專利名稱：一種傳感網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)群體聚集編隊(duì)的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬群體行為控制技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種傳感網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)群體聚集編隊(duì)的方法。
背景技術(shù)：
群體聚集編隊(duì)控制問題是指一個(gè)由大量自治個(gè)體組成的集合，在無集中式控制和全局模型的情況下，通過個(gè)體的局部感知作用和相應(yīng)的反應(yīng)行為，使整體呈現(xiàn)出匯聚行為。這種控制技術(shù)在很多領(lǐng)域都有著十分重要的應(yīng)用，例如，無人駕駛飛行器的編隊(duì)控制以及目前人們熱衷的戶外探險(xiǎn)等活動(dòng)中，可靠合理的保證個(gè)體最終能夠集合編隊(duì)是非常關(guān)鍵的。群體聚集編隊(duì)控制技術(shù)的原型可以追溯到Reynolds模型，之后，在Reynolds模型的基礎(chǔ)上，Tarmer利用勢(shì)場(chǎng)法和力學(xué)分析技巧，考慮了具有固定和動(dòng)態(tài)拓?fù)涞臒o向網(wǎng)絡(luò)的智能群體群集運(yùn)動(dòng)控制，并利用代數(shù)圖論和非平滑分析工具給出了算法的穩(wěn)定性分析。 Olfati-Saber和Murray基于結(jié)構(gòu)能量函數(shù)和一致性協(xié)議提出了無向切換網(wǎng)絡(luò)的群集運(yùn)動(dòng)控制算法，并討論了避障和跟蹤問題。feizi和I^assio提出了一種有效的A/R(attractive or repulsive)模型，這種模型有兩條基本原則(1)遠(yuǎn)距離個(gè)體間相互吸引；(2)近距離個(gè)體間相互排斥。一年后，Gazi和Passion又在原有的模型上加以改進(jìn)引入了第三條基本原則，即存在著指向有利區(qū)域方向的吸引作用和指向不利區(qū)域方向的排斥作用。但是這些目前廣泛使用的控制模型都忽略了個(gè)體分布密度對(duì)于其控制的調(diào)節(jié)作用，然而這種調(diào)節(jié)作用在一些場(chǎng)合是十分重要且有意義的。傳統(tǒng)的群體聚集控制方式中，兩個(gè)個(gè)體之間的相互作用是對(duì)等的相互靠近或者背離的行動(dòng)，個(gè)體之間的通信也是雙向通信的方式，這種工作方式使所有個(gè)體都要進(jìn)行相對(duì)長(zhǎng)距離的通信和運(yùn)動(dòng)，而長(zhǎng)距離通信和運(yùn)動(dòng)意味著能量的消耗，在一些場(chǎng)合，特別是以傳感器網(wǎng)絡(luò)為例的需要高度重視整體能量消耗的場(chǎng)合來說，是比較不適用的。為滿足傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)于整體能量節(jié)約的高度要求，需要一種新型的調(diào)控機(jī)制來實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)的聚集編隊(duì)行為。這種調(diào)控機(jī)制需要保證傳感器節(jié)點(diǎn)需要時(shí)能夠有效聚集， 同時(shí)能夠有效控制長(zhǎng)距離通信時(shí)能量的消耗。本發(fā)明的提出就是為了解決這一問題，以帶有可移動(dòng)傳感器節(jié)點(diǎn)的無人飛行器編隊(duì)問題為例，應(yīng)用本發(fā)明中涉及的基于群體聚集編隊(duì)控制技術(shù)的工作模式調(diào)整方法，將可以自適應(yīng)調(diào)控節(jié)點(diǎn)的單向通信和雙向通信方式，同時(shí)使飛行器傾向于向高密度飛行器區(qū)域聚集，有利于少量孤立飛行器向高密度飛行器區(qū)域靠攏，有利于整體能量的節(jié)約和聚集編隊(duì)的形成。再以戶外探險(xiǎn)運(yùn)動(dòng)為例，當(dāng)分散的探險(xiǎn)團(tuán)隊(duì)需要聚集時(shí)，通過攜帶基于群體聚集控制技術(shù)工作模式可調(diào)的便攜式傳感器節(jié)點(diǎn)，可以幫助隊(duì)員向團(tuán)隊(duì)靠攏，實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)的集合，同時(shí)也可節(jié)約團(tuán)隊(duì)傳感器的能量。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種傳感網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)群體聚集編隊(duì)的方法，能夠高效地控制實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)的聚集編隊(duì)行為，且顯著減少長(zhǎng)距離通信及聚集時(shí)的能耗。