基于差分进化的视频传感器网络覆盖增强实现方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于差分进化的视频传感器网络覆盖增强实现方法，以监测区域覆盖率为目标函数，利用差分进化算法的全局优化能力协同调整视频节点感知方向以减少网络覆盖盲区。涉及多媒体传感器网络覆盖控制和智能计算两个领域。首先根据监测区域实际环境，将连续的二维平面离散化，并将坐标信息上传给控制中心；然后，随机部署一定数量的视频节点，各节点将坐标信息、感知方向发送给汇聚节点；汇聚节点汇总转发信息至控制中心，以视频节点感知方向角为决策变量，监测区域覆盖率为目标函数，通过差分进化算法变异、交叉、选择三项操作逐步逼近最佳节点感知方向以获得覆盖率的最大化，并发布节点方向控制指令至视频传感器网络以调整节点感知方向。
【专利说明】基于差分进化的视频传感器网络覆盖增强实现方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及多媒体传感器覆盖控制和智能计算两个领域，具体涉及一种基于差分 进化的视频传感器网络覆盖增强实现方法。
【背景技术】
[0002] 通信技术、嵌入式技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟，推动了现代无线传 感器网络的产生和发展。随着监测环境的日趋复杂多变，由传统传感器网络所获取的简单 数据愈加不能满足人们对环境监测的全面需求，迫切需要将信息量丰富的音频、视频等媒 体引入到以传感器网络为基础的环境监测活动中来，由此，多媒体传感器网络应运而生。视 频传感器网络作为多媒体传感器网络的一种，借助内置视频传感器监测所在周边环境内的 图像、视频信息，典型的视频传感器网络通常由视频传感器节点、汇聚节点、控制中心等构 成。视频传感器节点随你部署在指定的监测区域内，采集的图像、视频信息沿着其它视频传 感器节点逐跳传送到汇聚节点，最后通过Internet网络或通信卫星到达控制中心。用户通 过控制中心对视频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。
[0003] 覆盖控制是保障视频传感器网络目标检测性能的一个关键问题，旨在优化网络空 间资源，以更好地完成环境感知、信息获取，是整个检测任务得以继续进行的基础。视频传 感器网络中节点感知受方向性限制，其感知范围是一个以节点为圆心，半径为其感知距离 的扇形区域，传统基于全向感知模型的传感器网络部署及覆盖优化方法已不再适用于具有 方向性感知特性的视频传感器节点。根据视频节点的感知特性建立了全新的有向感知模 型。依据有向感知模型，设计合理高效的视频传感器网络部署方法及节点控制策略，研究兼 顾能量有效和可靠监测的网络覆盖算法是目前多媒体网络研究领域中一个重要方向。通常 采用大规模随机投放方式部署节点，但是这种部署方式很难一次性将数目众多的视频传感 器节点放置在合适的位置并造成监测区域覆盖的不合理，导致网络提供的目标监测能力不 均匀。因此，在视频传感器网络初始部署后，需要采取有效的措施以均匀原本杂乱无章视频 传感器节点的分布，使得网络以较大的概率覆盖监测区域。研究视频传感器网络的覆盖增 强策略对于提高整个网络的监测性能，改善监测质量具有至关重要的作用。
[0004] 国内外学者相继开展了传感器网络覆盖增强问题的研究，并取得了一定的工作进 展，但绝大多数覆盖增强问题研究都是针对基于全向感知模型的传感器网络展开的，通常 采用重新调整节点的位置分布或添加新节点等传统方法实现传统传感器网络覆盖性能的 增强，该类方法本质是利用传感器节点位置移动以增强传感器网络的区域覆盖率。实际应 用环境下，考虑到视频传感器网络部署成本，所有部署的视频传感器节点都具有移动能力 是不现实的，除此之外，传感器节点的移动能力导致网络拓扑的动态变化，很容易引起部分 传感器节点的失效，进而使得网络的维护成本增加，网络生命期缩短。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于差分进化的视频传感器网络覆盖增强实 现方法，该方法假设所有传感器节点已经部署位置不再改变，并且从视频传感器节点的感 知特性出发，充分利用节点的感知方向性以及方向可调性，达到消除视频传感器网络中感 知重叠区和盲区的目的。本发明以监测区域覆盖率为目标函数，以视频传感器节点感知方 向角为决策变量，采用差分进化算法的全局优化能力协同调整视频节点感知方向以达到覆 盖增强的目的。
