1.無線體域網(wǎng)的同時分配時間和功率的能量收集優(yōu)化方法，其特征在于，具體步驟如下：

(1)無線體域網(wǎng)單點能量收集模型，包括初始化、時間和功率優(yōu)化、最優(yōu)時間和功率分配判斷；

1)初始化：

過程包括：無線體域網(wǎng)網(wǎng)絡模型中匯聚節(jié)點AP和采集人體生理信息的傳感器節(jié)點放置在固定位置不再改變；傳感器節(jié)點本身不具有能量，所需要的能量由配備的能量收集裝置提供；放置結束后，傳感器節(jié)點利用能量收集裝置收集能量，能量來源包括運動能量，生物能量；當能量達到啟動值時，允許信息傳輸過程開啟，傳感器節(jié)點將采集到的信息傳輸給AP節(jié)點，完成網(wǎng)絡的組建；

2)時間和功率優(yōu)化：

先進行能量收集再進行信息傳輸?shù)膮f(xié)議，在第一段時間t∈(0,τT)內(nèi)，能量收集裝置持續(xù)收集能量，能量超過啟動閾值E_on時，第二階段t∈(τT,T)信息傳輸過程開啟，同時收集裝置繼續(xù)收集能量，但受信息傳輸?shù)母蓴_，使能量轉換效率下降，代表該方法的信息吞吐量函數(shù)R(τ,P_t)如下公式(1)所示：

其中，τ是信息傳輸過程啟動前的時間占比，P_t是信息傳輸功率，(1-τ)表示信息傳輸過程時間占比，|h|²是信道功率增益，N₀是噪聲功率；

3)最優(yōu)時間和功率分配判斷：

時間占比τ和功率P_t動態(tài)變化過程中，最優(yōu)的時間占比τ^*和最優(yōu)的傳輸功率P_t^*使相應的信息吞吐量R(τ,P_t)達到最大，并且符合人體工作環(huán)境；

(2)時間和功率優(yōu)化方法：

得到使吞吐量最大化的最優(yōu)時間占比τ^*和最優(yōu)傳輸功率P_t^*的步驟如下：

1)路徑損耗模型：路徑損耗模型用于表示AP節(jié)點與生理信息采集傳感器節(jié)點間的路徑損耗P_dB，表示如下公式(2)所示：

P_dB＝P_0dB+10n log(d/d₀) 公式(2)；

其中，d₀是參考距離，P_0dB是相對于參考距離d₀的路徑損耗，n是路徑損耗指數(shù)，d是AP節(jié)點與生理信息采集傳感器節(jié)點間的距離，參數(shù)設置分別為：n＝5.8，d₀＝0.1m，P_0dB＝56.1，d＝25cm；

2)能量收集模型：

能量收集過程獲得的總能量為E_h，具體的能量收集條件下的控制模型如下公式(3)所示：

E_h＝E₀+E₁＝ρ[τ+(1-τ)η]T 公式(3)；

其中，E₀＝ρτT是能量收集裝置在第一階段收集的能量，ρ代表能量收集速率，τ是第一階段的時間占比，T是時間周期，在該階段能量收集裝置的轉換效率假定為1；E₁＝ρ(1-τ)ηT是能量收集裝置在能量轉換效率發(fā)生衰減的第二階段收集的能量，(1-τ)代表第二階段的時間占比，η代表衰減后的能量轉換效率；

3)信息傳輸模型：

能量收集裝置所能提供的用于信息傳輸?shù)钠骄β蕿镻_h，具體的傳輸模型如下公式(4)所示：

P_h＝E_h/[(1-τ)T]＝ρ(τ/(1-τ)+η) 公式(4)；

其中，(1-τ)T代表信息傳輸所占時間；

4)優(yōu)化目標：

優(yōu)化目標是最大化無線體域網(wǎng)的信息吞吐量R(τ,P_t)，優(yōu)化問題表示如下公式(5)所示：

max R(τ，P_t)

s.t.C₁ E₀≥E_on

C₂ P_h≥P_t

C₃ P_t≤P_max

C₄ P_t≥0 公式(5)；

其中，s.t是subject to的縮寫，表示受約束條件，C₁表示第一階段收集能量E₀必須超過啟動能量E_on，傳輸過程才開啟；C₂表示傳感器節(jié)點的信息傳輸功率P_t必須不大于能量收集裝置提供的平均功率P_h；C₃表示傳輸功率P_t必須不大于人體網(wǎng)絡環(huán)境所能承載的最大功率P_max；C₄表示傳輸功率P_t必須為非負值；

5)最優(yōu)策略：將能量收集模型的完全表達式公式(5)所表示的優(yōu)化問題中，得到公式(6)：

max R(τ，P_t)

s.t.C₁ ρτT≥E_on

C₂ ρ(τ/(1-τ)+η)≥P_t

C₃ P_t≤P_max

C₄ P_t≥0 公式(6)；

顯然，P_t和τ被引入到優(yōu)化問題，通過求解優(yōu)化問題，得到最優(yōu)的傳輸功率P_t^*和最優(yōu)的時間占比τ^*，再利用公式(1)中R(τ，P_t)的表達式，最終得到該能量收集裝置在該策略下的最大吞吐量；

(3)求解策略：

采用分段求導的方式，提出了一種分段求解的方法，通過求出每段區(qū)間的局部最優(yōu)值再進行對比的方法得出全局最優(yōu)解，具體算法如下：

首先，得到影響區(qū)間劃分的兩個特殊值點，臨界值最小值兩個特殊值點的大小影響分段區(qū)間的局部最優(yōu)解；

然后，將區(qū)間劃分為子區(qū)間分別求得子區(qū)間的最優(yōu)時間占比和最優(yōu)傳輸功率；當τ_critical＜τ_min時，R是τ的減函數(shù)，同時是P_t的增函數(shù)，所以此時全局最優(yōu)解為τ^*＝τ_min，

P_t^*＝P_max；當τ_critical≥τ_min時，優(yōu)化問題表示如下公式(9)所示：

max R(τ，P_t)

s.t.0≤P_t≤ρ(τ/(1-τ)+η)，τ∈(τ_min，τ_critical)

0≤P_t≤P_max，τ∈(τ_critical，l) 公式(9)；

其中，τ∈(τ_min，τ_critical)時，局部最大值R_{1_max}＝(1-τ)log₂(1+ρ(τ/(1-τ)+η)Γ)公式(10)，通過求導將形式轉變?yōu)長ambert W函數(shù)的形式，得到局部最優(yōu)解為

τ∈(τ_critical，1)時，局部最大值R_{2_max}＝(1-τ_critical)log₂(1+P_maxΓ)公式(12)；

最后，比較分段區(qū)間最優(yōu)值得到全局最優(yōu)值，對應的吞吐量即為最大吞吐量；具體為以下三種情況：

①τ₀^*＜τ_min：R_{1_max}＝(1-τ_min)log₂(1+ρ(τ_min/(1-τ_min)+η)Γ)公式(13)；

②τ_min≤τ₀^*≤τ_critical：R_{1_max}＝(1-τ₀^*)log₂(1+ρ(τ₀^*/(1-τ₀^*)+η)Γ)公式(14)；

③τ₀^*＞τ_critical：R_{1_max}＝(1-τ_critical)log₂(1+ρ(τ_critical/(1-τ_critical)+η)Γ)公式(15)；

獲得最大吞吐量R_max＝max(R_{1_max}，R_{2_max})公式(16)，最優(yōu)時間占比τ^*為獲得最大吞吐量時的時間占比，最優(yōu)傳輸功率P_t^*為獲得最大吞吐量時的傳輸功率。