用于宽区域监视的有限数量传感器的合理布置的方法技术

将有限数量的传感器布置在所选位置以便实现对需要监测的所有位置的合理覆盖等级。提供给任何具体位置的覆盖等级取决于监测该位置的所有传感器和该传感器的特性，传感器特性包括物体检测概率和错误警报的概率。这些概率可取决于监测和被监测的位置。通过得到覆盖等级的字典式最大向量来获得对所有位置的合理覆盖，其中这些覆盖等级以非降序分类。该方法生成字典式极大极小最优化模型，其解提供合理覆盖等级。为了便于计算，生成非线性整数最优化模型，其解提供与字典式极大极小最优化模型相同的覆盖等级。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及有限数量的传感器在所选位置的最优布置，以便对所有位置提供充分保护。
技术介绍
使用传感器提供对宽区域的有效监视变得越来越常见。考虑可能放置诸如炸药、生物制剂或化学物质的有害物体的特定区域。遍及该区域安置固定数量的传感器，其中这些传感器的每一个提供对该区域内一个或多个位置的观察。这些传感器的观察通过数据融合过程组合，以便评定物体是否实际存在于所观察的位置中的一个或多个中。因为可布置的传感器的数量有限，所以确定这些传感器的最优位置非常重要。在某些应用中，可安置很多传感器，但仅有限数量的这些传感器可同时激活。 传感器还用于入侵检测。抵抗入侵的防御对于保护大区域——类似国界、油气管线、类似核反应堆、大工业中心、军事基地等战略设施——是必须的。此外，最优地布置传感器是极其重要的，从而实现适当的保护来抵抗可能从不同方向接近受保护区域的入侵者。 有关的话题集中在诸如应急室、消防队和警察局之类的应急设施的最优位置上。方便的是通过网络表示区域，其中每个节点表示一邻域，例如尺寸为100x100米的正方形。互连一对节点的链路表示从一个节点到另一个节点的可能移动，且链路度量表示端节点之间的距离(或行程时间)。典型的问题是将有限数量的应急设施布置在这些节点的子集中，使得从任何节点至最近设施的距离(或行程时间)最小化。在本领域中这是一个公知问题，称为网络极小极大位置问题或顶点中心问题。在本领域中称为集合覆盖问题的有关问题使在节点的子集处安置设施的成本最小化，从而每个节点位于距离最近设施的指定距离(或《亍禾呈时间)内。L. V. Green禾口 P. J. Kolesar的题为"Improving EmergencyResponsivenesswith Management Science (利用管理科学改进应急口向应)"'Management Science (管理科学)，50， 1001-1014， 2004提出应急响应模型的现有技术状态。 根据网络极小极大位置问题的应急设施最优位置不是唯一的，因为可能存在向最差远离位置提供最好的可能服务的很多解。因此，找到应从所有的极小极大解中选出哪个角牟是吸引人的oW. 0gryczak的题为"On the Lexicogr即hicMinimax Approach to LocationProblems (位置问题的字典式极小极大方法)，，的European Journal of OperationalResearch (欧洲运筹学杂志)，100， 566-585， 1997提出一种找到位置问题的字典式极小极大解的算法。正如在极小极大网络位置问题中，任何特定位置由单个设施服务，具体地由最接近该位置的设施服务。在将提供给各位置的服务从最差到最好排序(按照距离最近设施的距离或行程时间)意义上，字典式极小极大解是最佳极小极大解，所得到的排序向量是字典式最小的可能排顺向量。这一解被称为合理解。6 K. Chakrabarty、 S. S. Iyengar、 H. Qi禾口 E. Cho的题为"Grid CoverageforSurveillance and Target Location in Distributed Sensor Networks (在分布式传感器网络中用于监视和目标定位的栅格覆盖)"，IEEE Transactions on Computers (IEEE计算机学报)，51， 1448-1453,2002将传感器位置问题用公式表达为使在节点的子集安放传感器的成本最小化的集合覆盖问题，从而每个节点均在距离指定数量的传感器的指定距离(或行程时间)内。 本专利技术集中在利用字典极大极小目标布置有限数量的传感器，以便实现所有位置的合理覆盖。提供给任何特定位置的覆盖等级可取决于监测该位置的多个传感器的位置以及传感器的特性。这是以上W. Ogryczak的论文的重大扩展，且该论文中所使用的方法不能扩展到求解由本专利技术解决的问题。H. Luss的题为"On Equitable Resource AllocationProblems :A Lexicographic MinimaxApproach(合理资源分配问题字典式极小极大方法)"，Operations Research (运筹学)，47， 361-378， 1999提供了各种合理资源分配模型和求解方法的阐述；然而它们都不能应用于本专利技术。
