[发明专利]一种基于机器仿生鱼的污染源探查定位方法

说明书

一种基于机器仿生鱼的污染源探查定位方法，首先建立一般多模态水体污染扩散模型；将机器仿生鱼随机放置到水域中，初始化参数；进行水质检测获得并共享位置信息与污染物浓度，更新节点最大浓度值，以初始随机位置为初始局部最优值，得到全局最优值；以全局最优值的位置为模拟污染源原点运行一般多模态水体污染源扩散模型，获得当前位置的污染物浓度并计算信息素浓度；根据下一跳节点公式，选择机器仿生鱼下一跳节点，并计算节点转移概率，判断节点是否转移；机器仿生鱼移动到下一位置，重复以上步骤，继续更新各机器仿生鱼的坐标、局部最优值以及全局最优值，直到满足条件，全局最优值的坐标即为污染源位置。本发明具有很好的稳定性，定位准确。

技术领域

本发明涉及污染源定位技术领域，具体涉及一种基于机器仿生鱼的污染源探查定位方法。

背景技术

水资源作为一种重要的自然资源，而近年来，随着工业化程度加深，工业、农业和生活污水的排放，成为水体污染的源头，对生态环境造成不可逆的影响。人为因素造成的污染要从源头治理，而水质监测是检测水污染的重要手段之一，在污染发生的时候，如何快速定位污染源位置对水污染治理工作有直接的意义。

而近几年来，随着通讯技术、物联网技术、传感器技术、嵌入式技术的迅速发展，无线传感器网络技术与理论也逐渐完善，而水下无线传感器网络(Underwater WirelessSensor Network,UWSN)的快速发展更进一步的促进了水域内实时数据监测网络应用。

移动探查与基于无线传感器网络的探查成为了目前主要探查方式，移动探查是指使用可移动的水质监测设备进行不同水域内的水质监测。常见的移动设备有陆上移动监测车、无线水质监测船、水下线控机器人等。由于移动监测车与移动监测船的造价高，越来越多的学者针对低成本、小型的移动水质监测设备展开研究，其中小型无人监测船与机器仿生鱼是当前的研究热点。

目前的水污染源定位研究大部分都是依靠数学建模等理论分析，其结论多采用仿真验证，对实际采集的水质数据的应用及分析较少，无法完全提取出水质数据中的有效信息。而群体智能则根据当前的采集数据来判断，未参考其污染源扩散模型，其判断准确性及稳定性相对较低，对于前期的大范围搜索误差较大。研究重点仍倾向于移动监测器的路径规划问题，并没有解决污染源的查找与定位。大部分都是基于已经采集到的数据进行理论分析得出，个别研究也会通过无线传感器网络来进行定位，而对于移动监测系统的污染探查定位方法研究还没有十分深入。

因此，在目前复杂的水下环境中，亟需提供一种有效的进行水质检测的定位方法。

发明内容

针对当前研究过分侧重于路径规划，对移动监测系统进行水污染探查定位的研究不足的情况下，本发明提出了一种具有很好的稳定性、定位准确的基于机器仿生鱼的污染源定位方法，

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于机器仿生鱼的污染源定位方法，所述方法包括以下步骤：

(1)建立一般多模态水体污染源扩散模型；

(2)将m个机器仿生鱼随机放置到M₁×M₂的目标二维水域中，初始化模型参数；

(3)机器仿生鱼进行水质检测，获得并共享位置信息x_i(t)与污染物浓度C_i(t)更新节点最大浓度值P_best(i)，以初始随机位置为初始局部最优值，得到全局最优值G_best(i)；

(4)以全局最优值G_best(i)的位置为模拟污染源原点，运行一般多模态水体污染源扩散模型，获得当前位置的污染物浓度C_S(t)，并计算信息素浓度τ_i(t)；

(5)根据下一跳节点公式，选择机器仿生鱼下一跳节点，并计算节点转移概率，判断节点是否转移；