1、目的:生物恐怖活動(dòng)、生物戰(zhàn)劑攻擊具有危害程度大、影響范圍廣等特點(diǎn)，能夠?qū)?guó)家安全、社會(huì)穩(wěn)定、人民生活造成巨大影響，同時(shí)還嚴(yán)重威脅到軍隊(duì)安全及戰(zhàn)爭(zhēng)局勢(shì)。如何應(yīng)對(duì)、防范生物恐怖，并對(duì)生物恐怖襲擊、生物戰(zhàn)劑攻擊進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè)和預(yù)警，是21世紀(jì)以來(lái)世界各國(guó)廣泛研究的問(wèn)題。生物戰(zhàn)劑通常以液滴或粉末狀態(tài)使用，以生物戰(zhàn)劑氣溶膠的形式在空氣中傳播，具有釋放難度低、危害效率高、殺傷范圍廣的特點(diǎn);同時(shí)，由于生物戰(zhàn)劑氣溶膠無(wú)色無(wú)味、顆粒極小，很難被人體感官或

2、普通偵檢儀器偵察和發(fā)現(xiàn)，這極大的增加了檢測(cè)和預(yù)警的難度。因此，在發(fā)生生物恐怖襲擊或面臨生物戰(zhàn)劑威脅時(shí)，早期的快速識(shí)別、鑒定處置能夠極大降低人員傷亡及生物戰(zhàn)劑的傳播;生物氣溶膠檢測(cè)技術(shù)對(duì)國(guó)家和軍隊(duì)都具有十分重要的戰(zhàn)略意義。長(zhǎng)期以來(lái)，國(guó)內(nèi)外檢測(cè)生物戰(zhàn)劑氣溶膠所采用的培養(yǎng)、計(jì)數(shù)與免疫學(xué)、基因?qū)W相結(jié)合的方法，雖然能夠進(jìn)行定性定量分析，具有穩(wěn)定、可靠等優(yōu)點(diǎn)，但檢驗(yàn)周期較長(zhǎng)，需要比較復(fù)雜的人力勞動(dòng)，在生物戰(zhàn)劑現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)檢測(cè)方面受到很大限制。隨著光學(xué)技

3、術(shù)、電子技術(shù)的快速發(fā)展，生物氣溶膠檢測(cè)技術(shù)的水平也極大提高，通過(guò)激光誘導(dǎo)擊穿光譜法、激光誘導(dǎo)熒光光譜法等一系列技術(shù)，能夠分析生物氣溶膠的生物特性，實(shí)現(xiàn)快速實(shí)時(shí)檢測(cè)功能。
　　目前的生物氣溶膠檢測(cè)技術(shù)，已具有檢測(cè)速度快、靈敏度高、經(jīng)濟(jì)成本低等優(yōu)點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上研制的檢測(cè)裝置和檢測(cè)設(shè)備，也已在軍事、民用等多個(gè)領(lǐng)域投入實(shí)際使用。但是，以單臺(tái)設(shè)備的形式對(duì)生物氣溶膠進(jìn)行檢測(cè)，由于單臺(tái)控制范圍有限，在大型監(jiān)測(cè)應(yīng)用中效率較低。當(dāng)需要多臺(tái)設(shè)備同時(shí)運(yùn)

4、行以實(shí)現(xiàn)對(duì)大范圍區(qū)域的連續(xù)監(jiān)測(cè)時(shí)，各臺(tái)設(shè)備需要統(tǒng)一調(diào)度、集中運(yùn)行，才能得到有意義的監(jiān)測(cè)結(jié)果;為了降低運(yùn)行管理成本，還應(yīng)當(dāng)避免對(duì)每臺(tái)設(shè)備均單獨(dú)操作控制，以實(shí)現(xiàn)對(duì)突發(fā)性危害事件進(jìn)行快速有效的預(yù)警。因此，生物氣溶膠監(jiān)測(cè)中需要一種網(wǎng)絡(luò)化集中管理、智能化信息處理的技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)多臺(tái)檢測(cè)設(shè)備的聯(lián)合運(yùn)行、協(xié)作感知、數(shù)據(jù)分享、快速報(bào)警。
　　綜上所述，在生物氣溶膠的大范圍現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中，需要一種高精度、低功耗、快速預(yù)警的智能化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，同時(shí)該網(wǎng)絡(luò)系

