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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利无人机能耗最低的无线可充电传感器网络充电方法及系统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：CN119519031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411511370.1，技术领域涉及：H02J7/00；该发明授权无人机能耗最低的无线可充电传感器网络充电方法及系统是由王春雪;姚英彪;徐欣;杨阿锋;朱金龙;刘晴;曾嵘设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机能耗最低的无线可充电传感器网络充电方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机能耗最低的WRSN充电方法及系统，方法包括如下步骤：S1，以最小化无人机总能耗为目标，构建基于飞行‑悬停的充电问题，并将其分解为最小化飞行能耗和最小化充电能耗问题；S2，针对最小化充电能耗问题，基于飞行和悬停充电模式，提出自适应充电策略，对无人机执行充电任务时的充电模式、飞行速度和充电覆盖半径进行联合优化；S3，对于最小化飞行能耗问题，通过函数分解的方式，将其分解为最优的不充电飞行速度确定问题和最小化飞行距离问题；最优的不充电飞行速度通过切线法得到，最小化飞行距离问题通过遗传算法进行求解。本发明可以有效降低无人机执行充电任务时的总能耗，且具有较低的时间复杂度。

本发明授权无人机能耗最低的无线可充电传感器网络充电方法及系统在权利要求书中公布了：1.无人机能耗最低的无线可充电传感器网络充电方法，其特征是，包括如下步骤： S1，针对非密集无线可充电传感器网络，以最小化无人机总能耗为目标，构建基于飞行-悬停的充电问题，并将其分解为最小化飞行能耗和最小化充电能耗问题； S2，针对最小化充电能耗问题，基于飞行和悬停充电模式，提出自适应充电策略，对无人机执行充电任务时的充电模式、飞行速度和充电覆盖半径进行联合优化； S3，对于最小化飞行能耗问题，通过函数分解的方式，将其分解为最优的不充电飞行速度确定问题和最小化飞行距离问题；最优的不充电飞行速度通过切线法得到，最小化飞行距离问题通过遗传算法进行求解； 步骤S1中： 将无人机的推进功率建模为： 式中，P0和P1分别代表悬停状态下桨叶轮廓功率和感应功率；Utip表示转子的叶尖速度；v0表示悬停时的平均旋翼诱导速度，d0和s分别是机身阻力比和旋翼密实度，ρ和A表示空气密度和旋翼盘面积，v是无人机的移动速度； 无人机在给传感器节点无线充电时，传感器接收到的射频功率Prd建模为： 式中，Pt是无人机发送的射频功率，GUAV表示无人机的发射天线增益，GSN表示传感器接收天线增益；d为无人机与传感器节点之间的直线距离，f为无人机的射频频率； 悬停时，无人机的速度为0，悬停功率Ph表示为： 用表示悬停时的充电量；此时，无人机与传感器的直线距离d=H，悬停充电时间建模为： 式中，Pr是传感器接收到的射频功率，为传感器的能量转换效率，h代表悬停； 飞行充电时，无人机需要在传感器节点正上方以速度vi飞行，其中到传感器节点的距离为；式中，H代表无人机与传感器节点的垂直距离，vit代表无人机与传感器节点的水平距离，t为飞行时间； 飞行充电量建模为： 式中，ri为无人机给第i个传感器节点充电的水平覆盖半径，Prd为传感器节点的接收到的射频功率； 飞行充电量与悬停充电量的关系表示为： 式中，emax代表传感器节点充电电量的上限，ei代表第i个传感器节点剩余电量；因此，emax-ei表示传感器节点si所需的充电量； 对节点si悬停充电时，无人机的悬停充电能耗建模为： 式中，Ph为无人机悬停功率，Pt为无人机无线充电发射功率，第一项为悬停能耗，第二项为充电能耗； 对节点si飞行充电时，无人机在飞行充电能耗建模为： 式中，Pvi表示无人机以速度vi飞行的飞行功率，第一项为飞行能耗，第二项为充电能耗； 令D表示无人机在充电任务期间的总飞行距离，v表示不给传感器节点充电时的飞行速度；无人机在不给传感器节点充电时的飞行能耗建模为： 式中，Pv为无人机以速度v飞行时的飞行功率，为飞行时间； 无人机总能耗表示为： 式中，N代表传感器节点总数量，代表飞行充电能耗和代表悬停充电能耗； 为使无人机总能耗最小，优化问题P0表示为： 在优化问题P0中，决策变量为X、V、R和v；其中，X决定无人机的飞行轨迹，V、R是无人机对各节点充电时的飞行速度和充电覆盖半径，，，v为最优非充电时的无人机的飞行速度，记为v*； 步骤S2具体如下： 根据无人机功率-速度曲线，确定无人机能耗最低的飞行速度；在P-v平面上，P为飞行功率，v为飞行速度，通过从原点做到功率曲线Pv的切线，相切点对应的速度即为无人机能耗最低的飞行速度v*，以此速度作为无人机飞行充电的飞行速度上限； 根据下式计算无人机飞行充电能给节点补充的电量的最大值: 根据下面策略确定无人机的充电策略、飞行速度和充电覆盖半径： 策略1：时，此时无人机给节点si充电的策略为飞行充电，飞行速度，充电覆盖半径ri=rmax，悬停充电时间ti=0； 策略2：时，此时无人机给节点si充电的策略为飞行充电，飞行速度，悬停充电时间ti=0，充电覆盖半径ri满足： 策略3：时， 首先，固定ri=rmax，ti=0，通过调节vi，使其满足 在得到ri,vi,ti后，计算出此时无人机的能耗E1； 其次，采用飞行充电模式充电，即ri=rmax，，不足部分采用悬停充电进行补充，即采用混合充电策略给si充电；在此种策略下，由于飞行充电部分的充电量为，则悬停充电部分的充电量为，悬停充电时间ti为： 在得到ri,vi,ti后，计算出此时无人机的能耗E2； 最后，比较E1和E2大小，选择较小的那个作为节点si的充电策略。

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