一种面向无人机探测的声网布局方法技术

本申请公开了一种面向无人机探测的声网布局方法，包括：S1.建立待探测区域的环境模型，基于环境模型，获取待探测区域内的障碍物信息和区域信息；S2.基于环境模型，部署若干个传感器，计算每个传感器受到的虚拟力合力，以及下一步传感器的位置；S3.判断探测系统内的采样节点是否满足可靠度要求，若满足，则输出传感器布局结构，若不满足，则增加传感器数量，并返回S2。本申请提出的布局方法充分考虑了复杂环境因素，除了增强探测目标区域、避免探测障碍物区域外，提高了传感器探测系统的环境适应性。应性。应性。

【技术实现步骤摘要】
一种面向无人机探测的声网布局方法


[0001]本申请属于无线传感器网络覆盖控制
，具体涉及一种面向无人机探测的声网布局方法。

技术介绍

[0002]无人机探测技术是目前传感器探测领域的重要研究课题。微型无人机体积小、质量轻、隐蔽性好，在危险性比较大的侦查任务或搜寻任务中微型无人机可以发挥其全部作用，在未来的战争中微型无人机会被广泛的应用于战术侦查、距离检测以及对敌方导弹进行摧毁等方面。通过建立无人机探测的声网布局方法可以快速准确对无人机进行判断和识别。
[0003]然而目前的研究大部分着眼于简单环境下、单一类型传感器的覆盖率优化，没有深入探究复杂且变化的情景下，传感器系统中多种传感器融合探测相关问题。综上所述，目前传感器布局
存在的问题是：1)传感器网络鲁棒性差、收敛慢；2)布局会出现局部震荡的情况；3)传感器探测系统环境简单传感器网络布局通常只考虑单一类型传感器布局，不能融合多种类型传感器，从而产生更合理的布局。
[0004]综上所述，解决上述问题的难点在于：结合不同类型传感器，为声音传感器找到最佳的布置点，从而在保证传感器系统探测的可靠度的同时，兼顾传感器网络的覆盖率；在环境发生变动后，传感器网络能自适应调整，保证整体探测可靠度。
[0005]申请内容
[0006]本申请提出了一种面向无人机探测的声网布局方法，结合温度、湿度、光学传感器探测结果，对声音传感器网络进行调整可以提高整个探测系统的可靠度和鲁棒性。
[0007]为实现上述目的，本申请提供了如下方案：r/>[0008]一种面向无人机探测的声网布局方法，包括如下步骤：
[0009]S1.建立待探测区域的环境模型，基于所述环境模型，获取所述待探测区域内的障碍物信息和区域信息；
[0010]S2.基于所述环境模型，部署若干个传感器，计算每个所述传感器受到的虚拟力合力，以及下一步传感器的位置；
[0011]S3.判断探测系统内的采样节点是否满足可靠度要求，若满足，则输出传感器布局结构，若不满足，则增加传感器数量，并返回S2。
[0012]可选的，所述S1包括：
[0013]对所述待探测区域进行数学建模，建立所述环境模型，并初始化环境信息，所述环境信息为所述传感器受到的环境影响来源；
[0014]监测所述环境信息，当所述环境信息的环境参数低于环境阈值时，调整所述传感器的位置。可选的，所述环境信息包括噪声、光照度、相对湿度和遮挡。
[0015]可选的，所述S2包括：
[0016]S21.初始化所述传感器的数量和位置；
[0017]S22.计算每个所述传感器受到的所述虚拟力合力，
[0018]S23.根据所述传感器受到的所述虚拟力合力计算出传感器下一步位置；
[0019]S24.假定更新传感器位置，并计算此时探测系统覆盖面积，若覆盖面积增大则更新传感器位置并返回S22,否则保持传感器位置不变并进入S3。
[0020]可选的，所述传感器受到的所述虚拟力合力来源包括传感器之间相互力、目标区域的吸引力和障碍物的排斥力。
[0021]可选的，所述虚拟力合力表示为：
[0022][0023]目标区域的吸引力表示为：
[0024][0025]其中，w
A
为吸引力大小参数，d
iA
为传感器与目标区域的欧氏距离，α
iA
为传感器与目标区域的方向夹角；
[0026]障碍物的排斥力表示为：
[0027][0028]其中，w
R
为排斥力大小参数，d
iR
为传感器S
i
与障碍物的欧氏距离，α
iR
为传感器S
i
与障碍物区域的方向夹角；
[0029]传感器之间相互力表示为：
[0030][0031]其中，w
A
为吸引力大小的参数，w
R
为排斥力大小的参数，d
ij
为传感器之间的欧氏距离，d
th
为传感器之间的距离阈值，α
ij
为传感器S
i
和传感器S
j
的方向夹角。
[0032]可选的，计算出传感器下一步位置公式为：
