[发明专利]一种传感网中实现群体聚集编队的方法

说明书

技术领域

本发明属群体行为控制技术领域，特别是涉及一种传感网中实现群体聚集编队的方法。

背景技术

群体聚集编队控制问题是指一个由大量自治个体组成的集合，在无集中式控制和全局模型的情况下，通过个体的局部感知作用和相应的反应行为，使整体呈现出汇聚行为。这种控制技术在很多领域都有着十分重要的应用，例如，无人驾驶飞行器的编队控制以及目前人们热衷的户外探险等活动中，可靠合理的保证个体最终能够集合编队是非常关键的。

群体聚集编队控制技术的原型可以追溯到Reynolds模型，之后，在Reynolds模型的基础上，Tanner利用势场法和力学分析技巧，考虑了具有固定和动态拓扑的无向网络的智能群体群集运动控制，并利用代数图论和非平滑分析工具给出了算法的稳定性分析。Olfati-Saber和Murray基于结构能量函数和一致性协议提出了无向切换网络的群集运动控制算法，并讨论了避障和跟踪问题。Gazi和Passio提出了一种有效的A/R(attractive or repulsive)模型，这种模型有两条基本原则：(1)远距离个体间相互吸引；(2)近距离个体间相互排斥。一年后，Gazi和Passion又在原有的模型上加以改进引入了第三条基本原则，即存在着指向有利区域方向的吸引作用和指向不利区域方向的排斥作用。

但是这些目前广泛使用的控制模型都忽略了个体分布密度对于其控制的调节作用，然而这种调节作用在一些场合是十分重要且有意义的。传统的群体聚集控制方式中，两个个体之间的相互作用是对等的相互靠近或者背离的行动，个体之间的通信也是双向通信的方式，这种工作方式使所有个体都要进行相对长距离的通信和运动，而长距离通信和运动意味着能量的消耗，在一些场合，特别是以传感器网络为例的需要高度重视整体能量消耗的场合来说，是比较不适用的。

为满足传感器网络对于整体能量节约的高度要求，需要一种新型的调控机制来实现传感器节点的聚集编队行为。这种调控机制需要保证传感器节点需要时能够有效聚集，同时能够有效控制长距离通信时能量的消耗。本发明的提出就是为了解决这一问题，以带有可移动传感器节点的无人飞行器编队问题为例，应用本发明中涉及的基于群体聚集编队控制技术的工作模式调整方法，将可以自适应调控节点的单向通信和双向通信方式，同时使飞行器倾向于向高密度飞行器区域聚集，有利于少量孤立飞行器向高密度飞行器区域靠拢，有利于整体能量的节约和聚集编队的形成。再以户外探险运动为例，当分散的探险团队需要聚集时，通过携带基于群体聚集控制技术工作模式可调的便携式传感器节点，可以帮助队员向团队靠拢，实现团队的集合，同时也可节约团队传感器的能量。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种传感网中实现群体聚集编队的方法，能够高效地控制实现传感器节点的聚集编队行为，且显著减少长距离通信及聚集时的能耗。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种传感网中实现群体聚集编队的方法，包括下列步骤：

(1)每个传感器节点获取自身所在区域的局部节点分布密度信息；

(2)在传感器高密度分布区域选取节点，开启中高速工作模式，以加强其通信能力；

(3)每个传感器节点向自身有效通信区域内的其它传感器节点发出汇聚信息，将自身的位置告知它们，并要求它们向自己靠近；同时调控节点运动状态，在促进聚集运动的同时避免传感器节点间相互碰撞；

此时，未开启中高速模式的传感器节点使用普通的低速模式，其有效通信区域较小；开启中高速模式的传感器节点工作模式受所处环境节点分布密度调节；

(4)每个传感器可以收到多个有效通信范围能够覆盖到自己的其它传感器的汇聚消息和速度矢量，各矢量作向量求和后得到自己下一步运动的速度矢量，邻近传感器的作用范围能够覆盖到该传感器的中高速工作模式传感器节点；

(5)根据得到的速度矢量，各个传感器节点演化运动，最终实现传感器节点系统的整体聚集；

所述的步骤(1)中，传感器节点获取自身所在区域的局部节点分布密度信息采用如下方法：传感器节点探测自身周围一定区域内的其他传感器个数，作为自身所处环境的传感器分布密度信息。

所述的步骤(2)中，启用中高速工作模式的传感器节点选取采用如下方法：设定密度阈值，若传感器节点在步骤1中所获得的密度信息超过预设阈值，则认为处于高密度区域，各个高密度区域节点定期采用竞争的方式选出一个节点开启中高速工作模式，已经开启过中高速模式的传感器节点不再参与竞争。