基于WSN的机场噪声监测点布局优化算法的研究

摘要

民航业的不断发展使得困扰民航已久的机场噪声问题愈发严重,有效地监测机场噪声是关系民航业持续健康发展的关键。传感器网络被公认为是二十一世纪里最具影响力的改变世界十大技术之一,而无线传感器网络技术更是广泛地应用于各种环境监测系统中。基于 WSN的机场噪声监测系统为细粒度机场噪声监测与控制提供了可能。采用 WSN技术,机场噪声感知监测点可以在广大的区域中立体分布,全天时、全天候地进行数据采集。
　　本文为监测机场周围噪声数据状况,根据机场内部噪声数据密集和机场周围居民小区附近噪声数据离散的特点,提出针对机场内部二维环境的SANE-IGAOD监测点优化布局算法及针对机场周围居民小区三维环境的MANE-IGHKCA监测点优化布局算法。
　　SANE-IGAOD模型先将目标区域网格化,利用INM噪声预测软件来计算各个网格点在每个飞机噪声事件发生时的预测到的噪声值,根据SANE的限值来确定各个网格点监测到的噪声事件,再利用改进的遗传算法求得近似最优解,使得解集的传感器节点能覆盖所有的有效噪声事件并且节点数目尽可能少。
　　MANE-IGHKCA模型考虑机场附近环境复杂,需要进行三维全覆盖,因此考虑三维WSN的布局;首先将三维目标区域网格化,根据MANE的限值来确定各个网格点监测到的噪声事件,采用k重覆盖的迭代贪婪启发式算法得到监测点的布局位置,使得部署的传感器节点能覆盖所有的有效噪声事件且节点数目也尽可能少。
　　实验仿真结果表明两种监测点布局算法能获得较高的无线传感器网络覆盖质量,分别能保证目标区域内用尽量少的监测点覆盖所有的飞机噪声事件。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

图表清单

注释表

缩略词

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3 论文组织结构

第二章 相关理论基础

2.1 机场噪声的度量与预测

2.2 无线传感器网络概述

2.3 无线传感器网络中节点部署算法

2.4 本章小结

第三章 基于SANE-IGAOD的WSN部署方法

3.1 机场内部环境下SANE的度量与预测

3.2 问题的形式化描述

3.3 基于SANE-IGAOD的WSN优化部署方法

3.4 SANE-IGAOD算法仿真分析

3.5 本章小结

第四章 基于MANE-IGHKCA的三维WSN部署算法

4.1机场内部环境下MANE的度量与预测

4.2基于多个飞机噪声事件的概率覆盖模型

4.3基于MANE-IGHKCA的三维WSN部署算法

4.4 MANE-IGHKCA算法分析

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 论文的主要工作及贡献

5.2 下一步工作

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文