基于WSN的船舶火灾探测技术研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.目的及意义（含国内外的研究现状分析）1.1研究目的及意义据统计,上世纪80年代以来,因为船舶火灾所造成的海难事故的比重平均每年递增1%,在我国,每年的海难事故近千起,其中因船舶火灾 事故所造成的损失占10%,给国家财产带来巨大经济损失和重大人员伤亡。 船舶作为水上运输工具,其特殊的功能和结构特征,决定了船舶火灾具有以下特殊性:(1)船舶是一个相对独立的流动场所,发生火灾后获得外界救援的难度较大;(2)船舶的水密性特点导致火灾产生的热烟气在船舱中蔓延很快,在加速火灾发展的同时还对人员安全造成很大威胁;(3)由于自身功能的限制,船舶内部空间狭小,设备集中环境复杂,发生火灾后人员疏散和火灾扑救困难;(4)船舱中电器设备众多,还有大量的燃油、润滑油等易燃易爆物品,导致船舶的火灾荷载很高,火灾隐患众多。对此，船舶上需要精确迅速的报警系统，以此减少带来的损失与伤亡。随着社会、经济和科技的发展，船舶数量迅速增多，内部结构和功能也越来越复杂，对火灾的监控也提出了更高的要求。目前大多数火灾报警系统采用壁挂式或悬顶式节点安装方式，以有线的方式回传数据至管理控制中心并响铃报警，但传统的火灾报警设施严重依赖固定线路，在火灾中很容易因线路损坏而失去作用，因而表现出很大的脆弱性。并且系统的探测器分布有限，系统误报率与误动作的概率较高。新兴的无线传感器网络为这方面的研究带来了重要的机遇。无线传感器网络具有独特的技术优势，相对于传统报警系统：无线传感器网络不依赖基础设施，能多径路由、自修复和自维护；具有分布式的数据结构，在部分节点损坏时可通过重组继续工作，拥有大量分布节点和信息融合机制，能有效降低系统的误报警概率。为火灾报警系统的研究提供了全新的研究思路和解决方案。1.2国内外现状上世纪80年代以前,火灾安全工程主要研究陆地上的建筑火灾。1982年马岛战争中英国谢菲尔德号驱逐舰的沉没,使各国都注意到了船舶火灾的重要性和特殊性。从那以后,以美国为首的发达国家对船舶火灾安全工程开始进行系统的研究。经过20多年的发展, 在船舶火灾动力学、船舶火灾防治技术及船舶消防安全管理等各方面都取得了比较大的进展。 我国在船舶消防安全方面已开展了一定的研究工作,建立了相应的规范和制度。中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室在船舶消防安全基础理论研究方面已展开了一定的研究,他们在1995年对船舶火灾烟气沿通道蔓延特征的计算机模拟进行了研究,2001年对船舶机舱着火机理进行了实验与数值模拟研究。总的说来,我国对船舶消防安全的研究还处于起步阶段,我国在船舶火灾理论及防治技术研究方面还很不系统,还没有形成完整的船舶消防安全工程理论体系,这需要在相关领域进行进一步的深入研究。从国外的研究现状来看，美国是最早开始研究无线传感器网络技术的国家，美国国防部和军方近年来投入了巨资，在一些著名的高校、研究机构和企业公司，开展一系列满足军方作战须取得无线传感器网络技术和应用研究的活动。2009年8月5日，NI宣布推出最新无线传感器网络（WSN）平台，它包含了LabVIEW图形化编程软件和新发布的性能可靠、低功耗的无线测试节点，构成一个完整的远程监控解决方案。在中国，中科院的微系统所主导的团队积极开展基于WSN的边境防御系统的研发和试点，已取得了阶段性的成果。现在，无线传感器网络在人们的生活应用中已经起了积极地作用。

