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WSN在核電站實物保護系統(tǒng)中的應用
——一種復雜環(huán)境下的動目標魯棒檢測方法

2015-01-16 09:07:18中科華核電技術(shù)研究院董超群周舟
自動化博覽 2015年9期
關(guān)鍵詞:區(qū)域檢測

中科華核電技術(shù)研究院 董超群,周舟

WSN在核電站實物保護系統(tǒng)中的應用
——一種復雜環(huán)境下的動目標魯棒檢測方法

中科華核電技術(shù)研究院 董超群,周舟

核電站一般建在偏遠的地方,地勢開闊,可供人通行的路徑多,實時監(jiān)測困難。現(xiàn)有核電站實物保護系統(tǒng)的監(jiān)視范圍較小,對核電站的整個周界不能形成有效地實時監(jiān)視。這就讓不受地域和環(huán)境限制的無線傳感器網(wǎng)絡大有可為。但由于節(jié)點隨機撒布和復雜多變的環(huán)境干擾,使得節(jié)點上傳感器的檢測概率和虛警概率難以先驗獲取,從而導致基于傳感器特征已知的檢測算法在無線傳感器網(wǎng)絡應用中面臨困難。本文提出了一種針對動目標檢測的方法——區(qū)域投票法。該方法通過搜索特殊三角形外心,確定目標經(jīng)過區(qū)域,而后通過在特定圓形區(qū)域內(nèi)使用投票法來檢測目標是否存在。仿真結(jié)果表明,與全區(qū)域節(jié)點加權(quán)法相比,在復雜環(huán)境下,所提出的目標檢測方法可以達到高檢測概率,同時可以有效降低虛警率。完全滿足核電站對周界實時監(jiān)測的需要。

核電站;實物保護系統(tǒng);無線傳感器網(wǎng)絡;特殊三角形;動目標;區(qū)域投票法

實物保護系統(tǒng)[1]是核電站的門戶,是保證核電站安全穩(wěn)定運行的一道重要屏障。系統(tǒng)的安全性和可靠性對提升公眾的核安全信心具有至關(guān)重要的作用,是國家順利實施核能發(fā)展戰(zhàn)略的重要保證。實物保護系統(tǒng)的投運同時也是新電站的裝料條件之一。實物保護系統(tǒng)的首要任務就是:監(jiān)視核電站周界的治安狀況,及時發(fā)現(xiàn)電站被入侵的緊急情況或其他異常情況并報警,使警衛(wèi)能夠及時響應和應對。核電站的選址都在偏遠的地方,地勢開闊,地形和環(huán)境均比較復雜,可供人通行的路徑多,實時監(jiān)測困難。現(xiàn)有核電站實物保護系統(tǒng)的監(jiān)視范圍較小,對核電站的整個周界不能形成有效的實時監(jiān)視。這些因素均使得不受地域和環(huán)境限制的無線傳感器網(wǎng)絡大有可為。

日本福島核事故后,大量放射性物質(zhì)釋放到大氣環(huán)境、地表及附近海域,電站周圍成為了不可接近區(qū)域,政府也禁止無關(guān)人員的進入,而對無人區(qū)的實時監(jiān)視,防止有人誤闖放射性污染的區(qū)域,正是無線傳感器網(wǎng)絡的強項。

無線傳感器網(wǎng)絡[2、3]是由大量成本低廉而具有一定感知能力、計算能力、無線通訊能力的傳感器節(jié)點組成的網(wǎng)絡。其主要功能是智能地感知外界環(huán)境,并將處理后的信息提供給用戶。WSN在現(xiàn)場環(huán)境感知及目標跟蹤、環(huán)境觀測、交通管理、安全監(jiān)測、醫(yī)療診斷及治療、野生動物保護等場合具有廣泛的應用前景[4]。目前,基于WSN的目標檢測和跟蹤系統(tǒng)是當今世界上的研究熱點[5]。

WSN目標檢測時,WSN節(jié)點承載的傳感器探測運動目標發(fā)出的信號,但節(jié)點可靠性不高,只能得到精度較低的探測結(jié)果[6];而WSN中節(jié)點探測能力有限可能導致目標檢測無法滿足在一個采樣周期內(nèi)目標不動的假設;還可能會受到故意的強干擾產(chǎn)生大量虛警。并且,在實際應用中,節(jié)點工作一般是非人工干預的,傳感器檢測概率和虛警概率會受到環(huán)境干擾,而與預先給定不相符。所以,在WSN檢測問題中,雖然信息量大,但是信噪比低,對單節(jié)點的信任度低,極易受到環(huán)境影響。WSN中靜目標檢測與動目標檢測的主要區(qū)別在于:靜目標影響區(qū)域小,發(fā)現(xiàn)節(jié)點少,但是目標處于節(jié)點探測區(qū)域的時間長,單節(jié)點發(fā)現(xiàn)目標的概率大;動目標影響區(qū)域大,發(fā)現(xiàn)節(jié)點多,但是目標處于節(jié)點探測區(qū)域的時間短,單節(jié)點發(fā)現(xiàn)目標的概率小。目前,國內(nèi)外的文獻主要是針對靜目標[7~9]。文獻[7]研究了WSN中非中心化二進制檢測問題,通過節(jié)點自身決定向頭節(jié)點發(fā)送何種類型的信息進行目標檢測,使Chernoff信息極小化,亦即極小化融合中心的檢測誤差。文獻[8]用柱狀圖融合來研究WSN目標檢測中的編碼和傳送策略,并分析了節(jié)點上傳感器數(shù)量對目標檢測的影響。文獻[9]使用投票法進行目標檢測。在WSN中,目標檢測之前幾乎無法得到任何關(guān)于目標的先驗信息,并且由于目標運動使發(fā)現(xiàn)節(jié)點的區(qū)域增大,節(jié)點發(fā)現(xiàn)目標的概率降低;再加上環(huán)境的影響使得節(jié)點上傳感器的檢測和虛警概率不能精確已知。所以,應用于WSN中的算法面對的是一個惡劣的環(huán)境。本文算法的大體思路是:在不影響檢測效果的前提下,為了節(jié)約能量,只喚醒一部分節(jié)點進行目標檢測,這樣還可以減少虛警干擾。然后使用搜索特殊三角形外心的方法找到目標經(jīng)過的區(qū)域,最后用投票法融合該區(qū)域內(nèi)的節(jié)點信息。

