【优秀论文】水下无线传感器战术监视网络三维复盖问题研究

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楼主 2019-12-18 11:31:15
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编者按:2017年9月18日至24日,第三届军民融合发展高技术装备成果展览暨论坛活动在北京成功举办。为配合本次活动,主办方组织开展了“第三届军民融合发展高技术装备成果展览暨论坛”论文征集,共收到投稿论文486篇,经多轮评审遴选出优秀论文55篇。仰山智库将陆续推送优秀论文,以飨读者。


水下无线传感器战术监视网络三维覆盖问题研究

作者:王忠思 张忠旭 尤扬


1.引言

习近平总书记在党的十八届三中全会上强调,要做好军民融合这篇大文章。2016年5月,中共中央国务院印发了《国家创新驱动发展战略纲要》,强调以突出科技创新为核心的全面创新,对“深化军民融合,促进创新互动”作了详细阐述。当前,水下无线传感器网络UWSN在海洋环境监测、灾害预防、资源勘探等民用领域和水下战术监视、入侵监测、武器侦察定位等军事领域有着广阔的应用前景,已经得到世界各国研究机构的极大关注。该领域的前沿技术研究是推动我国海洋开发、建设“智慧海洋”、保障我国海洋安全的重要基础性课题。我国拥有1.8万公里大陆海岸线、1.4万公里岛屿海岸线和300万平方公里的管辖海域面积,海洋渔业资源、矿业资源丰富,是我国国民经济发展的重要源泉。近海三条海上交通线,是我国海上军事、经济运输的大动脉,是海军沟通各主要基地,实施战役编队机动的战役通道。因此,构建我国重要海区通道的三维监视网络进行海洋监测侦察、信息搜集,对于确保我国海洋权益、经济利益、国防安全具有十分重要的战略意义。


2.国内外研究现状

2.1UWSN项目研究与应用

最早开展UWSN研究的国家是美国,早在20世纪 50 年代,美国就在大西洋和太平洋中投入大量经费建设了一个庞大的水声监测系统SOSUS,以实施海洋监测和海洋战术监视。作为美国比较成功的水下网络之一的美国海军海网Seaweb,水下声学网络是目前应用较早的具有典型代表意义的水下传感器网络项目,美国海军主要将其用于沿海区域的警戒,这种可布放的自主分布系统能够实现命令、控制、通信和导航功能,在反潜战和反水雷领域具有良好的应用效果。此外,日本的地球区域实时监测计划ARENA、欧洲的海洋气象监测网络ESONET、蒙特利海湾研究所MBARI 建立的海洋生化监测系统LOBO和海洋监测系统MOOS、北太平洋中铺设的有缆绳海洋监测系统NEPTUNE工程和设在纽约西长岛南部的前沿分析观测网络和遥测系统FRONT等,目标都是通过UWSN实现海洋多学科、多要素的综合研究,这些项目的研究和应用为我们提供了重要的参考和借鉴意义。

我国相关研究机构和高校在“八五”期间开始着手对水下通信进行研究。近年来,国家在自然科学基金项目以及“十一五”“十二五”高技术研究发展计划(863计划)中都将海洋监测网络作为一个重点研究方向加以资助,经过众多研究人员的不懈努力,出现了一批重要的研究成果:中国科学院声学研究所、中国科学院沈阳自动化研究所和西安光学精密机械所共同研制成功“水下反恐传感器网络监控系统”、中国科学院自动化研究所的“基于机器鱼的移动传感器网络实现环境监测的方案”、中国海洋大学与香港科技大学合作在青岛近海海面部署的我国第一个海面无线传感器网络(Ocean sense海洋监测传感器网络——973项目)等,都是比较有代表意义的水下传感器网络应用项目。