2. 研究的基本内容与方案

2．研究（设计）的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施2.1 研究的基本内容及目标 整个系统研究分为三个方面，网络节点部署、判断火灾产生、系统火源定位。 节点部署是无线传感器网络的一个基本问题,它反映网络所能提供的“感知”服务质量。 所谓节点部署，就是在传感器网络覆盖区域内，采用一定的方法部署网络节点以满足某种应用的需求。通常节点部署是传感器网络进行工作的第一步，它关系到传感器网络监测信息的准确性、时效性和完整性。合理的节点部署可以提高网络的工作效率、优化网络资源。它可根据应用需求的变化改变活跃节点的数目以动态调整网络的节点密度，此外某些节点发生故障或能量耗尽失效时，可通过一定策略重新部署节点，以保证传感器网络性能影响较小，网络鲁棒性加强。 在节点部署方面选取层次性leach协议控制网络拓扑结构，在判断火灾产生方面，给出基于d-s证据理论数据融合方案，在系统火源定位方面选择基于dv-hop协议的火源定位方案。 作为一种典型的拓扑控制算法，leach 算法通过周期性循环执行来完成的。每个周期分为两个阶段：簇建立和数据通信。第一阶段，先将整个网络分为若干个子区域。在每个子区域中，相邻节点根据一定的选举规则选举出簇头，其余簇内节点动态归属与其相应的簇头管理。第二阶段，簇内节点将采集的数据发给其归属的簇头节点，簇头节点对数据进行处理，然后转发给汇集节点。1967年，dempster提出证据理论，后来shafer在此基础上加以扩充，故证据理论称为d-s理论。利用d-s理论组合规则，可以对传感器采集的信息进行空间域判决融合，也可以对传感器采集的信息进行时间域融合。例如通过递归的形式实现d-s组合规则，时空域信息融合就可以实现了。 假定在相同的识别框架下，每个传感器可以提供n个不同类别的信任度以及判断结果。集中式数据融合过程为把k-1时刻的累积目标识别信息m(k-1)与k时刻m个传感器上报的目标识别信息相组合，得到当前的总目标识别融合结果。流程图如下所示：

dv-hop 算法的过程大致分为三个步骤。a.信息广播 在信息广播阶段，dv-hop 算法采用类似与距离矢量路由的方式进行报文的传递。网络中的节点之间通过报文的相互传递方式，可得到传感器网络中的每个未知节点与每个信标节点的跳数值。 首先，网络中的每个信标节点向它们周围的节点广播一个报文。报文的内容包括三个部分：信标节点在网络中的位置信息、信标节点在网络中的 id 号、源节点到目标节点的跳数。这里其中需要说明，源节点为发送报文的信标节点，目标节点为接收报文的邻居节点，源节点到目标节点跳数的初始值设为 1。信标节点周围的邻居节点接收到发来的报文后，节点对报文进行相应的存储和处理，如将跳数的字段值自加 1，接着再将报文转发给它们周围的节点。这样传感器网络中的每一个未知节点就可以知道自己到网络中的每一个信标节点的跳数值。这里有一种情况需要说明，当未知节点与信标节点之间存在多跳路径时，未知节点作为目标节点会接收到信标节点多个不同跳数值的报文。一般的情况下，采用放弃跳数值大的报文，而跳数值最小的报文则被保留，以作为未知节点到信标节点的最小跳数值。 b. 广播与校正值计算在信息广播阶段，dv-hop 算法可得到网络中信标节点之间跳数值。而网络中的信标节点位置已知，根据二维空间中的两点距离公式可以得到网络中的每对信标节点间的距离。下面根据公式 2-6 可得信标节点间的平均每跳距离其中 n(i，j)表示信标节点 i 到信标节点 j 的最小跳数。然后，将平均每跳距离的报文广播到网络中。周围的信标节点接收到这样的报文，对其中的数值进行校正。然后再将其广播到网络中。而网络中的未知节点接收报文时，只识别第一个校正值，对以后的校正值不予领会。这样让未知节点只接收距离它最近的邻居信标节点的校正值，以提高平均每跳距离的精确度。c. 定位计算在广播和校正值计算阶段， dv-hop 算法得到网络中的节点平均每跳的距离。而在信息广播阶段，网络中每个未知节点到网络中的每个信标节点的最小跳数。根据基本的乘法原理就可得到未知节点到信标节点的跳段距离。 当一个未知节点知道到三个或者三个以上的信标节点的跳段距离时，根据传感器网络的基本定位方法来求得未知节点的位置。这里的定位方法可以为三边测量法、最大似然估计法等。 dv-hop算法作为一种距离无关的定位算法，其算法实现简单，不需要附加硬件的支持。但是对网络平均每跳距离参数的依赖型较大，容易影响定位精度。

3. 研究计划与安排

3．进度安排

第1－2周：查阅相关文献资料，明确研究内容，确定方案，完成开题报告。

4. 参考文献（12篇以上）

4．阅读的参考文献不少于15篇（其中近五年外文文献不少于3篇）

[1]李力，中国火灾探测技术的现状及其发展趋势[j].火灾科学，2001.10（2）：116-119