本发明专利技术公开了一种水下无线传感器网络盲区覆盖方法,属于水下无线传感器网络技术领域。该方法利用自主水下航行器移动来采集水下无线传感器网络覆盖盲区的监测数据,首先将要覆盖的区域网格化为一组相同大小的正六边形/正十二面体网格,每个网格中心与顶点间距离等于所述自主水下航行器的覆盖半径;然后以适当的策略遍历各个网格,从而实现盲区的数据采集。该算法克服了水下环境复杂未知、覆盖场景多样化而难以可靠覆盖的问题,同时使得自主水下航行器路径移动消耗最小化。
【技术实现步骤摘要】
一种水下无线传感器网络盲区覆盖方法
本专利技术涉及一种水下无线传感器网络(UnderwaterWirelessSensorNetworks,UWSNs)盲区覆盖方法,利用自主水下航行器(AutonomousUnderwaterVehicle,简称AUV)移动来采集水下无线传感器网络覆盖盲区的监测数据,属于水下无线传感器网络
技术介绍
水下无线传感器网络已经成为研究的热点,作为无线传感器网络的外延形式和拓展应用,其在海洋勘探、水文监测、远洋开采等领域具有重要应用价值。UWSNs每个节点只能探测自身周围一定范围内的兴趣数据,感知范围有限。这些节点通常通过飞机、船舶等随机投放部署,覆盖范围具有很大的不确定性,普通传感器节点难以覆盖全部区域,因此覆盖盲区的兴趣数据也难以采集。关于无线传感器网络节点覆盖优化,目前国内外有不少研究,它们分别针对不同的场景。CortesJ(参见[CORTESJ,etal.Coveragecontrolformobilesensingnetworks.IEEETransactionsonRoboticsandAutomation,2004,20(2):243-255.])采用梯度算法引导若干AUVs移动至特定区域,以指定密度分布并进行数据采集。2009年,吴小平等人(参见[吴小平,冯正平.多AUV覆盖控制研究.中国造船.vol.50,no.2,June,2009.])提出了一种多AUVs覆盖控制算法,算法模仿中动物“领土划分”的行为,让AUVs互相保持一定的距离,达到覆盖控制和数据采集优化的目的。上述工作考虑的主要是如何引导场景中的大量AUVs有序移动。相比普通节点,AUV的成本要高得多,因此,通常采用先随机投放大量普通节点,再以AUV移动至覆盖盲区采集数据的方式来平衡成本与覆盖率。有研究者提出了一种割草机算法(参见[NguyenB,HopkinD,andYipH,Autonomousunderwatervehiclesatransformationofminecounter-measureoperations.DefenseandSecurityAnalysis,vol.24,no.3,pp.247-266,2008.]),如图1所示,梯形区域为待覆盖区域,理想情况下,AUV可通过紧凑的S形移动完成盲区覆盖任务。但这个算法并不适用于所有应用场合,原因如下:(1)普通节点部署随机,未覆盖区域的形状、面积各异,难以针对特定场景制定全局解决方案。(2)水下环境复杂,具有极强的不确定性,AUV无法预先获知某区域是否需要或适宜探索。(3)割草机算法中当AUV临近区域边界时需要逆向转角,根据AUV的移动特点这需要付出大量额外能量才能完成。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术不足,提供一种水下无线传感器网络盲区覆盖方法,在有效提高盲区覆盖率的同时,其能量消耗更小。本专利技术采用以下技术方案解决上述技术问题:一种水下无线传感器网络盲区覆盖方法,利用自主水下航行器移动来采集水下无线传感器网络覆盖盲区的监测数据,该方法包括以下步骤:步骤1、将待覆盖盲区水域网格化为一组相同大小的正六边形/正十二面体网格,每个网格中心与顶点间距离等于所述自主水下航行器的覆盖半径;步骤2、自主水下航行器检查自身所在网格周围所有邻居网格的状态,选取未覆盖过的邻居网格作为候选网格;然后从候选网格中选取拥有最少的未覆盖邻居网格的候选网格作为下一步的目的地,如果存在两个或两个以上拥有最少的未覆盖邻居网格的候选网格,则从中选择使得自主水下航行器转弯角度最小的候选网格作为下一步的目的地;如果自主水下航行器自身所在网格周围不存在未覆盖过的邻居网格,则以自主水下航行器前方距离最近的未覆盖过的网格作为下一步的目的地;步骤3、自主水下航行器移动至被选为目的地的网格中心,采集此网格区域的监测数据;步骤4、重复执行步骤2、步骤3,直到水下无线传感器网络覆盖盲区被完全遍历。相比现有技术,本专利技术技术方案具有以下有益效果:本专利技术适用于各种形状盲区的覆盖,可有效提高盲区覆盖率;本专利技术还可以使得自主水下航行器路径移动消耗较小。附图说明图1为割草机算法的原理示意图;图2为待覆盖盲区水域网格化示意图;图3为AUV下一目的地选择过程示意图;图4为铜钱形待覆盖区域;图5为本专利技术方法与割草机算法的路径长度和能量消耗对比。