[发明专利]森林火灾监测节点部署方法及装置

权利要求书

1.一种森林火灾监测节点部署方法，其特征在于，应用于一电子设备，所述方法包括：

建立网络模型，所述网络模型包括在待测森林的预设区域内设置的多个传感器节点；

基于互信息标准，评估所述多个传感器节点的至少两个传感器节点的监测性能；

根据评估结果得出所述监测性能满足预设条件时，获取所述满足预设条件的监测性能对应的传感器节点；

所述基于互信息标准，评估所述多个传感器节点的至少两个传感器节点的监测性能，包括：

基于互信息标准，计算所述多个传感器节点中的每个传感器节点的第一互信息值；

每轮计算后，选择所述第一互信息值中的最大值对应的传感器节点并将所述最大值对应的传感器节点放入第一集合，以使所述第一集合中包括k个传感器节点；

获取所述k个传感器节点的原始感知质量；

从所述多个传感器节点中的未被选中的传感器节点中，使用子模算法选取互信息增益最大值对应的传感器节点，获取k′个未被选中的传感器节点且计算得出k+k′个传感器节点的预测感知质量，k+k′M，M为预设的最优节点个数；

对比所述预测感知质量和所述原始感知质量，根据对比结果评估所述k+k′个传感器节点的监测性能；

所述根据评估结果得出所述监测性能满足预设条件时，获取所述满足预设条件的监测性能对应的传感器节点，包括：

根据对比结果得出若所述预测感知质量大于所述原始感知质量，将所述k′个未被选中的传感器节点加入所述第一集合中后，获得第二集合，所述第二集合包括k+k′个传感器节点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述多个传感器节点中的未被选中的传感器节点中，获取k′个未被选中的传感器节点且计算得出k+k′个传感器节点的预测感知质量，包括：

从所述多个传感器节点中的未被选中的传感器节点中，获取k′个未被选中的传感器节点；

基于子模算法和所述第一集合，计算得出k+k′个传感器节点的预测感知质量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于互信息标准，评估所述多个传感器节点的至少两个传感器节点的监测性能之后，所述方法还包括：

根据对比结果得出所述预测感知质量不大于所述原始感知质量，基于所述预测感知质量的变化趋势确定传感器节点的个数。

4.一种森林火灾监测节点部署装置，其特征在于，运行于一电子设备，所述装置包括：

建立单元，用于建立网络模型，所述网络模型包括在待测森林的预设区域内设置的多个传感器节点；

评估单元，用于基于互信息标准，评估所述多个传感器节点的至少两个传感器节点的监测性能；

获取单元，用于根据评估结果得出所述监测性能满足预设条件时，获取所述满足预设条件的监测性能对应的传感器节点；

述评估单元包括：

评估子单元，用于基于互信息标准，计算所述多个传感器节点中的每个传感器节点的第一互信息值；每轮计算后，选择所述第一互信息值中的最大值对应的传感器节点并将所述最大值对应的传感器节点放入第一集合，以使所述第一集合中包括k个传感器节点；获取所述k个传感器节点的原始感知质量；从所述多个传感器节点中的未被选中的传感器节点中，使用子模算法选取互信息增益最大值对应的传感器节点，获取k′个未被选中的传感器节点且计算得出k+k′个传感器节点的预测感知质量，k+k′M，M为预设的最优节点个数；对比所述预测感知质量和所述原始感知质量，根据对比结果评估所述k+k′个传感器节点的监测性能；

所述评估子单元，还用于从所述多个传感器节点中的未被选中的传感器节点中，基于子模算法和所述第一集合，获取k′个未被选中的传感器节点，计算得出k+k′个传感器节点的预测感知质量。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述评估子单元，还用于从所述多个传感器节点中的未被选中的传感器节点中，基于子模算法和所述第一集合，获取k′个未被选中的传感器节点，计算得出k+k′个传感器节点的预测感知质量。

6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

确定单元，用于根据对比结果得出所述预测感知质量不大于所述原始感知质量，基于所述预测感知质量的变化趋势确定传感器节点的个数。