CN112911535A - 基于Dirichlet顶点的水下AUV路径形成方法 - Google Patents
基于Dirichlet顶点的水下AUV路径形成方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112911535A CN112911535A CN202110137368.2A CN202110137368A CN112911535A CN 112911535 A CN112911535 A CN 112911535A CN 202110137368 A CN202110137368 A CN 202110137368A CN 112911535 A CN112911535 A CN 112911535A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- dirichlet
- underwater
- vertex
- sensor node
- ith
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
- H04W4/38—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for collecting sensor information
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B13/00—Transmission systems characterised by the medium used for transmission, not provided for in groups H04B3/00 - H04B11/00
- H04B13/02—Transmission systems in which the medium consists of the earth or a large mass of water thereon, e.g. earth telegraphy
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
- H04W16/18—Network planning tools
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于Dirichlet顶点的水下AUV路径形成方法,其步骤包括:1生成Dirichlet结构的AUV数据收集点;2描述Dirichlet顶点对传感器节点的支配关系;3采用支配集理论约简AUV数据收集点;4得到优化路径。本发明能在保证完整收集全网数据的基础上,可缩减移动路径长度,从而能降低网络能耗,提高水下AUV移动速率,形成优化路径。
Description
技术领域
本发明属于无线传感器网络领域,具体地说是一种基于Dirichlet顶点的水下AUV路径形成方法。
背景技术
水下传感器网络数据收集与陆地传感器网络数据收集相比具有特殊性:
1、水下环境具有三维特性;
2、传感器节点稀疏布置,即节点间距离通常大于节点通信半径,难以通过节点间的多跳路由汇聚数据。
3、水下声学通信,节点通信能耗主要取决于数据传输距离。
4、传感器节点能量受限。
5、水下环境动态性强。
以上特性使得水下传感器网络的数据收集更复杂,难度更大,且陆地传感器网络的相关方法无法直接应用于水下。
目前,水下传感器网络中AUV辅助的数据收集方法的研究分为三类:
(1)AUV遍历传感器节点的方法:
水下航行器AUV通过视觉测距和颜色对象识别法来完成对水下传感器节点的发现、定位和遍历。AUV在初始时规划一条能够遍历监测区域的路径,在航行过程中利用自身携带的摄像机拍摄并识别视线范围内的水下传感器节点,每次只访问一个水下传感器节点,贪婪地选择能使目标函数最大化的水下传感器节点作为航行目标,不断修正航行轨迹以完成对水下传感器节点的数据收集。
(2)AUV遍历簇头的方法:
水下航行器AUV将水下传感器网络分为多个子网结构,每个子网内都有一个网关节点,即最大独立集中的节点,也称簇头节点。水下传感器节点以直接传输的方式,或者以多跳路由的方式将数据传输至簇头节点,簇头节点将数据发给正在靠近的水下航行器AUV,动态控制水下航行器AUV的移动,周期性地访问簇头节点以收集数据,并在经过基站时将所有数据发送至通信基站。
(3)AUV遍历空间子区域的方法。
水下传感器网络划分成多个三维参考区域,水下航行器AUV沿着提前规划的轨迹移动,依次在各个三位区域中收集其中的水下传感器节点数据。数据收集策略包含两个阶段:第一个阶段是水下航行器AUV收集三位区域中水下传感器节点的数据;第二个阶段是唤醒下一个三维空间中的水下传感器节点。
在上述方法中,将簇头节点作为水下航行器AUV数据收集点的方法在实际应用中存在局限;将水下传感器节点作为水下航行器AUV数据收集点的方法容易导致其移动路径长度难以缩减,同时在水下传感器节点数较大的情况下,水下航行器AUV的路径规划成为一个较为困难的问题,将空间子区域作为水下航行器AUV数据收集点的方法对子区域的划分缺乏依据。
发明内容
本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处,提出一种基于三维Dirichlet顶点的水下AUV路径形成方法,以期能使水下航行器AUV在稀疏的水下传感器网络中高效地移动,同时在保证完整收集全网水下传感器数据的基础上,缩减移动路径长度,降低能耗,从而提高移动效率。
本发明为达到上述发明目的,采用如下技术方案:
本发明一种基于Dirichlet顶点的水下AUV路径形成方法的特点是应用于由水面通信基站、水下航行器AUV、n个水下传感器节点所组成的水下监测网络中,并按如下步骤形成水下AUV路径:
步骤1:所述水下航行器AUV移动收集n个水下传感器节点S={s1,s2,…,si,…,sn}的数据,其中,si表示第i个水下传感器节点;i=1,2…,n;
所述水下航行器AUV根据任意两个水下传感器节点之间的距离以及相应距离的垂直平分面,将所述水下监测网络划分成n个子空间;
