76、基于无人机波束赋形的新型能量收集与数据采集技术及CMOS反相器漏电流功耗降低研究

基于无人机波束赋形的新型能量收集与数据采集技术及CMOS反相器漏电流功耗降低研究

在无线传感器网络（WSN）和互补金属氧化物半导体（CMOS）电路领域，分别面临着能量收集与数据采集效率以及漏电流功耗控制的挑战。下面将详细介绍基于无人机波束赋形的新型能量收集与数据采集技术，以及在16nm技术节点下CMOS反相器漏电流功耗降低的研究。

基于无人机波束赋形的WSN能量收集与数据采集

网络模型

在一个N × N的网格区域中，M个传感器节点以不同大小和初始能量非均匀部署。小传感器节点初始能量少，大传感器节点初始能量高。当异构传感器随机分布在网络中后，随机簇形成方法启动，每个簇内根据传感器节点的最大能量选举簇头。当簇头的剩余能量小于阈值能量时，会重新选举簇头。阈值能量的计算公式为：
$T = \left{\frac{p}{1 - p(r \mod \frac{1}{p})} \times \frac{E_{res}}{E_{maximum}}\right}$
其中，p是簇头的百分比，r是随机数，$E_{res}$是传感器节点的剩余能量，$E_{maximum}$是传感器节点的最大能量。无人机在网格区域内移动，当簇状WSN中的节点发出能量收集和数据采集请求时，无人机与请求的簇头相遇。

提出的模型

在异构簇状WSN中，当异构簇形成后，每个簇选举簇头节点以降低网络能耗。节点感知的信息通过簇头节点发送给无人机。当传感器节点的能量大于阈值能量时，无人机与每个簇头会面进行数据采集。当传感器节点的初始能量小于起始能量时，通过最大能量节点向无人机发送充电请求。无人机利用波束赋形技术从初始位置移动到请求传感器节点的特定簇头进行能量收集，并从网