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是提供一種傳感網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)群體聚集編隊(duì)的方法，包括下列步驟(1)每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)獲取自身所在區(qū)域的局部節(jié)點(diǎn)分布密度信息；(2)在傳感器高密度分布區(qū)域選取節(jié)點(diǎn)，開啟中高速工作模式，以加強(qiáng)其通信能力；(3)每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)向自身有效通信區(qū)域內(nèi)的其它傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)出匯聚信息，將自身的位置告知它們，并要求它們向自己靠近；同時(shí)調(diào)控節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，在促進(jìn)聚集運(yùn)動(dòng)的同時(shí)避免傳感器節(jié)點(diǎn)間相互碰撞；此時(shí)，未開啟中高速模式的傳感器節(jié)點(diǎn)使用普通的低速模式，其有效通信區(qū)域較??；開啟中高速模式的傳感器節(jié)點(diǎn)工作模式受所處環(huán)境節(jié)點(diǎn)分布密度調(diào)節(jié)；(4)每個(gè)傳感器可以收到多個(gè)有效通信范圍能夠覆蓋到自己的其它傳感器的匯聚消息和速度矢量，各矢量作向量求和后得到自己下一步運(yùn)動(dòng)的速度矢量，鄰近傳感器的作用范圍能夠覆蓋到該傳感器的中高速工作模式傳感器節(jié)點(diǎn)；(5)根據(jù)得到的速度矢量，各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)演化運(yùn)動(dòng)，最終實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的整體聚集；所述的步驟(1)中，傳感器節(jié)點(diǎn)獲取自身所在區(qū)域的局部節(jié)點(diǎn)分布密度信息采用如下方法傳感器節(jié)點(diǎn)探測(cè)自身周圍一定區(qū)域內(nèi)的其他傳感器個(gè)數(shù)，作為自身所處環(huán)境的傳感器分布密度信息。所述的步驟O)中，啟用中高速工作模式的傳感器節(jié)點(diǎn)選取采用如下方法設(shè)定密度閾值，若傳感器節(jié)點(diǎn)在步驟1中所獲得的密度信息超過預(yù)設(shè)閾值，則認(rèn)為處于高密度區(qū)域，各個(gè)高密度區(qū)域節(jié)點(diǎn)定期采用競(jìng)爭(zhēng)的方式選出一個(gè)節(jié)點(diǎn)開啟中高速工作模式，已經(jīng)開啟過中高速模式的傳感器節(jié)點(diǎn)不再參與競(jìng)爭(zhēng)。所述的步驟(3)中，節(jié)點(diǎn)分布密度與有效通信區(qū)域的關(guān)系采用如下方法判斷 R1 = 其中，Ri是傳感器節(jié)點(diǎn)i的有效通信范圍，ρ i是節(jié)點(diǎn)i在步驟1中所獲得的密度 fn息O所述的步驟(3)中，節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)調(diào)整方案采用基于節(jié)點(diǎn)密度分布信息的群體
聚集控制算法作為優(yōu)選方案，為
權(quán)利要求
1.一種傳感網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)群體聚集編隊(duì)的方法，其特征在于，包括下列步驟(1)每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)獲取自身所在區(qū)域的局部節(jié)點(diǎn)分布密度信息；(2)在傳感器高密度分布區(qū)域選取節(jié)點(diǎn)，開啟中高速工作模式，加強(qiáng)其通信能力；(3)每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)向自身有效通信區(qū)域內(nèi)的其它傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)出匯聚信息，將自身的位置告知它們，并要求它們向自己靠近；同時(shí)調(diào)控節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，在促進(jìn)聚集運(yùn)動(dòng)的同時(shí)避免傳感器節(jié)點(diǎn)間相互碰撞；未開啟中高速模式的傳感器節(jié)點(diǎn)使用普通的低速模式，其有效通信區(qū)域較小；開啟中高速模式的傳感器節(jié)點(diǎn)工作模式受所處環(huán)境節(jié)點(diǎn)分布密度調(diào)節(jié)；(4)每個(gè)傳感器可以收到多個(gè)有效通信范圍能夠覆蓋到自己的其它傳感器的匯聚消息和速度矢量，各矢量作向量求和后得到自己下一步運(yùn)動(dòng)的速度矢量，鄰近傳感器的作用范圍能夠覆蓋到該傳感器的中高速工作模式傳感器節(jié)點(diǎn)；(5)根據(jù)得到的速度矢量，各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)演化運(yùn)動(dòng)，最終實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的整體聚集。
