[发明专利]一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法

说明书

本发明公开了一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法，提供了移动传感器在未知环境中的运动方案，方案基于细菌趋化觅食算法，将单个传感器节点类比为大肠杆菌向着浓度更高更适宜的方向运动；同时本发明将节能和节点耗能的稳定性作为评价指标，使得节点在运动过程中耗能更低、节点电池寿命更长。方案中将传感器采集的污染物浓度、运动方向上的污染物浓度梯度、节点电池剩余能量作为对移动传感器的运动控制量，通过这些量来调节传感器运动时间、运动速度和转动角度，最终达到快速、节能的探索到污染源的目的。通过实验可知，本发明做到快速对污染源定位，且保证节点耗能稳定，提高节点电池寿命。

技术领域

本发明涉及水污染源定位领域，更具体地说，涉及一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法。

背景技术

水是人类赖以生存的重要资源，也是所有生物维持生命的基本物质。同时在工业、农业、生活等各个领域起着重大的作用。另一方面，我国的淡水资源总体储量不多，属于水资源缺乏的一个国家。在这样的情况下，随着我国工业化的水平不断提到，水环境受到的污染也越来越严重。我们将工业、农业以及生活中未经处理的废水直接排到干净的水资源中，我国主要的七大江河都分别受到不同程度的污染。

在水环境问题日益突出的今天，研究污染监测与污染源定位问题对环境保护有重要意义。若能及时获取污染源位置，则可立即采取补救措施，并进一步治理污染，所以需要方便有效的方法来进行水环境中污染源的探测与定位。常用污染源定位与追踪方法有遥感探测、移动机器人探测、人工探测等，但这些技术在水污染源探测与定位应用中，有许多局限性。例如，遥感技术只能观测到扩散较为缓慢的水体表面污染；人工探测成本较高，且受地形限制。无线传感器网络具有节点分布密集、多节点协同工作、成本相对低廉、监测范围广、地理位置限制小等诸多优点。细菌算法构造直观且易于理解，所以该算法常被用于局部搜索和全局搜索，将单个传感器节点类比为大肠杆菌向着浓度更高更适宜的方向运动。本设计就是基于细菌算法进行设计，利用移动传感器更快更准确的搜索到污染物源头。

大部分的移动传感器节点都是以电池供电，但电池的电量有限，传感器节点可以移动的距离受到能量限制。相对于节点运动消耗的能量，传感器采集所耗费的能量我们可以忽略不计，我们应该使我们的算法更快速的探索到污染源，让节点在一次运行中减少运动距离，从而使能耗降低，延长电池的使用寿命。同时不同的节点耗能不同将大大的增加节点的维护成本，所以我们应该增强节点能耗的稳定性，因此设计中我们考虑了移动传感器的能量问题，将能耗小、使节点能耗稳定也作为设计指标。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的传感器节点可以移动的距离受到能量限制的缺陷，提供一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法，包括以下步骤：

S1、在一被污染的水域中，选定测试区域；

S2、在选定的测试区域中，随机放置m个可向任意位置处移动的传感器；

S3、设定污染物浓度阈值每过一段时间，控制并停止传感器运动，每个传感器将所在位置处采集得到的污染物浓度ω＝[ω₁,ω₂,...,ω_m]，与污染物浓度阈值进行比较；若则认为传感器节点i处于污染区域内，执行步骤S4；否则，执行步骤S5；其中，ω_i为传感器节点i所在位置处的污染物浓度值，i∈m；