铀尾矿库安全监测秩滤波与裴波那契WSN定位技术研究
发布时间：2021-10-26 02:40
核能需求量不断增加使得铀矿开采量攀升,铀尾矿库作为铀尾矿渣主要的存储场所具有大量放射性核素,铀尾矿库裸露在大气中,雨水的冲刷可能会发生溃坝、核素泄露、雨水漫顶等,给下游居民区带来了很大的辐射危害,因此对库坝自身安全及坝体周边的相关安全参数和核素渗漏迁移进行实时性、动态性的安全监测具有重要意义。现有的铀尾矿库安全监测形式多是采用布设电缆形成分布式监测结构,这种监测结构存在许多不足,无法满足铀尾矿库实时性、动态性监测的要求。新型的无线传感器网络（WSN）通过多跳自组网形式不仅可以满足铀尾矿库安全监测要求,还能很好的应对其复杂的环境条件。本文将采用无线传感器网络（WSN）对铀尾矿库进行实时性、动态性的安全监测,结合铀尾矿库安全监测的需求,对无线传感器网络应用于其中的定位技术展开研究,主要研究工作包括下面三个方面:（1）针对铀尾矿库安全监测需求进行分析。铀尾矿库的环境条件与普通地面环境相差较大,其环境恶劣,库区面积巨大,节点监测多样化,具有布设密度大、通信距离短、有盲区等特点,距离有关的算法需要采用一些硬件设施,在铀尾矿库中,无法使用这些硬件设施,所以必须采用距离无关定位算法,同时为了防止监测...
【文章来源】：南华大学湖南省
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
WSN监测结构
把≡瘢?传输层主要作用是控制数据流传输，协助维护数据流传输，是保障通信服务质量的重要部分；应用层主要是基于具有特定监测对象的一些应用软件。另外体系架构还具有三个平台，能量管理平台负责调节传感器节点的能量消耗，移动管理平平台通过检测传感器节点的移动，维护路由，来使节点动态跟踪邻居节点的位置，任务管理平台负责在特定区域平衡调度监测过程[15]。上层应用层嬄嬄肘嬄传输控制层网络层嬄数据链路层嬄物理层定位时间同步聽QoS拓扑能量/安全/移动网络管理图1.2WSN体系架构1.3.2传感器节点构造传感器节点的硬件构造主要有四部分：传感器单元、处理单元、无线数据传输单元和电源单元[16]。传感器节点软、硬件的构造如图1.3所示。传感器单元中传感器的工作是收集监测目标区域监测源的信息，并由内在的AC/DC转换器将信息的数据转化成数字量。传感模块携带能量一般有限，其日
第1章绪论5常能量消耗大小会依据监测源的不同和信息采集的密集度不同而产生不同的能耗，在实际的WSN安全监测中，传感器节点为了解决盲区的问题，通常会冗余布设。所以科学的降低信息采集密集度，不仅无关信息有效，还有助于节省节点能耗。处理器单元中由两部分主要结构组成，分别是微型处理器及存储器。主要工作也主要是两个功能，一是当传感单元完成采集和信息数据转化成二进制数据后，需要对二进制数据处理；二是根据通信协议内容进行执行，并将其它节点广播的数据进行转发。无线数据传输单元主要工作是负责节点之间、节点与sink节点间的信息数据交换。研究总结了节点能耗、信息传输距离和数据包大小之间的关系，并确定了通过短距离、多跳的无线传输方式最有助于节省能耗。无线传输单元的几种状态可以描述为：发送、接收、空闲、睡眠。电源单元配备微型电池，提供整个节点的能量供应。能耗占比图如图1.4所示。处理器瀊无线模块闪存存储器通信组件AD/DC传感器能耗计算组件采集组件传感器节点应用程序调用返回信息软件结构硬件结构图1.3节点软、硬件构造图传感器处理器发送接收空闲睡眠5功耗/mW0101520无线传输图1.4能耗占比图1.3.3WSN特点WSN在有线网络的基础上进行改进，传感器节点可以快速的随机布设，布设方式简单且成本较低。传感器网络是一套具有监测、控制和无线传输通信等功
【参考文献】：
期刊论文
[1]铀尾矿库辐射安全问题的现状分析及对策[J]. 郑黄婷,许明发,向辉云,江岳. 核安全. 2019(02)
[2]核能综合利用研究现状与展望[J]. 王建强,戴志敏,徐洪杰. 中国科学院院刊. 2019(04)
[3]无线传感器网络的特点和应用[J]. 潘玉兰,刘广聪. 电子技术与软件工程. 2019(04)
[4]基于灰色预测与演化博弈铀尾矿库无线传感网络路由算法[J]. 余修武,夏凡,周利兴,张枫,刘永,戴李,姜慧. 传感技术学报. 2018(09)
[5]尾矿库安全监测低能耗无线传感器网络设计[J]. 戴圣贤,陈国芳,王强. 中国钨业. 2018(03)
[6]尾矿库在线安全监测系统的设计与应用[J]. 郝喆,侯永莉,张亮,肖圣博. 金属材料与冶金工程. 2018(02)
[7]斐波那契树优化算法全局随机性概率收敛分析[J]. 董易,吕丹桔,王霞,王耀民,李鹏,施心陵. 控制与决策. 2018(03)
[8]多峰函数优化的黄金分割斐波那契树优化算法[J]. 张松海,施心陵,李鹏,董易,李孙寸. 电子学报. 2017(04)
[9]基于阶次序列与凸规划的铀尾矿库监测定位算法[J]. 余修武,胡沐芳,周利兴,张可,刘琴. 中国安全生产科学技术. 2016(12)
[10]基于改进全局人工蜂群算法的WSN节点定位研究[J]. 邢熔华,黄海燕. 计算机科学. 2016(12)
