无线传感网络中基于气体运动模型的有毒气体监测与追踪方法技术

一种无线传感网络中基于气体运动模型的有毒气体监测与追踪方法，包括三个阶段。边界识别阶段：节点通过邻居节点的状态来判断自己是否属于边界节点；边界上传阶段：将边界节点进行分簇，以簇的组织形式将边界信息上传；边界追踪阶段：结合气体运动模型和睡眠调度机制，考虑工厂中气体泄漏的真实情况，在下一个报告周期前，对未来气体边界的位置进行预测，提前唤醒边界周围的节点，节点可实时监测到有害气体的边界。在气体未到来时，长时间的保持睡眠状态，节约能量。本发明专利技术实现对有毒气体的高效地监测和追踪，结合气体运动模型，实现对气体边界位置的精确预测，节约节点频繁地周期性醒来消耗的能量，提高了能量的利用率，延长了网络的生命周期。

【技术实现步骤摘要】
无线传感网络中基于气体运动模型的有毒气体监测与追踪方法
本专利技术属于无线多媒体传感器网络领域，具体涉及一种基于气体运动模型解决对有毒气体的边界进行监测和追踪的方法。
技术介绍
无线传感网络(WirelessSensorNetworks,WSNs)是一种灵活的分布式网络。将感知节点部署在一个特定的区域中。节点收集在此区域内收集特定状态的信息并通过无线通信的方式将这些信息收集转发，从而实现对区域的监控。将无线传感网络应用在目标监测和追踪方面的研究已经有了很多。但是这其中的绝大多数研究解决的是单个或多个独立个体的追踪，例如人、动物和车辆，对类似于有毒气体的连续对象的研究还较少。大范围的连续对象有很多种，像扩散的有毒气体、化学液体和火灾等它们都属于连续对象，都可以用类似的手段监测和追踪。虽然它们都存在于三维空间中，有立体的形状，但是通常只对它们二维平面的位置信息感兴趣。因此通常将这个问题简化为平面问题。由于工业传感网刚刚兴起，研究时间尚短，以往的算法中还存在很多的问题：节点周期性唤醒会带来时延，增加了对目标的反应时间；能量有效性不够高；解决气体扩散问题时，没有很好的结合气体的运动规律。如何协调解决上述问题来实现对有毒气体的监测和追踪是一个备受关注的话题。目前关于无线传感网络中有害气体的监测和追踪相关的研究文献如下：1、MithunMukherjee等人在2017年的《IEEEWirelessCommunications》上发表的文章“SleepSchedulinginIndustrialWirelessSensorNetworksforToxicGasMonitoring”，文章中提出了一种睡眠调度方案，该方案根据有毒气体泄漏区域的危险等级确保覆盖度要求，同时保持全局网络连接和最少数量的唤醒节点。文章将覆盖控制的方法引入了连续对象边界监测和追踪的研究中。文章的主要贡献如下：文章的主要贡献如下：1)本文主要考虑睡眠调度方案中几个有毒气体泄漏区域的各种覆盖要求；2)延长网络寿命以及确保有毒气体泄漏期间的安全要求是一个重要问题。2、DimitrisV.Manatakis等人在2015年的《IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems》上发表的文章“EstimatingtheSpatiotemporalEvolutionCharacteristicsofDiffusiveHazardsUsingWirelessSensorNetworks”，提出了一个新颖地估计和追踪连续对象的扩散特性的方法。将连续对象的边界近似成一组线段，每个线段时空的进展由气体方向、趋势和速度描述。当危险物靠近时，三个参数使用自组织的簇对边界进行重新估计。参数的更新基于贝叶斯估计问题的解析解的闭式表达式。文章中所提出的网内处理机制不需要传感器节点事件同步并且对节点失效和通信连接失败问题表现出鲁棒性。3、LeiShu等人在2016年的《IEEECommunicationsMagazine》上发表的文章“Toxicgasboundaryareadetectioninlarge-scalepetrochemicalplantswithindustrialwirelesssensornetworks”，首先概述了近年来出现的连续对象监测技术。大多数研究都集中在有害气体边界的估算上。文章分析了有害气体的性质(例如，不可见性，快速移动和变化的形状)，监测到精确的边界难度较大。因此，必须确保边界区域而不仅仅是有毒气体的边界。文章随之提出了一种新的边界区域监测技术，其平面化算法如RNG和GG。4、GuangjieHan等人在2016年的《IEEESystemsJournal》上发表的文章“BRTCO:ANovelBoundaryRecognitionandTrackingAlgorithmforContinuousObjectsinWirelessSensorNetworks”，提出了边界监测和追踪的算法BRTCO。BRTCO分为两个阶段：边界节点过滤阶段和高效的数据传输阶段。在第一阶段中，提出了一个两步的过滤模式，包括边界节点的粗实别和精识别。