5、統(tǒng)還應(yīng)具有多跳通信、自組織網(wǎng)絡(luò)等特點(diǎn)，內(nèi)部所有節(jié)點(diǎn)能夠以相互協(xié)作的方式，對(duì)網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域進(jìn)行信息感知和數(shù)據(jù)采集，并將信息和數(shù)據(jù)發(fā)送給觀察人員。
　　方法與內(nèi)容:本課題基于集群式監(jiān)測(cè)技術(shù)和無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以生物氣溶膠現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)檢測(cè)和大范圍監(jiān)測(cè)為應(yīng)用背景，按照網(wǎng)絡(luò)層次的結(jié)構(gòu)，逐層分模塊對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)協(xié)議和特定算法進(jìn)行了探索和研究，按照網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由底層到高層的順序，分五個(gè)階段對(duì)關(guān)鍵技術(shù)開(kāi)展了詳細(xì)研究，最終實(shí)現(xiàn)集群式生物氣溶膠監(jiān)測(cè)無(wú)

6、線傳感器網(wǎng)絡(luò)的所有系統(tǒng)功能，主要包括:
　　(1)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及路由算法的研究:針對(duì)以生物氣溶膠監(jiān)測(cè)為應(yīng)用的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，提出一種長(zhǎng)路徑連通聚集群的非均勻拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，該拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)能夠較好描述實(shí)際應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)形式。通過(guò)對(duì)該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中傳感器節(jié)點(diǎn)分布不均衡、熱點(diǎn)區(qū)域節(jié)點(diǎn)能量消耗過(guò)快從而造成節(jié)點(diǎn)孤立等問(wèn)題進(jìn)行分析和討論，提出一種群間路徑連通、群內(nèi)分段混合多跳的路由算法，將網(wǎng)絡(luò)劃分為聚集群和長(zhǎng)路徑兩種類型，每種類型內(nèi)同時(shí)采用平面多跳路由與分簇多跳路

7、由。通過(guò)詳細(xì)的數(shù)學(xué)分析，模擬出能量消耗模型，對(duì)最佳分段位置的選取進(jìn)行判定，并對(duì)算法從多方面進(jìn)行優(yōu)化。在計(jì)算機(jī)仿真軟件中進(jìn)行性能模擬實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本算法相比于其它傳統(tǒng)算法在網(wǎng)絡(luò)連通性、能量消耗、節(jié)點(diǎn)生存時(shí)間等方面的性能得到顯著提高。
　　(2)復(fù)雜監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的MAC協(xié)議研究:無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)后，通過(guò)路由路徑實(shí)現(xiàn)大量采集數(shù)據(jù)的傳輸，由于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行環(huán)境是具有復(fù)雜背景的實(shí)際環(huán)境，若沒(méi)有傳輸控制層的相關(guān)控制和調(diào)度，

8、即使路由層性能較高，也無(wú)法形成有效的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。為了有效應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)能量消耗、通信數(shù)據(jù)量的頻繁變化，減輕背景環(huán)境中無(wú)處不在的無(wú)線干擾及無(wú)線阻塞攻擊對(duì)網(wǎng)絡(luò)造成的嚴(yán)重影響，避免極端情況下系統(tǒng)出現(xiàn)徹底癱瘓，針對(duì)集群式生物氣溶膠監(jiān)測(cè)的具體要求，提出一種多信道動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)的節(jié)能MAC協(xié)議，通過(guò)接收節(jié)點(diǎn)發(fā)起的自適應(yīng)多信道匯合及喚醒預(yù)測(cè)機(jī)制，提高無(wú)線信道的利用率和傳輸效率。運(yùn)行過(guò)程中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都動(dòng)態(tài)優(yōu)化所利用的無(wú)線信道并進(jìn)行選擇，有效限制無(wú)線干擾和阻塞攻

