中文引用格式： 閆靜，閆瑞瑞. 基于能量效率的無人機輔助WRSN路徑規劃優化研究[J]. 電子技術應用，2026，52(4)：83-88.
英文引用格式： Yang Jing，Yan Ruirui. Research of path planning for UAV-enabled WRSNs based on energy efficiency[J]. Application of Electronic Technique，2026，52(4)：83-88.
引言
作為物聯網系統的關鍵載體，無線可充電傳感器網絡（Wireless Rechargeable Sensor Networks, WRSN）在智慧城市管理、環境實時監測等領域展現出不可替代的應用價值[1-2]。然而，受限于傳感器節點（Sensor Node, SN）有限的電池容量及復雜部署環境（如城市建筑群、地下管網等），傳統固定式充電方案面臨覆蓋盲區大、響應延遲高、能耗不均衡等瓶頸問題，嚴重制約了網絡服務質量和長期可持續性。
近年來，無人機（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）憑借其三維空間機動性、靈活部署能力以及低空覆蓋優勢，為WRSN動態能量補給提供了創新解決方案[3]。通過搭載無線充電裝置，UAV可自主規劃路徑并精準懸停于目標節點上方，利用磁共振或射頻技術實現非接觸式能量傳輸，顯著降低人工維護成本并延長網絡生命周期。然而，這一技術仍面臨核心矛盾：UAV自身攜帶能量有限，如何在確保所有傳感器節點完成充電的前提下，最小化UAV的任務時間并優化其能耗效率，成為實現規模化部署的關鍵挑戰[4]。
當前研究圍繞充電錨點選擇、三維路徑規劃與能量傳輸模型優化展開多維度探索。在錨點選擇方面，節點中心化與區域中心化策略的博弈揭示了精度與效率的權衡，而動態錨點調整機制雖能響應網絡能量狀態變化，卻尚未突破三維障礙物環境的適應性瓶頸[5-6]；在路徑規劃領域，傳統TSP轉化法通過遺傳算法改進提升了路徑平滑度，而基于深度強化學習的方案雖在動態場景中展現出潛力[7-8]，但對網絡拓撲突變與實時避障需求的支持仍顯不足[9]；能量模型方面，多物理場耦合建模雖顯著提高了預測精度[6]，但UAV懸停功耗、無線信道衰減與動力系統能耗的聯合優化仍需突破。因此，本文旨在構建一種面向三維復雜環境的UAV輔助充電協同優化框架，通過動態錨點選擇、時空感知路徑規劃與能量-時間聯合調度策略，系統性解決WRSN能量補給中的效率與可靠性難題，為智慧物聯網的可持續發展提供理論支撐。
本文的主要貢獻包括：首先，構建了融合無人機能量消耗模型、傳感器節點能量收集特性與節點剩余能量狀態的多維度系統模型，并基于此建立了以最小化UAV任務時間為目標的非線性優化問題；其次，提出一種聯合動態節點分簇與自適應錨點選擇的雙層調度算法，通過將高維優化問題降維映射為經典旅行商問題，并結合遺傳算法實現路徑高效求解；進一步，通過多場景仿真驗證了所提算法相較于傳統方案在任務時間縮短、能量利用效率提升等維度的顯著優勢，為復雜環境下WRSN可持續供能提供了可擴展的技術路徑。
本文詳細內容請下載：
http://www.tom3567.com/resource/share/2000007043
作者信息：
閆靜1，閆瑞瑞2
（1.西安航空職業技術學院，陜西 西安 710089；
2.國網山西省電力公司呂梁供電公司，山西 呂梁 033000）
