面向风电监测的认知无线传感器网络的APTEEN路由协议及其优化研究

In order to conquer the shortage of current wind power monitoring technology, this project introduces cognitive wireless sensor networks adopting APTEEN routing protocol into a wind power monitoring system, and researches the APTEEN routing protocol and its optimization in condition of wind power monitoring. The main research contents of the project are following, firstly, based on the idle spectrum of wind farm and the spectrum allocation of cognitive wireless sensor networks, an intelligent APTEEN routing mechanism considering the stability of routing and spectrum is set up. Secondly, using ant colony double cluster head algorithm to optimize APTEEN routing protocol of cognitive wireless sensor networks in the wind farm, which balances the energy consumption of the whole network and improves the quality of data transmission. Thirdly, using ant colony multi-path algorithm to optimize APTEEN routing protocol of cognitive wireless sensor networks in the wind farm, which becomes single communication path into multi-path to improve further the integrity of data transmission of wind power monitoring and the reliability of cognitive wireless sensor networks and build a more balanced energy network. Lastly, according to the monitoring information island, an unified wind power monitoring system is designed by using cognitive wireless sensor networks with APTEEN routing protocol and high transmission rate to integrate different monitoring system.

针对目前风电监测技术的不足，将采用APTEEN路由协议的认知无线传感器网络引入风电监测中，在风电监测条件约束下对认知无线传感器网络的APTEEN路由协议及其优化开展研究工作。研究内容包括：(1)基于风电场的空闲频谱，结合认知无线传感器网络的频谱分配问题，综合考虑路由和频谱的稳定性，构建智能的APTEEN路由机制。(2)利用蚁群双簇头算法优化风电场环境下认知无线传感器网络中的APTEEN，平衡网络的能量消耗，提高数据的传输质量。(3)利用蚁群多路径算法优化风电场环境下认知无线传感器网络的APTEEN，使通信由单路径变为多路径，进一步提高风电监测传输数据的完整性和认知无线传感器网络的可靠性，形成能量更加均衡的网络。(4)针对风电场的监测信息孤岛问题，基于高传输速率的采用APTEEN路由协议的认知无线传感器网络，整合各个不同监测系统，设计统一的风电监测系统。

针对目前风电监测技术的不足，将采用APTEEN路由协议的认知无线传感器网络(CWSN)引入风电监测中，并对其中APTEEN路由协议及其优化开展研究工作:(1)构建智能的APTEEN路由机制。根据认知节点感知得到的风电场可用频谱集，运用跨层设计方法把路由选择和频谱分配相结合，提出的基于蚁群算法的非均匀分簇APTEEN可延长20.2%的网络生存周期(NLC)；综合考虑剩余能量、竞争半径，在此基础上进一步优化的APTEEN可提升30.5%的NLC。根据用户需要和应用类型来对TEEN路由协议的周期性和相关阀值进行设定即可扩展成APTEEN，采用跨层设计并优化得到的智能TEEN能够提高能效和NLC。(2)利用蚁群双簇头算法优化的APTEEN比APTEEN延长了约1.5倍的NLC，进一步利用蚁群多路径算法优化的APTEEN可再提升0.15倍的NLC，平衡了网络能量消耗，提高了数据传输质量。(3)基于能量和位置提出的利用果蝇优化算法改进的APTEEN可延长75%左右的NLC，进一步使用密度自适应算法和Dijkstra算法优化的APTEEN可延长40%的NLC、提高10%的覆盖率。(4)提出的基于能量位置均衡使用粒子群优化算法改进的APTEEN可延长78%的NLC；在此基础上提出的区域双簇头优化的APTEEN可进一步延长38%的NLC。(5)综合能量和距离等因素提出的基于蝙蝠算法改进的APTEEN提高NLC到1.65倍；提出的基于堆叠自编码器、卷积自编码器的数据融合算法优化的APTEEN都可延长78%的NLC。(6)利用差分进化算法、BP神经网络优化的APTEEN能够均衡能量消耗、延长NLC。(7)整合风电场不同监测系统过程中重点研究了双目立体视觉技术在采用APTEEN组网的CWSN进行风电场监测的应用：①提出的双目平面-空间算法可解决面向CWSN中图像传感器对目标测距及范围估计问题；提出的旋转平面-空间算法可解决平面-空间算法不适用多个测距装置在同一标准下进行协同工作问题。②提出的双目立体视觉测距装置的测量范围估计方法通过测距装置本身的参数以及算法特性可估计测距装置的取值范围。.CWSN特性使得基于上述研究成果构建的风力发电监测系统在系统容量、部署灵活性等方面都具有优势，应用前景良好，对于推进风力发电的信息化具有深远意义，这些成果也能为下一代无线通信技术发展提供有益的支撑。