将多个垂直平分面形成多个交点作为Dirichlet顶点,并构成顶点集合V={v1,v2,…,vj,…,vm};其中,vj表示第j个Dirichlet顶点;j=1,2…,m;
步骤2:采用二分图G=(S,E,V)描述Dirichlet顶点对传感器节点的支配关系;其中,E代表各个Dirichlet顶点和水下传感器节点之间连线的集合;若第j个Dirichlet顶点vj与第i个水下传感器节点si相邻,表示第j个Dirichlet顶点vj能收集第i个水下传感器节点si的数据,即vj支配si,记作
步骤3:对各个Dirichlet顶点对传感器节点的支配关系进行约简;
步骤3.2:对有效支配集φs进行约简,得到约简后的有效支配集φs′;
若第j个Dirichlet顶点vj支配第i个水下传感器节点si,同时第k个Dirichlet顶点vk也支配第i个水下传感器节点si,则保留任意一个Dirichlet顶点对第i个水下传感器节点的支配关系,删除另一个Dirichlet顶点对第i个水下传感器节点的支配关系;
若第j个Dirichlet顶点vj支配第i个水下传感器节点si和第t个水下传感器节点st,同时第k个Dirichlet顶点vk支配第i个水下传感器节点si,则删除第k个Dirichlet顶点vk对第i个水下传感器节点si的支配关系,仅保留第j个Dirichlet顶点vj对第i个水下传感器节点si和第t个水下传感器节点st的支配关系;
步骤3.3:在约简后的有效支配集φs′中找出包含Dirichlet顶点数最少的有效支配集作为最小有效支配集φmin;
步骤4:以最小有效支配集φmin所包含的Dirichlet顶点作为所述水下航行器AUV移动收集n个水下传感器节点的站点,从而形成水下AUV路径。
与已有技术相比,本发明的有益效果在于:
1、本发明提出一种基于Dirichlet顶点的水下AUV路径形成方法,水下AUV根据相邻传感器节点的距离以及相应距离的垂直平分面生成Dirichlet结构,并将各垂直平分面相交所得交点称之为Dirichlet顶点,将其作为AUV数据收集点,采用二分图描述Dirichlet顶点和传感器节点间的支配关系,并约简上述支配关系,得到包含Dirichlet顶点数最小的集合称之为最小支配集,将最小支配集所含Dirichlet顶点作为水下AUV移动路径的站点,进而形成水下AUV路径。本方法不仅可以完整收集所有传感器节点的数据,而且大大缩短了移动路径,提高了效率,降低了能耗,有助于均衡传感器节点的通信资源。
2、本发明采用支配集理论对AUV数据收集点集合进行约简,用逻辑运算方式,按照“吸收律”等运算规则,约简出最小有效支配集,遴选出最少的水下传感器节点且能完整的收集整个水下监测网络的数据,进而形成相应的AUV移动路径,缩减了AUV移动路径长度,减小了AUV移动能耗。
附图说明
图1a为本发明生成的2个节点,2个子空间三维Dirichlet结构图;
图1b为本发明生成的3个节点,3个子空间三维Dirichlet结构图;
图2为本发明三维Dirichlet结构中的顶点(v1,v2)图;
图3为本发明二分图描述Dirichlet顶点对节点的支配关系图;
图4为本发明将φs约简为φ′s的示例图;
图5为本发明总流程图。
具体实施方式
本实施例中,一种基于Dirichlet顶点的水下AUV路径形成方法,是应用于由水面通信基站、水下航行器AUV、水下传感器节点组成的水下监测网络系统中,如图5所示,包括以下步骤:
步骤1:水下航行器AUV移动收集n个水下传感器节点S={s1,s2,…,si,…,sn}的数据,并通过射频信号传输给水面通信基站,其中,si表示第i个水下传感器节点;i=1,2…,n;为水下航行器规划移动路径,可保证在完整收集各节点数据的基础上,缩减移动的路径长度,降低网络能耗,提高水下AUV移动速率。
水下航行器AUV根据任意两个水下传感器节点之间的距离以及相应距离的垂直平分面,将水下监测网络划分成n个子空间,如图1a所示,2个传感器节点将三维空间划分为2个子空间。如图1b所示,3个传感器节点将三维空间划分为3个子空间。
将多个垂直平分面形成多个交点作为Dirichlet顶点,并构成顶点集合V={v1,v2,…,vj,…,vm};其中,vj表示第j个Dirichlet顶点;j=1,2…,m;如图2所示,3个传感器节点将三维空间划分为3个子空间,且其垂直平分面相交得2个交点v1、v2。
步骤2:采用二分图G=(S,E,V)描述Dirichlet顶点对传感器节点的支配关系,如图3所示,在二分图G中,集合V中的所有元素一定支配了集合S中的所有元素,即所有的Dirichlet顶点一定支配了所有的传感器节点。其中,E代表各个Dirichlet顶点和水下传感器节点之间连线的集合;若第j个Dirichlet顶点vj与第i个水下传感器节点si相邻,表示第j个Dirichlet顶点vj能收集第i个水下传感器节点si的数据,即vj支配si,记作
步骤3:所有的Dirichlet顶点一定支配了所有的传感器节点,但是通过所有Dirichlet顶点来支配网络中的传感器节点存在大量重复支配,例如图3中,v1,v2,v3同时支配了节点s2,即这三个Dirichlet顶点均可以收集水下传感器节点s2的数据,因此对各个Dirichlet顶点对传感器节点的支配关系进行约简具有重要意义;
步骤3.2:引入吸收律A∩A=A;A∩(A∪B)=A,其中“∪”等价于数学运算中的加法,“∩”等价于数学运算中的乘法。采用吸收律对有效支配集φs进行约简,得到约简后的有效支配集φs′,如图4所示,Dirichlet顶点v1、v2均支配了传感器节点s1、s2、s3,则删除Dirichlet顶点v2对传感器节点s1、s2、s3的支配关系。
若第j个Dirichlet顶点vj支配第i个水下传感器节点si,同时第k个Dirichlet顶点vk也支配第i个水下传感器节点si,则保留任意一个Dirichlet顶点对第i个水下传感器节点的支配关系,删除另一个Dirichlet顶点对第i个水下传感器节点的支配关系;
若第j个Dirichlet顶点vj支配第i个水下传感器节点si和第t个水下传感器节点st,同时第k个Dirichlet顶点vk支配第i个水下传感器节点si,则删除第k个Dirichlet顶点vk对第i个水下传感器节点si的支配关系,仅保留第j个Dirichlet顶点vj对第i个水下传感器节点si和第t个水下传感器节点st的支配关系;
