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龙图腾网获悉广州体育职业技术学院(广州市体工队)申请的专利一种基于传感器节点的端到端路径数据采集优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115529628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210919000.6，技术领域涉及：H04W28/06；该发明授权一种基于传感器节点的端到端路径数据采集优化方法是由伍晓峰;邹聪;陈霄设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于传感器节点的端到端路径数据采集优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开包括初始阶段、基于ACO的算法优化CP选择和路径规划，包括一、初始阶段，采用Prim算法构建一个数据转发树；以基站为根，数据转发树中的所有节点只能将它们的数据包发送到它们的父节点，当一个节点被选为CP时，CP与其父节点之间的边缘被打破，CP可直接将收集的数据包上传至移动接收器；本发明的优化方法选择合适的传感器节点作为CP，并为移动接收器规划一条同时访问所有CP的路径，所提出的策略基于ACO，并且可以扩展到与其他数据收集方法相结合，扩展到结合其他独立解决CP选择和路径规划的方法，并充分利用最大路径长度来解决网络节点中的问题，所提出的端到端策略在网络寿命、总能耗和公平指数方面可以取得更好的性能。

本发明授权一种基于传感器节点的端到端路径数据采集优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于传感器节点的端到端路径数据采集优化方法，包括初始阶段、基于ACO的算法优化CP选择和路径规划，其特征在于： 一、初始阶段，采用Prim算法构建一个数据转发树；以基站为根，数据转发树中的所有节点只能将它们的数据包发送到它们的父节点，当一个节点被选为CP时，CP与其父节点之间的边缘被打破，CP可直接将收集的数据包上传至移动接收器；此外，还会生成一个以CP为根的新数据转发树，与此同时，将孤立的数据转发树视为一个组，所有节点都通过各自组中的父节点将数据转发给CP； 在WSN中拓扑表示为一个无向图G＝〈V,E，其中V是WSN中传感器节点的集合，E是两个传感器节点之间的边，另外，在原始输入图G的基础上构造了一个完整图G′＝V，E′，其中E′表示移动接收器的可行运动路径集合； 二、基于ACO的算法优化CP选择和路径规划阶段，在WSN拓扑中，发送和接收一个数据包会消耗若干能量，能量消耗与数据包大小成正比；传感器节点在一轮中生成一个固定大小的数据包，此时将传感器i在每一轮中的能量消耗公式化为如下： Ei＝Et×ndi+1+Er×ndi 其中，Et和Er分别表示发送和接收一个数据包的能量消耗，ndi是发送到传感器i的数据包数，为延长WSN生命周期，需最小化能量消耗最大的CP的能耗；与此同时，将ndi表示以nodei为根的子树中的节点数，我们在每次迭代中使用精英蚂蚁的最佳结果迭代更新信息素，在每次迭代中，几只蚂蚁根据概率函数独立搜索可行解，然后使用最小maxndi的最佳解决方案来更新信息素，概率函数定义如下： 其中Pij表示蚂蚁从nodei移动到nodej的概率，Ji表示节点nodei的邻居节点集合G′中未被蚂蚁访问过的节点子集，τij是信息素的数量，ηij是启发式值，定义如下： 其中disti，j是欧式距离，wj表示选择nodej作为CP的增益值，定义如下： wj＝ndj×Hj,rootj 其中，Hj，i是数据转发树中nodej到nodei的跳距离，rootj是包含nodei的子树的根，当nodei被选为CP时，并不需要向其父节点发送数据包，并且从nodej到根的路径中的所有节点都会节省能量消耗； 令T＝v′0＝v0,v′1,v′m,v′m+1＝v0表示第k次迭代后的最佳解，T中的元素表示CP，顺序对应于移动接收器的巡视顺序，以下规则用于更新信息素： τk+1vi,vi＝ρ×τkvi,vi+Q×△τ 其中ρ是信息素蒸发率，Q和σ是可调控制标量，Δτ表示信息素的增量，Mnd是所有nodei中的最大值，m表示CP的数量，F是公平指数，表示所有CP的负载均衡程度； 在针对路径优化上采用一种基于凸多边形的路径估计算法，具体包括： 1凸多边形的构造，此步骤旨在构建所有CP的边界框，其中框是凸多边形并且具有最小面积； 2凸多边形构造完成后，我们迭代地将剩余的不连通点连接到多边形中； 3游程长度的估计，我们使用多边形的总长度来估计游览路径的最小长度。

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