[0033][0034][0035]其中，为传感器预计位移，d0为设置移动步长，为传感器所受到的虚拟力合力，为虚拟力合力的大小，F
th
为设置的阈值，λ是虚拟力大小与阈值的比。
[0036]可选的，所述传感器的可靠度与传感器间的距离关系如下：
[0037][0038]其中，d为传感器与预设点间的距离，α及β为描述传感器可靠度随距离变化参数，δ为可靠度参数，r1、r2为传感器探测距离参数与传感器特性有关。
[0039]可选的，可靠度的公式为：
[0040][0041]其中，γ＝γ
n
γ
l
γ
w
γ
b
，代表环境影响因素。
[0042]与现有技术相比，本申请的有益效果如下：
[0043]1)本申请提出的布局方法充分考虑了复杂环境因素，除了增强探测目标区域、避免探测障碍物区域外，还考虑了遮挡程度、噪音干扰等等环境因素对探测可靠度的影响，大大提高了传感器探测系统的环境适应性；
[0044]2)本申请提出的布局方法可以通过调整参数满足不同情况探测需求，从而使用最少资源的同时发挥最大的系统作用；
[0045]3)本申请提出的布局方法融合了多种传感器，综合考虑了环境因素对传感器的影响，从而让传感器系统能更好的适应复杂情况对传感器系统可靠度的影响，这对构建新型无人机探测系统非常关键；
[0046]4)本申请提出的布局方法实现具有较高通用性，能应用于多类型传感器布局，具
有明显的应用价值和前景。
附图说明
[0047]为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面对实施例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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0048]图1为本申请实施例的面向无人机探测的声网布局方法流程示意图；
[0049]图2为本申请实施例中感器探测范围内障碍物不同遮挡情况建模示意图；
[0050]图3为本申请实施例中虚拟力策略中传感器所受虚拟力示意图。
具体实施方式
[0051]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0052]为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向无人机探测的声网布局方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.建立待探测区域的环境模型，基于所述环境模型，获取所述待探测区域内的障碍物信息和区域信息；S2.基于所述环境模型，部署若干个传感器，计算每个所述传感器受到的虚拟力合力，以及下一步传感器的位置；S3.判断探测系统内的采样节点是否满足可靠度要求，若满足，则输出传感器布局结构，若不满足，则增加传感器数量，并返回S2。2.根据权利要求1所述的面向无人机探测的声网布局方法，其特征在于，所述S1包括：对所述待探测区域进行数学建模，建立所述环境模型，并初始化环境信息，所述环境信息为所述传感器受到的环境影响来源；监测所述环境信息，当所述环境信息的环境参数低于环境阈值时，调整所述传感器的位置。3.根据权利要求2所述的面向无人机探测的声网布局方法，其特征在于，所述环境信息包括噪声、光照度、相对湿度和遮挡。4.根据权利要求1所述的面向无人机探测的声网布局方法，其特征在于，所述S2包括：S21.初始化所述传感器的数量和位置；S22.计算每个所述传感器受到的所述虚拟力合力，S23.根据所述传感器受到的所述虚拟力合力计算出传感器下一步位置；S24.假定更新传感器位置，并计算此时探测系统覆盖面积，若覆盖面积增大则更新传感器位置并返回S22,否则保持传感器位置不变并进入S3。5.根据权利要求4所述的面向无人机探测的声网布局方法，其特征在于，所述传感器受到的所述虚拟力合力来源包括传感器之间相互力、目标区域的吸引力和障碍物的排斥力。6.根据权利要求5所述的面向无人机探测的声网布局方法，其特征在于，所述虚拟力合力表示为：目标区域的吸引力表示为：其中，w
A
为吸引力大小参数，d
iA
为传感器与目标区域的欧氏距离，α...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕路拯，杨枕戈，史浩男，费炜杰，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：