例:若Dirichlet顶点v1支配了水下传感器节点s1、s2,Dirichlet顶点v2支配了水下传感器s2,则φs=v1*(v1+v2)=v1 2+v1v2=v1+v1v2=v1,则φ′s=φmin=v1;即只遍历Dirichlet顶点v1的即可完成对所有传感器节点数据的收集。
步骤3.3:在约简后的有效支配集φ′s中找出包含Dirichlet顶点数最少的有效支配集作为最小有效支配集φmin;
步骤4:以最小有效支配集φmin所包含的Dirichlet顶点作为水下航行器AUV移动收集n个水下传感器节点的站点,从而形成水下AUV路径。
综上所述,本发明方法通过求解最小支配集的方法来减少传感器节点的重复支配,在保证完整收集全网数据的基础上,可缩减移动路径长度,从而降低了网络能耗,提高了水下AUV移动速率,快速形成了优化路径。
Claims (1)
1.一种基于Dirichlet顶点的水下AUV路径形成方法,其特征是应用于由水面通信基站、水下航行器AUV、n个水下传感器节点所组成的水下监测网络中,并按如下步骤形成水下AUV路径:
步骤1:所述水下航行器AUV移动收集n个水下传感器节点S={s1,s2,…,si,…,sn}的数据,其中,si表示第i个水下传感器节点;i=1,2…,n;
所述水下航行器AUV根据任意两个水下传感器节点之间的距离以及相应距离的垂直平分面,将所述水下监测网络划分成n个子空间;
将多个垂直平分面形成多个交点作为Dirichlet顶点,并构成顶点集合V={v1,v2,…,vj,…,vm};其中,vj表示第j个Dirichlet顶点;j=1,2…,m;
步骤2:采用二分图G=(S,E,V)描述Dirichlet顶点对传感器节点的支配关系;其中,E代表各个Dirichlet顶点和水下传感器节点之间连线的集合;若第j个Dirichlet顶点vj与第i个水下传感器节点si相邻,表示第j个Dirichlet顶点vj能收集第i个水下传感器节点si的数据,即vj支配si,记作
步骤3:对各个Dirichlet顶点对传感器节点的支配关系进行约简;
步骤3.2:对有效支配集φs进行约简,得到约简后的有效支配集φ′s;
若第j个Dirichlet顶点vj支配第i个水下传感器节点si,同时第k个Dirichlet顶点vk也支配第i个水下传感器节点si,则保留任意一个Dirichlet顶点对第i个水下传感器节点的支配关系,删除另一个Dirichlet顶点对第i个水下传感器节点的支配关系;
若第j个Dirichlet顶点vj支配第i个水下传感器节点si和第t个水下传感器节点st,同时第k个Dirichlet顶点vk支配第i个水下传感器节点si,则删除第k个Dirichlet顶点vk对第i个水下传感器节点si的支配关系,仅保留第j个Dirichlet顶点vj对第i个水下传感器节点si和第t个水下传感器节点st的支配关系;
步骤3.3:在约简后的有效支配集φ′s中找出包含Dirichlet顶点数最少的有效支配集作为最小有效支配集φmin;
步骤4:以最小有效支配集φmin所包含的Dirichlet顶点作为所述水下航行器AUV移动收集n个水下传感器节点的站点,从而形成水下AUV路径。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110137368.2A CN112911535A (zh) | 2021-02-01 | 2021-02-01 | 基于Dirichlet顶点的水下AUV路径形成方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110137368.2A CN112911535A (zh) | 2021-02-01 | 2021-02-01 | 基于Dirichlet顶点的水下AUV路径形成方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112911535A true CN112911535A (zh) | 2021-06-04 |
Family
ID=76121031
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110137368.2A Pending CN112911535A (zh) | 2021-02-01 | 2021-02-01 | 基于Dirichlet顶点的水下AUV路径形成方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112911535A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114664071A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-24 | 青岛理工大学 | 基于磁传感器的水下航行器远程遥控系统及遥控方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104168581A (zh) * | 2014-09-05 | 2014-11-26 | 合肥工业大学 | 维诺图构造的水面移动基站路径规划方法 |
US20150009072A1 (en) * | 2013-07-08 | 2015-01-08 | Rockwell Collins Inc | System and Methods for Non-Parametric Technique Based Geolocation and Cognitive Sensor Activation |
CN108664022A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-10-16 | 湘潭大学 | 一种基于拓扑地图的机器人路径规划方法及系统 |
-
2021
