[发明专利]一种地下管网无线监测定位系统在审
申请号: | 201310345094.1 | 申请日: | 2013-08-09 |
公开(公告)号: | CN103687079A | 公开(公告)日: | 2014-03-26 |
发明(设计)人: | 张利强;杨前进;韩新民;田宝庆;张彦伯 | 申请(专利权)人: | 机械科学研究总院;中机生产力促进中心 |
主分类号: | H04W84/18 | 分类号: | H04W84/18;H04L29/08 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100044*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 地下 管网 无线 监测 定位 系统 | ||
技术领域
本发明属于地下管网无线远程监控技术领域,具体地说,第一,本发明涉及地下管网无线远程监测定位系统设备;第二,本发明涉及无线监测系统的自组织网络定位方法;第三,本发明涉及无线监测系统在地下管网领域的突发事故定位实际应用,具体为事件驱动技术,实现突发事故源的快速定位;第四,本发明涉及定位算法实现过程的节能优化方法。
背景技术
GPS(Global Positioning System)是目前使用的最著名的定位服务。但是,由于无线传感器节点受到成本、能量和体积的限制,无法满足GPS的成本和功耗要求。针对地下管道网络监测系统,GPS会由于接收不到卫星信号而失效,这就使其应用受到很大限制。在机器人研究领域,也有不少关于定位的研究,但所提出的一些算法一般不用关心计算复杂度和能量消耗问题,同时也有相应的硬件设备支持,所以不适用于地下管网无线监测系统应用环境。
目前,无线监测系统定位算法还处于理论研究阶段,近年来已经出现了许多针对无线传感网络的节点定位算法,如无参考节点算法的AFL(Anchor-Free Localization)、Cricket和ABC(Assumption Based Coordinates)等算法,有参考节点的GPS-Free、DV-Hop(DistanceVector-Hop)、AHLos(Ad-Hoc Localization System)、LCB(Localizable Collaborative Body)和APIT(Approximate Point-In-Triangulation Test)等算法,集中式定位MDS-MAP算法,以及SPA、LPS(Local Positioning System)、SpotON、HiRLoc(High-Resolution Robust Localization)、凸规划(Convex Optimization)、RADAR、DPE(Directed Position Estimation)、MAP(MobileAnchor Points)、质心算法(Centroid Algorithm)等等算法。已经提出的定位算法都具有各自的适用条件,在特定条件下,某些算法在某些性能指标上可能优于其他算法,而在其他方面可能处于劣势。从一定意义上说,可公认为最优秀的定位算法目前尚未产生。通过分析已有的研究结果,发现即使很优秀的定位算法也有待于提高整体性能。总的来说,获得高效精确的定位算法还需要解决以下几个问题,降低硬件配置、提高对于高能效、高精度的距离或角度的测量技术;定位算法的复杂度和算法自身引起的通信量要尽量低;降低因信标节点比例小或大而增加的成本;对网络结构处于动态变化时的节点定位方法进行再次的深入研究。并且对地下管网无线监测应用环境的节点定位算法做进一步研究。
对地下管网监测预警与应急处置应用而言,监测节点必须明确自身位置才能详细说明“在什么区域发生了特定事件”,实现对管网状态信息以及突发灾害的定位和追踪。此外,了解监测节点位置信息还可提高路由效率,为网络提供命名空间,向部署者报告网络的覆盖质量,优化实现网络的负载均衡和网络拓扑的自配置。在地下管网无线监测系统中,监测节点的微型化和有限的电池供电能力使其在节点硬件的选择上受到了很大限制,低功耗是其最主要的设计目标。监测节点能量有限、可靠性差、节点数目较大、节点部署具有不确定性,以及成本、功耗、扩展性等问题的限制,再加上节点的通信能力、数据处理能力、存储能力有限,对定位算法和定位技术提出了较高的要求。主要包括:
自组织:地下管网无线监测系统没有全局基础设施来支持协助定位;
鲁棒性:监测节点本身脆弱性,算法必须具有良好的容错性和自适应性;
节能性:尽可能降低算法的计算复杂性,减小节点之间由于定位算法引起的通信负载,尽量延长网络的寿命;
分布式计算:减小信息收发,减小通信负载;
可扩展性:能够及时适应无线监测节点的增加和退出;
低成本:系统的安装时间、配置时间、定位时间要小,定位算法所需要的基础设施和监测节点数量、硬件尺寸以及所有设施的总费用等要足够低。
因此必须针对其密集性及节点的计算、存储、通信等能力都有限的特点设计有效的低功耗节点定位和突发事故源定位算法。
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