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第13期“互联”学术沙龙——“基于无人机的传感数据采集研究”顺利举行
( 发布日期:2021-06-17 阅读:次)
主题:基于无人机的传感数据采集研究
时间:6月17日(周日) 13:40-14:40
主讲人:沈颂
地点:信电楼204
记录人:沈国峰
内容:
  讲座开始,沈颂教授先向我们介绍了本次讲座的主题:基于无人机的传感数据采集研究。因为现实生活当中远程传感数据采集往往会遇到一些现实挑战。一方面,由于通信距离的限制,远程数据通信需要接力。另一方面,由于传感节点在多跳数据收集的过程中存在严重的能耗不均问题,容易造成网络“能量空洞”,极大地降低了网络的能量使用效率和工作寿命。因此UAV(无人机)凭借其机动性高,范围广,可搭载其他设备,续航能力强等特点,成为了数据接力和解决能量空洞问题的重要手段。
  本讲座从系统架构、UAV合作、路径规划等多角度分析基于无人机的传感数据采集技术的研究现状及其存在的挑战,从关键技术、实验仿真方法等方面介绍正在开展的部分研究工作。
  首先沈颂教授先向同学们展示了有关无人机的两项研究,包括无人机博弈和传感数据采集。其中着重介绍了传感数据采集中的UAV-WSN系统。沈颂教授从UAV-WSN系统的研究意义、系统架构和采集策略三个方面介绍了什么是UAV-WSN系统。
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  接下来沈颂教授从UAV引申到了对移动智能体的介绍,他从广义和狭义两个角度介绍了什么是智能代理,并解释了移动智能体中的弱智能和强智能两个概念,同时着重讲述了强智能中的BDI架构。
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  之后,沈颂教授开始着重介绍了基于无人机的WSN数据采集策略。首先介绍的是能量消耗均衡的簇头选择策略 :BACHS。这种策略借鉴了LEACH算法的分簇思想,在簇头分布及簇头选择上进行改进,以满足UAV-WSN数据采集需求。
  然后又介绍了移动Sink节点行程规划算法 :SIPA。SIPA算法通过改进的多种群遗传算法确定访问序列后,使用Dubins模型来描述UAV简化的动力学特性,满足无人机了的曲率约束,得到了一条适合UAV飞行的最短路线。
  接下来,沈颂教授向我们展示了上述两种算法的Matlab仿真,首先是BACHS和LEACH的对比,从仿真结果图可以看出LEACH算法的分簇存在不合理之处,一些簇头的成员节点多,一些簇头的成员节点极少。LEACH-GA算法通过遗传算法来确定簇头的最优概率,网络分簇与LEACH算法相比更为合理,不过仍然存在有些簇成员节点过多,簇过大的情况。BACHS算法的分簇则相对更加合理,簇首的分布比较均匀,簇的大小适中,每个簇内节点的数量更为接近。
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  介绍完BACHS的仿真之后,沈颂教授又向我们展示了PISA和SIPA的仿真结果分析,通过实践证明了SIPA算法的路径优化效果优于其他两种,并且随着网络规模的扩大,优化效果越显著。
  之后,沈颂教授介绍了两种UAV-WSN系统软件的设计,先是介绍了无线传感节点软件设计,接下来是监测中心软件设计。
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  最后,沈松教授做出了对本次学术沙龙的总结,以及对基于无人机的无线传感数据采集研究的展望。
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参加人:研一研二部分学生
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