基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的污染源定位研究.pdf

1、污染監(jiān)測與污染源定位對環(huán)境保護(hù)有重要意義。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有節(jié)點(diǎn)分布密集、多節(jié)點(diǎn)協(xié)同工作、成本相對低廉、監(jiān)測范圍廣、地理位置限制小等諸多優(yōu)點(diǎn)，其在污染源監(jiān)測與定位中的應(yīng)用越來越廣泛，是遙感探測、移動機(jī)器人探測、人工探測等常用方法的重要補(bǔ)充。本文研究了多污染對象監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)覆蓋問題、不同地形條件下的水污染源定位問題和移動的污染源追蹤問題。主要內(nèi)容如下:
　　1.提出并解決了多種污染源監(jiān)測情形下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多重覆蓋問題。針對節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布

2、的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，提出一種平均子網(wǎng)壽命模型，在給定成本預(yù)算與各子對象的基本覆蓋率需求下，給出一種基于整數(shù)向量規(guī)劃的多目標(biāo)多重覆蓋算法。首先求取監(jiān)測不同子對象的傳感器數(shù)量，然后基于平均子網(wǎng)壽命模型，求取不同類型的異構(gòu)節(jié)點(diǎn)數(shù)量。針對向量規(guī)劃問題，文中給出兩種不同次優(yōu)解法。在仿真實(shí)驗(yàn)部分，將不同次優(yōu)解法進(jìn)行了對比，并分析了算法計(jì)算復(fù)雜度。仿真示例驗(yàn)證了所提出的多重覆蓋算法的有效性。
　　2.提出了具有較高穩(wěn)健性的SL-n(Samples

3、 for Localization-n nodes)估計(jì)算法。在SL-n算法中，先將目標(biāo)源周圍所有觀測節(jié)點(diǎn)以n個(gè)節(jié)點(diǎn)為一組進(jìn)行分組，通過局部最小二乘方法求出每組觀測值的估計(jì)樣本，然后基于樣本集數(shù)據(jù)估計(jì)源位置。運(yùn)用該算法解決了無邊界靜態(tài)水體中的污染源定位問題。在仿真實(shí)驗(yàn)部分，對比了最小二乘算法，SL-n算法，最小一乘算法隨觀測點(diǎn)個(gè)數(shù)，觀測誤差變化的定位性能，驗(yàn)證了SL-n算法的優(yōu)越性。
　　3.分析了靜態(tài)水體中邊界影響下的近岸污染源

4、擴(kuò)散過程，提出了一種分段濃度模型，結(jié)合不同應(yīng)用需求分別應(yīng)用非線性最小二乘方法與無跡卡爾曼濾波方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)問題建模，給出了通用模型法、近似函數(shù)法、基于無跡卡爾曼濾波(UKF）的估計(jì)法三種近岸污染源定位算法。在仿真實(shí)驗(yàn)部分，對近岸污染源擴(kuò)散過程進(jìn)行了水文模擬，根據(jù)MODFLOW模擬數(shù)據(jù)對比了不同算法的性能。結(jié)果表明三種算法各有優(yōu)勢，通用模型法可快速獲取目標(biāo)源相關(guān)信息，近似函數(shù)法有更穩(wěn)健的參數(shù)估計(jì)性能，基于無跡卡爾曼濾波的估計(jì)方法可權(quán)衡數(shù)

5、值計(jì)算復(fù)雜度與估計(jì)性能。
　　4.分析了移動的污染擴(kuò)散源的擴(kuò)散過程，給出一種離散化濃度場模型。將連續(xù)線源目標(biāo)追蹤問題轉(zhuǎn)化為離散點(diǎn)源目標(biāo)追蹤的次優(yōu)問題，提出了一種離散化移動擴(kuò)散源追蹤算法。先采用約束最小二乘方法估計(jì)目標(biāo)實(shí)時(shí)位置，到達(dá)時(shí)間等相關(guān)參數(shù)，并進(jìn)一步采用僅針對位置序列的Sage-Husa卡爾曼濾波方法優(yōu)化初始位置估計(jì)。該算法克服了一般基于動態(tài)序列的追蹤方法無法直接應(yīng)用于離散移動擴(kuò)散源追蹤問題的不足。在仿真實(shí)驗(yàn)中，分別在勻速率平