面向智慧矿山的移动群智感知覆盖及能效优化

• 作者: 王朝炜 刘婷 王天宇 王卫东
• 来源期刊: 物联网学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智慧矿山 移动群智感知 覆盖率 覆盖密度
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 专题:物联网+能源
• 页码范围: 17-25
• 页数: 9页
• 分类号: TN92
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00191

摘要

移动群智感知(MCS,mobile crowd sensing)是一种有效利用智能移动终端协同采集环境数据的技术,集成多种传感器的移动载体(如车辆)越来越多地被当作参与者来承担各种感知任务.在智慧矿山物联网(IoT,Internet of things)中,为了更好地感知人—机—环的实时信息,支撑安全生产顺利进行,基于MCS思想对矿山环境下移动感知节点的覆盖质量和能耗优化进行研究,提出了一种综合考虑覆盖率(CP,coverage percentage)和覆盖密度(CD,coverage density)的效用函数F(Ω)来衡量MCS的覆盖质量.为了获得最优的覆盖质量,针对参与感知的车辆选择问题提出了一种改进的贪婪算法——覆盖质量优化(CQO,coverage quality optimization)算法来优化覆盖质量,并使用真实的车辆轨迹数据集对所提出的算法进行评估,研究了影响覆盖质量的几个因素.实验结果表明,该算法具有较好的覆盖质量.