近日，软件学院物联网方向研究再次取得突破性进展，三项研究成果分别在IEEE/ACM Transactions on Networking（CCF推荐A类期刊，计算机网络顶级期刊）和IEEE ICNP 2021（CCF推荐B类会议，网络协议国际顶级会议）录用和发表。
三项最新研究成果具体内容如下：
成果一：Minimizing Charging Delay for Directional Charging (定向充电最小化延迟方法)
该成果发表于计算机网络顶级期刊IEEE/ACM ToN，由我院林驰副教授、杨子薇同学（2019级硕士研究生）、崔良晛同学（2018级本科生）、王雷教授、吴国伟教授与南京大学等合作者共同完成。该项工作针对目前无线充电传感器网络充电效率低下、实用性差的问题，基于传感器节点接收电量各向相异的性质，建立包含两个影响因素(距离和角度)的定向充电的能量传输模型。其次，将具有多个充电设备的最小充电延迟问题建模为线性规划问题，通过最优解来确定最佳方向角以及相应的充电延迟，通过充电功率离散化和聚合的方法减少网络的充电延迟。
定向充电模型示意图与定向充电设备
成果二：Trading off Charging and Sensing for Stochastic Events Monitoring in WRSNs (WRSN中面向随机事件监测的充电与感知权衡)
该成果发表于计算机网络顶级期刊IEEE/ACM ToN，主要作者包括我院孙宇同学（2020级博士生）、林驰副教授、吴国伟教授、王雷教授与我校计算机科学与技术学院、南京大学等合作者共同完成。该项工作基于无线充电传感器网络在实际场景中的应用，指出现有充电调度策略在实际场景中部署时会产生固有充电排他性问题。在理论层面定量分析充电行为产生的正向收益与充电排他性导致的附带效用损失，深入阐释充电排他性对调度算法性能表现的影响及其为算法设计带来的困难，通过权衡移动充电车的充电行为与传感器节点的感知行为，给出充电排他性下效用最大化问题的近似最优解决方案，解决了无线充电传感器网络实际部署中的一项关键问题，为提高其实际应用性能提供了理论基础和方法示例。
网络示意图与充电排他性理论分析
成果三：Recycling Wasted Energy for Mobile Charging (移动充电能量再利用)
该成果发表于网路协议顶级国际会议IEEE ICNP 2021，主要作者包括我院孙宇同学（2020级博士生）、林驰副教授、吴国伟教授、王雷教授与我校计算机科学与技术学院、南京大学等合作者共同完成。本年度ICNP全球范围内仅录用30余篇论文，具有极高的难度。该项工作针对无线电能传输中广泛存在的能量效率低下问题，指出现有基于无线电能传输的充电调度方法会造成不可忽视的能量损失与能量浪费问题。本工作聚焦于无线充电传感器网络中由固定充电器发射但无法被传感器节点完全捕获的、各向逸散的无线电能传输信号，探索对其进行电能回收再利用的可能性。具体地，通过引入移动充电器（UAV），为其安装电能捕获模块并进行微小的硬件修改，使其能够捕获和回收环境中浪费的能量信号，以无线充电的方式将回收能量反馈给网络中的传感器节点，并给出了基于此种异构充电器的近似最优部署与调度方法，从而显著提高了网络整体能量效率。
网络模型与实验部署示意图