在第二阶段，为了减少过度通信和实现能量的高效性，设计了基于簇的报告节点选举机制。5、GuangjieHan等人在2016年的《Personal&UbiquitousComputing》上发表的文章“TGM-COT:energy-efficientcontinuousobjecttrackingschemewithtwo-layergridmodelinwirelesssensornetworks”，提出了一个新的边界节点确认机制，解决了由于不均匀的节点分布造成的边界变形问题。此外，为了减少上传的数据量而设计了优化机制。仿真结果表明，不消耗额外的能量，TGM-COT有能力实现高的追踪准确性和明显地减少冗余的通信。TGM-COT专门设计了一个基于双层网格的网络模型。该文章中粗粒度的格子提前建立在感知区域中。然后，在连续对象附近，细粒度的格子建立在粗粒度的格子中。一个基于簇的网络建立在双层网格结构上。通过分配大量的计算任务给簇头，发生在普通节点上交流较少。而且，考虑到不均匀的节点分布，算法为了减少在高密度节点区域的冗余节点引进了一种优化机制和为了防止在低密度区域中的边界失真引进了一种避免机制。6、Seung-WooHong等人在2010年的《IEEE,InternationalSymposiumonPersonalIndoorandMobileRadioCommunications》上发表的文章“Energy-efficientpredictivetrackingforcontinuousobjectsinwirelesssensornetworks”，为了优化能量的利用率和延长能量受限的无线传感网络的寿命，将活跃—睡眠调度应用在追踪连续对象中，此时仅靠近对象的节点处于活跃状态。并且提出了一种预测算法，来配合预测机制。假设在追踪大范围的连续对象，我们需要考虑在连续对象之中有许多活跃的传感器但是他们离连续对象很远的情况。这种传感器可以变为睡眠状态。经过对已经提出的算法进行分类分析，算法应该在以下几方面进行平衡：1.能量高效性。无线传感网络大都由电池供电，能量存在限制。因此在进行算法设计时，能量高效性是评价算法的一个很重要的指标。应该尽可能的延长无线传感网络的寿命，解决节点周期性醒来监测带来的弊端；2.实时性。为了保证工作人员能实时获得边界信息，防止一线工作人员进入危险区域内，必须保证算法的实时性。因此，监测的时延问题应该得到解决；3.可靠性。以往的预测算法中，只是简单地应用了一些数学知识，并不能十分精确的进行预测。在追踪算法中，应该与成熟的气体模型相结合，兼顾能量高效性和预测的准确性。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决以往的算法中节点大都频繁地周期性地醒来，因而导致时延和能耗增加的问题。并且以往的睡眠调度算法在唤醒策略上也存在问题。本文提出了一个基于气体运动模型的高精度、低能耗的有害气体边界监测和追踪的算法。算法结合了气体射流模型和扩散模型来进行边界的追踪，并本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无线传感网络中基于气体运动模型的有毒气体监测与追踪方法，其特征在于，分为三步实现，具体步骤如下：(1)有害气体边界识别阶段：节点通过与邻居节点之间的通信，获取邻居节点的状态，来判断自己是否属于边界节点；将节点的感知状态分为三种：睡眠态、准备态和活跃态，节点被唤醒时处于准备态，节点监测到气体时处于活跃态；当节点没有监测到气体或周围节点都被气体覆盖时，节点处于睡眠态；对有害气体的边界界定是通过处在气体边界附近的边界节点来实现的；通过边界节点的信息，来描述有害气体的边界；当节点的监测状态发生变化时，向周围的一跳邻居节点发送一个CVM信息包，包中有该节点的ID和节点的监测状态值，监测到气体时状态值Value为“1”，未监测到气体时状态值Value为“0”；每个节点为了确认所有邻居而建立了邻居描述表NDT，NDT中的元素包括邻居的ID、坐标和监测状态值；初始阶段，邻居节点的监测状态值为空；每个传感器，对于任一节点u，周期性醒来，观察气体是否到来；当气体发生膨胀或收缩时，气体的边界扫过节点u，节点u变为边界节点；当节点u在上一个时间片t‑1没有监测到对象，在当前时间片t监测到对象时，u变成一个边界节点；此时节点u发送CVM信息给它的一跳邻居节点，邻居节点收到节点u发送来的CVM信息，就更新自己的NDT表，并且回复自己的监测状态值给节点u；(2)数据上传阶段：将边界节点进行分簇，以簇的形式将边界信息上传；将传感网络中的节点组织成簇的结构形式，每个簇的宽度为节点预设的通信半径，在每个簇中选举一个簇首节点CH，其他节点作为簇成员节点；簇首节点负责对簇内成员节点的感知数据进行融合处理，并把融合数据直接发送到sink节点；每个节点会根据自身节点的剩余能量来决定是否担任簇首节点；当边界节点识别阶段完成后，所有的边界节点根据自身剩余的能量来设置一个退避时间tbackoff，计算公式：...

