CN106550450A - 一种多面体网格覆盖搜索方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多面体网格覆盖搜索方法。本发明首先随机在搜索域散布n个传感器;以不同离散时刻k的传感器的坐标作为共通变量qi(k),建立公共坐标系,每个三维网格被特定的qi(k)和传感器感知范围Rs定义,得到搜索域的三维网络布局;从初始位置开始,传感器每移动到一个顶点,则对目标进行探测,并将目标信息,访问顶点与相邻传感器共享;逐个传感器判断相邻顶点是否都被访问过,若否,否则随机移动到未访问顶点,直到所有相邻顶点都被访问过。然后随机移动到相邻顶点并判断是否搜索完毕,若是,则输出搜索结果;否则继续移动搜索。本发明用于基于无线传感器的搜索系统,可实现基于任意数量的传感器对任意数量目标的三维空间搜索,且搜索效率高。

Description

一种多面体网格覆盖搜索方法
技术领域
本发明涉及无线传感器搜索技术领域,具体涉及一种多面体网格覆盖搜索方法。
背景技术
移动无线传感器网络搜索在搜索领域是一个新兴的搜索技术。与一般的动态搜索相似,移动无线传感器搜索的目的是用一些可传感器监测一定的区域。为了完成搜索任务,特别是一些大规模区域、不确定区域,需要设计有效可行的搜索方法。现在大多数搜索方法基于单个传感器。但是,只用单个传感器搜索大型三维区域,尤其是在对搜索时间敏感的项目应用上,效率过低。相比之下,由复数个传感器构成的搜索网络可以可观地减少搜索时间,同时提高搜索过程的鲁棒性。
当前,现有的基于无线传感器的搜索方案大多数限制在二维工作空间,而对三维空间的搜索方案较少,已有的用于二维空间的搜索方案直接应用在三维空间则无法实现,三维空间的无线传感器搜索方案的应用更广,如可应用于水下搜索危险品,污染源的黑盒子等等,因此有必要研究一种用于三维工作空间的无线传感器的搜索方案。
发明内容
本发明的发明目的在于,公开了一种多面体网格覆盖搜索方法,包括下列步骤:
步骤1:随机在搜索域散布n个传感器,各传感器的初始坐标描述为pi(0)=(xi(0),yi(0),zi(0)),其中传感器标识符i=1,2,…,n,搜索域为有界且联通区域;
步骤2:设置每个传感器在当前时刻k的共通变量qi(k)=[xi(k)yi(k)zi(k)],其中k的初始值为0,设置共通变量是为了构建传感器的公共坐标系;
基于共通变量qi(k)和传感器搜索范围Rs确定搜索域中的一个三维网格V[qi(k),Rs],所述三维网格V[qi(k),Rs]的中心点V和边长L取决于采用的多面体形式:
若采用立方体,则
所采用截断八面体,则
其中,α1、α2、α3为预设调整参数,其取值为整数,且α1、α2、α3的具体取值为经验值;
步骤3:每个传感器在当前坐标pi(k)探测目标信息,并向所有相邻传感器共享目标信息、顶点访问记录;
用Ni(k)表示传感器i的相邻传感器集合,若传感器j在传感器i的通信范围内,则传感器j属于集合Ni(k),其中j∈{1,2,…,n},且j≠i。即每个传感器都会向集合Ni(k)中的所有传感器共享目标信息、顶点访问记录;
步骤4:基于当前传感器i在k时刻的坐标pi(k),得到三维网格V[qi(k),Rs]中离坐标pi(k)最近的顶点的集合S(pi(k));
基于本地的顶点访问记录和来自相邻传感器的顶点访问记录,判断当前传感器i的集合S(pi(k))中的顶点是否都被访问过,若否,则执行步骤5否则,执行步骤6;
步骤5:将当前传感器i随机移动到集合S(pi(k))中的任意未被访问的顶点,得到当前传感器i在k+1时刻的的坐标pi(k+1);
同时由当前传感器i和所有相邻传感器集和Ni(k)在k时刻的共通变量的均值得到传感器i在k+1时刻的共通变量qi(k+1),即基于传感器自身和通信范围内的其它传感器的共通变量的均值更新其共通变量:
qi(k+1)=[xi(k+1)yi(k+1)zi(k+1)],
记录当前访问顶点,并执行步骤3;
步骤6:将当前传感器随机移动到集合S(pi(k))中的任意顶点,得到当前传感器i在k+1时刻的的坐标pi(k+1);
同时由当前传感器i和所有相邻传感器集和Ni(k)在k时刻的共通变量的均值得到传感器i在k+1时刻的共通变量qi(k+1);
记录当前访问顶点,并继续执行步骤7;
步骤7:判断是否搜索完毕,若是,则输出所有目标信息;否则继续执行步骤3;
其中,搜索完毕的判决方式为:
若已知探测目标总数量,则达到探测目标总数量时搜索完毕;
若探测目标总数量未知,当满足pi(k+1)=pi(k)时,搜索完毕,其中i∈{1,2,…,n}。
步骤5、6中,用C[qi(k),Rs](pi(k))表示三维网格V[qi(k),Rs]中离pi(k)最近的顶点,则基于集合S(pi(k))得到pi(k+1),可以用公式表示为pi(k+1)=C[qi(k),Rs](pi(k)),从而保证了所有传感器在同一三维网格上搜索移动。
综上,本发明能实现对未知有界且连同的搜索区域的分布式随机搜索。传感器利用缩选择的不同多面体(立方体或截断八面体网格)进行搜索任务。可实现基于任意数量的传感器对任意数量目标的三维空间搜索,且搜索效率高。
附图说明
图1是截断八面体示意图;
图2是具体实现流程图;
图3是传感器初始位置示意图,图中用“*”;
图4是目标数目明确情况的搜索示意图;
图5是目标数目不明确情况下的搜索示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面结合实施方式和附图,对本发明作进一步地详细描述。
本发明采用如图1所示的截断八面体将本发明用于待搜索域的移动搜索,其具体实现过程参加图2,具备包括下列步骤:
步骤1:随机在搜索域散布n(本实施例中n取6)个传感器,初始位置如图3所示;
步骤2:设置每个传感器在对应不同离散时刻k的共通变量qi(k)=[xi(k)yi(k)zi(k)],建立公共坐标系,每个三维网格被特定的qi(k)和传感器感知范围Rs定义,即qi(k)和Rs两个量在搜索域决定了一个三维网格,从而得到搜索域的三维网络布局;
步骤3:从初始位置开始,传感器每移动到一个顶点,都对目标进行探测,采集目标信息,并向其通信范围内的传感器共享目标信息、顶点访问记录(初始值记录为空);
步骤4:逐个传感器判断集合集合S(pi(k))中的顶点(为简化描述,图2中描述为相邻顶点)是否都被访问过,若是,则跳到步骤6;否则执行步骤5:
步骤5:将当前传感器(将存在未访问相邻顶点的传感器)向随机未访问相邻顶点移动后,并由传感器自身和通信范围内的其它传感器的共通变量的均值更新其共通变量,记录当前访问顶点,即将所移动到的相邻顶点记录为已访问后,跳到步骤3;
步骤6:将当前传感器(所有相邻顶点都被访问过的传感器)随机向相邻顶点移动后,并由传感器自身和通信范围内的其它传感器的共通变量的均值更新其共通变量,记录当前访问顶点后,执行步骤7;
步骤7:判断是否搜索完毕,若是,则结束,得到搜索域散的目标探测结果并输出;否则,跳到步骤3。
图4展示了在第一个场景(搜索目标是随机分布在搜索域中的两个点)中,本发明的搜索性能。在图4中可以看到,在8次移动后,传感器成功地找到了搜索目标。
图5展示了在第二个场景(目标数目不确定)中,本发明的搜索性能。因目标数目未知,所以传感器需要搜索整个搜索域寻找目标。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,本说明书中所公开的任一特征,除非特别叙述,均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换;所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤,除了互相排斥的特征和/或步骤以外,均可以任何方式组合。

