无线传感器网络中基于呼吸机制的有毒气体监测与追踪方法
【专利摘要】本发明涉及一种利用无线传感器网络实现对有毒气体边界的监测和追踪方法，包括三个阶段，（1）有毒气体边界识别阶段：节点相互协作，在一跳通信范围内广播信息包，根据信息包中节点的状态信息判断自己是否为边界节点；（2）代表节点的选择阶段：从当前所有边界节点中选出几个代表性的节点，聚合所有边界节点的信息，统一汇报给基站；（3）有毒气体的追踪阶段：利用节点与节点之间的协作找出有毒气体在当前环境下的扩散规律，利用边界节点的动态变化模拟有毒气体边界的变化，实现对目标的有效追踪。本发明有效实现了对有毒气体监测和追踪，极大提高了对目标边界追踪的精确性，并且有效减少了信息的传输量，节省追踪的能量消耗，延长网络生命周期。
【专利说明】无线传感器网络中基于呼吸机制的有毒气体监测与追踪方 法
【技术领域】
[0001] 本发明属于无线多媒体传感器网络领域，具体的本发明涉及一种利用无线传感器 网络来实现对有毒气体的监测与跟踪方法。具体利用只通过监测和追踪处于目标边界上的 节点来实现对整个目标的监测与追踪。
【背景技术】
[0002] 近年来，随着传感制造技术和无线通信技术的发展，无线传感器网络（wireless sensor networks, WSN)在军事及民用领域得到了广泛的应用，连续目标（continuous object)的监测和追踪是其中最常见的应用领域之一。连续目标通常分布在一个非常大的 区域，可能会扩散，体积增大，或分割成多个连续目标，如有毒气体，移动的牛群和森林的大 火。不同于单体目标所具有固定大小，规模较小的特点，对于连续目标的监测和追踪相比于 单个目标而言要复杂的多，它涉及到节点与节点之间的协调与合作，这样会产生大规模的 网内通信，从而给能量有限的传感器节点带来极大的负担。因此，如何利用能量有限的无线 传感器网络来实现对连续目标的精确监测和高效追踪是一个极具挑战性的问题。
[0003] 目前针对无线传感器网络中连续目标的监测和追踪相关研究文献如下：
[0004] 1、Ding 等人在 2005 年的《In Proceedings of IEEE Conference on Computer Communications〉〉上发表的文章 "Localized fault-tolerant event boundary detection in sensor networks",文章假设网络中存在故障节点，并且定义故障节点的判断标准是看 该节点的读数信息是否显著偏离它的邻近的节点。作者在这个文章里主要研究了两个方面 并提出了相关算法：1)确认网络中的故障节点；2)在有故障节点存在的传感器网络里对连 续目标的边界进行探测。
[0005] 2、Chang 等人在 2008 年的《In Proceedings of the5th IEEE Consumer Communications and Networking Conference(CCNC2008)》上发表的文章"CODA:A Continuous Object Detection and Tracking Algorithm for Wireless Ad Hoc Sensor Networks"，文章提出了允许每个传感器节点在感测范围内探测和跟踪移动目标的CODA策 略。在CODA中，从一开始的网络部署阶段就确定了一个固定节点数目来构成静态簇群结 构。每个静态簇群中，任何传感器节点在检测到对象时将确认信息直接发送给簇头。收到 此信息后，簇头执行一个内置的估算函数来确定该连续目标在集群范围内的边界信息。而 当这些传感器节点组成动态簇群后，动态簇群便会把连续目标的边界信息发送到指定的基 站。CODA的主要优点：连续目标的边界传感器是由静态簇群中的簇头决定的，而不是由多 个传感器经过大量的数据交换后决定的，这样能大幅减少通信开销和能量损耗。
[0006] 3、Cheng 等人在 2008 年的《In Proceedings of IEEE Consumer Communication and Networking Conference (CCNC2008)》上发表的文章 "Continuous Contour Mapping in Sensor Networks",文章提出了一种本地化的轮廓映射算法，通过不断地收集数据来绘制 等值线图从而实施一个折衷的监控任务。此方法的目的是：节省内存开销，减少数据传输， 而且不明显降低等高线测绘精度（即边界定位）的精度。同时，为解决传感器网络在实时 监测物体的运动和位置信息需要节点之间过多的信息交流和协作造成能源损耗。
