【技术实现步骤摘要】
本公开涉及森林环境监测和无线传感器网络部署领域，更具体地涉及一种应用于森林环境监测的无线传感器网络部署方法和装置。
技术介绍
1、在传统的森林环境监测方法中，通常采用在森林中设置固定监控站点的监测方式对森林的环境进行监测。但是，由于固定监控站点的建设成本高、监测效率低并且监测范围有限，因此对于地形复杂且大面积的森林环境进行监测时，无法得到准确的监测数据。
2、在现有技术中，由于无线传感器网络具有低成本、部署灵活以及实时采集数据的优势，因此被用于森林环境监测。但是，由于森林环境条件的限制，通过无线传感器网络对森林环境进行监测仍面临能耗过高、覆盖范围有限和数据传输效率不稳定等问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供了一种应用于森林环境监测的无线传感器部署方法和装置。
2、根据本公开的第一个方面，提供了一种森林环境监测的无线传感器部署方法，包括：通过粒子群优化算法，对上述无线传感器网络的多个无线传感器节点的部署位置集合进行迭代更新，确定使得适应度为最大值的部署位置集合为目标部署位置集合，其中，上述适应度表征利用上述部署位置集合的部署方式上述无线传感器网络的总覆盖区域面积与森林的总监测区域面积的比值，上述总覆盖区域表征上述无线传感器网络中多个节点各自的有效覆盖区域之和；针对上述目标部署位置集合中的每个目标部署位置，确定用于抛洒上述无线传感器节点的无人机的飞行高度；将天气数据和上述无人机的飞行高度输入至节点抛洒模型，得到与上述目标部署位置相对应的传感器节点的
3、根据本公开的实施例，上述天气数据包括风速，上述将天气数据和上述无人机的飞行高度输入至节点抛洒模型，得到与上述目标部署位置相对应的传感器节点的位置偏移量，包括：基于上述风速和上述飞行高度，确定上述传感器节点的下落时长；基于上述下落时长、上述风速以及上述无人机抛洒上述传感器节点的抛洒参数，确定上述位置偏移量。
4、根据本公开的实施例，控制上述无人机按照多个上述抛洒位置分别抛洒上述多个传感器节点，包括：将上述风速输入至速度调整函数，得到速度调整值；基于上述速度调整值，对上述无人机的基础速度进行调整，得到上述无人机的飞行速度。
5、根据本公开的实施例，上述通过粒子群优化算法，对上述无线传感器网络的多个无线传感器节点的部署位置集合进行迭代更新，确定使得适应度为最大值的部署位置集合为目标部署位置集合，包括：在每一个迭代过程中，确定上述多个无线传感器节点各自的部署位置；针对每个上述无线传感器节点，基于与上述部署位置相匹配的环境数据，确定上述无线传感器节点的有效覆盖区域；基于与多个上述无线传感器节点一一对应的多个上述有效覆盖区域，确定总覆盖面积；基于上述总覆盖面积和上述森林的总监测区域面积，确定上述适应度；基于预设的速度向量，对多个上述无线传感器节点各自的上述部署位置进行更新；在当前迭代次数达到预设的最大迭代次数的情况下，停止迭代并输出适应度为最大值的目标部署位置集合。
6、根据本公开的实施例，上述针对每个上述节点，基于与上述节点部署位置相匹配的环境数据，确定上述节点的有效覆盖区域，包括：获取上述传感器节点的感知半径；将上述环境数据输入至预设的信道模型，确定与上述部署位置相匹配的路径损耗；基于上述路径损耗和上述感知半径，确定上述节点的有效覆盖区域。
7、根据本公开的实施例，上述方法还包括：基于上述多个目标部署位置，将上述多个传感器节点划分为多个传感器节点簇；针对每个上述传感器节点簇，通过优化算法，确定上述传感器节点簇内的簇头传感器节点和多个簇成员传感器节点；采用时间片轮转机制，为上述传感器节点簇内每个有通信需求的簇成员传感器节点分配通信时间片，以使在每个通信时间片内上述有通信需求的多个上述簇成员传感器节点中的一个上述簇成员传感器节点与上述簇头传感器节点进行通信；在上述簇头传感器节点的能量消耗数据大于预设能量消耗阈值的情况下，基于与上述多个簇成员传感器节点一一对应的多个能量消耗数据，确定上述多个簇成员传感器节点中能量消耗数据最小的簇成员传感器节点，并更新为簇头传感器节点；在预设时刻与多个上述簇头传感器节点进行通信。
8、根据本公开的实施例，上述通过优化算法，确定上述传感器节点簇内的簇头传感器节点和多个簇成员传感器节点，包括：针对上述传感器节点簇内的每个上述传感器节点，基于与每个上述传感器节点一一对应的多个目标部署位置，确定上述传感器节点簇内上述传感器节点的多个邻居传感器节点，其中，上述邻居传感器节点的目标部署位置与上述传感器节点的目标部署位置之间的部署距离小于预设距离阈值；获取上述传感器节点的能量水平、上述传感器节点的邻居传感器节点数量以及上述传感器节点与每个上述邻居传感器节点之间的部署距离；基于上述能量水平、上述邻居传感器节点数量和多个上述部署距离，确定上述传感器节点的簇头分值；确定每个上述传感器节点簇内上述簇头分值最高的上述传感器节点为上述簇头传感器节点，确定上述传感器节点簇内除簇头传感器节点外的多个传感器节点为簇成员传感器节点。