Claims (1)

1.一种多面体网格覆盖搜索方法,其特征在于,包括下列步骤:
步骤1:随机在搜索域散布n个传感器,各传感器的初始坐标描述为pi(0)=(xi(0),yi(0),zi(0)),其中i=1,2,…,n,搜索域为有界且联通区域;
步骤2:设置每个传感器在当前时刻k的共通变量qi(k)=[xi(k)yi(k)zi(k)],其中k的初始值为0;
基于共通变量qi(k)和传感器搜索范围Rs确定搜索域中的一个三维网格V[qi(k),Rs],所述三维网格V[qi(k),Rs]的中心点V和边长L取决于采用的多面体形式:
若采用立方体,则
所采用截断八面体,则
其中,α1、α2、α3为预设调整参数,其取值为整数;
步骤3:每个传感器在当前坐标pi(k)探测目标信息,并向所有相邻传感器共享目标信息、顶点访问记录;
步骤4:基于当前传感器i在k时刻的坐标pi(k),得到三维网格V[qi(k),Rs]中离坐标pi(k)最近的顶点的集合S(pi(k));
基于本地的顶点访问记录和来自相邻传感器的顶点访问记录,判断当前传感器i的集合S(pi(k))中的顶点是否都被访问过,若否,则执行步骤5否则,执行步骤6;
步骤5:将当前传感器i随机移动到集合S(pi(k))中的任意未被访问的顶点,得到当前传感器i在k+1时刻的的坐标pi(k+1);
同时由当前传感器i和所有相邻传感器集和Ni(k)在k时刻的共通变量的均值得到传感器i在k+1时刻的共通变量qi(k+1);
记录当前访问顶点,并执行步骤3;
步骤6:将当前传感器随机移动到集合S(pi(k))中的任意顶点,得到当前传感器i在k+1时刻的的坐标pi(k+1);
同时由当前传感器i和所有相邻传感器集和Ni(k)在k时刻的共通变量的均值得到传感器i在k+1时刻的共通变量qi(k+1);
记录当前访问顶点,并执行步骤7;
步骤7:判断是否搜索完毕,若是,则输出所有目标信息;否则继续执行步骤3;
其中,搜索完毕的判决方式为:
若已知探测目标总数量,则达到探测目标总数量时搜索完毕;
若探测目标总数量未知,当满足pi(k+1)=pi(k)时,搜索完毕,其中i∈{1,2,…,n}。
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