發(fā)布時間：2020-06-01 00:02

【摘要】：移動傳感器網(wǎng)絡(luò)具有自組織性、靈活性和可擴展性,可以廣泛地應(yīng)用在廣域監(jiān)控、搜救任務(wù)和追逃行動等場景中。這些典型的應(yīng)用場景要求移動傳感器網(wǎng)絡(luò)具備快速高效的廣域覆蓋和多目標(biāo)追蹤能力,并對移動節(jié)點的運行靈活性、任務(wù)處理效率、環(huán)境適應(yīng)能力以及協(xié)調(diào)協(xié)作性能等都提出了較高的要求。然而實際應(yīng)用場景中存在許多約束和不確定因素,如節(jié)點運行環(huán)境復(fù)雜、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)易變、信息交換效率低下等,移動節(jié)點之間的協(xié)調(diào)性能受到嚴(yán)重影響而造成整個系統(tǒng)的紊亂以及監(jiān)控能力的下降。面對日益增長的監(jiān)控性能需求以及繁瑣龐雜的運行環(huán)境限制,設(shè)計出適用的移動傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)控制方案來高效地執(zhí)行多目標(biāo)任務(wù)具有很大的挑戰(zhàn)性。本文主要基于一致性協(xié)調(diào)、人工勢場和蜂擁行為控制理論,提出能夠快速覆蓋指定區(qū)域和跟蹤多個目標(biāo)的分布式自適應(yīng)蜂擁算法,并聯(lián)合路徑規(guī)劃算法有效降低移動傳感器網(wǎng)絡(luò)在已知崎嶇地形中的目標(biāo)檢測時間,同時統(tǒng)籌考慮區(qū)域覆蓋、目標(biāo)追蹤和節(jié)能導(dǎo)航性能,提出了適用于未知復(fù)雜地形中的自適應(yīng)蜂擁控制算法,進(jìn)一步提升移動傳感器網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)追蹤能力并可以有效降低移動節(jié)點運動過程中產(chǎn)生的能耗。該算法利用簡單的規(guī)則和局部通信的策略即可完成對移動傳感器網(wǎng)絡(luò)的有效控制,并且移動節(jié)點可以根據(jù)實際任務(wù)需求對其運行模式進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,保證區(qū)域覆蓋率的動態(tài)最大化并提高其多目標(biāo)跟蹤性能,能夠為實現(xiàn)移動傳感器網(wǎng)絡(luò)在實際監(jiān)控場景中的高效運行提供有價值的技術(shù)儲備和理論支撐。本文的主要研究內(nèi)容和工作目標(biāo)如下:第一,為了能夠使移動傳感器網(wǎng)絡(luò)同時具備區(qū)域覆蓋和目標(biāo)跟蹤能力,本文提出了一種基于局部通信策略的分布式自適應(yīng)蜂擁算法。移動傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點具有移動能力,這使得網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)會隨時發(fā)生變化,同時復(fù)雜的運行環(huán)境會影響通信鏈路的質(zhì)量和穩(wěn)定性。為了解決移動傳感器網(wǎng)絡(luò)中信息交換效率低下的問題,本文為移動節(jié)點設(shè)計了一種高效的局部通信策略�；谝苿庸�(jié)點之間的信息交換和交互協(xié)作,它們根據(jù)不同的任務(wù)需求和環(huán)境因素可以在搜索模式和跟蹤模式之間進(jìn)行切換。為了能夠能夠結(jié)合蜂擁算法和抗蜂擁算法的優(yōu)點,本文設(shè)計了一種模式切換機制。在模式切換機制的控制下,部分移動節(jié)點在不同的目標(biāo)周圍形成小規(guī)模的隊形對其進(jìn)行持續(xù)跟蹤,其余節(jié)點繼續(xù)負(fù)責(zé)區(qū)域搜索。為了增強移動節(jié)點的目標(biāo)跟蹤能力以及提高系統(tǒng)的運行穩(wěn)定性,本文考慮對移動節(jié)點的輸入控制量進(jìn)行優(yōu)化。