[发明专利]水声传感网中基于分类超平面搜索的流体边界提取方法

权利要求书

1.一种水声传感网中基于分类超平面搜索的流体边界提取方法，其特征在于包括如下步骤：

S1：流体覆盖区域搜索标定阶段

S1-1：传感器节点按地理位置分簇，每个簇中至少包含4个节点，根据节点分簇形成不同的监测区域；被流体目标覆盖的传感器节点能感知到流体的存在，则此传感器节点称为事件节点，事件节点所在的簇称为事件簇；

S1-2：所有事件节点向所属的事件簇i的簇头发送通知消息，簇头根据收集到的事件节点ID和坐标，确定该簇里所有事件节点中横、纵坐标的最大、最小值，分别记为Xmin_ia、Xmax_ib、Ymin_ic、Ymax_id，并以横、纵坐标最大、最小值对应的节点坐标生成本地的四元组Quads_i＝[L_ia,R_ib,D_ic,U_id]，所述四元组用于表示流体在该簇中上、下、左、右四个方向的覆盖范围；

S1-3：水声传感网范围内的各个事件簇交换各自的本地四元组，每个事件簇根据收到的四元组内的坐标值更新自身的四元组，直至网络中所有事件簇的本地四元组不再发生变化；此时网络中事件簇维持的四元组表示流体在全网上、下、左、右四个方向的覆盖范围；利用四元组确定能包含流体覆盖区域的外接矩形；

S2：椭圆形包络确定阶段

S2-1：根据外接矩形的长宽比确定椭圆形包络；若外接矩形的长宽比大于等于2则确定将矩形的外接椭圆作为包络；若外接矩形的长宽比小于2则确定将矩形的外接圆作为包络；

S3：环形区域划分阶段

S3-1：设置期望的环形区域层数为H，以椭圆形包络为最外层均匀划分出H个同心椭圆，即得到H个环形区域；

S3-2：根据满二叉树的组织方式，对各层环形区域进行划分；第i层环形区域被均匀分割成2^i-1个子区域；最终，椭圆形包络内将包含2^H-1个大小不同的子分区；以上所有的子分区统称为晶胞，位于最外层的2^H-1个晶胞称为叶子晶胞；

S4：骨干晶胞选取

S4-1：从步骤S3-2形成的晶胞中选择骨干晶胞，其中满足骨干晶胞的条件为：①包含事件节点的叶子晶胞；②自身含有事件节点，且其左右孩子晶胞中至少存在一个晶胞中没有任何事件节点；上述条件二者满足其一即选为骨干晶胞；

S5：流体边界提取阶段

S5-1：将各个骨干晶胞内的所有传感器节点按地理位置分布组织形成学习社区；每个学习社区包含的节点个数相同，使得不同骨干晶胞内具有相同规模但不同数量的学习社区；各学习社区在结构上依然保持满二叉树的组织形式；

S5-2：以各个学习社区利用满二叉树维护的父子型、兄弟型邻接关系，设计纵向级联式学习策略和横向级联式学习策略，令不同学习社区中的节点将自身位置信息与是否监测到流体作为样本，使用支持向量机中进行合作训练，获得最大化事件节点和非事件节点之间间隔的分类超平面，作为对流体边界的提取结果。

2.根据权利要求1所述的水声传感网中基于分类超平面搜索的流体边界提取方法，其特征在于：所述的各个事件簇更新四元组的方式为，将本地四元组与收到的四元组对比其上下左右四个方向上的坐标，分别以对比后获得的横、纵坐标最大、最小值对应的节点坐标更新自身的四元组。

3.根据权利要求1所述的水声传感网中基于分类超平面搜索的流体边界提取方法，其特征在于：所述的椭圆形包络确定阶段，由于离心率为0时椭圆变为圆，所以将圆形包络可视为椭圆形包络的一种特例。

4.根据权利要求1所述的水声传感网中基于分类超平面搜索的流体边界提取方法，其特征在于：所述步骤S3-2中根据满二叉树的组织方式，对各层环形区域进行划分的具体划分方式为：

将最内层环形区域，即第一层环形区域，称为根区域；

第二层环形区域被均匀分割成2个面积相等的区域作为根区域的左右子分区；

第三层环形区域被均匀分割成4个面积相等的子分区，分别作为第二层中两个分区的左右子分区；

其划分过程等价于满二叉树中父节点生成左右子节点的过程，不断执行直到椭圆形包络所在的第H层，该层将被均匀分割为2^H-1个子分区；最终，椭圆形包络内将包含2^H-1个大小不同的子分区。