高铁沿线滑坡监测系统中WSN节点部署研究

发布时间：2020-04-25 17:13

【摘要】：近年来,我国高铁取得了举世瞩目的成就,“四横四纵”的高铁网提高了出行效率,发展了沿线经济,同时高铁沿线的环境安全也成为了新的问题。我国大部分高速铁路修建在山区,所以高速铁路沿线山体滑坡监测至关重要。由于无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)和传统的传感器网络相比,具有更多的优势,所以更适合高铁沿线滑坡监测。节点部署是WSNs最关键的问题之一,是要确定合适的节点位置,提高节点的覆盖时间,加强网络连接,提高数据精度,增加网络寿命。同时,部署策略必须经过周密的规划,才能对某一地区进行全面而有效的监测。因此,节点部署的设计与研究具有重要意义。由于山西山脉较多,滑坡面积大,本论文特别选择大西(大同-西安)高铁忻州段,开展相关研究。针对大西高铁沿线滑坡监测问题,研究了区域覆盖型节点部署策略。主要研究了正三角形(Triangle)、正方形(Square)和正六边形(Hexagon)节点部署策略。分别计算了三种策略的覆盖率和节点数量,并进行了比较。通过实验,比较了三种部署策略,并对覆盖率和节点数量进行了性能评估。针对大西高铁沿线滑坡监测问题,研究了兴趣点(PoIs)覆盖型节点部署算法。主要研究了基于蚁群算法(ACO)的三种节点部署算法,即EasiDesign,ACO-TCAT与ACO-Greddy算法。EasiDesign算法主要由概率地进行下一点选择和信息素更新两个步骤组成。ACO-TCAT算法主要由三种蚂蚁转移类型组成。ACO-Greddy算法分为目标点选择、信息素约束、非均匀感知/通信半径设计和贪婪迁移四步。最后做了仿真实验,对部署成本、网络时延和网络寿命进行了性能评估。针对兴趣点(PoIs)覆盖型节点部署算法,提出了一种新的节点部署算法,即和声搜索-贪婪蚁群算法(HS-ACO-Greddy),该算法由和声搜索算法(HS)和贪婪蚁群算法(ACO-Greddy)组成。HS-ACO-Greddy算法主要思想就是使用和声搜索算法(HS)对贪婪蚁群算法(ACO-Greddy)的解进行再优化,进一步提高网络性能。最后,大量的仿真实验证明了HS-ACO-Greddy算法的有效性和优越性。
【图文】：

第一章 引言第一章 引言1.1 选题背景及意义1.1.1 我国高铁发展现状近些年来，我国在经济，文化各方面都取得了巨大成就，尤其是在交通方面。我国现在大大小小的城市都开通了高铁线路，，全面迎来高铁时代，高铁也当之无愧成为了中国名片。这张见证时代发展、书写时代变迁的新名片，排在中国“新四大发明”之首，让国人引以为傲。为了全面推进我国高速铁路的建设发展，在规划方案中还提出“四纵四横”建设目标（如图 1.1），全面打通运输运力 [1]，最终带动高铁沿线经济发展。

16c)高铁沿线某滑坡图 3.4 大西高铁沿线滑坡节点部署策略采用正三角形、正方形和正六边形策略，实验现场见图 3.5试验分别采取 3 种策略去覆盖边长 a=50m 的方形区域，最大感知半径为
【学位授予单位】：山西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP212.9;TN929.5;U216.419.1

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本文编号：2640486