9、擊，同時(shí)該優(yōu)化基于節(jié)點(diǎn)感知的信道狀況進(jìn)行，不需使用控制信道。計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)證明，與其它協(xié)議相比，本協(xié)議在各方面均具有較高性能。
　　(3)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的壓縮感知和故障檢測(cè)研究:無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行集群式監(jiān)測(cè)過(guò)程中，會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)量巨大的采集信息，為了降低其中的重復(fù)信息、數(shù)據(jù)控制指令信息、冗余信息，本課題在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)優(yōu)化，在多跳無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中利用壓縮感知，將路由與匯聚相結(jié)合，通過(guò)數(shù)據(jù)壓縮減少網(wǎng)絡(luò)通信量并降低系統(tǒng)能量消耗。另一

10、方面，針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的傳感器節(jié)點(diǎn)故障檢測(cè)問(wèn)題，提出一種基于支持向量機(jī)及自適應(yīng)遺傳算法的故障檢測(cè)方法，將傳感器節(jié)點(diǎn)的實(shí)際輸出值與標(biāo)準(zhǔn)輸出值之間的輸出殘差作為診斷參數(shù)，再利用相關(guān)特征值及相應(yīng)的故障訓(xùn)練分類器構(gòu)建故障診斷模型，從而實(shí)現(xiàn)大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò)的高效率、智能化動(dòng)態(tài)故障檢測(cè)。仿真結(jié)果證明了壓縮感知和故障檢測(cè)的高效性能，不僅能夠有效減少網(wǎng)絡(luò)中的通信數(shù)據(jù)量、明顯降低無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量效耗，同時(shí)還對(duì)各種傳感器節(jié)點(diǎn)的故障狀態(tài)具有較強(qiáng)的診斷

11、能力。
　　(4)集群式無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的硬件及軟件設(shè)計(jì):本課題研究的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，用于集群式生物氣溶膠監(jiān)測(cè)，根據(jù)功能和用途的不同，分別對(duì)系統(tǒng)中的傳感器節(jié)點(diǎn)、中繼及匯聚節(jié)點(diǎn)、監(jiān)控終端節(jié)點(diǎn)進(jìn)行設(shè)計(jì)。同時(shí)，在傳感器節(jié)點(diǎn)中，實(shí)現(xiàn)供電模塊、處理器模塊、通信模塊及數(shù)據(jù)采集模塊的各自功能，在監(jiān)控終端實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互、數(shù)據(jù)庫(kù)管理的相關(guān)功能。按照層次劃分的流程步驟，采用模塊封裝的設(shè)計(jì)思想，每種模塊均在內(nèi)部實(shí)現(xiàn)各種功能，對(duì)外僅保留較少的關(guān)鍵接口

12、，將每種功能節(jié)點(diǎn)的不同部分單獨(dú)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)后，再統(tǒng)一結(jié)合成為系統(tǒng)整體。整體設(shè)計(jì)過(guò)程包括硬件設(shè)計(jì)、軟件設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等。
　　(5)性能測(cè)試及實(shí)驗(yàn)論證:為驗(yàn)證本課題研究中各網(wǎng)絡(luò)層協(xié)議及算法性能，并實(shí)際檢測(cè)系統(tǒng)的整體性能，利用已設(shè)計(jì)出的傳感器節(jié)點(diǎn)、匯聚節(jié)點(diǎn)、監(jiān)控終端等傳感器網(wǎng)絡(luò)組成部分，以及網(wǎng)絡(luò)分析儀、計(jì)算機(jī)終端等設(shè)備，共同搭建無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及其檢測(cè)平臺(tái)。在多個(gè)層面對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行詳細(xì)檢測(cè)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)中的相關(guān)結(jié)果進(jìn)行分析和討論，主要包括

13、基本通信性能實(shí)驗(yàn)、組網(wǎng)性能及路由性能實(shí)驗(yàn)、MAC協(xié)議性能測(cè)試以及集群式無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的整體運(yùn)行實(shí)驗(yàn)。
　　結(jié)果:為了驗(yàn)證集群式生物氣溶膠監(jiān)測(cè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自組網(wǎng)性能、數(shù)據(jù)傳輸性能、能量高效性能，本課題針對(duì)計(jì)算機(jī)仿真模型和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
　　(1)計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn):對(duì)路由算法的仿真實(shí)驗(yàn)中，本課題提出的協(xié)議和算法，在成功構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，不僅在能量消耗、網(wǎng)絡(luò)連通性方面明顯提高，延