2.2UWSN覆盖问题研究的主要技术难点

目前,UWSN部署的主要方法包括随机部署、受控部署和移动部署等。一般来说,对于水下复杂多变的海洋环境,同时考虑网络开销和运行成本,UWSN广泛采用随机部署策略对水下固定锚节点进行初始部署。然而,水下固定锚节点一经部署会被锚固定在水底,只能通过改变自身浮力和节点与锚之间的缆绳长度来改变其所处的深度,而不能改变节点在原始部署后的水平位置,势必影响网络覆盖和连通性能。鉴于以上现实问题,目前所有随机部署优化算法都是经过计算,得出每一个原始部署节点最终合适的水下深度(z-坐标值),以满足网络覆盖率最大、网络连通度最高。

国外有很多学者发明了水下三维传感器网络部署方法,然而这些方法一般均专注于使得网络性能的某一个指标达到最优。以专注于覆盖率最大化的优化算法为例,此类算法主要分为两种:一种是穷举搜索方法,将部署节点在部署区域的不同深度不断进行迭代,直至找到该节点满足网络覆盖率最大时所处的深度。这种方法总能找到网络覆盖率最大的部署方案,但是其算法时间复杂度过高;另一种是减小节点间覆盖区域重叠的方法,一般采用分簇或者抽取样本的方式用一种算法达到节点间重叠区域最小的目的。这种方法的分析过程和计算模型往往较为复杂,属于覆盖率最大化算法中的次优方案。最近,有研究者提出了一些同时保证网络连通度的覆盖率最大化部署算法,主要是基于水面二维连通支配集,在不破坏该连通支配集的基础上选择被支配节点在水下的合适深度,以使得该被支配节点沉降后对区域的覆盖贡献最大。但是这种方法为了不破坏原有的连通支配集而保证网络连通度,因此限制了节点的移动空间,最终导致网络覆盖率得不到有效提高。

2.3UWSN网络水下节点

在UWSN的许多应用中,除使用自带动力系统的机动节点,如水下机器人、自主航行器AUV和水下滑翔机UG之外,一般均采用水下固定锚节点,进而实现诸如重要战略通道监视(栅栏覆盖)、重要海区监视(面覆盖)和水下监视定位(三维覆盖)等功能。固定节点的部署方式主要有受控部署和随机部署两种。在受控部署中,通过计算得出满足某些条件的特定位置,再将传感器节点部署于这些特定位置上,这种部署需要进行人工干预以使得节点准确的进入特定位置,其部署效率往往较低。随机部署一般是使用飞机、舰艇或潜艇将大量节点抛洒在监测水域,尔后这些节点通过锚固定在海底或者通过缆绳连接在水面浮标,从而扩展到水下不同深度实现三维覆盖。

随着UWSN研究的兴起,国外许多厂商开始研制并生产水下节点,如澳大利亚DSPComm公司的AquaNetwork系列产品,美国的Teledyne Benthos水声通信设备,英国的微型水下声学调制解调器等。目前,Tritech微型水下声学调制解调器通信距离可以达到500米,数据传输速率为40比特/秒。海底联合战术监视网络,由水下传感器节点、水下通信调制解调器、无线通信数据链、舰船、飞机和卫星构成一个完整的三维立体网络,实现对水下入侵目标的监测,特别是对于安静型潜艇的探测具有重要的战术价值。


3.基于图案模型的UWSN节点沉降覆盖算法

本文提出基于理想图案模型的节点沉降部署方法,分为三步:第一步初始化阶段,主要是完成节点的随机部署和初始拓扑构造,根据节点感知半径和通信半径计算最小节点数以及理想图案位置坐标(图案计算DPC),然后将水面随机部署节点与理想图案位置一对一的进行匹配(图案节点选择PNS),并保证沉降节点与理想图案位置的水平距离偏差总和最小,第二步连通度修复阶段,本文提出“插入调整法(NCR-IA)”“调整法(NCR-A)”两种算法,以保证匹配节点沉降到水下区域后仍然能构成一个连通的网络,第三步覆盖空洞修复阶段,本文提出的覆盖空洞修复算法CHR,在连通度保证的同时,使得网络覆盖率最大化。

