【摘要】：氣味源定位是與氣味/氣體有關的救援和稽查等應用中首先要解決的核心問題,但傳統(tǒng)氣味源定位方法存在安全風險高和準確度低等缺點。因此,本文分別研究了基于多個固定傳感節(jié)點的和基于多個移動傳感節(jié)點的氣味源定位問題,前者針對氣流較穩(wěn)定且需長時間監(jiān)控的場景,后者氣流劇烈波動的場景。所取得的主要研究成果總結如下:將融合了排序適應度分配策略的遺傳算法(RFGA)和最小二乘估計相結合用于無線傳感器網(wǎng)絡(WSN)氣味源定位。仿真結果表明,針對WSN氣味源定位這一最小二乘估計問題,基本遺傳算法無法收斂,傳統(tǒng)單點搜索算法難以克服局部收斂問題,而RFGA具有全局收斂性且可同時準確地估計出氣味源位置、釋放率和環(huán)境的擴散系數(shù)。提出了兩種基于隨機行走理論的多移動傳感節(jié)點煙羽發(fā)現(xiàn)方法,并加入了基于人工勢場的轉向角計算機制。與現(xiàn)有同類方法相比,所提方法具有不依賴于實時風速信息的優(yōu)點。仿真結果表明,所提方法可高效地實現(xiàn)煙羽發(fā)現(xiàn),所采用的人工勢場機制有利于控制不同節(jié)點搜索不同區(qū)域,從而提高煙羽發(fā)現(xiàn)效率。提出了基于在線強化學習的多移動傳感節(jié)點煙羽循跡方法,并通過經(jīng)驗共享實現(xiàn)了協(xié)作式強化學習。實驗結果表明,與現(xiàn)有基于離線優(yōu)化的同類方法相比,所提方法對動態(tài)氣流環(huán)境具有更強的適應能力。另外,基于經(jīng)驗共享的協(xié)作機制可進一步提高煙羽循跡成功率。提出了一種基于行為的多移動傳感節(jié)點氣味源定位方法框架,并提出了將進化計算用于所提方法框架中煙羽利用行為的一般模式。在此基礎上,以人工蜂群算法和遺傳算法為具體的進化計算方法,分別提出了兩種不同的基于進化計算的多移動傳感節(jié)點氣味源定位方法。仿真結果表明,利用所提框架可根據(jù)不同環(huán)境條件選擇不同行為來控制傳感節(jié)點的運動,所提模式可利用所采用進化計算內(nèi)含的協(xié)作機制實現(xiàn)傳感節(jié)點之間的協(xié)作,所提兩種基于進化計算的多移動傳感節(jié)點氣味源定位方法能以較高的準確度和時間效率確定出氣味源的位置。
【圖文】：

圖 1-1 國內(nèi)學者[9]在野外部署的 WSN移動嗅覺傳感節(jié)點可更加靈活地實現(xiàn)氣味源定位：在保持能動傳感節(jié)點可覆蓋無限大的區(qū)域，，而由固定節(jié)點組成的 WS

圖 1-3 基于非線性卡爾曼濾波算法的反復導向法[39]a 等[39]提出了一種基于非線性卡爾曼濾波算法的反復導向法器人首次測得高于閾值的氣體濃度之后，反復導向法周期
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5;TP18

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本文編號：2566947