[0006] 为了实现上述的方法，本发明提供了一种基于差分进化的视频传感器网络覆盖增 强实现方法，其特征在于：包含下述三个基本流程：
[0007] (1)首先根据监测区域现场实际环境，将连续的二维平面离散化，即用一系列平行 于X、y轴的直线将平面划分成均匀的网格，平行直线间距离称为粒度，粒度越小覆盖率的 计算精度越高，反之亦然，并将网格中心点的坐标信息上传给控制中心；
[0008] (2)在监测区域内随机部署一定数量的视频传感器节点，视频节点是固定的，一经 部署其坐标位置不再改变，视频节点通过GPS或定位算法获取自身的位置坐标，然后各个 节点将自身的坐标信息、感知方向经过多跳中继路由发送给汇聚节点，汇聚节点汇总收到 信息并通过Internet等外部网络转发给控制中心；
[0009] (3)控制中心汇总上传的信息，以各视频节点感知方向角为决策变量，监测区域 覆盖率为目标函数，通过差分进化算法变异、交叉、选择三项操作逐步逼近最佳节点感知方 向以获得覆盖率的最大化，控制中心发布节点方向控制指令至视频传感器网络，汇聚节点 将各个节点方向控制指令发送到视频节点调整其感知方向，减少网络感知重叠区和感知盲 区，实现覆盖增强。
[0010] 典型的视频传感器网络通常由视频传感器节点、汇聚节点、控制中心构成，视频传 感器节点集成有视频传感器、数据处理单元、通信模块的微型嵌入式节点，借助内置视频传 感器监测所在周边环境中的图像、视频信息，并进行简单处理，同时还负责对其它节点转发 的数据融合转发；汇聚节点既可以视作具有较强功能的视频传感器节点，也可以是没有监 测能力，仅有通信能力的网关节点，汇聚节点负责连接视频传感器网络与Internet等外部 网络，发布管理视频传感器节点的监测任务，并转发数据至外部网络；控制中心则负责查询 或收集视频传感器网络的监测信息，也可向视频传感器网络发布信息。本发明的适用于下 述的应用场景：网络中的所有的视频传感器节点的感知半径、传感区域视角都相同且感知 方向均可调；网络中所有节点一经部署位置不再改变，同时感知半径和传感区域视角也保 持不变，仅有感知方向可调。
[0011] 实际应用中，监测区域是一个连续的二维平面，为了简化区域覆盖率的计算通常 对该二维平面做离散化处理，即将监测区域划分成若干均匀的网格，这些网格以及网格与 监测区域的边界组成监测子区域，当监测子区域划分得足够小时，我们既可认为子区域中 心点的覆盖率就是该子区域的覆盖率。具体离散操作如下：用一系列平行于X、y轴的直 线将监测区域Ω划分成K个均匀的网格，平行直线间距离Ad称为粒度，则网格的规格为 AdX Ad的矩形，网格的中心点称为像素点，像素点的集合记为I I Λκ| I，在计算监测区域 覆盖率时，就以I I Λκ| I代替连续平面Ω，粒度Ad越小计算的精度就越高，反之亦然。同 时将监测区域的信息返回控制中心，即将每个像素点的坐标信息 qj(Xj，yj)，j e {1，2,…， K}传送至控制中心。
[0012] 获取监测区域信息后，在监测区域内随机布撒N个视频传感器节点，节点部 署的数目N与监测区域Ω、感知半径r、传感偏移角度区域覆盖率p之间的关系为：
【权利要求】
1. 一种基于差分进化的视频传感器网络覆盖增强实现方法，其特征在于：包含下述三 个基本流程： (1) 首先根据监测区域现场实际环境，将连续的二维平面离散化，即用一系列平行于 x、y轴的直线将平面划分成均匀的网格，平行直线间距离称为粒度，粒度越小覆盖率的计算 精度越高，反之亦然，并将网格中心点的坐标信息上传给控制中心； (2) 在监测区域内随机部署一定数量的视频传感器节点，视频节点是固定的，一经部署 其坐标位置不再改变，视频节点通过GPS或定位算法获取自身的位置坐标，然后各个节点 将自身的坐标信息、感知方向经过多跳中继路由发送给汇聚节点，汇聚节点汇总收到信息 并通过Internet等外部网络转发给控制中心； (3) 控制中心汇总上传的信息，以各视频节点感知方向角为决策变量，监测区域覆盖率 为目标函数，通过差分进化算法变异、交叉、选择三项操作逐步逼近最佳节点感知方向以获 得覆盖率的最大化，控制中心发布节点方向控制指令至视频传感器网络，汇聚节点将各个 节点方向控制指令发送到视频节点调整其感知方向，减少网络感知重叠区和感知盲区，实 现覆盖增强。
