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实验室硕士生廖泽钦的论文被国际顶级期刊 ieee internet of things journal（if=9.936）录用，祝贺！

multistation-based collaborative charging strategy for high-density low-power sensing nodes in industrial internet of things

ieee internet of things journal,

2020 (sci index, if=9.936)

工业物联网(iiot)使用了大量感知节点，这些感知节点面临着能源瓶颈。感知节点的充电算法应满足工业应用的需求，如实时性能监测、高可靠性和稳定性等。然而，由于单站分配、移动充电器分配不当、路径规划不合理，传统方法可能导致局部堵塞、充电覆盖不全、额外移动带来的高能耗。因此，我们提出了一种基于多站的协同充电策略，称为mccs，来克服这些问题。在监控系统中，能源来源是静态充电站。此外，由初级和高级充电器组成的mcs充当传输介质。具体来说，由各站充电的高级充电器将能量传输给主充电器，主充电器再将能量传输给传感器节点。mccs涉及以下步骤。首先，mccs基于自组织特征映射神经网络将传感器节点划分为不同类别，以保证适当的主充电器分配。其次，利用遗传算法生成mcs的最优路径。最后，mccs分配高级充电器，设置充电站。