3.1初始化阶段

节点一旦被部署后不能水平移动,只能在垂直方向上任意沉降,监测区域为某海域水下一个长方体区域F(L×W×H)。节点感知模型为布尔模型,节点感知半径为Rs,通信半径为Rc。在初始阶段,有M个节点被随机部署于监测区域二维水面,随后,这些节点会被锚固定在海底,节点所处深度由连接锚与节点间的缆绳长度所决定。节点在随机布放后能通过自身的定位系统获知自身坐标,并传送给中心节点。本文给出三种经典的球堆积模型。

按照以上空间划分法计算图案节点位置(图案计算DPC)。令L、W、H分别为覆盖区域在x,y,z轴方向上的长度;Δx,Δy,Δz分别为节点在x,y,z轴方向上的间距;[m]表示不小于m的最小整数; Rc为节点通信半径。则完全覆盖三维区域F(L×W×H)的最小节点数N可由公式N=LΔx×WΔy×HΔz计算,公式Nt=LRc×W3Rc/2×H6Rc/3为体心立方格结构部署方案最少节点数,公式Nm=L2Rc/3×W2Rc/3×HRc/3为面心立方格结构部署方案最少节点数。

然后进行图案节点选择PNS,将水面大量随机部署节点(子集A)基于距离权值一对一的分配给区域内的理想图案位置(子集B),实现“N项目”与“N目标”的最佳匹配。对该目标分配问题进行建模,现设子集A中随机节点个数为M,子集B中图案位置(最少节点数)为N,则目标分配问题的模型可以描述为z=min∑Mi=1∑Nj=1dijxij。满足条件:xij={0,1};∑Nj=1xij=1,j=1,2,…,N;∑Mi=1xij=1,i=1,2,…,M. 其中,D=[dij]M×N是距离评价矩阵,dij为第j个随机节点距离第i个理想部署点的水平欧式距离。因为锚节点在垂直方向的高度可以根据需要任意调节,因此节点沉降后其垂直方向上的距离差Δz=0,在距离评价矩阵中我们只考虑随机部署节点与理想部署位置的水平欧式距离。

3.2连通度修复阶段

待上述匹配节点沉降至水下后,为检查和修复网络连通度,我们采用图论中适用于遍历和搜索树或图数据结构的广度优先算法找出匹配节点中不连通的网络分区,即子网S1,S2,…,Sn,然后对其进行连通度修复。

图3(a)显示了子网S1,S2,…,Sn,图3(b)显示了基于调整法的连通度修复算法NCR-A,该方法仅调整不连通子网中部分节点的纵坐标,使其与最大子网连通,图3(c)显示了基于插入调整法的连通度修复算法NCR-IA,该方法需要首先插入部分节点到沉降节点中,使得沉降节点在水面的投影构成一个连通的网络。值得注意的是,假设子网S1,S2,…,Sn在水面的投影记为S1′,S2′,…,Sn′,而S1′,S2′,…,Sn′在水面构成一个连通的网络,则用调整法NCR-A修复网络连通度。否则,用插入调整法NCR-IA修复网络连通度。

3.3覆盖空洞修复阶段

对于覆盖空洞的检测和修复,本文提出基于三维泰森图(3D-Voronoi)晶胞结构的覆盖空洞检测方法和基于K-means聚类算法的覆盖空洞修复方法。要实现对覆盖空洞的修复,需要将冗余节点沉降到覆盖空洞的位置。设节点指派后的冗余节点个数为M-N,令其等于K,则空洞点集H的聚类个数为K,聚类簇的质心位置为冗余节点的沉降位置。使用K-means聚类算法得到K个沉降坐标的步骤如下:

第1步:随机赋予K个剩余节点一个z坐标,联合其水平坐标,作为K个初始簇心;

第2步:对所有的空洞点计算其到每个簇心的距离,并聚类到距离最近的簇心;

第3步:计算K个簇的z轴质心;

