海上搜救无线传感网的动态拓扑及时空随机覆盖机理研究

This project focuses on the study of application of Wireless Sensor Network techniques in Maritime Search and Rescue which faces the problem of search difficulty to realize the automatic position indication of searching subject. However it is difficult to solve the problems of dynamics of network topology and Temporal and Spatial Randomness of coverage in rough sea conditions. After the in-deep analysis of application demands and particularity of maritime environment, this work proceeds with the following aspects: firstly complex network theory is used to set up complex network model for the Wireless Sensor Network of Maritime Search and Rescue. And a dynamic self-adaptive Minimal Spanning Tree (MST) based Network Topology Algorithm is proposed to deal with the problem of network's poor robustness. Secondly, concept of social force is introduced to establish group power mobile model for searching objects. Then after revealing the statistical laws of Temporal and Spatial Random Coverage of nodes, a novel Temporal and Spatial Random Coverage Model (TSRCM) under multiple constraints is presented. Lastly, on the basis of TSRCM, Multidimensional Assignment Coverage Algorithm (MACA) based on Particle Swarm Optimization Algorithm (PSOA) is proposed. Local World Network Model is set up to better the coverage ratio of MACA and to cope with situation of nodes' join and quit. The result of this study has important academic value in enriching the basic research of Wireless Sensor Network (WSN) under harsh environment. Meanwhile, it plays an active role in improving Maritime Search and Rescue efficiency and popularizing the usage of WSN in the field of maritime safety and security.

针对海上搜救中目标搜寻困难的问题，研究将无线传感网应用于海上搜救以实现搜救目标的主动示位，而恶劣气候及海况等环境因素使网络具有拓扑的高度动态性及覆盖的时空随机性，为此本研究在深入分析海上搜救应用需求及环境特殊性的基础上着重从三个方面来展开：首先，应用复杂网络理论建立海上搜救无线传感网的复杂网络模型，并针对节点的动态性提出一种基于最小生成树算法的动态自适应拓扑控制机制；然后，引入社会力的概念建立搜救目标的群组力移动模型，并以此为基础分析目标节点的时空随机覆盖行为统计规律，以建立多约束条件下的时空随机覆盖模型；最后，基于该模型提出一种基于粒子群算法的多维分配时空随机覆盖算法，同时针对节点的加入与退出建立起搜救的局域世界网络演化模型以优化覆盖。本研究对提高海上搜救效率、推动无线传感网在海事安全保障领域的应用有着积极的作用，同时对于丰富恶劣环境中无线传感网的基础理论也具有重要的科学意义和学术价值。

针对海上搜救中目标搜寻困难的问题，本项目既是对在海上搜救中新理论和新方法的探究，也是无线传感网中的定位技术在海事安全方面应用中的一次技术拓展。本研究将无线传感网应用于海上搜救以实现搜救目标的主动示位，而恶劣气候及海况等环境因素使网络具有拓扑的高度动态性及覆盖的时空随机性，为此本研究在深入分析海上搜救应用需求及环境特殊性的基础上着重从三个方面展开；. 首先应用复杂网络理论建立海上搜救无线传感网的复杂网络模型，并针对节点的动态性提出一种基于最小生成树算法的动态自适应拓扑控制机制。此模型实现了MSR-WSN动态拓扑的生成与控制，将对带约束的最小生成树问题求最优解作为网络拓扑优化问题，应用改进的模拟退火遗传算法对其进行优化，使网络的生命周期及可靠性达到最优；然后引入社会力的概念建立搜救目标的群组力移动模型，并以此为基础建立基于时间与空间意义上的感知覆盖模型，研究在MSR环境中的动态网络随机覆盖行为统计规律，以建立多约束条件下的时空随机覆盖机制；最后，基于该时空随机覆盖模型并完善不同约束条件下的时空随机覆盖最优代价函数并求解，在考虑目标节点的动态性的基础上，研究并提出一种基于粒子群算法的多维分配时空随机覆盖算法，应用D-S证据理论对该算法进行改进，从而降低网络能量消耗，提高网络的可靠性及整体覆盖率，同时针对节点的加入与退出建立起搜救的局域世界网络演化模型以优化覆盖。. 恶劣环境中的无线传感网基础理论研究是《国家自然科学基金‘十二五’发展规划》中针对信息科学领域所提出需要解决的重点领域之一，而拓扑控制技术及时空覆盖机理是WSN研究中所要解决的基本问题之一。本研究对提高海上搜救效率、推动无线传感网在海事安全保障领域的应用有着积极的作用，同时在提高海上搜救效率和成功率等方面具有重要的实际意义，对于丰富恶劣环境中无线传感网研究的基础理论也具有重要的科学意义和学术价值。