（信号与信息处理专业论文）wsn中基于气体扩散模型的气体源点定位研究.pdf

学位论文原创性声明 本论文是我个人在导师指导下进行的工作研究及取得的研究成果。 论文中 除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰 写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在论文中以明 确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。 作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文使用授权声明 本人授权汕头大学保存本学位论文的电子和纸质文档， 允许论文被查 阅和借阅；学校可将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索， 可以采用影印、缩印或其它复制手段保存和汇编论文；学校可以向国家有关 部门或机构送交论文并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的全部或部 分内容。对于保密的论文，按照保密的有关规定和程序处理。 本论文属于：保密（ ） ，在 年解密后适用本授权声明。 不保密（ ） 。 （请在以上括号内打“” ） 作者签名： 导师签名： 日期： 年 月 日 日期： 年 月 日 摘 要 i 摘要 无线传感器网络由于具有组网成本低、节点可随机散布在目标区域、覆盖区域广、能 耗低及工作时间长等特点，近来在军事、民用等相关领域都有着广阔的应用前景。借助无 线传感器网络实现气体源点定位的研究目的是寻找有效且精确的定位方案，及时对监测区 域做出预警。其研究成果可广泛应用于火灾早期监测、毒气扩散、易燃易爆气体泄漏、气 态生化剂传播等场合。 本文针对无线传感器网络中的气体源点定位问题，具体展开了如下几个方面的研究工 作： 首先对无线传感网络的发展、特点、传感器节点的组成、wsn 体系结构和主要应用领 域进行了概述，总结了当前无线传感器网络应用于气体源点定位的研究现状及研究意义， 引出课题的难点。 其次对无线传感器网络定位技术的基本原理及类型进行了阐述，按照基于测距和非测 距的分类标准，着重讨论并分析了常见的几种经典定位算法。同时针对气体源点定位的特 点，介绍了一些常用的气体扩散模型，并在此基础上，推导出了适合于各种风向的气体扩 散模型的通用表达式。 然后以有风时气体浓度衰减模型为基础，构建了源点定位模型，并结合当前的智能优 化算法和传感器节点在监测场中的分布特性，提出了两种集中式的气体源点定位算法 基于力导向量子粒子群优化的气体源点定位算法和基于加权距离差法的气体源点定位算 法。并通过实验仿真验证了算法在不同条件下的可行性。 最后针对集中式计算存在的一些问题，引入了分布式计算的思想，并分析了分布式计 算的特点。考虑到用于定位的目标函数非凸化，本文提出了一种基于分布式自适应偏转次 梯度投影的气体源点定位算法。该算法依然是以有风时气体浓度衰减模型为基础，以自适 应偏转次梯度投影算法为核心，利用偏转次梯度方向代替原次梯度，以偏转次梯度投影的 超平面作为搜索区域来进行松弛投影，对节点获取的气体浓度信息进行分布式计算，从而 估计出气体源点位置。最后也通过仿真结果证明了该算法相对于其它同类算法的优越性。 关键词：无线传感器网络；气体源点定位；气体扩散模型；集中式；分布式 abstract abstract because of its characteristics such as low cost of networking, nodes being deployed randomly, wide covering field and long period of work ability, wireless sensor networks(wsn) has a wide variety of applications including military and civilian fields in recent years. the research purpose of gas source localization based on wsn is to find an effective and accurate localization scheme, then to give out the early fore-warning about the monitoring field. the research results could be applied to many different fields such