技术实现思路
本专利技术集中在将有限数量的传感器布置在所选位置，以便实现对需要被监测的所有位置的合理覆盖等级。受监视的区域被表示为网络，其中节点表示位置且互连链路指示监视关系。考虑节点j处的传感器。除监测节点j以外，从节点j至节点i的链路表示节点j处的传感器还可监测节点i。提供给任何特定位置的覆盖等级取决于监测该位置的所有传感器以及传感器的特性。传感器的特性包括当目标存在于特定位置时监测到该特定位置处的目标的概率和当目标不存在于同一位置时错误地监测到同一位置处的目标的概率。对于每个(i， j)节点对这些概率可以不同。 假设传感器的位置是指定的。给出这些位置，提供给每个位置的覆盖等级被计算出来。考虑提供给这些位置的每一个的覆盖等级的向量，该向量的元素(即覆盖等级)以非降序分类。所有位置的合理覆盖等级被指定为字典式最大的这种覆盖等级排顺向量。本专利技术确定有限数量的传感器的最优位置，从而实现所有位置的合理覆盖等级。本专利技术生成合理的传感器位置模型，作为字典式极大极小最优化模型，其解对所有位置提供合理覆盖等级。当前的现有技术水平的最优化解算机不能直接求解所述字典式极大极小最优化模型。本专利技术生成非线性整数最优化模型，其解还对所有位置提供合理或近合理的覆盖等级。所述非线性整数最优化模型的解可通过已知最优化方法的自适应来获得，诸如动态编程和各种元启发式，包括模拟退火和禁忌搜索。传感器位置模型可以是静态(一次)情形或动态(多周期)情形中使用的系统的一部分。在动态情形中，传感器位置被周期性改变以防止对手获悉该位置。当结合附图阅读以下描述时可更清楚地理解本专利技术。 附图简述 附图说明图1示出传感器位置模型的网络表示。 图2示出传感器位置模型的对分网络表示。 图3是用于确定对所有位置提供合理覆盖等级的传感器位置的方法的流程图。 详细描述 现在参照附图尤其是图l，示出表示受监视的区域的网络100的示例。该区域由六个节点101-106表示。三个传感器如黑色节点101、104和106所表示地定位。将根据本专利技术的教示确定传感器的最优位置。有向链路107-115表示监视关系。例如，107表示从节点101至节点102 (由实线有向链路示出)和从节点102至节点IOI(由虚线有向链路示出)的监视关系。实线有向链路表示实际上节点101具有监测节点102的传感器。虚线有向链路表示如果将传感器布置在节点102则节点102可监测节点101。注意，例如，节点101处的传感器监测节点101U02、105和106，且节点101受节点IOI(传感器始终监测它所处的节点)和106处的传感器监测。 使用以下的符号 N二需要被监测的节点的集合。N中的节点由i索引。在图1中，N= {101， 102，103， 104， 105， 106)。在实际情本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于确定有限数量的传感器在指定区域中的最优布置的方法，其中传感器的最优位置向所述区域内的所有位置提供合理覆盖等级，包括以下步骤：（ａ）生成指定区域的网络表示，所述网络表示包括节点和有向链路，其中每个节点表示将被监测的子区域或可布置传感器的子区域或将被监测且可布置传感器的子区域，且其中每个有向链路表示节点对之间的监视关系，其中节点对包括其中可布置传感器的节点集合中的第一节点和将被监测的节点集合中的相关联的第二节点；（ｂ）根据传感器的特性表征传感器，所述特性包括物体检测的概率和错误警报的概率，其中所述概率对于不同的节点对可以不同；（ｃ）针对提供给将被监测的每个节点的覆盖等级生成监视性能函数，作为监测每个将被监测的节点的传感器的位置的函数；（ｄ）生成合理传感器位置模型作为字典式极大极小最优化模型，所述模型的解提供字典式最大排序向量，所述向量的元素是提供给被监测节点的以非降序分类的覆盖等级，其中所述解提供合理覆盖等级；以及（ｅ）生成所述字典式极大极小最优化模型，作为非线性整数最优化模型，所述模型的解向所有节点提供合理覆盖等级，其中通过现有最优化方法计算所述解。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：H卢斯，
申请(专利权)人：特尔科迪亚许可公司有限公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]