一种安全监测传感器的无盲区布设方法技术

本发明专利技术提供了一种安全监测传感器的无盲区布设方法，包括：利用自适应去噪函数去除各个近邻传感器测量值中的异常值，生成数据清洗后的测量值；根据数据清洗后的测量值得到各个近邻传感器的信任度；根据各个近邻传感器的信任度得到各个传感器之间的融合矩阵；利用融合矩阵对各个近邻传感器采集的测量值进行融合得到融合后的测量值；根据融合后的测量值在预设的安全监测点布设位置最优的传感器。本发明专利技术通过借助多个传感器融合后的测量值，来找到安全监测点的最优监测位置，同时使用一个新的传感器来代替多个传感器采集安全监测点的环境参数，可以保证传感器网络全覆盖的情况下，解决因传感器布设过多，导致成本上升和资源浪费的问题。的问题。的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种安全监测传感器的无盲区布设方法


[0001]本专利技术属于传感器布设
，更具体地说，是涉及一种安全监测传感器的无盲区布设方法。

技术介绍

[0002]在现代施工过程中，要用各种传感器来监视各个安全参数(如有毒气体的浓度，可燃气体的浓度等)，用来保证施工人员的安全。
[0003]目前,对安全监测传感器的布设位置一般依赖于经验,缺乏理论基础。如果传感器布设的太稀疏，则无法实现传感器网络的全覆盖，从而容易引发各种安全事故；相反，如果传感器分布的过于密集，则会使传感器覆盖范围中传感区域重叠过多，导致成本的上升和资源的浪费。因此，在传感器布局中，不仅需要满足传感器的多种性能约束，如系统能量损耗、覆盖精度、信号的完备性等，还需要考虑传感器的布设成本。

