[发明专利]一种基于生物启发的多目标动态监测系统与方法有效
| 申请号: | 201810177758.0 | 申请日: | 2018-03-05 |
| 公开(公告)号: | CN108391232B | 公开(公告)日: | 2023-09-05 |
| 发明(设计)人: | 华翔;姜冰清;孙一阳;董兆鑫;雷斌;李晓艳;郭锦;谢勤 | 申请(专利权)人: | 西安工业大学 |
| 主分类号: | H04W4/021 | 分类号: | H04W4/021;H04W4/029;H04W52/02;H04W84/18 |
| 代理公司: | 无锡松禾知识产权代理事务所(普通合伙) 32316 | 代理人: | 朱亮淞 |
| 地址: | 720021 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 生物 启发 多目标 动态 监测 系统 方法 | ||
本发明公开了一种基于生物启发的多目标动态监测系统,包括若干个分布式的监测节点,单个所述监测节点的监测范围半径为Rsubgt;d/subgt;,单个所述监测节点的可通信范围半径为Rsubgt;c/subgt;,其中满足Rsubgt;d/subgt;>Rsubgt;c/subgt;,各相邻监测节点之间相互通信连接;单个所述监测节点包括休眠状态和唤醒状态,单个所述监测节点在唤醒状态下自动收集并跟踪处理范围半径Rsubgt;d/subgt;内突然出现的目标动态信息,使系统可以稳定实现对于多个监控目标的实时高精度监测。
技术领域
本发明属于网络监测领域,尤其涉及一种基于生物启发的多目标动态监测系统与方法。
背景技术
传统的监测技术主要基于数学模型的建立与分析,但是随着监测对象的复杂性与高度非线性以及对监测环境的要求越来越高,传统的监测系统对于监测目标的辨识和建模越来越困难。随着监测技术及科学技术的发展,为了克服常规监测中遇到的监测对象的复杂性与不确定性,智能监测技术便应运而生。区别于传统监测技术,智能监测系统一般具有学习能力和适应能力。可以对一个未知的环境信息进行识别和学习记忆,并且利用累计的记忆不断自行改进开发自身性能。同时智能监测系统一般具备一定的容错率和鲁棒性,可以自行处理一定范围内的错误或冲突,使系统可以稳定实现对于多个监控目标的实时高精度监测。
发明内容
发明目的:为了克服现有技术中存在的不足,本发明提供一种能研究解决大规模监测网络的覆盖率、准确率、能耗、反应速度等问题的一种基于生物启发的多目标动态监测系统。
技术方案:为实现上述目的,本发明的一种基于生物启发的多目标动态监测系统包括若干个分布式的监测节点,单个所述监测节点的监测范围半径为Rd,单个所述监测节点的可通信范围半径为Rc,其中满足Rd>Rc,各相邻监测节点之间相互通信连接;单个所述监测节点包括休眠状态和唤醒状态,单个所述监测节点在唤醒状态下自动收集并跟踪处理范围半径Rd内突然出现的目标动态信息。
进一步的,若干监测节点在稳定状态下的期望唤醒比例预设为P,每个监测节点将P作为自我调控时的参考目标。
进一步的,每个所述监测节点上设置一个激素浓度池,每个激素浓度池里面包含活跃激素池和休眠激素池,两种激素作为监测节点之间信息传递的媒介,分别是活跃激素AHx和休眠激素SHx;设定t时刻Ni监测节点的激素浓度水平表示为Hcx(i,t),监测节点的浓度切换门限表示为Switch-Hcx;监测节点Ni根据下式来判断自己的工作状态:
t时刻监测节点Ni向Nj发送的唤醒激素或休眠激素分别表示为AHx(i,j,t)和SHx(i,j,t),满足:
对于监测节点Ni,其在t时刻收到的SH和AH对其激素浓度Hc(i,t)的取值按照如下规则变化:
Hc(i,t)=Hc(i-1,t)+ΔAH+ΔSH
其中AH和SH互相拮抗,即ΔAH=-ΔSH;
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