基于矿工行为分析的WMSN网络优化方法

发布时间：2019-11-01 22:43

【摘要】：我国煤矿生产环境比较恶劣,事故比例远高于世界平均水平。在井下应用无线媒体传感器网络可以提高对其环境的感知能力,及时发现危险以降低事故发生率。基于以上情况本文提出基于矿工行为分析的无线多媒体传感器网络优化方法,从矿工行为和无线多媒体网络优化两个方面提高矿井下的安全性。本文研究了矿井下矿工的移动行为模式,提取其特征,建立基于隐马尔可夫模型的矿工移动行为分析。在矿工的移动行为模型中,将矿工的移动轨迹作为观测序列,把矿工所处的状态如“工作”、“休息”等作为隐藏状态序列。通过机器学习的方法,确定矿工状态转移矩阵和发射概率矩阵两个参数,描述其移动行为。针对矿工在井下状态不易获取和隐马尔可夫模型位置预测能力较弱的情况,本文给出将时间状态作为隐藏状态的简化模型。在研究了井下的群体移动行为,本文给出无线多媒体传感器监测热点区域的概念,在此基础上使用马尔可夫过程描述热点区域转移,给出了无线多媒体传感器节点在井下的节能优化方法。经实验证明,本文给出的基于隐马尔可夫的矿工移动行为模型,揭示了矿工移动行为与矿工所处的移动状态存在潜在的关联,即可对矿工日常移动行为进行位置预测,同时可以通过矿工日常的移动分析矿工在井下的行为,提高对矿工在井下异常行为发现能力。简化模型也可以较好描述井下移动行为。最后基于群体矿工行为可对无线多媒体传感器网络能耗进行优化,提高网络生存时间。
【图文】：

无线多媒体,传感器网络,系统架构

作为联系物理世界和信息世界的纽带，感知识别成为无线多媒体传感器网络逡逑的关键技术，，而由大量同构或异构传感器组成的无线传感器网络通过对物质性逡逑质、环境状态、行为模式等信息大规模长期实时的获取，具体如图１－１所示。逡逑无线多媒体传感器网络的工作模式分为采集型、查询型、监控型。采集型为逡逑每个节点定期采集数据，并将采集到的信息传递给汇聚节点或者数据存储中屯、。逡逑在一些环境监控和科学研究的应用中，迭种模式较为常用。查询型应用于网络对逡逑目标区域进行监控，但是并不一定向汇聚节点提交数据，只有当用户对某一块区逡逑域感兴趣，发出查询请求时，相关的数据才会通过汇聚节点提交给用户。最后是逡逑１逡逑

最小时间,两坐标,内移,算法

图２－１移动信息与停留点逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｍｏｂｉｌｅ邋ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ邋ａｎｄ邋Ｓｔａｙｐｏｉｎｔ逡逑图２－１显示了移动信息中存在停留区域，而停留点就在停留区域中，从暖动逡逑信息中提取停留点的算法ｔ５２巧日下：逡逑算法：停留点计算方法逡逑输入：移动位置记录，停留点两坐标之间的最小踞离（ｄｉｓｔＴｈｒｅｈ），停留点两ＧＰＳ逡逑坐标之间的最小时间差脚ｎｅＴｈｒ浊）；逡逑输出；停留点的数据集ＳＰ邋＝邋｛Ｓ｝逡逑１．逦ｉ＝０，邋ｐｏｉｎｔＮｕｍ邋＝邋｜Ｐ｜；邋／／Ｐ表示移动信息的集合，｜Ｐ｜表示集合内移动信息的个数逡逑２．逦ｗｈｉｌｅ邋ｉ邋＜邋ｐｏｉｎｔＮｕｍ邋ｄｏ，逡逑３．逦ｊ：＝ｉ＋ｌ；逡逑４．逦ｗＭｅ邋ｊ邋＜邋ｐｏｉｎｔＮｕｍ邋ｄｏ，逡逑５．逦ｄｉｓｔ＝Ｄｉｓｔａｎｃｅ（ｐｉ，邋ｐｊ）；邋／／Ｄｉｓｔａｎｃｅ函数是计算两个移动位置之间距离逡逑６．逦ｉｆ邋ｄｉｓｔ邋＞
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TD79;TP212.9;TN929.5

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