as fire early monitoring, poisonous gas spreading, flammable and explosive gas leakage and gaseous biochemical agent propagating. focusing on the problem of gas source localization in wireless sensor networks, this paper mainly includes these research works as follows: firstly， this paper discussed respectively the development and characteristic of wsn, sensor nodes composition, wsn architecture and its main applications; then concluded the state and significance of gas source localization based on wsn, and analyzed the existing difficult problems. secondly, the principle and classification of localization technology in wireless sensor network were stated. according to the standard classification of range-based and range-free technology, this paper discussed and analyzed some classical localization algorithms. meanwhile, focusing on the characteristic of gas source localization, this paper introduced some common models of gas diffusion, and then derived the universal function of gas diffusion model under the different wind direction condition (including no wind). after that, based on the attenuation model of a gas source in the wind field, this thesis constructed a localization model, and then combined the intelligent optimization algorithm and distributed feature of sensor nodes, it presented two centralized gas source localization methods gas source localization based on force-directed qpso algorithm and based on weighted differential distance approach in the skew wind field. the simulation results demonstrate them feasibility under different situations. finally, in view of some problems of centralized computation, we applied the idea of distributed calculation and analyzed its characteristics. taking the nonconvex of objective ii abstract iii function for localization into account, this paper proposed a distributed adaptive deflection projected subgradient method (dadpsm). still based on the attenuation model of a gas source in the wind field, this method was able to process the