2. 根据权利要求1所述的基于差分进化的视频传感器网络覆盖增强实现方法，其特征 在于：所述的视频传感器网络是由视频传感器节点、汇聚节点、控制中心等组成的，视频传 感器节点散布在指定的监测区域内，其采集的数据沿着其它视频传感器节点逐跳传送到汇 聚节点，最后通过Internet网络或通信卫星到达控制中心，用户通过控制中心对视频传感 器网络进行配置和管理，发布监测任务以及收集监测数据。
3. 根据权利要求1所述的基于差分进化的视频传感器网络覆盖增强实现方法，其特征 在于：所述的视频传感器节点是有向传感器节点，可将有向传感节点的方向性感知能力抽 象为一个扇形，扇形的圆心S为节点，扇形的半径r为节点的感知半径，扇形的中轴线为节 点的感知方向，中轴线与x轴之间的夹角0即为视频节点的感知方向角，且0 G [〇,2 3〇， 感知方向即可用单位向量^(cosAsin^表示，中轴线与扇形边界的夹角p为节点的传感偏 移角度，视频节点的传感区域视角为如。
4. 根据权利要求1所述的基于差分进化的视频传感器网络覆盖增强实现方法，其特征 在于：所述的流程（1)进一步包括以下操作内容：用一系列平行于x、y轴的直线将监测区 域Q划分成K个均匀的网格，平行直线间距离Ad称为粒度，则网格的规格为AdX Ad的 矩形，网格的中心点称为像素点，像素点的集合记为I I AK| |，在计算监测区域覆盖率时，就 以I I AK| |代替连续平面Q，将每个像素点的坐标信息qj(Xj，yj)，j G {1，2,…，K}传送 至控制中心。
5. 根据权利要求1所述的基于差分进化的视频传感器网络覆盖增强实现方法，其特征 在于：所述的流程（2)进一步包括以下操作内容： 在监测区域内随机部署N个视频传感器节点，每个传感器通过GPS或定位算法获取自 身的位置坐标Si (Xi，yi)，节点Si的感知方向用感知方向角0 i表示，0 i为感知单位向量与 x轴间的夹角，所有节点的集合§ =佴，52，一，心}，节点集S对应的感知方向集合为? = {01， 02，…，0N}，各个视频传感器节点将自身的位置坐标、感知方向角（Xi， yi，0)经过多跳 路由发送给汇聚节点，汇聚节点再通过Internet等外部网络将数据转发至控制中心。
6. 根据权利要求1所述的基于差分进化的视频传感器网络覆盖增强实现方法，其特征 在于：所述的流程（3)进一步包括以下操作内容： (31) 控制中心汇总上传的信息，包括监测区域像素点集合| | AK| |中每个像素点的坐 标信息q」(Xj, y」），jG {1，2,…，K},以及N个节点的坐标SjxpyLiG {1，2,…，吣和 感知方向角集合? = {^，e2，…，eN}，差分进化算法以各视频节点感知方向角?为决 策变量，监测区域覆盖率为目标函数，监测区域覆盖率P =节点集所覆盖的像素点数/像素 点总数K ; (32) 像素点qj(Xj，y」）被节点Si(Xi，yi)覆盖的条件是：像素点q」与节点Si之间的欧 式距离cKSi，qj)在节点的感知半径内且像素点1处于视频节点的传感区域视角范围内， 如果像素点1被任意一个节点覆盖就认为该像素点被节点集覆盖，像素点％被节点集S覆
测区域覆盖率，决策变量为节点集的感知方向角，本发明采用差分进化优化算法求解该问 题，通过差分进化算法的变异、交叉、选择三项基本操作逐步逼近最优节点感知方向，以获 得覆盖率的最大化； (33) 根据操作（32)，对于视频传感器网络覆盖增强问题，以视频节点集感知方向角作 为决策变量，由于决策变量是由N个节点的感知方向角组成的向量，决策空间的维数D即 为节点的数目N，在种群初始化时，生成NP个维数为D的个体形成初始种群X (0)，由于感 知方向角在[0, 2 范围内，则决策向量的上下界分别取2JI、0;目标函数为监测区域覆 盖率P，该问题为最大值优化问题，为了与差分进化算法待优化问题min/(幻保持一致，令 /(幻=7^，算法预先设定最大迭代循环次数Gmax，当迭代次数t达到Gmax则停止迭代，否 则重复执行变异、交叉、选择三项操作，产生新一代种群个体使得种群始终向最优解的方向 进化； (34) 当迭代终止时，算法输出全局最优解可根据式得到全局最优覆 盖率P%同时/G)所对应的决策向量i为视频节点集的最优感知方向角，控制中心发布节 点方向控制指令至视频传感器网络，然后汇聚节点将节点方向控制指令发送到各个视频节 点，视频节点根据收到的指令调整自身的感知方向以减少网络覆盖盲区。
【文档编号】H04W24/02GK104349356SQ201310335322
【公开日】2015年2月11日 申请日期:2013年8月5日 优先权日:2013年8月5日
【发明者】熊伟丽, 刘欣, 陈敏芳, 姚乐, 徐保国 申请人:江南大学