[0007] 4、Park 等研究人员在 2010 年的《In Proceedings of VTC201〇-Spring, 2010》 上发表的文章"Large-Scale Phenomena Monitoring Scheme in Wireless Sensor Networks",介绍了一个新颖的方案，考虑了两层的网络结构。他们通过先建立一个稀疏 的网络结构来检测目标，在检测到目标时再转变成密集的网络结构来精确定位。同年， Hong 等在文献 "Energy-efficient predictive tracking for continuous objects in wireless sensor networks" 和文献"A Novel Continuous Object Tracking Scheme for Energy-Constrained Wireless Sensor Networks" 中提出 了预测对象跟踪策略，称为 PREC0。该策略基于连续目标移动的边界线可被预测的特点，提出了一个唤醒机制来激活需 要使用到的节点，让不需要被使用的节点保持睡眠状态。
[0008] 5、Jin 的研究团队在 2011 年的《In Distributed and Parallel Databases》上 发表的文章 "Efficient tracking of2D objects with spatiotemporal properties in wireless sensor networks",提出了利用变形曲线对2D平面目标的时空变化进行跟踪定 位的分布式算法。为了节省无线传感器网络中有限的资源，该分布式算法只允许相邻节点 交换信息，以保持曲线结构。此外，此算法也可以支持对多个对象同时进行跟踪。同年，Luan 等人在文献"Continuous object tracing in wireless sensor networks，'中提出了环连 续对象追踪的RC0T算法。RC0T是第一个采用环网结构进行检测和监控连续对象的边界的 理论算法，并且通过采用压缩报告信息的大小来减少能量消耗。
[0009] 6、Lee 等人在 2012 年的《2012IEEE Wireless Communications and Networking Conference:Mobile and Wireless Networks》上发表的文章 "Selective Wakeup Discipline for Continuous Object Tracking in Grid-based Wireless Sensor Networks"，文章提出了一个基于虚拟网格的有毒气体检测与追踪方案，创新的提出了保护 带的概念，保护带起到了一个缓冲的作用，以保护虚拟网格内的节点最大限度的处于休眠 状态而不至于当目标出现时延误对目标的追踪，通过实现对节点合理的功能调度来达到减 少能量消耗的目的，但是缺点是虚拟网格的划分太过理想化，在实际中很难运用，并且保护 带的创建也会消耗大量的能量，可能得不偿失。
[0010] 目前基于无线传感器网络的有毒气体监测和追踪方法普遍存在的问题是：
[0011] 1.大多数方法没有提出对目标边界的预测机制，不能够很好的实现对节点功能的 调度，从而损失更多的能量；
[0012] 2.对目标边界的定位精度不高，目前大多数算法仅仅局限于利用边界节点来绘制 目标边界，当节点比较稀疏时会造成很大的误差；
[0013] 3.目前的算法都没有考虑天气的因素，天气会对气体的扩散作出影响，有风天气 气体扩散较快，这时节点的更新频率也应该加快，相应的无风天气就可以减缓节点对边界 的更新频率。
【发明内容】
[0014] 本发明的目的是为了解决目前存在于有毒气体监测与追踪方法中对目标的边界 定位精度不够高方面的不足，提出了一种定位精度高、实时性好，并且综合考虑了天气因素 的能量高效的有毒气体监测与追踪方案。
[0015] 为了达到上述目的，本发明提供了分布式的无线传感器网络有毒气体监测与追踪 方法，该方法包括三个阶段：
[0016] (1)有毒气体边界识别阶段：无线传感器网络节点根据接收到的信息包中邻居节 点的状态信息辨别自己是否为边界节点，如果是边界节点再根据信息包中的信息计算出当 前目标边界距离自己的距离，调节感应功率，实现对目标边界的确认；
[0017] (2)代表节点选择阶段：在所有的边界节点中，利用基于时间差的代表节点选举 方法选出几个代表节点，进行信息的汇聚统一发送信息给基站；