9、根据本公开的实施例，上述采用时间片轮转机制，为上述传感器节点簇内每个有通信需求的簇成员传感器节点分配通信时间片，以使在每个通信时间片内上述有通信需求的多个上述簇成员传感器节点中的一个上述簇成员传感器节点与上述簇头传感器节点进行通信，包括：针对每个上述传感器节点簇，将上述传感器节点簇内多个有通信需求的簇成员传感器节点排成通信队列；为上述通信队列内排在队首的簇成员传感器节点分配一个通信时间片，以使上述排在队首的簇成员传感器节点与上述簇头进行通信；在确定上述通信时间片到达终止时刻的情况下，将上述排在队首的簇成员传感器节点调度至上述通信队列的队尾。
10、本公开的第二方面提供了一种应用于森林环境监测的无线传感器网络部署装置，包括：目标位置确定模块，用于通过粒子群优化算法，对所述无线传感器网络的多个无线传感器节点的部署位置集合进行迭代更新，确定使得适应度为最大值的部署位置集合为目标部署位置集合，其中，所述适应度表征利用所述部署位置集合的部署方式所述无线传感器网络的总覆盖区域面积与森林的总监测区域面积的比值，所述总覆盖区域表征所述无线传感器网络中多个节点各自的有效覆盖区域之和；高度确定模块，用于针对所述目标部署位置集合中的每个目标部署位置，确定用于抛洒所述无线传感器节点的无人机的飞行高度；偏移量确定模块，用于将天气数据和所述无人机的飞行高度输入至节点抛洒模型，得到与所述目标部署位置相对应的传感器节点的位置偏移量，其中，所述位置偏移量表征所述传感器节点的落点位置与所述目标部署位置之间的偏移距离；抛洒位置确定模块，用于基于所述预测位置偏移量以及所述目标部署位置，得到无人机的抛洒位置；以及节点抛洒模块，用于控制所述无人本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种应用于森林环境监测的无线传感器网络部署方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述天气数据包括风速，
3.根据权利要求2所述的方法，其中，控制所述无人机按照多个所述抛洒位置分别抛洒所述多个传感器节点，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过粒子群优化算法，对所述无线传感器网络的多个无线传感器节点的部署位置集合进行迭代更新，确定使得适应度为最大值的部署位置集合为目标部署位置集合，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述针对每个所述节点，基于与所述节点部署位置相匹配的环境数据，确定所述无线传感器节点的有效覆盖区域，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述通过优化算法，确定所述传感器节点簇内的簇头传感器节点和多个簇成员传感器节点，包括：
9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述采用时间片轮转机制，为所述传感器节点簇内每个有通信需求的簇成员传感器节点分配通信时间片，以使
10.一种应用于森林环境监测的无线传感器网络部署装置，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种应用于森林环境监测的无线传感器网络部署方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述天气数据包括风速，
3.根据权利要求2所述的方法，其中，控制所述无人机按照多个所述抛洒位置分别抛洒所述多个传感器节点，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过粒子群优化算法，对所述无线传感器网络的多个无线传感器节点的部署位置集合进行迭代更新，确定使得适应度为最大值的部署位置集合为目标部署位置集合，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述针对每个所述节点，基于与所述节点部署位置相匹配的环境数据，确定所述无线传感器节点的有效覆盖...
【专利技术属性】
技术研发人员：王鹏，杜利东，刘建强，邵益梓，黄柏恺，陈贤祥，方震，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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