- 2021-02-01 CN CN202110137368.2A patent/CN112911535A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150009072A1 (en) * | 2013-07-08 | 2015-01-08 | Rockwell Collins Inc | System and Methods for Non-Parametric Technique Based Geolocation and Cognitive Sensor Activation |
CN104168581A (zh) * | 2014-09-05 | 2014-11-26 | 合肥工业大学 | 维诺图构造的水面移动基站路径规划方法 |
CN108664022A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-10-16 | 湘潭大学 | 一种基于拓扑地图的机器人路径规划方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
夏娜等: "基于维诺图和二分图的水面移动基站路径规划方法", 《自动化学报》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114664071A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-24 | 青岛理工大学 | 基于磁传感器的水下航行器远程遥控系统及遥控方法 |
CN114664071B (zh) * | 2022-03-18 | 2023-03-28 | 青岛理工大学 | 基于磁传感器的水下航行器远程遥控系统及遥控方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111240319B (zh) | 室外多机器人协同作业系统及其方法 | |
Han et al. | Ant-colony-based complete-coverage path-planning algorithm for underwater gliders in ocean areas with thermoclines | |
CN109947136B (zh) | 一种面向无人机群体快速目标搜索的协同主动感知方法 | |
CN110989352B (zh) | 一种基于蒙特卡洛树搜索算法的群体机器人协同搜索方法 | |
CN110471426A (zh) | 基于量子狼群算法的无人驾驶智能车自动避碰方法 | |
CN106017472A (zh) | 全局路线规划方法、全局路线规划系统及无人机 | |
Yue et al. | A multilevel fusion system for multirobot 3-d mapping using heterogeneous sensors | |
Guo et al. | An improved a-star algorithm for complete coverage path planning of unmanned ships | |
CN107544502A (zh) | 一种已知环境下的移动机器人规划方法 | |
CN109799829A (zh) | 一种基于自组织映射的机器人群体协同主动感知方法 | |
CN112911535A (zh) | 基于Dirichlet顶点的水下AUV路径形成方法 | |
Garrote et al. | 3D point cloud downsampling for 2D indoor scene modelling in mobile robotics | |
CN114186859B (zh) | 复杂未知环境多机协同多目标任务分配方法 | |
CN109798899B (zh) | 一种面向海底未知地形搜索的树扩散启发式路径规划方法 | |
He et al. | State prediction-based data collection algorithm in underwater acoustic sensor networks | |
Deng et al. | Automatic collaborative water surface coverage and cleaning strategy of UAV and USVs | |
Xu et al. | Multi-agent coverage search in unknown environments with obstacles: A survey | |
CN109977455B (zh) | 一种适用于带地形障碍三维空间的蚁群优化路径构建方法 | |
Han et al. | Research on UAV indoor path planning algorithm based on global subdivision grids | |
CN114509085B (zh) | 一种结合栅格和拓扑地图的快速路径搜索方法 | |
CN107807534B (zh) | 一种多轮式机器人自适应协同控制算法及控制系统 | |
Wang et al. | Research on Path Planning of Mobile Robot Based on Improved Jump Point Search Algorithm | |
CN112799420B (zh) | 一种基于多传感器无人机的实时航迹规划的方法 | |
Petrenko et al. | The method of the kinematic structure reconfiguration of a multifunctional modular robot based on the greedy algorithm | |
Li et al. | Ship Formation Algorithm Based on the Leader–Follower Method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210604 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |