矢量任务地图:群智感知任务渐进式分发方法

发布时间：2020-10-11 00:50

　　 伴随着越来越多的传感器被集成到移动终端,群智感知逐渐成为可能.群智感知的第一步是传感任务的分发,由于移动终端具有移动性,且拥有多样化的硬件设备与感知能力,因而群智感知任务分发不同于普通的传感任务分发.考虑到感知任务的位置固定且节点移动往往基于道路,因而将子道路和任务绑定在一起,设计出基于矢量任务地图的任务分发方法.子道路可以是完整道路中无分叉的一小段道路,也可以由某几个坐标点组成,满足不同覆盖范围的任务.节点接收到任务地图后,由位于相同道路并能够测量该道路上所要求传感任务的移动节点组成传感组,彼此协调完成任务测量.交替进行两种方法实现矢量任务地图的渐进式分发:(1)提高地图分辨率;(2)增加子道路上坐标点数目.通过坐标点精度按位增加的方法提高地图分辨率;通过零阈值Douglas-Peucker算法增加子道路上坐标点的数目.同时,设计新增点坐标信息压缩算法节约矢量任务地图的数据量,其利用新增点在前一低分辨率地图中位于已有点连线上、在当前分辨率地图中位于已有点连线外这一特点,推测新增点的坐标信息.在MATLAB中的模拟实验表明,当矢量任务地图分发给与任务数量相同的移动节点时,任务分发的成功率达到60%以上;当分发给任务数量两倍的移动节点时,任务分发的成功率达到85%以上.同时,采用渐进式分发方法比直接分发更节约数据量且道路坐标点数目的增加与分辨率增加相适应.最后与Zoom进行比较,本文设计的矢量任务地图在1024×1024分辨率下错测量接近0%,且数据量比Zoom降低30%.
【部分图文】：

动传感器比相同数目的静止传感器能覆盖更大的监测范围，但也正是因为移动性，移动终端构成了无结构的网络，感知平台难以预测终端的移动轨迹，从而难以对每个终端直接下发相应的感知任务．然而我们考虑到：（１）移动终端只是数据传输的载体，感知数据本身的位置是固定不变的．（２）用户的移动是基于道路的，行人、自行车、汽车只能在对应的道路上运动，不能偏离了原有的道路而另辟蹊径．所以我们将任务和子道路绑定在一起．感知服务器通过构建若干［子道路，任务］二元组实现矢量任务分发．图３任务地图任务地图上大部分的子道路是矢量地图原有完整道路中无分叉的一小段道路，如图３（ａ）所示．对于少数不在道路上的任务，我们在任务区域中设置坐标点来构建子道路．矢量任务地图也满足覆盖范围不同的任务分发．覆盖范围大的任务可能包含多条子道路，我们分发多个［子道路，任务］二元组，如图３（ｂ）所示；覆盖范围小的任务可能不能用一条完整的子道路表示，通过在子道路上选择部分坐标点构建新的子道路，用于任务分发，如图３（ｃ）所示．任务地图的更新与任务分发相类似，通过传输［子道路，任务］二元组实现．由于道路是固定不变的，道路信息数据只需传输一次，因而在任务地图更新时，如果道路首末两点在已有的任务地图上，则终止道路数据的传输，否则传输完整道路数据．相比较于Ｚｏｏｍ中将任务和地点绑定在一起的思想，矢量任务地图以子道路作为最小数据单元进行任务标注，每条子道路上的任务都是一致的，这样就无需如Ｚｏｏｍ那样为每一个点进行任务标注，有效节约了数据量．并且矢量数据格式保存的都是有效的坐标信息，没有冗余数据

任务标注，每条子道路上的任务都是一致的，这样就无需如Ｚｏｏｍ那样为每一个点进行任务标注，有效节约了数据量．并且矢量数据格式保存的都是有效的坐标信息，没有冗余数据，相比于Ｚｏｏｍ，机器可读性更强．对于Ｚｏｏｍ中存在的一个栅格点上只能表示一类任务的问题，矢量任务地图将子道路与其所具有的多个任务分别绑定一次，通过依次传输这些绑定信息，使问题得到有效解决．２．１．２任务测量将多个［子道路，任务］二元组结合起来，就形成了矢量任务地图．一个简单的矢量任务地图如图４所示．地图上存在３个任务，实线道路表明经过该道路的移动节点需要收集温度数据，即收集温度数据为传感任务；虚线道路则分别表示收集速度和光度数据是传感任务．移动终端接收到此矢量任务地图后，就能获知在哪些地点需要完成什么传感任务．图４矢量任务地图移动节点根据矢量任务地图能够实现自组织网络进而协调任务测量．位于相同道路并能够测量该道路上所要求传感任务的移动节点组成一个传感组，传感组内的移动节点彼此协调共同完成对道路上任务的测量．采用这种方式，节点不需要服务器的参与就能组成一个个传感组．２．２渐进式分发方法２．２．１渐进式分发框架我们研究的对象是群智感知环境下的任务分发，构建的矢量任务地图不同于一般的地图，矢量任务地图不需要精确的坐标表示．参与群智感知的终８１９４９期张君涛等：矢量任务地图：群智感知任务渐进式分发方法

图６新增点插入矢量任务地图２．２．２精度按位增加图７坐标点精度增加在矢量地图中，坐标通常用６４位ｄｏｕｂｌｅ型数据表示，其表示的精度高、范围广，地球上的每一个点都可以被这６４位的坐标精确表示．然而，这里研究的是矢量任务地图分发给参与感知的用户，用户的移动范围最大为一个城市，即使是我国最大的城市北京，其面积也只是１．６万平方公里，因而北京市地图横纵坐标的最大值不会超过２００００００ｍ，用二进制数据表示的长度是２１位．同时矢量任务地图对精确度没有很高的要求，以米作为矢量任务地图的最高分辨率不会对移动终端定位产生影响．以往对降低坐标点数据存储精度的研究是采用不同的字节型数据（如ｉｎｔ型、ｓｈｏｒｔ型）表示道路坐标点不同的精度，我们认为道路中坐标点的存储可以突破字、字节的限制，改用位的形式来表示．相比于字节型数据每增加一个字节，精度提高２５６倍的快速变化，按位增加表示的精度变化仅为１倍．用位表示坐标后，位数越高包含道路的信息也越多，在分发矢量任务地图时，首先分发的是由道路点高位坐标组成的数据信息，随着渐进式分发的进行，分发坐标点的位数依次降低．我们设计，每次分发的数据都只有坐标点２位的信息，选取２位进行分发既有利于２．２．４节将说明的新增点坐标压缩方法，也不会造成附加信息数据量过大，因而有利于渐进式分发的顺利进行．图７中显示的是点Ａ的坐标信息渐进式分发的过程．点Ａ的实际坐标为Ａ（１００１１０，１０１０１１）．在第１次分发时，我们提取坐标点最高两位的坐标（１０，１０）；在第２次分发时
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