面向灾后救援基于智能手机的数据拯救算法和协议研究

When a large-scale disaster occurs, rescue teams cannot effectively get the information about the number, the location and vital signs of survivors due to the destroyed infrastructure. As a result, rescue teams maybe miss the golden window for survivors. The current researches about post-disaster relief mainly use wireless sensor networks for information collection, and utilize these information for improving efficiency of relief works. But, it is impossible to predict the time and location of a disaster event. A large-scale wireless sensor networks will cause a high cost in deployment and maintaining process, and meantime, it is hard to guarantee that this network can maintain the connectivity and coverage when a disaster strikes. Smart phone as the most widely used electronic equipment, with computing, communications, storage and sensing functions. After a disaster occurs, many self organizing networks will be formed by smart phone nodes. These nodes will continue to collect environmental data and vital signs, and distribute theses information in local self organizing network to improve the probability of data saving. The main concept of this project is that saving data is saving lives. The main research contents include: 1) Research on Smart phone based algorithms and protocols for self organizing networks in poster-disaster scenario; 2) Research on energy-saving algorithms and protocols; 3) Research on vital signs monitoring algorithms. This project will bring a new idea for post-disaster relief both in theory and practice.

在大规模灾难事件发生时，由于基础设施被破坏，救援队伍无法有效获得幸存者人数、位置以及生命体征等信息，从而错过了最佳援救时间。现有灾后救援的相关研究大多利用传感网来收集灾后数据，并用来提高救援效率。但是，灾难发生的时间和地点具有不确定性，大规模网络的部署和维护将产生巨大开销，也很难保证在灾难事件冲击下，网络能保持连通性并覆盖所有受灾人群。智能手机作为最广泛使用的电子设备，具有计算、通信，存储和感知能力，在灾难发生后，节点可以进行自组网，并持续采集环境和体征数据，同时将数据分布在本地自组织网络中，进而提高数据的生存几率，救援队伍可以根据这些数据制定有效的搜救策略。本课题基于拯救数据既是拯救生命的思想，研究内容主要包括：1）灾难环境下手机自组网算法和协议；2）节能算法和协议；3）生命体征监测算法等。通过对本课题相关理论和算法的研究，将为大规模灾难的人道主义救援提供新思路和实际应用基础。

发生灾难后，通常情况下基础设施将遭到严重的破坏，导致救援队伍无法及时有效的获得灾难现场幸存者的状态信息，如人数、位置以及生命特征等信息，从而错过最佳救援时间。现有的灾难救援相关研究大都采用预先部署的传感器节点构成的网络收集灾后数据，通过实时获取这些数据提高救援效率。但是传感器节点自身存在性能低下的特点：通信半径小、受干扰大、带宽和存储能力受限，灾难时易损毁等。因此灾难后很难保证灾难现场自组织网络的连通性和覆盖性，更为重要的是，难以保证能够监测到幸存者的重要信息。而智能手机的日益普及，使得人们几乎人手一台智能手机，即使在灾难场景下，人们持有智能手机也具有极高的概率，因此智能手机能够天然的提供对幸存者的覆盖，感知幸存者的状态信息，并通过智能手机远高于传感器节点的计算性能、通信性能，实现高效的组网和数据传输。本项目即面向灾后救援应用，基于灾后智能手机的自组织联网，实现对幸存者信息的收集和传输，完成灾后现场重要数据的拯救，在尽可能短的时间内尽可能多地逃逸到相对安全的区域中，从而有助于指导灾后救援工作。. 本项目主要工作包括： . 1. 灾后场景网络自组织算法和协议研究。包括灾难模型建模、网络建模和网络节点近场通信协议。. 2.基于引力的数据拯救算法和协议研究。在前期工作基于梯度的数据拯救算法基础上，克服基于梯度的数据拯救算法缺陷，研究基于引力和灾难二次破坏后的数据拯救算法。.3.生命体征监测研究。灾后幸存者的生命体征是救援行动中最迫切需要获得的重要信息，引入了深度学习技术对幸存者的生命体征进行监测。.4.复杂网络的信息传输研究。数据拯救的本质仍然是信息传输，而智能手机由人持有从而具备了一定的社会特征并构成复杂网络，因此进一步拓展了课题研究，研究复杂网络的信息传输。. 本项目取得了较为丰富的研究成果，共发表基金署名论文20篇，实现了一个系统原型，承办了CCF C类国际第15届移动自组织和传感器系统国际会议（MASS 2018）。通过对本项目研究，将为灾后救援提供新思路和实际应用基础。