distributed information from the sensors using dadpsm algorithm, replaced the original gradient direction with deflection subgradient direction, and utilized the deflected subgradient projection hyperplanes as the searching areas in the process of relaxed projection, so as to obtain the gas source position. the simulation within this paper illustrated its validity on localization accuracy and was superior to others. keywords: wireless sensor networks; gas source localization; gas diffusion; centralized; distributed 目 录 目录 摘要.i abstract.ii 目录.iv 第一章 绪论.1 1.1 课题的研究背景及意义.1 1.2 课题的研究现状.2 1.3 本文的主要内容及章节安排.5 第二章 无线传感器网络定位技术简介.6 2.1 基于测距的定位技术与无需测距的定位技术.6 2.1.1 基于测距的定位算法.6 2.1.2 基于无需测距的定位算法.11 2.2 集中式定位与分布式定位.13 2.3 基于锚节点定位与非锚节点定位.13 2.4 递增式定位与并发式定位.13 2.5 其他.13 2.5.1 物理定位与符号定位.13 2.5.2 室内外定位及主被动定位.14 2.8 本章小结.14 第三章 气体扩散理论及模型.15 3.1 高斯模型.15 3.1.1 高斯烟羽模型.16 3.1.2 静风条件下高斯蘑菇烟云模型.17 3.1.3 高斯烟团模型.18 3.2 基于湍流扩散理论的静态烟羽模型.19 3.2.1 无风时气体扩散模型.19 3.2.2 有风时气体扩散模型.21 3.3 本章小结.24 第四章 基于气体扩散模型的集中式气体源点定位.25 4.1 构建水平风条件下集中式气体源点定位模型.25 4.2 群体智能优化算法.26 4.2.1 微粒群优化(pso)算法.27 4.2.2 量子粒子群优化(qpso)算法.28 4.3 基于力导向量子粒子群算法的气体源点定位.29 4.3.1 力导向量子粒子群定位算法.30 4.3.2 实验仿真结果.33 4.4 基于加权距离差法的气体源点定位.36 4.4.1 距离差法的源点定位算法.36 4.4.1.1 确定集合mi.36 4.4.1.2 估计源点位置.37 4.4.2 加权距离差法的源点定位算法.38 4.4.3 实验仿真结果.39 iv 目 录 v 4.5 本章小结.42 第五章 基于气体扩散模型的分布式气体源点定位.43 5.1 构建风场中气体源点定位模型.44 5.2 自适应次梯度投影(apsm)算法.45 5.3 apsm算法在气体源点定位中的应用.46 5.4 分布式自适应偏转次梯度投影(dadpsm)气体源点定位算法.48 5.5 实验仿真结果与分析.51 5.5.1 各分布式定位算法在不同初始值下的定位结果.51 5.5.2 不同传感器节点数量、不同噪声条件分别对气体源点定位的影响.52 5.6 本章小结.54 第六章 总结和展望.55 6.1 工作总结.55 6.2 研究展望.56 参考文献.57 附录a.62 附录b.65 攻读学位期间发表的论文.66 致谢.67 个人简介.68 汕头大学工学院 2011 届硕士学位论文 第一章 绪论 1.1 课题的研究背景及意义 无线传感器网络(wireless sensor networks, wsn)是近年来得到迅速发展和普遍重视的 新型网络产业，它的诞生和发展对现代科学技术的影响极其深刻，也显著地改变了人们的 观念。无线传感器网络是由大规模部署的成百上千个节点构成，这些传感器节点具有感知 能力、无线通信能力以及计算能力，通过无线通信方式自组形成网络系统。它是集嵌入式 技术、传感器技术、分布式信息传输和处理技术于一体的网络信息系统。以其低成本、微 型化、低功耗和灵活的组网方式、铺设方式以及适合移动目标，甚至于不需要人工补充能 量，适用于无人看守的应用等特点受到广泛重视。由于无线传感器网络可以在任何时间、 地点和任何环境条件下获取大量详实而可靠的信息，因此，无线传感器网络作为一种新型 的信息获取系统，具有极其广阔的应用前景，已广泛应用于国防军事、环境监测、设施农 业、医疗卫生、智能家居、交通管理、制造业、反恐抗灾等领域。 