自主移动传感器网络动态建模与控制技术

摘要

本发明涉及传感器网络技术，具体地说是一种自主移动传感器网络动态建模与控制技术。按照本发明提供的技术方案，自主移动传感器网络动态建模与控制技术包括如下步骤：步骤一：建立基于局部狄朗内三角剖分和维朗诺伊图的分布式移动传感器网络模型；步骤二：对该分布式移动传感器网络模型中任一区域所属的控制传感器节点利用两种方法进行网络的分布式自部署和自组织；步骤三：采用编队算法控制网络节点编队和节点合作，达到充分节能的目的；步骤四：建立分布式移动机器人的自组织网络ad-hoc路由数据传输协议，实现整个自主移动传感器网络的稳定工作。本发明可以为具有大量移动传感器节点的传感器网络的可重复配置、协作、路由开发和验证一种算法。

主权项

自主移动传感器网络动态建模与控制方法，其特征是在于，步骤一：建立基于局部狄朗内三角剖分和维朗诺伊图的分布式移动传感器网络模型，其中狄朗内三角剖分用三角几何结构描述传感器网络节点连接关系，维朗诺伊图用来描述传感器网络节点的监测范围，在所述分布式移动传感器网络模型基础上建立表达整个传感器网络的动静态特性；步骤二：对该分布式移动传感器网络模型中任一区域所属的控制传感器网络节点利用两种方法进行网络的分布式自部署和自组织，这两种方法分别为：基于虚拟势场法和狄朗内三角剖分的分布式自组织方法；基于改进型粒子群优化方法的分布式自组织方法；步骤三：采用编队算法控制网络节点编队和节点合作，达到充分节能的目的；步骤四：建立分布式移动机器人的自组织网络ad‑hoc路由数据传输协议，实现整个自主移动传感器网络的稳定工作；在步骤一后、步骤二前，基于该模型进行基本运动学分析；在分析时，根据各个移动机器人的位置、方向角、速度以及控制量信息分别建立各个移动机器人子系统的动态模型；再根据建立的每一个子系统的动态模型并综合子系统与传感器网络相邻节点之间的关系，建立基于图论的分布式模型；然后，基于所建的分布式模型，进行信息采集、融合；基于虚拟势场法的和狄朗内三角剖分的分布式自组织方法，使传感器在无约束空间进行自组织；虚拟势场法的基本思想是：将传感器节点在环境中的运动视为一种虚拟的人工受力场中的运动；障碍物对机器人产生斥力，目标点产生引力，斥力和引力的合力作为传感器节点的加速力，控制节点的运动速度和方向；在自组织时，由一个机器人的性能指标函数推导出其控制律；考虑整个多机器人系统时，推导出群控制律；建立基于虚拟势场法和狄朗内三角剖分的分布式自组织方法中无约束空间的自组织方法；基于改进型粒子群优化方法的分布式自组织方法主要是利用粒子群算法，并根据已知传感器网络节点的位置信息，来计算其它传感器网络节点的后续位置；传感器网络节点被分成主簇头、辅簇头及普通节点，其中，主簇头起着带动和指导所有传感器网络节点的作用，辅簇头起着带动和指导某个区域中的传感器网络节点的作用，余下的传感器网络节点为普通节点；通过主、辅簇头的带动和指导作用，进行网络的分布式自部署和自组织；由主、辅簇头带领传感器网络所有节点到达指定位置，并指导传感器网络逐渐展开；将传感器的所述分布式自组织方法应用在包括传感器网络节点的分散、汇聚和容错任务中，通过调整两传感器网络节点之间的期望距离来解决分散和汇聚问题。