CN108012328A - 一种基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法 - Google Patents

一种基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法 Download PDF

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徐阳
曹石勇
王苏苏
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Abstract

本发明公开了一种基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法，包括：对水下多个节点建立无线网络三维模型，利用无线网络发送求救信号，并将模型内的多个节点等效成随机粒子；基于粒子群算法计算随机粒子在多种场景的初始位置概率发布；根据随机粒子的初始位置概率分布结合海洋环境影响计算随机粒子的漂移概率数据，并根据粒子漂移概率数据预测得到搜救区域。本发明解决现有技术提供的确定海上搜救区域的方法基于经典的搜寻规划方法确定搜救区域，使得确定的搜救区域存在误差，加大了搜救风险的问题。

Description

一种基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法
技术领域
本发明涉及海上搜救领域，尤其涉及一种基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法。
背景技术
随着海洋开发规模的扩大，海事活动的频繁，海难事故更为人们所关注。海难事故在政治、经济、军事上都会给世界沿海各国带来巨大灾难，不仅是人员伤亡和财产的损失，还会给社会发展带来不良影响。因此，海上搜救工作越来越得到各沿海国家的重视。对于快速发展的海上运输业和海上捕捞业，海上搜救行动能够给人员及财产的安全提供不可替代的保障作用。
海难事故发生后，能否有效迅速地找到搜救目标并实施救助，对于减少生命和财产损失具有重要意义。由于搜救目标易于受到风、浪、流等因素的综合影响而不断漂移，特别是海难事故往往发生在恶劣气象条件下，使得确定搜救目标的位置存在很大困难，因此，如何准确地确定包含搜救目标的搜救区域成为搜救过程中的重要环节之一。
目前海上搜救目标搜救区域的确定通常采用手工操作、纸上作业的方式，根据搜救目标距事发初始位置和时间到当前时间差，参考当前海区的环境信息，粗略计算搜救目标的可能位置区域，该方法对环境信息的参考不准确，所形成的搜救区域面积宽泛，不能有效准确的根据搜救时间的推移动态更新目标搜救区域，影响搜救人员对搜救目标漂移过程的判断，不能准确有效的帮助搜救人员缩小搜救区域，合理高效的制定搜救计划，从而降低搜救成功的概率。
发明内容
本发明提供一种基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法，以解决现有技术提供的确定海上搜救区域的方法基于经典的搜寻规划方法确定搜救区域，使得确定的搜救区域存在误差，加大了搜救风险的问题。
为实现上述目的，本发明提出如下技术方案：一种基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法，包括如下内容：
对水下多个节点建立无线网络三维模型，利用无线网络发送求救信号，并将模型内的多个节点等效成随机粒子；
基于粒子群算法计算随机粒子在多种场景的初始位置概率发布；
根据随机粒子的初始位置概率分布结合海洋环境影响计算随机粒子的漂移概率数据，并根据粒子漂移概率数据预测得到搜救区域。
多个节点建立的无线网络三维模型中：
将整个无线网络比拟成一个边长为b的立方体BC，并平均划分成多个边长为k的小立方块簇群SC，顶点相邻的两个小立方块簇群SC的对角线小于节点的可通信范围c，且小立方块簇群SC中的节点数量由节点密度决定；
对每个小立方块簇群SC进行编号G(m，n，h)，m、n及h为1,2,3…b/k，且根据获得小立方块簇群SC中节点的簇群编号，其中x，y，z为节点的坐标值；
从每个簇群中选举一个离基站近的节点作为簇头节点i负责整个簇群内节点数据的聚合，并采用单跳结合多跳的形式与基站进行数据通信。
基于粒子群算法计算随机粒子在多种场景的初始位置概率发布，包括：
预设多个遇险场景的权重；
将随机粒子的数目与遇险场景的权重相乘，得到相应的遇险场景的随机粒子数目；
根据遇险场景对应的初始概率分布计算与遇险场景相应的随机粒子在对应的位置概率分布。
所述遇险场景的初始概率分布是已知搜救目标最后遇险位置的基于参考基准点的概率分布、已知搜救目标计划航线的基于参考基准线的概率分布或已知搜救目标作业区域的基于参考基准区域的概率分布。
海洋环境影响包括总流量差及风压差对节点移动距离和移动速度的影响，其中流量差为风生流的矢量合成，其包括风生流大小及风生流方向：采用(WCS)k表示第K个风生流矢量(WC)k的大小，采用(WCD)k表示第K个的风生流矢量(WC)k的方向,则有:
式中Ai表示第i个报告时间组的风向；Bi表示第i个报告时间组的风速；Ci表示第i个报告时间组的风向和流向的关系系数；Di表示第i个报告时间组的风速和流速的关系系数；