典型的无线传感器网络体系结构如图 1-1 所示，它通常包括传感器节点、汇聚节点和 管理节点。大量传感器节点随机部署在监测区域内部或附近，能够通过自组织方式构成网 络。各传感器节点借助于内置的不同传感器测量其所在监测区域的雷达、声纳、红外、热 和地震波信号等，从而探测包括气体浓度、湿度、温度、光强度、土壤成分、压力、噪声、 移动物体的方向、速度及大小等众多区域监测者感兴趣的物质现象。传感器节点监测的数 据沿着其他传感器节点逐跳地进行传输，在传输过程中监测数据可能被多个节点处理，经 过多跳后路由到汇聚节点，最后通过通信网到达管理节点。用户通过管理节点对传感器网 络进行配置和管理，发布监测任务以及收集监测数据1-4。 利用无线传感器网络进行气体源点定位，是无线传感器网络应用在环境监控领域的一 个典型课题，具有极其重要的实际意义。 在众多环境监控系统的应用中，应用于突发事件的监控定位是很重要的。通过无线传 感器网络来对气体源点进行定位，其主要思想是：大量分布于不同监测区域的传感器节点 能测量节点自身所处位置环境的气体浓度信息，通过融合这些传感器节点测量的气体浓度 信息可实时监测、分类并判断、从而快速定位出气体源点位置，提高人们对突发事件的快 速反应能力。这种基于无线传感器网络的气体源点定位技术在污染控制与污染源追踪、有 毒有害泄漏源监测定位、火灾火源早期探测预警方面有着巨大的应用前景5-10。众所周知， 1 第一章 绪论 在各类突发灾害事故中，火灾是一类经常发生的灾害事故。基于温度场11的火灾源点定位 要求火源释放较多的热量，传感器感受到温度变化时，实际上燃烧已经持续了一段时间。 大量研究表明，火灾早期阴燃状态下，释放热量少，却产生大量的烟气，温度上升却不明 显。针对这一特点，利用无线传感器节点测量其中的气体浓度，然后采用一些信号处理技 术，不仅能够及时得到火灾的本征感知属性信息，发出火灾警报，而且能够准确地定位出 火源位置，为有效且安全地疏散人员和火灾扑救等提供有用信息。还有比如在工厂内，监 测输送危险气体的管道破裂，寻找到破裂位置并反馈给检修部门；在仓库或宾馆内，由于 突发事故造成危险气体泄漏，传感器节点可以探知有害气体，报警并快速寻找出泄漏源位 置，将损失降到最小。 总之，研究出通过无线传感器网络实现气体源点定位不仅具有很多科研价值，同时也 体现出巨大的实用价值。 图 1-1 无线传感器网络体系结构 fig.1-1 system structure of wireless sensor networks 1.2 课题的研究现状 由于气体源点定位有着广泛的应用前景，所以一直吸引着很多学者去研究，到目前为 止，已有的气体源点定位研究工作，按照定位移动代理的机动程度以及定位模型的复杂度 可以分成以下四类12。 2 汕头大学工学院 2011 届硕士学位论文 图 1-2 气体源点定位的四大类型 fig.1-2 four types of gas source localization 国内外在实现气体源点定位的研究工作中采用无线传感网络技术的有：lino marques 等人采用一种连续的浓度扩散衰减模型来为源点定位构建一个反演问题，通过求解该问题 来定位出气体源点17；而在 2001 年纽约 911 事件发生后，oak ridge实验室在tennessee成 立并开发了一套传感器网络系统用于对突发事件进行全面管理以快速应对生化或者辐射 事件18；los alamos国家实验室的s. brennan等工作人员与new mexico大学合作开发了一 套分布式传感器网络用于探测机动车辆是否携带含放射性设备19；braun等人针对生化源 3 第一章 绪论 的探测问题提出了多传感器融合以及机器学习方法20-21；michaelis p等人采用非线性最小 二乘优化方法研究气体源点定位问题22；匡兴红等人则采用极大似然估计法、直接三边法 来实现气体源点定位23-24；夏东海等人则根据气体信号到达传感器节点阵列的时间差来定 位出气体源点25； 朱勇等人则提出一种基于wsn的加权组合三边算法来对气体源点进行定 位26。总体上来说，无线传感器网络下的气体源点定位框架如图 1-3 所示： 图 1-3 气体源点定位框架图 fig.1-3 framework of gas source localization 虽然基于无线传感器网络的气体源点定位在短时间内得到了极大的发展，但在其发展 过程中也面临一些问题： (1) 对于某些特定场合，其定位精度比自主移动机器人差，这主要是因为机器人能尽 可能地接近目标，获取的测量值更加精确，而对于无线传感器网络来说，虽然可 以通过增大传感器节点的覆盖密度来换取精确的测量值，但增加了成本； (2) 参与定位的传感器节点往往是靠经验来确定，对于未知环境，过多的节点数量虽 然能提高定位精度，但同时也增加了能耗及成本，而过少的节点却使气体源点定 位不理想； (3) 通过传感器节点采集到气体浓度后，大多数定位算法是以气体浓度衰减模型为基 础，一旦模型有变化，往往会使定位误差较大；目前普遍采用的气体浓度衰减模 型主要是借鉴声学领域的声音能量衰减模型，很少考虑外界风的影响。