博士论文
[1]群智能优化算法及其应用[D]. 冯春时.中国科学技术大学 2009
硕士论文
[1]基于WSN的钨矿尾矿库安全监测预警系统的研究与设计[D]. 盛颖飞.江西理工大学 2014
[2]混合型人工萤火虫群优化算法及应用研究[D]. 唐忠华.广西民族大学 2014
[3]无线传感器网络节点定位算法研究[D]. 端木庆敏.国防科学技术大学 2006
[4]人工鱼群算法的改进及应用[D]. 郑晓鸣.上海海事大学 2006
本文编号：3458661
【文章来源】：南华大学湖南省
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
WSN监测结构
把≡瘢?传输层主要作用是控制数据流传输，协助维护数据流传输，是保障通信服务质量的重要部分；应用层主要是基于具有特定监测对象的一些应用软件。另外体系架构还具有三个平台，能量管理平台负责调节传感器节点的能量消耗，移动管理平平台通过检测传感器节点的移动，维护路由，来使节点动态跟踪邻居节点的位置，任务管理平台负责在特定区域平衡调度监测过程[15]。上层应用层嬄嬄肘嬄传输控制层网络层嬄数据链路层嬄物理层定位时间同步聽QoS拓扑能量/安全/移动网络管理图1.2WSN体系架构1.3.2传感器节点构造传感器节点的硬件构造主要有四部分：传感器单元、处理单元、无线数据传输单元和电源单元[16]。传感器节点软、硬件的构造如图1.3所示。传感器单元中传感器的工作是收集监测目标区域监测源的信息，并由内在的AC/DC转换器将信息的数据转化成数字量。传感模块携带能量一般有限，其日
第1章绪论5常能量消耗大小会依据监测源的不同和信息采集的密集度不同而产生不同的能耗，在实际的WSN安全监测中，传感器节点为了解决盲区的问题，通常会冗余布设。所以科学的降低信息采集密集度，不仅无关信息有效，还有助于节省节点能耗。处理器单元中由两部分主要结构组成，分别是微型处理器及存储器。主要工作也主要是两个功能，一是当传感单元完成采集和信息数据转化成二进制数据后，需要对二进制数据处理；二是根据通信协议内容进行执行，并将其它节点广播的数据进行转发。无线数据传输单元主要工作是负责节点之间、节点与sink节点间的信息数据交换。研究总结了节点能耗、信息传输距离和数据包大小之间的关系，并确定了通过短距离、多跳的无线传输方式最有助于节省能耗。无线传输单元的几种状态可以描述为：发送、接收、空闲、睡眠。电源单元配备微型电池，提供整个节点的能量供应。能耗占比图如图1.4所示。处理器瀊无线模块闪存存储器通信组件AD/DC传感器能耗计算组件采集组件传感器节点应用程序调用返回信息软件结构硬件结构图1.3节点软、硬件构造图传感器处理器发送接收空闲睡眠5功耗/mW0101520无线传输图1.4能耗占比图1.3.3WSN特点WSN在有线网络的基础上进行改进，传感器节点可以快速的随机布设，布设方式简单且成本较低。传感器网络是一套具有监测、控制和无线传输通信等功
【参考文献】：
期刊论文
[1]铀尾矿库辐射安全问题的现状分析及对策[J]. 郑黄婷,许明发,向辉云,江岳. 核安全. 2019(02)
[2]核能综合利用研究现状与展望[J]. 王建强,戴志敏,徐洪杰. 中国科学院院刊. 2019(04)
[3]无线传感器网络的特点和应用[J]. 潘玉兰,刘广聪. 电子技术与软件工程. 2019(04)
[4]基于灰色预测与演化博弈铀尾矿库无线传感网络路由算法[J]. 余修武,夏凡,周利兴,张枫,刘永,戴李,姜慧. 传感技术学报. 2018(09)
[5]尾矿库安全监测低能耗无线传感器网络设计[J]. 戴圣贤,陈国芳,王强. 中国钨业. 2018(03)
[6]尾矿库在线安全监测系统的设计与应用[J]. 郝喆,侯永莉,张亮,肖圣博. 金属材料与冶金工程. 2018(02)
[7]斐波那契树优化算法全局随机性概率收敛分析[J]. 董易,吕丹桔,王霞,王耀民,李鹏,施心陵. 控制与决策. 2018(03)
[8]多峰函数优化的黄金分割斐波那契树优化算法[J]. 张松海,施心陵,李鹏,董易,李孙寸. 电子学报. 2017(04)
[9]基于阶次序列与凸规划的铀尾矿库监测定位算法[J]. 余修武,胡沐芳,周利兴,张可,刘琴. 中国安全生产科学技术. 2016(12)
[10]基于改进全局人工蜂群算法的WSN节点定位研究[J]. 邢熔华,黄海燕. 计算机科学. 2016(12)
博士论文
[1]群智能优化算法及其应用[D]. 冯春时.中国科学技术大学 2009
硕士论文
[1]基于WSN的钨矿尾矿库安全监测预警系统的研究与设计[D]. 盛颖飞.江西理工大学 2014
[2]混合型人工萤火虫群优化算法及应用研究[D]. 唐忠华.广西民族大学 2014
[3]无线传感器网络节点定位算法研究[D]. 端木庆敏.国防科学技术大学 2006
[4]人工鱼群算法的改进及应用[D]. 郑晓鸣.上海海事大学 2006
本文编号：3458661
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