面向生产管理的移动传感器网络组网技术
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摘要：本文针对紧急事件下危险环境监测中的移动感知节点组网优化问题进行探讨，包括系统部署框架、节点部署问题模型、不同场景应用的集中式和分布式部署算法等关键问题和技术，利用管理学中的运筹学、人工智能、优化论和决策理论，给出最佳的部署方案。
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1006-4311(2012)02-0180-02
0 引言
虽然安全生产管理是工业企业管理的重要组成部分，但受自然因素或人为因素两方面的影响，全球各地生产事件频有发生，如石油天然气行业的易燃易爆危险品的泄露、化工企业中危险化学及放射性物质泄露、火灾、煤矿塌方等，给社会造成了巨大的财产损失和人员伤亡。由于这类事件发生的环境非常复杂多变，甚至是救援人员无法接近的恶劣危险环境，给现场监测数据采集、分析和制定救援策略带来了极大的困难。因此，探索一种无需人为干预的无线自组织监控系统成为目前亟待解决的问题。近几年移动无线传感器网络的研究与应用为危险环境区域监控提供了可能，该网络系统由大量具有一定计算、存储和通信能力的移动感知节点组成，为了能够尽快了解环境中救助对象及危险因素所处的位置，这些节点在事件发生后被抛洒或自主移动至监控区域，通过自组织方式迅速组成网络，运行在人无法接近的恶劣危险环境中，实现了对目标环境的监测，及时为现场救助提供了可靠的信息，降低了人员和财产损失，减轻了对社会造成的危害。
单纯依靠器件的完善和通信协议的改进无法彻底地解决服务质量问题，因此，采用管理学方法、系统工程方法和数据分析处理方法，将移动感知传感器网络作为一个分布式的信息系统，对网络结构进行优化，针对不同的应用模式，建立各子问题的数学模型并给出相应的快速精确求解优化算法，重点包括节点部署优化、节点选择、节点管理、网络管理等。该研究弥补了传统研究中单纯依赖于硬件技术的处理和协议方面的改进取得该质量数据服务的观点，对于传感器网络的研究是一个很大的突破，促进管理学方法和系统工程方法在工程技术领域的应用，最终为无线传感器网络的广泛应用打下很好的理论基础。
1 组网关键问题
目前的研究中大多注重于满足网络连通和区域覆盖条件下最大化区域覆盖，而在紧急事件下，往往由于现场的环境复杂，造成节点感知和通信性能下降或者节点失效。为了提高监控网络服务的可靠性，必须建立多级连通和多级覆盖系统模型，为节点部署优化及行为决策研究打下基础。因此对下述问题进行研究：①对于给定节点类型，给定监控区域形状和面积，进行区域覆盖和网络连通的度量研究；②对于给定节点类型和监控区域的形状和面积，在满足多级连通和多级覆盖要求的情况下，所需节点数目并给出理论分析和数学推理；③对于给定节点数目和节点类型，在满足N-连通和M-覆盖要求的情况下，最多能覆盖多大的监控区域并给出理论分析和数学推理。
对于复杂事故现场，往往需要对多组参数同时进行监控(比如温度、有害气体、监控目标的移动状态等)，这就需要不同类型和不同功能的节点组成监控网络，这大大增加了节点部署问题的复杂性。因此，有必要对不同种类不同功能的节点进行分类，并对其成本、物理特性进行描述，建立节点类型和功能数据库。在满足给定的监控任务下，以系统建设成本和网络服务质量为目标、研究具体的节点选择方案。
移动感知节点的部署问题是研究重点，将多种形式的移动节点部署问题归纳为多目标组合优化问题或节点移动的行为决策问题，包括纯移动节点的部署问题和混合网络节点的部署问题，针对不同要求，给出具体的部署问题框架和模型及具体的部署算法。主要包括：①障碍物模型的建立及避障算法进行研究；②将多种形式的移动节点部署问题归纳为多目标组合优化问题，建立以节点移动距离、节点剩余能量等为目标，以网络连通和区域覆盖为约束条件的部署问题数学模型，研究集中式部署策略；③将多种形式的移动节点部署问题归纳为节点移动的行为决策问题，在满足多级连通和多级覆盖的条件下，每个节点通过设计的规则，决定自身的移动策略，进而研究其分布式部署策略；④由于监控环境的复杂多变，网络往往很难达到稳态，为了防止节点的振动，研究带阈值的移动节点部署策略：⑤为了实现多级连通和多级覆盖，监控区域边界处需要部署多个节点，增加监控区域边界效应的研究。
2 组网优化策略
根据监控区域性状和面积、节点的理想分布函数、节点的感知半径和通信半径及节点数目，采用概率感知模型，利用数学方法计算出区域M-覆盖的概率P(COVM)；再利用图论方法计算出网络N-连通的概率P(CONN)。再分别计算出理想部署状态下：①对于给定节点类型和监控区域的形状和面积，在满足多级连通(M-连通，P(COVM)>0.99)和多级覆盖(N-覆盖，P(CONN)＞0.99)要求的情况下，所需节点的最少数目：②对于给定节点数目和节点类型，在满足P(COV32)>0.99和P(CONN)＞0.99要求的情况下，最多能覆盖多大的监控区域。
对不同种类不同功能的节点进行分类，并对其成本、物理特性进行描述，建立节点类型和功能数据库。按照不同监控任务需求，建立以网络建设费用、CPU响应时间和数据服务为目标，以节点能耗、带宽和存储能力为约束条件的节点、操作系统选择数学规划模型或多目标优化模型，设计相应的组合优化算法统一框架，得出最佳的网络节点和操作系统的选型，以满足特定监控任务。
主要解决两类问题的部署优化。一是对监控区域已知，并能部署一个强大的核心控制节点的条件下，事先将选择的节点部署于一个较小的区域，一旦紧急事件发生，这些节点会主动移动至监控区域完成监控任务。这类问题的研究采用集中式部署策略，将部署问题描述为多目标优化问题，由控制节点执行部署算法并计算出移动感知节点的目标位置。其中多目标优化数学模型由最小化节点移动距离、最小化节点剩余能量和最小化部署时间等，约束条件由多级连通和多级覆盖以及任一节点的邻居节点数目和邻居节点间距离组成，求解算法采用进化计算、协同进化等方法。二是针对无法确定监控环境或无法部署一个强大的核心控制节点的情况下，有空中随机抛洒的形式将节点部署于监控区域，再利用节点分布式自组织算法得到精确部署方案。
3 总结与结论
主要针对面向工业生产监控中移动感知节点的部署优化及行为决策问题进行探讨，包括系统部署框架、节点选择、适合不同场景应用的集中式和分布式部署算法、节点任务管理、网络资源管理等关键技术，其主要的目标是用管理学方法解决其中的优化和决策问题，通过建模、求解、仿真等过程给出最佳的部署方案，以达到网络能耗、生命周期、可靠服务等最优化目的，对无线移动感知监控网络的广泛应用具有重要的指导意义。