一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法，提供了移动传感器在未知环境中的运动方案，方案基于细菌趋化觅食算法，将单个传感器节点类比为大肠杆菌向着浓度更高更适宜的方向运动；同时本发明专利技术将节能和节点耗能的稳定性作为评价指标，使得节点在运动过程中耗能更低、节点电池寿命更长。方案中将传感器采集的污染物浓度、运动方向上的污染物浓度梯度、节点电池剩余能量作为对移动传感器的运动控制量，通过这些量来调节传感器运动时间、运动速度和转动角度，最终达到快速、节能的探索到污染源的目的。通过实验可知，本发明专利技术做到快速对污染源定位，且保证节点耗能稳定，提高节点电池寿命。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法
本专利技术涉及水污染源定位领域，更具体地说，涉及一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法。
技术介绍
水是人类赖以生存的重要资源，也是所有生物维持生命的基本物质。同时在工业、农业、生活等各个领域起着重大的作用。另一方面，我国的淡水资源总体储量不多，属于水资源缺乏的一个国家。在这样的情况下，随着我国工业化的水平不断提到，水环境受到的污染也越来越严重。我们将工业、农业以及生活中未经处理的废水直接排到干净的水资源中，我国主要的七大江河都分别受到不同程度的污染。在水环境问题日益突出的今天，研究污染监测与污染源定位问题对环境保护有重要意义。若能及时获取污染源位置，则可立即采取补救措施，并进一步治理污染，所以需要方便有效的方法来进行水环境中污染源的探测与定位。常用污染源定位与追踪方法有遥感探测、移动机器人探测、人工探测等，但这些技术在水污染源探测与定位应用中，有许多局限性。例如，遥感技术只能观测到扩散较为缓慢的水体表面污染；人工探测成本较高，且受地形限制。无线传感器网络具有节点分布密集、多节点协同工作、成本相对低廉、监测范围广、地理位置限制小等诸多优点。细菌算法构造直观且易于理解，所以该算法常被用于局部搜索和全局搜索，将单个传感器节点类比为大肠杆菌向着浓度更高更适宜的方向运动。本设计就是基于细菌算法进行设计，利用移动传感器更快更准确的搜索到污染物源头。大部分的移动传感器节点都是以电池供电，但电池的电量有限，传感器节点可以移动的距离受到能量限制。相对于节点运动消耗的能量，传感器采集所耗费的能量我们可以忽略不计，我们应该使我们的算法更快速的探索到污染源，让节点在一次运行中减少运动距离，从而使能耗降低，延长电池的使用寿命。同时不同的节点耗能不同将大大的增加节点的维护成本，所以我们应该增强节点能耗的稳定性，因此设计中我们考虑了移动传感器的能量问题，将能耗小、使节点能耗稳定也作为设计指标。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的传感器节点可以移动的距离受到能量限制的缺陷，提供一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法，包括以下步骤：S1、在一被污染的水域中，选定测试区域；S2、在选定的测试区域中，随机放置m个可向任意位置处移动的传感器；S3、设定污染物浓度阈值每过一段时间，控制并停止传感器运动，每个传感器将所在位置处采集得到的污染物浓度ω＝[ω1,ω2,…,ωm]，与污染物浓度阈值进行比较；若则认为传感器节点i处于污染区域内，执行步骤S4；否则，执行步骤S5；其中，ωi为传感器节点i所在位置处的污染物浓度值，i∈m；S4、结合污染物的浓度差值ΔCi,j，在浓度差值ΔCi,j趋近于零时，则认为传感器节点i当前所处位置即为污染源，此时传感器节点i停止运动；其他情况下，执行步骤S5；其中ΔCi,j＝ωi,j-ωi,j-1，ωi,j为传感器节点i在第j次运动时所处位置的污染物浓度值，ωi,j-1为传感器节点i在第j-1次运动时所处位置的污染物浓度值；S5、在未定位到污染源的情况下，根据当前污染物的浓度差值ΔCi,j，未定位成功的传感器调整自身的移动角度，并进入到下一次运动过程中；S6、重复步骤S3至步骤S5，直到所有传感器均成功定位到污染源。进一步的，步骤S5中，在未定位到污染源的情况下，未定位成功的传感器的移动角度调整公式为：其中αi,j和βi,j分别传感器节点i第j次运动时随机调整的角度值；θi，j和θi，j-1分别为传感器节点i在第j次和第j-1次运动时的运动角度；ΔCi,j＝ωi,j-ωi,j-1，其中ωi,j为传感器节点i在第j次运动时所处位置的污染物浓度值，ωi,j-1为传感器节点i在第j-1次运动时所处位置的浓度值。进一步的，结合传感器的移动角度，每个传感器停止运动时，所处的位置坐标(xi,j,yi,j)计算公式为：其中，坐标(xi,j-1,yi,j-1)为传感器节点i第j-1次运动时所处的位置，且坐标(xi,j-1,yi,j-1)由传感器节点i在第j-1次运动时的运动速度vi,j-1和运动时间ti,j-1确定；d为传感器节点i在第j次运动时的运动距离。