近年来有 些学者在气体源定位过程中加入了对风的考虑，但只是考虑水平风，没有给出一 4 汕头大学工学院 2011 届硕士学位论文 5 个既适合不同风向条件又适合无风情况的气体浓度衰减模型的通用表达式； (4) 定位算法总体上分为集中式源点定位算法和分布式源点定位算法，集中式源点定 位效果理想，但能耗较大，且对中心节点要求高；分布式源点定位效果稍逊于集 中式，但能耗小；而气体源点定位精度高且能耗又小的定位算法却很少，在定位 过程中，依然要借助一些优化算法来获取问题的最优解，如何根据实际情况设计 出一种理想的优化算法来解决气体源点定位过程中的问题，这也是近年来的研究 热点。 1.3 本文的主要内容及章节安排 针对目前在无线传感器网络下进行气体源点定位出现的问题，本文主要从气体扩散模 型、集中式气体源点定位算法、分布式气体源点定位算法展开研究。围绕本文的研究目的， 本文分六章展开： 第一章：首先介绍气体源点定位的研究背景及意义，并详细地分析了国内外的研究现 状，然后导出本文研究的主要内容； 第二章：介绍了无线传感器网络中定位算法的原理及类型，着重阐述了基于测距和非 测距的一些经典定位算法； 第三章：对气体扩散的一些基本规律和理论进行研究和分析，对高斯扩散模型和无风 湍流扩散模型进行了全面的介绍，然后在无风湍流气体扩散模型的基础上加 入风的影响，重点推导出有风时的气体湍流扩散模型，并借助其中一个模型 来反映气体在不同时刻不同地点的传播趋势； 第四章；以第三章推导出的气体湍流扩散模型来构建定位模型，借助无线传感器网络 技术，提出两种集中式气体源点定位算法力导向量子粒子群气体源点定 位算法和加权距离差气体源点定位算法，该章对定位算法中涉及到的量子粒 子群优化算法进行了介绍，同时也通过仿真实验来验证算法的性能； 第五章：针对无线传感器网络中集中式气体源点定位存在的一些问题，提出基于分布 式自适应偏转次梯度投影的气体源点定位算法，对定位算法中涉及到的自适 应次梯度投影理论和分布式思想进行了详细的介绍，并根据算法在实行过程 中的一些特点，对其进行了适当的改进，最后也通过仿真实验来验证该算法 的性能； 第六章：全文工作的总结，提出一些有待进一步研究的问题。 第二章 无线传感器网络定位技术简介 第二章 无线传感器网络定位技术简介 定位就是确定位置。确定位置在实际应用中有两种意义，一种是确定自己在系统中的 位置；一种是确定目标在系统中的位置。无线传感器网络的定位是指自组织的网络通过特 定方法提供节点位置信息。这种自组织网络定位分为节点自身定位和目标定位。节点自身 定位是确定网络中节点位置的过程。目标定位是确定网络覆盖范围内一个事件或者一个目 标的坐标位置，它通过网络中的节点搜集到关于事件发生的一些信息，并对信息进行一定 的处理来对目标进行定位。节点自身定位是网络自身属性的确定过程，可以通过人工标定 或者各种节点自定位算法完成。目标定位是以位置已知的网络节点作为参考节点，确定事 件或者目标在网络中所处的位置；然而单一的节点是无法对目标进行准确定位的，需要和 周围节点协作完成定位，所以目标定位的过程，其实就是典型的协同信号处理过程。 2.1 基于测距的定位技术与无需测距的定位技术 基于测距技术定位是对节点间点到点距离或角度信息进行测量，借助三边测量、三角 测量或最大似然估计定位法计算出节点位置。主要算法有信号到达时间(time of arrival , toa)、信号到达时间差(time difference of arrival, tdoa)、信号到达角度(angle of arrival, aoa)和接收信号强度(received signal strength, rssi)等；测距定位往往能够实现精确定位， 但对无线传感器节点的硬件要求过高，代价过大，并且容易受外部因素影响。于是人们提 出一种与测距无关的定位技术，它无需测量锚节点和未知节点间的绝对距离或方位，因此 降低了对网络节点硬件的要求，但相对误差也有所增加，属于粗精度的定位技术，基于无 测距的定位算法的精度约在 40%左右，一般能满足大多数应用的要求。主要算法有质心算 法、 dv-hop(distance vector-hop)算法、 dv-distance算法、 amorphous算法、 apit(approximate point in triangulation test)算法、mds-map算法、rocrssi算法27-30。 