此外,針對不同優(yōu)先級的多目標(biāo)跟蹤問題,本文提出了一種新的目標(biāo)選擇方法,可以根據(jù)目標(biāo)的優(yōu)先級分配合適的移動節(jié)點對其進(jìn)行跟蹤。第二,考慮到多個地形約束條件會影響移動節(jié)點的運動性能,在崎嶇地形中運行的移動傳感器網(wǎng)絡(luò)存在目標(biāo)跟蹤效率低下的問題。為了提高移動傳感器網(wǎng)絡(luò)在已知崎嶇地形中的目標(biāo)跟蹤能力,本文提出一種基于啟發(fā)式路徑規(guī)劃的自適應(yīng)蜂擁算法。基于已知崎嶇地形的相關(guān)信息(比如地勢起伏狀況、植被密度和土壤特性等)以及移動節(jié)點本身的特性,可以構(gòu)建出合理的模型來表示移動節(jié)點在不同區(qū)域的運動速度限制。在對已知崎嶇地形建模之后,本文設(shè)計了高效率的啟發(fā)式路徑規(guī)劃算法,可以為移動節(jié)點找到一條最快的路徑趨近其目標(biāo)。在基于路徑規(guī)劃的自適應(yīng)蜂擁算法控制下,移動節(jié)點不僅能夠高效協(xié)作對指定區(qū)域進(jìn)行搜索,還能快速發(fā)現(xiàn)和跟蹤所檢測到所有目標(biāo)。所提出的算法提升了移動傳感器網(wǎng)絡(luò)在已知崎嶇地形上的運行效率和適應(yīng)性。第三,針對一些難以構(gòu)建地形模型的未知復(fù)雜場景,比如極地地區(qū)、遠(yuǎn)程島嶼和敵對戰(zhàn)場等,需要設(shè)計更合適的算法控制移動傳感器網(wǎng)絡(luò)以提高其監(jiān)控效率。本文提出了一種基于石蟻遷徙模型的自適應(yīng)蜂擁算法以提升移動傳感器網(wǎng)絡(luò)在未知復(fù)雜地形中的多目標(biāo)跟蹤性能。在所提出的算法中引入石蟻遷徙模型中的高效協(xié)調(diào)機制,移動節(jié)點能更有效得與鄰近節(jié)點進(jìn)行信息交換和協(xié)調(diào)協(xié)作,并能夠更快得發(fā)現(xiàn)和跟蹤到指定區(qū)域內(nèi)的所有目標(biāo)。另一方面,考慮到在大多數(shù)移動傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景中,移動節(jié)點的運動消耗了其大部分的能量。然而移動節(jié)點的能源存儲是有限的,那么降低移動節(jié)點的運動能耗至關(guān)重要。為了降低移動節(jié)點運行在未知復(fù)雜地形時的能量損耗,并同時能夠保證其高效的區(qū)域搜索和目標(biāo)追蹤能力,本文考慮一種結(jié)合地形適應(yīng)力和新的導(dǎo)航目標(biāo)選擇方法的自適應(yīng)蜂擁算法,可以控制移動節(jié)點沿著節(jié)能路徑運動,以更低的能耗實現(xiàn)期望的區(qū)域搜索和目標(biāo)追蹤性能。
【圖文】：

a) 混合蜂擁算法b) 自適應(yīng)蜂擁算法圖 3-6 在第 0 秒, 第 30 秒以及第 60 秒時移動傳感器網(wǎng)絡(luò)的瞬時覆蓋示意圖Fig.3-6 Dynamic area coverage at time 0, 30, and 60 s of a MSN- 51 -

0 50 100 150 200x (m)0圖 4-1 移動節(jié)點運動速度限制模型示意圖Fig.4-1 An example of the motion velocity limit model，那么可以用文獻(xiàn) [128] 或文獻(xiàn) [129] 中的方法，對已知動速度限制模型的形式表示。如圖 4-1所示是一個隨機生指定區(qū)域中包含不同顏色的子區(qū)域，其對應(yīng)于移動節(jié)點在最大運動速度。作為示例，圖中藍(lán)色點為移動節(jié)點的運動點。規(guī)劃的的路徑連接了起點與終點，在圖中用綠色線條規(guī)劃的路徑與運動速度限制模型中相鄰子區(qū)域的邊界的交其所在子區(qū)域的中心。點搜索的 A* 搜索算法關(guān)于路徑規(guī)劃算法的研究結(jié)果，，該研究旨在為所提出的自
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2690653