进一步的，基于上述位置坐标(xi,j,yi,j)计算公式，传感器节点i第j次运动时的运动速度vi,j计算公式为：其中，ΔCmax为传感器节点i在整个运动过程中取到的浓度差值ΔCi,j的最大值；Er和E0分别为传感器的剩余能量和运动初始能量，Eth为供应传感器节点运动的最低能量阈值，vmax为传感器的最大运动速度，α为能量控制的权重系数。进一步的，基于上述位置坐标(xi,j,yi,j)计算公式，传感器节点i第j次运动时的运动时间ti,j计算公式为：其中，tmax为传感器运动的最大时间，Er和E0分别为传感器的剩余能量和运动初始能量，Eth为供应传感器节点运动的最低能量阈值。进一步的，步骤S4中，传感器停止运动还包括传感器能量耗尽的情况；其中，传感器节点i移动过程中，通过计算传感器节点i的消耗能量，进一步判断传感器节点i的能量是否耗尽，能量消耗的计算公式为：Ecost＝λ×d；其中，Ecost为传感器节点i运动后消耗的能量，λ为能量消耗系数，d为传感器节点i的运动距离。在本专利技术所述的一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法中，将单个传感器节点类比为大肠杆菌向着浓度更高更适宜的方向运动；同时本专利技术将节能和节点耗能的稳定性作为评价指标，使得节点在运动过程中耗能更低、节点电池寿命更长。实施本专利技术提出的一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法，具有以下有益效果：1、运动时间控制是运动控制的另一部分，为了更好的提升节能效果，本专利技术通过对传感器的消耗能量的控制，进一步达到对传感器运动时间的控制。2、由于传感器在实际工作中通常是由电池供电，造成了其能量资源变得十分有限。同时本专利技术中将能量消耗与传感器运动路程作为正比例关系，当传感器的运动路程越长，传感器消耗的能量越多，为了使传感器耗能更少，也为了使传感器的耗能更加稳定，从而提高电池寿命，设计中将传感器的剩余能量作为运动速度控制的另一因素。当剩余能量较多时，使传感器快速运动，更快的找到污染源；当剩余能量减少，应当使传感器运动速度降低，减小探索范围，避免能量浪费；3、为了使传感器节点更准确的找到污染源位置，设计中采用浓度差值作为速度的控制量。根据环境变化，浓度差值越大，传感器运行速度越快；浓度差值越小，传感器节点运行速度越慢；当传感器运行至污染源附近，浓度差值越来越小，速度越来越慢，浓度差值趋近于零，使得传感器节点停在污染源。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1是本专利技术的整体流程图；图2m个传感器节点第一次运行的能量消耗图；图3m个传感器节点的运动轨迹图。具体实施方式为了对本专利技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本专利技术的具体实施方式。请参考图1，其为本专利技术的整体流程图，在本专利技术提出的一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法，具体包括如下步骤，S1、在一被污染的水域中，选定测试区域；本实施例中，将水环境本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在一被污染的水域中，选定测试区域；S2、在选定的测试区域中，随机放置m个可向任意位置处移动的传感器；S3、设定污染物浓度阈值

【技术特征摘要】
1.一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在一被污染的水域中，选定测试区域；S2、在选定的测试区域中，随机放置m个可向任意位置处移动的传感器；S3、设定污染物浓度阈值每过一段时间，控制并停止传感器运动，每个传感器将所在位置处采集得到的污染物浓度ω＝[ω1,ω2,…,ωm]，与污染物浓度阈值进行比较；若则认为传感器节点i处于污染区域内，执行步骤S4；否则，执行步骤S5；其中，ωi为传感器节点i所在位置处的污染物浓度值，i∈m；S4、结合污染物的浓度差值ΔCi,j，在浓度差值ΔCi,j趋近于零时，则认为传感器节点i当前所处位置即为污染源，此时传感器节点i停止运动；其他情况下，执行步骤S5；其中ΔCi,j＝ωi,j-ωi,j-1，ωi,j为传感器节点i在第j次运动时所处位置的污染物浓度值，ωi,j-1为传感器节点i在第j-1次运动时所处位置的污染物浓度值；S5、在未定位到污染源的情况下，未定位成功的传感器调整自身的移动角度，进入到下一次运动过程中；S6、重复步骤S3至步骤S5，直到所有传感器均成功定位到污染源。2.据权利要求1所述的二维水污染源定位方法，其特征在于，步骤S5中，在未定位到污染源的情况下，未定位成功的传感器的移动角度调整公式为：其中αi,j和βi,j分别传感器节点i第j次运动时随机调整的角度值；θi，j和θi，j-1分别为传感器节点i在第j次和第j-1次运动时的运动角度；ΔCi,j＝ωi,j-ωi,j-1，其中ωi,j为传感器节点i在第j次运动时所处位置的污染物浓度值，ωi,...

【专利技术属性】
技术研发人员：王勇，王剑桥，张祥莉，陈振兴，王典洪，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：湖北,42