2.1.1 基于测距的定位算法 (1) 基于 toa 的测距定位 基于 toa 的定位方案中，已知信号的传播速度，根据信号的传播时间来计算节点间 的距离，然后利用三边测量算法或极大似然估计法计算出节点的位置。 toa 的定位精度 6 汕头大学工学院 2011 届硕士学位论文 高，但是采用声波测量，速度慢，受外界环境干扰较大，且对节点的硬件要求高。 (2) 基于 tdoa 的测距定位 基于 tdoa 的定位方案中，发射节点同时发射两种传播速度不同的无线信号，接收节 点根据两种信号到达时间差以及已知这两种信号的传播速度，计算两个节点之间的距离， 再通过已有基本定位算法计算出节点的位置。如图 2-1 所示，发送端同时发射无线射频信 号(传播速度为)和超声波信号(传播速度为)， 收发端之间的距离为， 发送端时刻 发送射频信号，随后在时刻发送超声波信号。接收端分别在、时刻接收到射频和超 声波信号。距离计算公式为： rf v us vd 0 t 2 t 1 t 3 t 3120 ()() rfus rfus vv dtttt v v (2-1) 0 t 2 t 发送端 接收端 1 t 3 t 图 2-1 tdoa 定位算法原理图 fig.2-1 theory of tdoa localization algorithm (3) 基于aoa 的测距定位 基于aoa的定位方案中，通过阵列天线或多个接收器结合来得到相邻节点发送信号的 方向， 从而构成一条从接收机到发射机的方位线， 两根方位线的交点即为未知节点的位置， 计算公式如式(2-2)，原理如图2-2所示。未知节点得到与锚节点和所构成的角度之后 便可以确定自身位置。使用aoa定位容易受到nlos的影响，而且aoa定位对硬件要求较 高(天线阵列)，价格昂贵，不适用于大规模的传感器网络。 1 n 2 n 0 0 tan( ) i i xx yy ， (, ;1,i2) (2-2) 1 n 2 n 图2-2 aoa定位算法原理图 fig.2-2 theory of aoa localization algorithm 7 第二章 无线传感器网络定位技术简介 (4) 基于rssi的测距定位 在基于rssi的定位方案中，已知发射节点的发射信号强度，接收节点根据收到的信号 强度，计算出信号的传播损耗，利用理论和经验模型将传播损耗转化为距离，再采用现有 的算法求出节点的位置。但在实际应用中测距误差较大，有可能产生50%的测距误差。 2 22 ( ) (4 ) ttr r pgg p d d l (2-3) 其中，为发射机功率； t p( ) r p d l 是在距离处的接收功率；、分别是发射天线和接收 天线的增益；是距离，为与传播无关的系统损耗因子； d t g r g d是波长，单位为米。 由上述四种经典的测距技术得到节点间的距离(或角度)后便可以采用三边测量法、三 角测量法或最大似然估计法计算出未知节点的位置。 三边测量法 三边测量法(trilateration)如图2-3所示，已知、ab、c三个锚节点的坐标分别是 , aa xy、, bb xy、, cc xy，以及它们到未知节点的距离分别、，假设节点 的坐标为 a d b d c dd , x y。则存在下列公式： 22 2 22 2 22 2 aa bb cc a b c xxyyd xxyyd xxyy d (2-4) 由式(2-4)可得到节点的坐标为： d 1 222222 222222 22 22 acac acacca bcbc bcbccb xxyyxxxyydd xxyyyxxyydd (2-5) 、 图 2-3 三边测量法 fig.2-3 trilateration b c a d 8 汕头大学工学院 2011 届硕士学位论文 虽然此方法简单，但受无线传感器网络节点的硬件和能耗限制，通常节点间测距误差 较大，因此经常出现三个圆无法交于一点的情况。如果这三个圆不能交于一点，该方法就 不可行，此时就需要采用极大似然估计法来处理这个距离误差。 三角测量法 三角测量法是一种利用三角形的几何关系进行位置估算的方法。在已知所有锚节点数 量的前提下，选择任意三个锚节点，检测未知节点是否处于三角形内，根据检测的结果可 估计出未知节点的大致位置。随着测试次数的增加，该方法的定位精度会随之提高。此外， 该方法也可通过方向性天线，利用aoa方法测量角度来定位，其原理如图2-4所示。 图 2-4 三角测量法 fig.2-4 triangulation 已知a、b、c三个锚节点的坐标分别是, aa xy、, bb xy、, cc xy，未知节点的 坐标为 d ,x y。它到锚节点的角度分别为adb、adc、bdc。由锚节点a、c和角 adc