本文關(guān)鍵詞：面向水面溢油監(jiān)測(cè)的無(wú)線傳感網(wǎng)部署問(wèn)題研究

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【摘要】：隨著航運(yùn)業(yè)的不斷發(fā)展與水下資源的深度開(kāi)采與利用,船舶溢油污染的潛在風(fēng)險(xiǎn)在不斷地加大。由于海洋面積廣大、環(huán)境復(fù)雜多變,工程人員很難對(duì)溢油事故進(jìn)行預(yù)測(cè)和評(píng)估。當(dāng)船舶溢油事故發(fā)生時(shí),及時(shí)地監(jiān)測(cè)到污染情況,并迅速采取有效措施以預(yù)防溢油污染的擴(kuò)大化,將極大地減輕大面積污染的嚴(yán)重后果。相對(duì)于傳統(tǒng)的衛(wèi)星遙感探測(cè)和航空遙感監(jiān)測(cè)等方式,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network, WSN)具有系統(tǒng)成本低、全天候、低功耗、靈活性高、可快速部署等優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)成為當(dāng)前水環(huán)境監(jiān)測(cè)研究中的重要方向,能夠?qū)崟r(shí)報(bào)告當(dāng)前水質(zhì)現(xiàn)狀、準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)溢油,以便采取及時(shí)有效的處置方案,因此在未來(lái)的實(shí)際溢油監(jiān)測(cè)中具有廣闊的應(yīng)用前景。本文面向水面溢油監(jiān)測(cè)的實(shí)際應(yīng)用,針對(duì)WSN部署組網(wǎng)的首要問(wèn)題,即傳感器節(jié)點(diǎn)的部署優(yōu)化(Sensor Node Deployment and Optimization, SNDO)問(wèn)題開(kāi)展研究,聯(lián)合考慮目標(biāo)區(qū)域的覆蓋性能、網(wǎng)絡(luò)的連通性能以及網(wǎng)絡(luò)的能耗約束,部署建立了基于WSN的水面溢油監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò),以期在實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)區(qū)域覆蓋需求的同時(shí),通過(guò)傳感器節(jié)點(diǎn)布設(shè)和網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋬?yōu)化,降低網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的部署成本和通信中的能量消耗。我們的研究旨在為面向水面溢油監(jiān)測(cè)的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)部署提供理論依據(jù)。首先,本文分析了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn),將研究問(wèn)題描述為傳感器節(jié)點(diǎn)的部署優(yōu)化(SNDO)問(wèn)題,建立了滿足網(wǎng)絡(luò)覆蓋要求和網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的最大跳數(shù)限制條件下的數(shù)學(xué)模型,從而實(shí)現(xiàn)了將網(wǎng)絡(luò)的部署優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃問(wèn)題(Integer Linear Programming, ILP),以便使用線性規(guī)劃求解器Gurobi進(jìn)行求解。。其次,我們基于Gurobi求解器對(duì)數(shù)學(xué)模型中一重覆蓋和二重覆蓋要求的小規(guī)模驗(yàn)證場(chǎng)景分別進(jìn)行了求解,并驗(yàn)證了該數(shù)學(xué)模型的正確性及有效性。此外,針對(duì)中大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)部署中Gurobi求解效率不高的問(wèn)題,我們使用遺傳算法進(jìn)行求解,并對(duì)算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于變長(zhǎng)染色體的改進(jìn)型遺傳算法,該算法在運(yùn)算過(guò)程中分析最優(yōu)解的長(zhǎng)度和基因內(nèi)容,對(duì)種群中個(gè)體的染色體進(jìn)行修復(fù),將過(guò)長(zhǎng)的染色體中低貢獻(xiàn)率的基因進(jìn)行截短,或者選擇高貢獻(xiàn)率的基因補(bǔ)充到過(guò)短的染色體中。仿真結(jié)果表明,在中大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中,改進(jìn)遺傳算法能夠有效地獲得部署方案,特別是解決中大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中Gurobi無(wú)法求解的問(wèn)題。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 整數(shù)線性規(guī)劃 節(jié)點(diǎn)部署 遺傳算法 網(wǎng)絡(luò)覆蓋
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5;U698.7
【目錄】：

• 摘要5-7
• abstract7-11
• 第1章 緒論11-21
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 當(dāng)前溢油檢測(cè)模式概述12-15
• 1.2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)部署研究綜述15-17
• 1.3 本文的主要工作17-18
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)18-21
• 第2章 基于WSNs的水面溢油監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)21-27
• 2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)21-23
• 2.1.1 面向任務(wù)21-22
• 2.1.2 資源受限22
• 2.1.3 自組織與動(dòng)態(tài)拓?fù)?/span>22-23
• 2.2 基于水面應(yīng)用場(chǎng)景的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)23-26
• 2.2.1 水面無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的典型結(jié)構(gòu)23-24
• 2.2.2 傳感器節(jié)點(diǎn)的基本結(jié)構(gòu)與功能24-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 第3章 傳感器節(jié)點(diǎn)部署優(yōu)化(SNDO)問(wèn)題與數(shù)學(xué)建模27-37
• 3.1 網(wǎng)絡(luò)模型27-28
• 3.2 SNDO問(wèn)題描述28-30
• 3.3 SNDO問(wèn)題的數(shù)學(xué)建模30-36
• 3.3.1 變量設(shè)定30-32
• 3.3.2 SNDO問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型32-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第4章 SNDO問(wèn)題求解37-65
• 4.1 基于線性求解器的問(wèn)題求解與模型驗(yàn)證37-46
• 4.1.1 Gurobi優(yōu)化器與LP文件37-39
• 4.1.2 求解過(guò)程介紹39-40
• 4.1.3 數(shù)學(xué)模型的驗(yàn)證40-46
• 4.2 遺傳算法的設(shè)計(jì)46-51
• 4.2.1 遺傳算法的思想與基本概念46-47
• 4.2.2 設(shè)計(jì)流程47-51
• 4.3 遺傳算法的改進(jìn)方案51-54
• 4.4 數(shù)值結(jié)果分析54-64
• 4.4.1 一重覆蓋場(chǎng)景的求解結(jié)果分析54-58
• 4.4.2 二重覆蓋部署方案的分析58-64
• 4.5 本章小結(jié)64-65
• 總結(jié)與展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 攻讀學(xué)位期間參與科研項(xiàng)目70-71
• 致謝71-72
• 作者簡(jiǎn)介72

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 王芳;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋的數(shù)學(xué)模型問(wèn)題研究[D];華東理工大學(xué);2013年

2 薛政;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)覆蓋技術(shù)的研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2013年

3 宛金林;基于虛擬力的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋研究[D];湖南大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：542392