设定
则：(WCD)k＝arctan(X/Y)+cf，cf为修正因子，若X和Y同为正数,则cf＝0,若X<0,Y>0则cf＝360°，若Y<0则不论X为何值cf＝180°。
风压差包括风力大小及风力方向：设定平均表面风大小为ASWM，方向为ASWD，则：
其中：Ei表示第i个报告时间组的时间间隔，以小时为单位；Gi表示第i个报告时间组测得的风向；Fi表示第i个报告时间组测得的风速；tm表示节点漂移的时间，以小时为单位；
设定
则：ASWD＝arctan(X/Y)+cf，cf为修正因子，若X和Y同为正数,则cf＝0,若X<0,Y>0则cf＝360°，若Y<0则不论X为何值cf＝180°。
根据获得的总流量差和风压差利用矢量迭加计算得到漂移速度及漂移方向，结合随机粒子的初始位置概率分布，得到其漂移概率数据，以预测搜救区域。
与现有技术相比，本发明所揭示的基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法，具有如下有益效果：将海难后分散的无线传感器节点进行三维网络模型的建立，根据通信范围进行簇群划分，采用簇头单跳结合多跳的通信进行进行求救信号发送，根据搜救信号节点进行目标等效，将其等效成随机粒子形成粒子群，结合不同遇险场景计算获得随机粒子的初始位置概率分布，结合海洋环境中水流及风压的影响，通过一系列运算得到漂移数据，并结合初始位置概率分布得到漂移位置数据，以确定搜救区域，降低了搜救风险，为搜救目标争取了宝贵的搜救时间。
具体实施方式
下面将结合本发明的内容，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整的描述。
本发明所揭示的一种基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法，包括如下内容：
对水下多个节点建立无线网络三维模型，将整个无线网络比拟成一个边长为b的立方体BC，并平均划分成多个边长为k的小立方块簇群SC，顶点相邻的两个小立方块簇群SC的对角线小于节点的可通信范围c，且小立方块簇群SC中的节点数量由节点密度决定；
对每个小立方块簇群SC进行编号G(m，n，h)，m、n及h为1,2,3…b/k，且根据获得小立方块簇群SC中节点的簇群编号，其中x，y，z为节点的坐标值；
从每个簇群中选举一个离基站近的节点作为簇头节点i负责整个簇群内节点数据的聚合，并采用单跳结合多跳的形式与基站进行数据通信，发送求救信号。
将模型内的节点等效成随机粒子，基于粒子群算法计算随机粒子在多种场景的初始位置概率发布，具体为：预设多个遇险场景的权重；将多个随机粒子的数目分别与多个遇险场景的权重相乘，得到相应的遇险场景的随机粒子数目；根据遇险场景对应的初始概率分布，计算与遇险场景相应的随机粒子在对应的概率分布；例如，假设与该搜救目标等效的随机粒子的数目为J，有N(N≥1)个遇险场景，第n(1≤n≤N)个遇险场景的权重为qn，则有则第n个遇险场景中的随机粒子数目为qn×J，该qn×J个随机粒子服从第n个遇险场景对应的初始概率分布，相应地计算该qn×J个随机粒子在第n个遇险场景对应的初始概率分布。
所述遇险场景的初始概率分布是已知搜救目标最后遇险位置的基于参考基准点的概率分布、已知搜救目标计划航线的基于参考基准线的概率分布或已知搜救目标作业区域的基于参考基准区域的概率分布。
根据随机粒子的初始位置概率分布结合海洋环境影响计算随机粒子的漂移概率数据，并根据粒子漂移概率数据预测得到搜救区域，具体为：
海洋环境影响包括总流量差及风压差对节点移动距离和移动速度的影响，
其中流量差为风生流的矢量合成，而风生流是海风持续作用在海面上形成的，其包括风生流大小及风生流方向：采用(WCS)k表示第K个风生流矢量(WC)k的大小，采用(WCD)k表示第K个的风生流矢量(WC)k的方向,则有：
式中Ai表示第i个报告时间组的风向；Bi表示第i个报告时间组的风速；Ci表示第i个报告时间组的风向和流向的关系系数；Di表示第i个报告时间组的风速和流速的关系系数；
设定
则：(WCD)k＝arctan(X/Y)+cf，cf为修正因子，若X和Y同为正数,则cf＝0,若X<0,Y>0则cf＝360°，若Y<0则不论X为何值cf＝180°。
风压差为海风作用于暴露在水面上的目标，使目标沿着风向漂移，其包括风向及风力大小，设定ASWM为平均风力大小，ASWD为风向，则：
其中：Ei表示第i个报告时间组的时间间隔，以小时为单位；Gi表示第i个报告时间组测得的风向；Fi表示第i个报告时间组测得的风速；tm表示节点漂移的时间，以小时为单位；
设定
则：ASWD＝arctan(X/Y)+cf，cf为修正因子，若X和Y同为正数,则cf＝0,若X<0,Y>0则cf＝360°，若Y<0则不论X为何值cf＝180°。
根据获得的总流量差和风压差利用矢量迭加计算得到漂移速度及漂移方向，结合随机粒子的初始位置概率分布，得到其漂移概率数据，以预测搜救区域。
本发明的技术内容及技术特征已揭示如上，然而熟悉本领域的技术人员仍可能基于本发明的教示及揭示而作种种不背离本发明精神的替换及修饰，因此，本发明保护范围应不限于实施例所揭示的内容，而应包括各种不背离本发明的替换及修饰，并为本专利申请权利要求所涵盖。