技术实现思路

[0004]为解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种安全监测传感器的无盲区布设方法，以解决安全监测传感器的布设成本高的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
[0006]一种安全监测传感器的无盲区布设方法，包括：
[0007]步骤1：将多个近邻传感器放置在预设的安全监测点；
[0008]步骤2：根据各个近邻传感器之间的距离构建测量空间模型；
[0009]步骤3：根据测量空间模型构建自适应去噪函数；
[0010]步骤4：利用所述自适应去噪函数去除各个近邻传感器测量值中的异常值，生成数据清洗后的测量值；
[0011]步骤5：根据所述数据清洗后的测量值得到各个近邻传感器的信任度；
[0012]步骤6：根据所述各个近邻传感器的信任度得到各个传感器之间的信任矩阵；
[0013]步骤7：根据所述各个传感器之间的信任矩阵得到融合矩阵；
[0014]步骤8：利用所述融合矩阵对各个近邻传感器采集的测量值进行融合得到融合后的测量值；
[0015]步骤9：根据融合后的测量值在所述预设的安全监测点布设位置最优的传感器。
[0016]优选的，所述步骤2：根据各个近邻传感器之间的距离构建测量空间模型，包括：
[0017]采用公式：
[0018][0019]构建测量空间模型；其中，σ表示预设时间段内在m点的传感器与在n点的传感器之间测量值差的平均值，dis(m,n)表示在m点的传感器与在n点的传感器之间的距离，R表示可调参数。
[0020]优选的，所述步骤3：根据测量空间模型构建自适应去噪函数，包括：
[0021]步骤3.1：根据测量值的加权平均值构建去噪阈值；其中，所述去噪阈值为：
[0022][0023]其中，Y
i
表示传感器采集的第i个测量值，W
i
表示Y
i
的权重值；
[0024]步骤3.2：根据所述自适应去噪阈值和所述测量空间模型构建自适应去噪函数。
[0025]优选的，所述自适应去噪函数为：
[0026][0027]其中，x(m,t)表示t时刻在m点传感器的测量值，x(n,t)表示t时刻在n点传感器的测量值，ρ表示均衡阈值，|N
m
|表示近邻传感器的个数，
[0028]优选的，所述步骤6：根据所述各个近邻传感器的信任度得到各个传感器之间的信任矩阵，包括：
[0029]采用公式：
[0030][0031]构建信任矩阵；其中，d
m,n
(m,n＝1,2,
…
k)表示在m点的传感器和在n点的传感器之间的信任度，d
m,n
＝|Q
m
‑
Q
n
|，Q
m
表示在m点的传感器采集到的数据的方差，Q
n
表示在n点的传感器采集到的数据的方差。
[0032]优选的，所述步骤7：根据所述各个传感器之间的信任矩阵得到融合矩阵，包括：
[0033]步骤7.1：获取界限值；
[0034]步骤7.2：根据所述界限值和所述信任矩阵构建融合矩阵；其中，所述融合矩阵为：
[0035][0036][0037]其中，α
ij
表示界限值。
[0038]优选的，所述步骤8：利用所述融合矩阵对各个近邻传感器采集的测量值进行融合得到融合后的测量值，包括：
[0039]步骤8.1：取融合矩阵中1的值最多的一列或者一行作为优选集；
[0040]步骤8.2：将所述优选集中1的值所对应的传感器的测量值，作为融合集；
[0041]步骤8.3：根据所述融合集得到得到融合后的测量值；其中，融合后的测量值的计算公式为：
[0042][0043]其中，T
i
为融合集中第i个测量值，L为融合集中元素的个数。
[0044]优选的，所述步骤9：根据融合后的测量值在所述预设的安全监测点布设位置最优的传感器，包括：
[0045]步骤9.1：在所述预设的安全监测点周围随机布设新的传感器；
[0046]步骤9.2：判断所述新的传感器的测量值与融合后的测量值差的绝对值是否大于预设阈值；
[0047]步骤9.3：若大于预设阈值，则返回步骤9.1；
[0048]步骤9.4：若小于预设阈值，则将新的传感器的当前位置作为传感器的最优布设位置。
[0049]优选的，所述界限值的取值范围为[0.5
‑
0.75]。
[0050]本专利技术提供的一种安全监测传感器的无盲区布设方法的有益效果在于：与现有技术相比，本专利技术的布设方法包括：利用所述自适应去噪函数去除各个近邻传感器测量值中的异常值，生成数据清洗后的测量值；根据所述数据清洗后的测量值得到各个近邻传感器的信任度；根据所述各个近邻传感器的信任度得到各个传感器之间的融合矩阵；利用所述融合矩阵对各个近邻传感器采集的测量值进行融合得到融合后的测量值；根据融合后的测量值在所述预设的安全监测点布设位置最优的传感器。本专利技术通过借助多个传感器融合后的测量值，来找到安全监测点的最优监测位置，同时使用一个新的传感器来代替多个传感器采集安全监测点的环境参数，可以保证传感器网络全覆盖的情况下，解决因传感器布设过多，导致成本上升和资源浪费的问题。
附图说明
[0051]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0052]图1为本专利技术实施例提供的一种安全监测传感器的无盲区布设方法流程图。
具体实施方式
[0053]在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种安全监测传感器的无盲区布设方法，其特征在于，包括：步骤1：将多个近邻传感器放置在预设的安全监测点；步骤2：根据各个近邻传感器之间的距离构建测量空间模型；步骤3：根据测量空间模型构建自适应去噪函数；步骤4：利用所述自适应去噪函数去除各个近邻传感器测量值中的异常值，生成数据清洗后的测量值；步骤5：根据所述数据清洗后的测量值得到各个近邻传感器的信任度；步骤6：根据所述各个近邻传感器的信任度得到各个传感器之间的信任矩阵；步骤7：根据所述各个传感器之间的信任矩阵得到融合矩阵；步骤8：利用所述融合矩阵对各个近邻传感器采集的测量值进行融合得到融合后的测量值；步骤9：根据融合后的测量值在所述预设的安全监测点布设位置最优的传感器。2.如权利要求1所述的一种安全监测传感器的无盲区布设方法，其特征在于，所述步骤2：根据各个近邻传感器之间的距离构建测量空间模型，包括：采用公式：构建测量空间模型；其中，σ表示预设时间段内在m点的传感器与在n点的传感器之间测量值差的平均值，dis(m,n)表示在m点的传感器与在n点的传感器之间的距离，R表示可调参数。3.如权利要求2所述的一种安全监测传感器的无盲区布设方法，其特征在于，所述步骤3：根据测量空间模型构建自适应去噪函数，包括：步骤3.1：根据测量值的加权平均值构建去噪阈值；其中，所述去噪阈值为：其中，Y
i
表示传感器采集的第i个测量值，W
i
表示Y
i
的权重值；步骤3.2：根据所述自适应去噪阈值和所述测量空间模型构建自适应去噪函数。4.如权利要求3所述的一种安全监测传感器的无盲区布设方法，其特征在于，所述自适应去噪函数为：其中，x(m,t)表示t时刻在m点传感器的测量值，x(n,t)表示t时刻在n点传感器的测量值，ρ表示均衡阈值，|N
m
|表示近邻传感器的个数，5.如权利要求1所述的一种安全监测传感器的无盲区布设方法，其特征在于，所述步骤6：根据所述各个近邻传感器的信任度得到各个传感器之间的信任矩阵，包括：
采用公式：构建信任矩阵；其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭飞，孔恒，张树，陈继宏，王凯丽，张文亮，林雪冰，韩育琛，黄振龙，郭建川，王雄，张来顺，曹凯，赵晟，陈斌，李海平，王彬，田延华，汪凉，陈克伟，张志强，刘颖，
申请(专利权)人：北京高新市政工程科技有限公司，
类型：发明
国别省市：