【技术特征摘要】
1.一种无线传感网络中基于气体运动模型的有毒气体监测与追踪方法，其特征在于，分为三步实现，具体步骤如下：(1)有害气体边界识别阶段：节点通过与邻居节点之间的通信，获取邻居节点的状态，来判断自己是否属于边界节点；将节点的感知状态分为三种：睡眠态、准备态和活跃态，节点被唤醒时处于准备态，节点监测到气体时处于活跃态；当节点没有监测到气体或周围节点都被气体覆盖时，节点处于睡眠态；对有害气体的边界界定是通过处在气体边界附近的边界节点来实现的；通过边界节点的信息，来描述有害气体的边界；当节点的监测状态发生变化时，向周围的一跳邻居节点发送一个CVM信息包，包中有该节点的ID和节点的监测状态值，监测到气体时状态值Value为“1”，未监测到气体时状态值Value为“0”；每个节点为了确认所有邻居而建立了邻居描述表NDT，NDT中的元素包括邻居的ID、坐标和监测状态值；初始阶段，邻居节点的监测状态值为空；每个传感器，对于任一节点u，周期性醒来，观察气体是否到来；当气体发生膨胀或收缩时，气体的边界扫过节点u，节点u变为边界节点；当节点u在上一个时间片t-1没有监测到对象，在当前时间片t监测到对象时，u变成一个边界节点；此时节点u发送CVM信息给它的一跳邻居节点，邻居节点收到节点u发送来的CVM信息，就更新自己的NDT表，并且回复自己的监测状态值给节点u；(2)数据上传阶段：将边界节点进行分簇，以簇的形式将边界信息上传；将传感网络中的节点组织成簇的结构形式，每个簇的宽度为节点预设的通信半径，在每个簇中选举一个簇首节点CH，其他节点作为簇成员节点；簇首节点负责对簇内成员节点的感知数据进行融合处理，并把融合数据直接发送到sink节点；每个节点会根据自身节点的剩余能量来决定是否担任簇首节点；当边界节点识别阶段完成后，所有的边界节点根据自身剩余的能量来设置一个退避时间tbackoff，计算公式：其中，twait为系统设定的最大等待时间，Eresidual为节点剩余能量，λ为预设参数；当节点u的tbackoff递减至0时，会在簇内发送一个竞选信息包，竞选信息包含了节点u的ID和坐标；若某个节点在自己的tbackoff时间递减至0之前，收到了节点u发送来的竞选信息包，则该节点停止计时，向节点u回复服从信息包，表示自己归属于发送方，服从信息包中包含了该节点的ID和坐标；为了防止竞选冲突，当某个节点同时收到两个竞选信息包时，节点会选择距离自己较近的簇首，已保证每个簇尽量均匀；(3)边界追踪阶段：监测阶段结束后，需要在下一个报告时间到来之前，对未来边界的位置进行预测；结合两种气体模型，提前唤醒未来边界周围的节点，节点实时并且高效地监测到有害气体的边界(3.1)应用气体射流模型的情形：在气体刚泄漏时，气体高速喷出，此时气体运动符合气体射流模型；运用气体射流模型计算出射流气体前端的速度，根据气体射流的计算公式：其中，a为紊流系数，vo为气体射流的初速度，根据当前的环境参数得出；s为射流距离，依据唤醒节点发送来的历史信息得出；r0为泄漏孔直径，通过射流宽度识别算法，遍历当前的射流前端的边界节点，计算出当前的射流宽度；利用数据上传阶段的分簇结果，将射流边界分成段，每一段对应着一个簇；利用一元线性回归，将每个簇对应的一段边界近似成一条直线；每个簇的簇首计算它对应位置的速度，作为簇所对应一段边界的速度；根据预设的报告时间Δt，计算出对应一段边界在这一段时间的位移的预测距离Δx；(3.2)应用气体扩散模型的情形：在气体射流的形状类似于扇形，在扇形的半径部分，气体向外扩散；随着时间的延长，射流速度小于扩散速度，气体也会进入扩散阶段；联立菲克第一定律普适气体定律PV＝nRTem和密度计算公式m＝ρV，得D为扩散系数，Q为节点监测到的有害气体浓度值，R为通用气体常数，Tem为当时的气温，Δt为汇报的时间间隔，P为大气压强，M为有害气体的摩尔质量，X为节点之间的额距离；气体扩散的追踪方法与气体射流的追踪方法相同，利用簇结构将边界分段，根据公式计算出每个簇首对应的预测距离Δx，为对应一段边界在下一个报告时刻的位置；或通过求导得出气体的扩散速度在有害气体边界识别阶段，节点距离边界有一定距离，边界节点和真实边界之间存在误差；为了消除该误差，引入节点之...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩光洁，付饶，杜嘉欣，王照辉，张树，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21