Claims (7)

1.一种基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法，其特征在于包括如下内容：
对水下多个节点建立无线网络三维模型，利用无线网络发送求救信号，并将模型内的多个节点等效成随机粒子；
基于粒子群算法计算随机粒子在多种场景的初始位置概率发布；
根据随机粒子的初始位置概率分布结合海洋环境影响计算随机粒子的漂移概率数据，并根据粒子漂移概率数据预测得到搜救区域。
2.根据权利要求1所述的基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法，其特征在于：多个节点建立的无线网络三维模型中：
将整个无线网络比拟成一个边长为b的立方体BC，并平均划分成多个边长为k的小立方块簇群SC，顶点相邻的两个小立方块簇群SC的对角线小于节点的可通信范围c，且小立方块簇群SC中的节点数量由节点密度决定；
对每个小立方块簇群SC进行编号G(m，n，h)，m、n及h为1,2,3…b/k，且根据获得小立方块簇群SC中节点的簇群编号，其中x，y，z为节点的坐标值；
从每个簇群中选举一个离基站近的节点作为簇头节点i负责整个簇群内节点数据的聚合，并采用单跳结合多跳的形式与基站进行数据通信。
3.根据权利要求2所述的基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法，其特征在于：基于粒子群算法计算随机粒子在多种场景的初始位置概率发布，包括：
预设多个遇险场景的权重；
将随机粒子的数目与遇险场景的权重相乘，得到相应的遇险场景的随机粒子数目；
根据遇险场景对应的初始概率分布计算与遇险场景相应的随机粒子在对应的位置概率分布。
4.根据权利要求3所述的基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法，其特征在于：所述遇险场景的初始概率分布是已知搜救目标最后遇险位置的基于参考基准点的概率分布、已知搜救目标计划航线的基于参考基准线的概率分布或已知搜救目标作业区域的基于参考基准区域的概率分布。
5.根据权利要求1所述的基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法，其特征在于：海洋环境影响包括总流量差及风压差对节点移动距离和移动速度的影响，其中流量差为风生流的矢量合成，其包括风生流大小及风生流方向：采用(WCS)k表示第K个风生流矢量(WC)k的大小，采用(WCD)k表示第K个的风生流矢量(WC)k的方向,则有:
当Ai+Ci＞360°式中Ai表示第i个报告时间组的风向；Bi表示第i个报告时间组的风速；Ci表示第i个报告时间组的风向和流向的关系系数；Di表示第i个报告时间组的风速和流速的关系系数；
设定
则：(WCD)k＝arctan(X/Y)+cf，cf为修正因子，若X和Y同为正数,则cf＝0,若X<0,Y>0则cf＝360°，若Y<0则不论X为何值cf＝180°。
6.根据权利要求5所述的基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法，其特征在于：风压差包括风力大小及风力方向：设定平均表面风大小为ASWM，方向为ASWD，则：
<mrow> <msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>W</mi> <mi>C</mi> <mi>S</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>K</mi> </msub> <mo>=</mo> <msqrt> <mrow> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mn>3</mn> </munderover> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>E</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>F</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mo>)</mo> <msub> <mi>sinG</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mn>3</mn> </munderover> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>E</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>F</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mo>)</mo> <msub> <mi>cosG</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> <mo>\</mo> <mi>t</mi> <mi>m</mi> <mo>,</mo> </mrow>
其中：Ei表示第i个报告时间组的时间间隔，以小时为单位；Gi表示第i个报告时间组测得的风向；Fi表示第i个报告时间组测得的风速；tm表示节点漂移的时间，以小时为单位；
设定
则：ASWD＝arctan(X/Y)+cf，cf为修正因子，若X和Y同为正数,则cf＝0,若X<0,Y>0则cf＝360°，若Y<0则不论X为何值cf＝180°。
7.根据权利要求6所述的基于无线传感器网络的水下搜救区域预测方法，其特征在于：根据获得的总流量差和风压差利用矢量迭加计算得到漂移速度及漂移方向，结合随机粒子的初始位置概率分布，得到其漂移概率数据，以预测搜救区域。
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