[0018] (3)目标边界追踪阶段：依据特定环境下气体运动的规律性，调节节点的感应状 态，使处于气体边界处的节点始终处于活跃状态，从而实现对目标的动态追踪。
[0019] 为了实现对有毒气体的高效监测和追踪，算法转向对有毒气体边界的监测和追 踪，而这一切可以通过仅仅追踪处于目标边界之上的节点实现，所以转为对目标边界节点 的监测和追踪。
[0020] 边界节点识别阶段，首先将所有的节点分为三种类型：Active、Ready、Sleep,处于 Active和Ready的节点都处于苏醒的状态，处于边界之上的节点为Active状态，边界的邻 居节点中非Active状态的节点为Ready状态，其余的均为Sleep状态。
[0021] 接收的信息包中包括两种信息参数：发送该信息的节点ID，该节点监测到目标的 时间Tdrt。
[0022] 邻居节点的状态信息包括：邻居节点的ID、邻居节点的坐标、邻居节点的监测状 态。
[0023] 随着目标的移动节点的状态也发生相应的变化，状态发生改变的节点会向其邻居 节点发送信息包，收到信息包的节点根据存储在本地节点中的关于邻居节点的信息表判断 自己是否为边界节点，如果自己为边界节点则再进一步确定目标的边界距离该边界节点的 距离，目标边界的确认步骤如下：
[0024] 步骤1.根据系统判断为有风或无风环境，在无风环境下由于没有外力的作用气 体的扩散大体遵循菲克扩散定律，由浓度大的向浓度低的方向运动，此时气体只会扩散而 不会收缩；对于有风模型则复杂一些，局部地区会出现气体收缩现象；
[0025] 步骤2.情况1 :无风环境下，状态发生改变的节点会向其一跳范围内的状态为 "0"（ "0"表示节点没有监测到目标，"1"表示节点能够检测到目标）的邻居节点发送信 息包，接收到该信息的节点提取出对应的信息，计算出相应的时间和气体的运动速度V_， 从而得出目标距离自己的距离，再调整自己的感应功率，作出相应的微调直至精确确定出 目标边界；情况2 :有风环境下，首先分为两种状态，气体扩散状态和气体收缩状态。气体 扩散状态，节点状态变化是从"〇"到"1"，此时状态变化的节点发送信息包，接收到该信息 包的节点提取出对应的信息，根据接收到的信息包中的时间和发送节点IP计算出的气体 的平均运动速度V windy l和再结合运动时间得出当前目标与自己的距离，调整自己的感应功 率，作相应的微调直至精确确定出目标边界；气体收缩的状态，节点的状态变化是从"1"到 "〇"，这类节点不用发送信号，只需要通过调整自身的感应功率以再次实现对目标边界的追 踪，感应功率的调整依据目标边界的运动速度V windy 2和移动的时间。
[0026] 无风环境下气体的运动速度V_计算方法为：根据菲克扩散定律
【权利要求】
1. 一种无线传感器网络中基于呼吸机制的有毒气体监测与追踪方法，其特征在于：包 括以下三个阶段： (1) 有毒气体边界识别阶段：无线传感器网络节点根据接收到的信息包中发送节点的 信息和存储在本地节点的关于邻居节点的信息表来辨别自己是否为边界节点，如果是边界 节点再根据信息包中的信息计算出当前目标边界距离自己的距离，调节感应功率，实现对 目标边界的确认； (2) 代表节点选择阶段：在所有的边界节点中，利用基于时间差的代表节点选举方法 选出几个代表节点，进行信息的汇聚统一发送信息给基站； (3) 目标边界追踪阶段：依据特定环境下气体运动的规律性，调节节点的感应状态，使 处于气体边界处的节点始终处于活跃状态，从而实现对目标的动态追踪。
2. 根据权利要求1所述的无线传感器网络中基于呼吸机制的有毒气体监测与追踪方 法，其特征在于，所述节点的状态信息分为以下三种： 所有节点分为三种状态：Active、Ready、Sleep,处于Active状态的节点，同时具备通 信功能和感应功能；处于Ready的节点只具备通信功能；处于Sle印的节点处于睡眠状态， 关闭通信功能和感应功能，处于周期性的Sleep和Active状态中； 处于边界上的节点为Active状态的节点，边界节点的邻居节点中非Active状态的节 点为Ready节点，其余的为Sle印状态的节点。
3. 根据权利要求1所述的无线传感器网络中基于呼吸机制的有毒气体监测与追踪方 法，其特征在于，所述步骤（1)中节点接收的信息包中包括两种信息参数：发送该信息的节 点ID，该节点监测到目标的时间T det。
4. 根据权利要求1所述的无线传感器网络中基于呼吸机制的有毒气体监测与追踪方 法，其特征在于，所述步骤（1)中本地节点中存储的关于邻居节点的信息表包括的信息有： 邻居节点的ID、邻居节点的坐标、邻居节点的状态信息。