14、長(zhǎng)了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的生存時(shí)間，同時(shí)還有效減少了節(jié)點(diǎn)孤立問(wèn)題，避免了網(wǎng)絡(luò)中熱點(diǎn)區(qū)域帶來(lái)的影響。通過(guò)不同MAC協(xié)議之間的性能比較實(shí)驗(yàn)，本課題使用的MAC協(xié)議方法，能夠達(dá)到100％的數(shù)據(jù)傳輸率，同時(shí)工作周期占空比、數(shù)據(jù)傳輸延遲均相對(duì)較低。課題中還對(duì)基于動(dòng)態(tài)更新貪婪算法的混合壓縮感知、基于支持向量機(jī)和自適應(yīng)遺傳算法的故障檢測(cè)進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真，不僅證明了這些方法的高效性，同時(shí)還證明了在能量效率方面的巨大提高。
　　(2)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性

15、能實(shí)驗(yàn):按照課題要求設(shè)計(jì)出網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的各個(gè)組成部分，搭建實(shí)際監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，多項(xiàng)性能實(shí)驗(yàn)的結(jié)果均與仿真實(shí)驗(yàn)相同。通信性能實(shí)驗(yàn)對(duì)無(wú)線射頻模塊的通信能力進(jìn)行了測(cè)試，確定集群式監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的物理層功能;網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和路由性能實(shí)驗(yàn)在仿真結(jié)果基礎(chǔ)上，實(shí)際檢測(cè)了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自組網(wǎng)能力和通信數(shù)據(jù)通過(guò)路由傳輸?shù)哪芰?MAC協(xié)議實(shí)驗(yàn)不僅證明本課題提出的方法相比于其它MAC協(xié)議的基本性能優(yōu)勢(shì)，還通過(guò)無(wú)線干擾、阻塞攻擊等測(cè)試，充分證明該方法對(duì)復(fù)雜環(huán)境的魯棒性;最后

16、通過(guò)網(wǎng)絡(luò)整體實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了集群式無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在生物氣溶膠監(jiān)測(cè)方面的穩(wěn)定性能。
　　綜上所述，計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)際網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能實(shí)驗(yàn)均表明，本課題在各個(gè)網(wǎng)絡(luò)層所提出的方法或技術(shù)，均能夠充分適用于具體需求，相比于其它方法具有較大優(yōu)勢(shì);同時(shí)網(wǎng)絡(luò)整體在多方面的系統(tǒng)性能均穩(wěn)定可靠，能夠以較高效率實(shí)現(xiàn)集群式監(jiān)測(cè)功能。
　　結(jié)論:在生物氣溶膠現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)檢測(cè)及生物恐怖預(yù)警方面，本課題的集群式無(wú)線傳感器監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)能夠在多種復(fù)雜情況下完成可靠的采集、

17、分析、無(wú)線傳輸?shù)缺O(jiān)測(cè)任務(wù)，相比于傳統(tǒng)的單臺(tái)檢測(cè)設(shè)備，在檢測(cè)范圍、協(xié)同工作、預(yù)警速度、能量效率方面有了巨大提高;同時(shí)，本課題在各個(gè)網(wǎng)絡(luò)層都針對(duì)生物氣溶膠檢測(cè)的具體需求進(jìn)行詳細(xì)研究和設(shè)計(jì)，考慮到使用環(huán)境復(fù)雜、影響因素偏多等特點(diǎn)，對(duì)各網(wǎng)絡(luò)層的協(xié)議、算法都進(jìn)行了一定優(yōu)化。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為大范圍復(fù)雜區(qū)域的生物氣溶膠檢測(cè)和監(jiān)控提供了智能化、信息化的解決方案，在服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)的支持下，還可通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別等系統(tǒng)對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析