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的技术方案进行详细说明:本专利技术针对现有技术不足,提出了一种水下无线传感器网络盲区覆盖方法,利用自主水下航行器移动来采集水下无线传感器网络覆盖盲区的监测数据,该方法的基本思想为:AUV尽可能贴着已经覆盖的区域(或不需要覆盖的区域)进行移动,这样有利于缩短移动路径、提高覆盖效率,和减少能量消耗。下面以平面区域为例对本专利技术技术方案进行说明,该方法具体包括以下步骤:步骤1、首先将待覆盖的盲区(尚未被传感器节点覆盖的区域)水域网格化为若干个正六边形的网格,如图2所示。本专利技术设定每个正六边形网格的边长等于AUV的覆盖半径,对于正六边形和正十二面体而言,其中心与各顶点的距离与其边长均相等,这样,当AUV处于网格中心时,该正六边形网格恰好相当于AUV覆盖范围的内接六边形,网格中所有区域均可被覆盖。步骤2、自主水下航行器检查自身所在网格周围6个邻居网格的状态,选取未覆盖过的邻居网格作为候选网格。步骤3、检查每个候选网格周围6个邻居网格的状态,将拥有最少未覆盖邻居网格的候选网格作为下一步的目的地;如果出现多个候选网格拥有相等的最少未覆盖邻居网格,则选取使得自主水下航行器转弯角度较小的候选网格作为下一步的目的地。如果自主水下航行器自身所在网格周围不存在未覆盖过的邻居网格,则以自主水下航行器前方距离最近的未覆盖过的网格作为下一步的目的地。图3显示了目的地选择的一个实例,图中虚线条纹区域为已覆盖的区域,白色区域为未覆盖的区域。如图所示,当前AUV位于A处,网格B、C、D、E、F和G即其6个邻居网格,其中,B、G、F未覆盖,首先将这三个网格作为候选网格,然后分别检查它们周边未覆盖邻居网格的数量:G有5个未覆盖的邻居网格,而B、F各有3个未覆盖的邻居网格,因此接下来的AUV的移动位置将在B和F中产生。此时取决于AUV当前状态,假定它之前从C移至A,那么遵循转弯角度更小的规则,将选取网格F作为接下来的移动位置。步骤4、自主水下航行器移动至被选为目的地的网格中心并采集此网格区域的监测数据;重复上述步骤2~步骤4,直至盲区被完全遍历。当要覆盖的区域为三维场景时,仅需要在网格划分时将待覆盖盲区划分为若干正十二面体网格,算法其余部分不变,具体如下:步骤1、首先将待覆盖的盲区(尚未被传感器节点覆盖的区域)水域网格化为若干个正十二面体的网格,每个正十二面体网格的边长等于AUV的覆盖半径,这样,当AUV处于网格中心时,网格中所有区域均可被覆盖。步骤2、自主水下航行器检查自身所在网格周围12个邻居网格的状态,选取未覆盖过的邻居网格作为候选网格。步骤3、检查每个候选网格周围12个邻居网格的状态,将拥有最少未覆盖邻居网格的候选网格作为下一步的目的地;如果出现多个候选网格拥有相等的最少未覆盖邻居网格,则选取使得自主水下航行器转弯角度较小的候本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种水下无线传感器网络盲区覆盖方法,利用自主水下航行器移动来采集水下无线传感器网络覆盖盲区的监测数据,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤1、将待覆盖盲区水域网格化为一组相同大小的正六边形/正十二面体网格,每个网格中心与顶点间距离等于所述自主水下航行器的覆盖半径;步骤2、自主水下航行器检查自身所在网格周围所有邻居网格的状态,选取未覆盖过的邻居网格作为候选网格;然后从候选网格中选取拥有最少的未覆盖邻居网格的候选网格作为下一步的目的地,如果存在两个或两个以上拥有最少的未覆盖邻居网格的候选网格,则从中选择使得自主水下航行器转弯角度最小的候选网格作为下一步的目的地;如果自主水下航行器自身所在网格周围不存在未覆盖过的邻居网格,则以自主水下航行器前方距离最近的未覆盖过的网格作为下一步的目的地;步骤3、自主水下航行器移动至被选为目的地的网格中心,采集此网格区域的监测数据;步骤4、重复执行步骤2、步骤3,直到水下无线传感器网络覆盖盲区被完全遍历。
【技术特征摘要】
1.一种水下无线传感器网络盲区覆盖方法,利用自主水下航行器移动来采集水下无线传感器网络覆盖盲区的监测数据,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤1、将待覆盖盲区水域网格化为一组相同大小的正六边形/正十二面体网格,每个网格中心与顶点间距离等于所述自主水下航行器的覆盖半径;步骤2、自主水下航行器检查自身所在网格周围所有邻居网格的状态,选取未覆盖过的邻居网格作为候选网格;然后从候选网格中选取拥有最少的未覆盖邻居网格的候选网格作为下一步的目的地,如果存在两个或两个以上拥有最少的未覆盖邻居网格的候选网格,则从中...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘林峰,董银川,王念,张宁申,
申请(专利权)人:南京邮电大学,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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