5. 根据权利要求1所述的无线传感器网络中基于呼吸机制的有毒气体监测与追踪方 法，其特征在于，所述步骤（1)中有毒气体边界节点识别阶段的具体步骤为： 无风环境下，状态发生改变的节点会向其一跳范围内的状态为"〇"的邻居节点发送信 息包，"0"表示节点没有监测到目标，" 1"表示节点能够检测到目标；接收到该信息包的节 点提取出对应的信息，根据接收到信息包的时间和气体的运动速度，可以算出当前目标 距离自己的距离，从而调整自己的感应功率，作相应的微调直至精确确定出目标边界； 有风环境下，分为两种状态，气体扩散状态和气体收缩状态； 气体扩散状态，节点状态变化是从"〇"到" 1"，此时状态变化的节点发出信息包，接收 到该信息包的节点提取出对应的信息，根据接收到信息包的时间和气体的运动速度Vwindyl， 算出当前目标距离自己的距离，调整自己的感应功率，再作相应的微调直至精确确定出目 标边界； 气体收缩的状态，节点的状态变化是从" 1"到"〇"，这类节点不用发送信息包信号，而 是通过调整自身的感应功率以再次实现对目标边界的追踪，感应功率的调整依据目标边界 的运动速度vwindy 2和移动的时间Λ T2。
6. 根据权利要求5所述的无线传感器网络中基于呼吸机制的有毒气体监测与追踪方 法，其特征在于，所述V_的计算方法如下： 根据菲克扩散定律：
表示气体浓度c随距离X的变化率，可以近 dc 0-0 Ο 似表示为 =^ |，此时将连续目标进行近似离散化，以r为半径进行均匀扩散，则 αχ X λ
，且V = πι·2*Λχ,所以
再根据克拉伯龙方程式PV = nRT, 所以
得到ΔΧ =
其中D为扩散系数，Q为节点能够检测到目标时的阈值，X为两两相邻节点之间的距离，r为 有毒气体离散化后的单位半径，P为气体密度，P为压强，V为气体体积，T为温度，Μ为气 体摩尔质量，η为气体物质的量，R为常数，Δ?；表示气体运动的时间。
7. 根据权利要求5所述的无线传感器网络中基于呼吸机制的有毒气体监测与追踪方 法，其特征在于，所述Vwindy i的计算方法为： 采用二次等差法，首先测得此刻目标边界与节点的距离为&时间为?\，然后减小感应 功率至再次感应不到目标时（假设调整速度足够快）记录下边界与节点的距离为R2，时间 为T2，则得到tndy，：
1其中Λ ?\表示气体运动的时间。
8. 根据权利要求5所述的一种无线传感器网络中基于呼吸机制的有毒气体监测与追 踪方法，其特征在于，所述Vwindy 2的计算方法为： 节点从状态" 1"转变为状态"〇"的时刻为T3，然后增大感应功率至再次能够感应到目 标，记录下边界与节点的距离为R4，时间为Τ4，则得到^?
，Λ Τ2表示气体 运动时间。
9. 根据权利要求1所述的无线传感器网络中基于呼吸机制的有毒气体监测与追踪方 法，其特征在于，所述步骤（2)中代表节点的选择阶段的步骤为： 在确认出来的边界节点中，依据系统设定的更新频率进行边界节点的信息上传，假设 全网时间同步，所有的节点依据自身的剩余能量设定一个竞争代表节点的倒计时TbadMff = K*Erasidual，K常数，Erasidual为节点剩余能量，节点的剩余能量越小该倒计时间越短，当倒计时 到达零时节点会向其一跳范围内的边界节点发送信息包，信息包默认沿逆时针方向传播， 信息包含节点ID和允许的最大链长数n，收到该链的节点在该链中加入自己的ID并将计数 值加1，等待时间，然后转发出去，直至链中全部节点数达到η时，由最后一个节点当选为代 表节点。
10. 根据权利要求1所述的无线传感器网络中基于呼吸机制的有毒气体监测与追踪方 法，其特征在于，所述步骤（3)中目标边界追踪阶段的具体步骤为： (l〇a).确定当前时刻下的目标的边界节点，并且获知气体的运动速度V，气体的运动 类型； (l〇b).根据邻居节点的信息表，获知邻居节点的信息状态，然后对其中的Ready状态 的节点发送提示信息，提示信息包含发送节点的ID和当前时刻下目标的移动速度； (10c).状态为Ready的节点收到状态为Active的节点发来的提示信息后，判断目标到 达的时间，并做好目标边界追踪的准备。
【文档编号】H04L29/08GK104253867SQ201410494224
【公开日】2014年12月31日 申请日期:2014年9月24日 优先权日:2014年9月24日
【发明者】韩光洁, 沈家伟, 朱川, 鲍娜, 钱爱华, 江金芳, 刘立 申请人:河海大学常州校区