的最高隸屬度與次高隸屬度的差值，并對差值進行升序排列形成數組S； S28：提取集群co的fo和eo進行比較，若fo＜eo執行步驟S29-S210，否則執行步驟S211； S29：集群co剔除fo個節點至B，更新Be中數目以及刪除S中對應數據； S210：集群co按照S依次剔除eo-fo個節點至A，更新Ae中數目； S211：集群co按照S依次判斷節點次高隸屬度是否屬于B，將屬于B節點添加至B； S212：提取A中下個集群重復步驟S27-S211，直到A中最后一個集群完成節點剔除； S213：提取集合B，重復步驟S24-S212；在步驟S210和步驟S211中均添加條件，若余下集群滿足閾值條件，則由集群自身保留； S214：計算新質心，形成最終簇； 步驟S2中，集群形成階段結束后，采用退避定時器機制為各集群選擇最優地面簇頭，其定時器的目標函數F利用各集群的簇質心對各集群中傳感節點的隸屬度以及傳感節點剩余能量定義，即： 其中，α1，α2為介于0和1之間的常值系數，并且α1+α2＝1，Ei為節點剩余能量，Ecap為電池容量，EiEcap表示擁有更多剩余能量的節點更有可能被選為地面簇頭；式表示該集群簇質心對節點的隸屬度高者被選為地面簇頭的概率高； S3：聯合優化無人機下降高度和地面簇頭發射功率，減小數據采集時系統總能耗；步驟S3中所述聯合優化無人機下降高度和地面簇頭發射功率，減小數據采集時系統總能耗，包括以下步驟： 無人機與地面節點的通信信道為可視鏈路，其平均路徑損耗為Lu,k，在帶寬為B、高斯白噪聲為σ2的情況下，給定無人機收集數據時的路徑和懸停點傳輸數據的地面簇頭，聯合優化無人機下降高度hk和地面簇頭發射功率pk的問題表述為： 其中Pd+Pc為無人機下降和爬升功率，Pi+P0為無人機懸停功率，vv為無人機下降和爬升的速度，hk為下降高度； 約束條件為： 其中，是地面簇頭發射功率pk的函數，其表示式為： 其中，其中fc為載波頻率，c為光速，為視距鏈路概率，ηLoS和ηNLoS為平均額外路徑損耗，E0為地面簇頭能量預算； 因隨p減小，其定義約束條件改寫為： 給定地面簇頭的發射功率向量Pr，子問題簡化為優化h，即： 約束條件為： 通過引用輔助變量ζ，將優化h的公式轉換為： 約束條件為： 令x＝H-hk2，將fkhk利用一階泰勒展開式得到不等式： 將表示為第k次迭代中的優化懸停點的向量，通過智能算法求解得到地面簇頭發射功率和無人機下降高度。

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