【摘要】：氣味源定位是與氣味/氣體有關(guān)的救援和稽查等應(yīng)用中首先要解決的核心問題,但傳統(tǒng)氣味源定位方法存在安全風(fēng)險(xiǎn)高和準(zhǔn)確度低等缺點(diǎn)。因此,本文分別研究了基于多個(gè)固定傳感節(jié)點(diǎn)的和基于多個(gè)移動傳感節(jié)點(diǎn)的氣味源定位問題,前者針對氣流較穩(wěn)定且需長時(shí)間監(jiān)控的場景,后者氣流劇烈波動的場景。所取得的主要研究成果總結(jié)如下:將融合了排序適應(yīng)度分配策略的遺傳算法(RFGA)和最小二乘估計(jì)相結(jié)合用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)氣味源定位。仿真結(jié)果表明,針對WSN氣味源定位這一最小二乘估計(jì)問題,基本遺傳算法無法收斂,傳統(tǒng)單點(diǎn)搜索算法難以克服局部收斂問題,而RFGA具有全局收斂性且可同時(shí)準(zhǔn)確地估計(jì)出氣味源位置、釋放率和環(huán)境的擴(kuò)散系數(shù)。提出了兩種基于隨機(jī)行走理論的多移動傳感節(jié)點(diǎn)煙羽發(fā)現(xiàn)方法,并加入了基于人工勢場的轉(zhuǎn)向角計(jì)算機(jī)制。與現(xiàn)有同類方法相比,所提方法具有不依賴于實(shí)時(shí)風(fēng)速信息的優(yōu)點(diǎn)。仿真結(jié)果表明,所提方法可高效地實(shí)現(xiàn)煙羽發(fā)現(xiàn),所采用的人工勢場機(jī)制有利于控制不同節(jié)點(diǎn)搜索不同區(qū)域,從而提高煙羽發(fā)現(xiàn)效率。提出了基于在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多移動傳感節(jié)點(diǎn)煙羽循跡方法,并通過經(jīng)驗(yàn)共享實(shí)現(xiàn)了協(xié)作式強(qiáng)化學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與現(xiàn)有基于離線優(yōu)化的同類方法相比,所提方法對動態(tài)氣流環(huán)境具有更強(qiáng)的適應(yīng)能力。另外,基于經(jīng)驗(yàn)共享的協(xié)作機(jī)制可進(jìn)一步提高煙羽循跡成功率。提出了一種基于行為的多移動傳感節(jié)點(diǎn)氣味源定位方法框架,并提出了將進(jìn)化計(jì)算用于所提方法框架中煙羽利用行為的一般模式。在此基礎(chǔ)上,以人工蜂群算法和遺傳算法為具體的進(jìn)化計(jì)算方法,分別提出了兩種不同的基于進(jìn)化計(jì)算的多移動傳感節(jié)點(diǎn)氣味源定位方法。仿真結(jié)果表明,利用所提框架可根據(jù)不同環(huán)境條件選擇不同行為來控制傳感節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動,所提模式可利用所采用進(jìn)化計(jì)算內(nèi)含的協(xié)作機(jī)制實(shí)現(xiàn)傳感節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)作,所提兩種基于進(jìn)化計(jì)算的多移動傳感節(jié)點(diǎn)氣味源定位方法能以較高的準(zhǔn)確度和時(shí)間效率確定出氣味源的位置。
【圖文】：

圖 1-1 國內(nèi)學(xué)者[9]在野外部署的 WSN移動嗅覺傳感節(jié)點(diǎn)可更加靈活地實(shí)現(xiàn)氣味源定位：在保持能動傳感節(jié)點(diǎn)可覆蓋無限大的區(qū)域，，而由固定節(jié)點(diǎn)組成的 WS

圖 1-3 基于非線性卡爾曼濾波算法的反復(fù)導(dǎo)向法[39]a 等[39]提出了一種基于非線性卡爾曼濾波算法的反復(fù)導(dǎo)向法器人首次測得高于閾值的氣體濃度之后，反復(fù)導(dǎo)向法周期
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5;TP18

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本文編號：2566947