不确定感应条件下定位传感器布局问题研究

Probabilistic sensing，which means the sensing probability of a covered target is uncertainty, is common in practice. Most existing literature is based on the assumption that covered target will be sensed with 100% confidence, and therefore they are not capable in solving positioning sensor placement problem under the probabilistic sensing model. As the history of sensor implementation in china is not too long, there is little concern on sensor placement under the probabilistic sensing model. The main purpose of this study is to optimize the positioning sensor placement problems in the following four settings: (1) perpendicularly downward placement of sensors in the plane above the target; (2) non-perpendicularly downward placement of sensors in the plane above the target; (3) three-dimensional placement of sensors; (4) placing multiple types of beacons to fulfill various service requirements. We first formulate the probabilistic sensing model, and then based on specified applications formulated the sensor placement problem by mixed-integer nonlinear programs with a chance constraint; at last, the problem is addressed by feasible region analysis and evolutionary algorithm design. The ultimate goal of this study is to enlighten the positioning sensor placement problem under the probabilistic sensing model to the cut-edge of academic world, and provide Chinese firms in both manufacturing and service industry with potential feasible and reliable positioning sensor placement solutions.

不确定感应，即感应范围内的目标被感应的概率是不确定的，在现实中普遍存在。文献中大多数传感器布局模型都假设覆盖即被感应，因此这些模型无法用来优化不确定感应条件下的定位传感器布局问题。由于定位传感器技术在我国广泛实施的时间不长，基于不确定感应的传感器布局问题受到的关注非常少。本项目研究在不确定感应条件下如何优化定位传感器的布局，重点研究4个有代表性的、贴近实际的布局问题：（1）在目标上方平面垂直朝下布局传感器；（2）在目标上方平面自由朝向布局传感器；（3）三维空间自由布局传感器；（4）多类型多服务要求的传感器布局。我们将先建立不确定感应模型，然后基于各应用环境建立相应的附有随机约束的混合整数非线性规划模型，最后通过可行域分析及设计启发式算法对其进行求解。本项目有利于将不确定感应的定位传感器布局问题推向国际学术前沿，同时为我国的制造服务业提供切实可行的、可靠的定位传感器布局方案。

不确定感应，即感应范围内的目标被感应的概率是不确定的，在现实中普遍存在。文献中大多数传感器布局模型都假设覆盖即被感应，因此这些模型无法用来优化不确定感应条件下的定位传感器布局问题。由于定位传感器技术在我国广泛实施的时间不长，基于不确定感应的传感器布局问题受到的关注非常少。本项目研究在不确定感应条件下如何优化定位传感器的布局，重点研究4 个有代表性的、贴近实际的布局问题：（1）垂直朝下布局传感器于目标上方的平面；（2）自由朝向布局传感器于目标上方的平面；（3）传感器与目标均在三维空间自由布局；（4）多类型多服务要求的传感器布局。首先我们通过组合数学与信号处理理论构建了不确定感应模型，然后基于各应用环境建立相应的附有随机约束的混合整数非线性规划模型，最后通过可行域分析及设计启发式算法对其进行求解。研究表明，在垂直朝下布局问题中，当定位精度要求较低时，正三边形布局策略优于正四、六边形布局策略；当定位精度较高时，只有正六边形布局策略可行。通过布局策略的对比可以帮助节省18%的定位传感器。在自由朝向布局问题中，当布局高度系数和传感器边际集群成本均较小时，基于3个传感器集群的正六边形布局策略最优，随着布局高度系数的增加，基于7个传感器集群的正六边形布局策略将为最优；但随着传感器边际集群成本的增加，非规则布局方式下的正六边形布局策略将为最优。在3维空间自由布局问题中，在仓库应用中提出了一个基于多目标规划的算法来同时优化布局成本、定位可靠性以及定位时间窗。在对服务要求的传感器布局问题中对不同服务的系统框架进行了设计。本项目有利于将不确定感应的定位传感器布局问题推向国际学术前沿，同时为个性化需求下的弹性制造服务业提供切实可行的、可靠的定位传感器布局方案。