基于无线传感网络的建筑火灾耦合映像格子模型研究与应用

In order to timely control the situation of building fire, as well as to reduce the damage, an appropriate model of fire spread and growth gives scientifically accurate simulation, and is considered to be of great significance. In the case, the model based on inherent spatiotemporal chaos characteristics is thought to be extraordinarily important.This project properly combines wireless sensor networks and coupled map lattice model to theoretically study time-varying mapping function according to beyond wavelet, and the complex spatial coupling relationship concerned. By working on the performance of mapping function, together with the approach to multivariate function, the optimization method to obtain the best coefficient is established. Whereat, the universal multi-dimensional coupled map lattice fire model of time-varying characteristics is built.The model in this project will be applied on nonlinear spatiotemporal evolution to analyze the situation of building fire. By effectively focusing on its spatiotemporal chaos characteristics,nonlinear dynamical characteristics of parameters and their evolution running within different environmental conditions of fire model is determined. This functionally provides quantitative evaluation and prediction information of fire spreading process. Meanwhile, combination of self-organizing neural network and support vector machine materializes classification and identification of fire multidimensional signal. This study enriches theory and provides methods of coupled map lattice model，moreover, it gives a new way for the research of wireless sensor networks.

针对建筑火灾固有的时空混沌特征，基于无线传感网络构建火灾燃烧过程模型，对研究建筑火灾燃烧机理，从而快速、准确地模拟和预测火势蔓延和发展，为及时控制、扑灭火灾提供科学决策,具有重大的理论与实际意义。本课题将无线传感网络与耦合映像格子模型有机结合，研究基于超小波的时变映射函数和表征其复杂时变空间耦合关系的理论与方法，并探索获取时变映射函数最佳系数的优化方法；在此基础上，建立具有时变和普适性的多维无线传感网络耦合映像格子火灾模型及相关网络分布式算法；通过有效提取其时空混沌特性，探索在不同环境条件下火灾模型运行的非线性动力学特征参数及其演化规律，为火灾演化过程提供新的定性、定量评价标准和预测信息；同时还将基于自组织神经网络与支持向量机结合实现对火灾多维信号的分类识别。该项目的研究不仅进一步丰富与完善有关耦合映像格子模型的理论与方法，并为无线传感网络的研究及其应用探索新的途径。

本项目首先基于建筑楼宇中的无线传感网络，研究了构建建筑楼宇火灾系统CML模型的理论与方法，在模型中无线传感网络节点与耦合映像格子节点相对应，利用无线传感网络节点上传感器采集的建筑楼宇火灾数据实现耦合映像格子的建模；同时还研究了基于不同风场中的气体浓度衰减模型，利用空间分布传感器对火源点进行定位，为确定火源位置从而尽快扑灭火灾提供了依据；项目还提出了一种考虑路径总距离和消耗总能量的双重目标下的节点充电路径优化方法，该方法考虑了节点剩余能量以及节点与节点间的距离，并通过等价目标转化和加权处理，建立了多目标优化问题模型，可以有效提高网络的寿命；针对无线传感网络的抗干扰问题，对WSN的网络安全威胁进行了系统的研究，通过对常用的网络系统安全的研究，提出了对网络开发的安全增强解决方案，在在此基础上，我们研究了一个新的框架，将端到端和逐跳网络测量技术相结合，实现对WSM网络路径的监控；项目还开展了基于图像处理技术进行火灾类型识别的研究，该方法基于火灾彩色空间彩色特征进行图像分割处理,并依据各类彩色空间信息在彩色图像分割图形的特征,选择恰当的分割方法和合适的色彩空间,设计出在颜色模型中实现彩色火焰图像分割方案，利用色彩空间的颜色相似性来对火焰图像进一步处理，从而实现了对火灾的类型识别。总之，本项目的研究对预测火灾蔓延发展趋势，快速准确地模拟和预测火势，对及时部署灭火力量、控制火灾提供科学的决策依据，从而尽快扑灭火灾，减少人员与财产损失有着非常重要的实际意义，具有非常重要的理论、应用研究价值和重要的社会意义和广阔的应用前景。