2.如權(quán)利要求1所述的一種傳感網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)群體聚集編隊(duì)的方法，其特征在于所述的步驟(1)中，傳感器節(jié)點(diǎn)獲取自身所在區(qū)域的局部節(jié)點(diǎn)分布密度信息采用如下方法傳感器節(jié)點(diǎn)探測(cè)自身周圍區(qū)域內(nèi)的其他傳感器個(gè)數(shù)，作為自身所處環(huán)境的傳感器分布密度信肩、ο
3.如權(quán)利要求1所述的一種傳感網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)群體聚集編隊(duì)的方法，其特征在于所述的步驟O)中，啟用中高速工作模式的傳感器節(jié)點(diǎn)選取采用如下方法設(shè)定密度閾值，若傳感器節(jié)點(diǎn)在步驟(1)中所獲得的密度信息超過預(yù)設(shè)閾值，則認(rèn)為處于高密度區(qū)域，各個(gè)高密度區(qū)域節(jié)點(diǎn)定期采用競(jìng)爭(zhēng)的方式選出一個(gè)節(jié)點(diǎn)開啟中高速工作模式，已經(jīng)開啟過中高速模式的傳感器節(jié)點(diǎn)不再參與競(jìng)爭(zhēng)。
4.如權(quán)利要求1所述的一種傳感網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)群體聚集編隊(duì)的方法，其特征在于所述的步驟(3)中，節(jié)點(diǎn)分布密度與有效通信區(qū)域的關(guān)系采用如下方法判斷《= V^;其中，氏是傳感器節(jié)點(diǎn)i的有效通信范圍，P i是節(jié)點(diǎn)i在步驟1中所獲得的密度信息。
5.如權(quán)利要求1所述的一種傳感網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)群體聚集編隊(duì)的方法，其特征在于所述的步驟(3)中，節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)調(diào)整方案采用基于節(jié)點(diǎn)密度分布信息的群體聚集控制算法作 為優(yōu)選方案，為
全文摘要
本發(fā)明涉及一種傳感網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)群體聚集編隊(duì)的方法，包括下列步驟每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)獲取自身所在區(qū)域的局部節(jié)點(diǎn)分布密度信息；在傳感器高密度分布區(qū)域選取節(jié)點(diǎn)，開啟中高速工作模式；每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)向自身有效通信區(qū)域內(nèi)的其它傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)出匯聚信息，將自身的位置告知它們，并要求它們向自己靠近；每個(gè)傳感器可以收到多個(gè)有效通信范圍能夠覆蓋到自己的其它傳感器的匯聚消息和速度矢量，各矢量作向量求和后得到自己下一步運(yùn)動(dòng)的速度矢量；根據(jù)得到的速度矢量，各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)演化運(yùn)動(dòng)，最終實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的整體聚集。本發(fā)明能夠高效地控制實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)的聚集編隊(duì)行為，且顯著減少長(zhǎng)距離通信及聚集時(shí)的能耗。
文檔編號(hào)H04L12/28GK102420733SQ20111040309
公開日2012年4月18日 申請(qǐng)日期2011年12月7日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月7日
發(fā)明者張唯易, 張帥, 李偉, 王營(yíng)冠, 田文強(qiáng), 高丹 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所