第4步:迭代2~3步直至每个簇中点集成员不再发生变化,算法结束。

得到的K个簇的簇心位置即为冗余节点的沉降位置,冗余节点沉降后能够尽量多的覆盖空洞点,从而实现覆盖空洞的修复。


4.性能仿真评估与分析

4.1仿真环境与参数设置

在仿真实验中,目标区域为L×W×H=500×500×200m3,节点感知半径Rs=50m,通信半径30≤Rc≤120m,取(x,y,z)轴初始偏置距离分别为(0,10Rs/10,10Rs/10)和(3Rs/4,3Rs/4,3Rs/4)。在实验评估中,我们将基于体心立方格结构和面心立方格结构的算法分别记为“Proposed 1”和“Proposed 2”,对比算法有三种:分别为随机部署策略 “RANDOM”, 最大化覆盖率优化算法“MCOA”[9], 连通度保证的自主覆盖算法“CACC”[10]和半径可调整的不均匀簇自主部署算法“URSA”。

4.2仿真结果分析

RANDOM方法保证了节点在目标区域的均匀分布,其性能稍微优于CACC算法,而与URSA算法相当。MCOA算法作为一种通过全局搜索节点最佳沉降位置的穷举算法,在网络覆盖率性能上始终保持最优,但是该算法的时间复杂度很大。RANDOM方法和MCOA算法网络覆盖率保持不变,而本文提出的算法以及CACC和URSA算法在节点通信半径增加时,会增加节点距离以减少节点间的覆盖重叠区域,网络覆盖率会随节点通信半径增大而增加。在保证网络连通度的前提下,本文提出的算法与CACC算法和URSA算法相比,网络覆盖率性能提高平均达8%~9%和3%~4%。

对于RANDOM和MCOA算法,无论是增加部署节点数量还是增大节点通信半径,都对网络连通度的提高有帮助。而本文提出的算法和CACC算法、URSA算法均能保证网络的全连通,连通度达到100% 。

4.3覆盖算法解决的主要问题与创新点

本文所构思的以上技术方案能够达到节点的一次沉降部署即可实现对水下三维目标区域的覆盖率最大化和网络节点的全连通。总体而言,与现有技术相比,能够取得下列有益效果:

(1)创新了水下三维传感器网络基于图案模型的部署方法。水下传感器网络一般均采用大冗余量的随机部署策略,当节点冗余量增大时,总能找到非常接近图案位置的随机部署节点,由于本方法采用了目标指派算法,图案模型的计算同时考虑了节点感知半径和通信半径,从而在初始指派部署中就能达到较高的覆盖率和连通度。

(2)节点部署更加方便、快捷、高效。本方法基于水下固定锚节点的随机部署策略,采用集中式算法,部署过程中无需节点提供自身坐标以外的更多信息,避免了分布式算法不断重复的通信和信息交换,一次沉降即可完成任意数目的节点部署,并达到水下网络的全连通和覆盖率的最大化,节点部署效率明显提升、能耗明显降低。

(3)算法时间复杂度低、运行效率高。本方法虽建立在集中式算法基础上,但与现有集中式算法相比,时间复杂度降低达1~2个数量级,与现有分布式算法相比,在连通度保证下网络覆盖率性能得到有效提升。


5.结论与展望

军民科技一体化是世界主要军事强国推动国防科技创新的主要趋势。关于军民科技融合发展,游光荣认为,统一的国家工业技术是军民科技资源融合的基础,需从装备探索、预研、研制、生产等方面实现军民一体化;贺新闻认为,在军民融合的基础上,可采用共同的科学技术、工艺、设备、材料和设施,满足国防和民用两种需要;杜祥琬认为,科学技术发展是一个链条,其源头是不分军用和民用的。本文提出了一种新颖的连通度保证下的水下传感器网络三维覆盖算法,仿真结果表明,提出的算法在相同部署节点数目的情况下,与国外几种最新部署算法相比,网络覆盖率性能平均提高7%以上。该方法研究的初衷虽然是解决水下监视网络三维覆盖问题的,但分析可知,其可推广到矿山、森林、国土边界、太空等任何一个三维空间实施有效的监视覆盖,进而实现侦察定位、预警探测、灾害预防等军民应用。


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