1 區(qū)域投票法

1.1 問題描述

在節(jié)點報告發(fā)現(xiàn)目標后,考慮到:(1)節(jié)約能量;(2)減少虛警干擾;(3)如果目標在一個探測周期內(nèi)運動的距離超過兩倍的探測半徑,那么絕大多數(shù)節(jié)點不會發(fā)現(xiàn)目標,就算全喚醒也找不到目標。因此,文中只喚醒發(fā)現(xiàn)節(jié)點周圍兩倍探測半徑范圍內(nèi)的點。

假設目標進入節(jié)點探測區(qū)域時,節(jié)點會自動采集目標發(fā)出的信號。節(jié)點寄存器存有一個變量rk,初始值為0。節(jié)點采集一段信號后,用這一段信號作一次判斷,如果信號處理后的數(shù)據(jù)越過了門限r(nóng)k加1,否則不加。當節(jié)點處理完N段信號后,就會發(fā)包給頭節(jié)點,里面包括變量rk的終值,節(jié)點發(fā)送完后rk自動清零。

1.2 區(qū)域投票法

1.2.1 算法初始條件

本文算法需要的初始條件有:(1)有一個頭節(jié)點;(2)除頭節(jié)點之外,各節(jié)點的性能一樣,探測時各向同性;(3)節(jié)點之間自定位完畢,頭節(jié)點已經(jīng)知道了各節(jié)點的地理坐標,節(jié)點間的路由算法已經(jīng)預先給定。

區(qū)域投票法中設有兩個門限,檢測門限Td,決策門限Tt。檢測門限是單節(jié)點發(fā)現(xiàn)目標的門限;決策門限是投票后使用的門限。假設探測區(qū)域內(nèi)存在k個節(jié)點,如果某一拍,探測區(qū)域內(nèi)所有節(jié)點報告的集合為,那么對于探測區(qū)域內(nèi)的各節(jié)點,目標出現(xiàn)的概率為文中近似認為各節(jié)點確認目標存在的概率(t表示時刻)。當時,就認為節(jié)點發(fā)現(xiàn)目標,最終的決策門限Tt與傳感器的檢測概率和虛警概率無關(guān)。文中:

其中,表示節(jié)點的探測半徑,表示節(jié)點密度,為常數(shù)。經(jīng)多次仿真測試后,取0.25合適。

1.2.2 算法步驟

檢測詳細過程如下:

第一步:當?shù)趥€節(jié)點在任一個探測周期內(nèi)報告發(fā)現(xiàn)目標時,頭節(jié)點就喚醒發(fā)現(xiàn)節(jié)點周圍兩倍探測半徑內(nèi)的所有點,這些節(jié)點開始進行目標檢測。如果在該拍內(nèi),,頭節(jié)點就通知喚醒的節(jié)點繼續(xù)休眠,否則就先找到目標存在區(qū)域。

第二步:當有節(jié)點確認發(fā)現(xiàn)目標后,為了滿足檢測實時性,文中利用搜索特殊三角形的方法來確定目標經(jīng)過的區(qū)域。該三角形需要滿足如下條件:

條件1:為了最快地找到目標出現(xiàn)的區(qū)域,搜索時,先取三個最大的點,即(令表示所有節(jié)點的集合):

條件2:為了構(gòu)成三角形,所找的三點不能共線。令三個節(jié)點位置坐標為:、、,則其坐標關(guān)系滿足:

條件3:同時發(fā)現(xiàn)目標的節(jié)點,必須要有一定的重疊區(qū)。故這三個點組成的三角形的最長邊不能超過兩倍的探測半徑。后經(jīng)多次仿真擬合得到,最長邊不超過1.68倍的探測半徑時可降低虛警概率且不影響檢測概率,即:

條件4:三角形內(nèi)的節(jié)點不超過兩個。因為如果這三個點組成的三角形就是要找的三角形,那么目標肯定在三角形內(nèi)或附近,三角形內(nèi)點會更接近目標,剔除掉就能更好找到目標軌跡的中心區(qū)域。令表示三角形內(nèi)點的集合,,即:

如果找到的三個點不滿足上述條件,就留下最短邊的兩個頂點,剔除掉另一個頂點,在該拍信息中重新找另一個檢測概率次大的節(jié)點重復上面的判斷,直到找到了符合上述條件的三角形。

1.2.3 區(qū)域投票法流程圖

算法流程如圖1所示。

圖1 區(qū)域投票法流程圖

2 仿真分析

為了體現(xiàn)區(qū)域投票法的特點,本文將之與全域節(jié)點加權(quán)找目標出現(xiàn)中心的方法在同一流程下(使用全區(qū)域節(jié)點加權(quán)法時,先通過這一方法找到目標出現(xiàn)的中心區(qū)域,然后同樣使用投票法融合中心點周圍一倍探測內(nèi)節(jié)點的信息)進行對比。區(qū)域投票法的取4,全域加權(quán)投票法的取3,在不同條件下兩種算法的結(jié)果對比如表1所示(1000次仿真,節(jié)點密度)。

表1 兩種算法的比較

表1中表示算法的檢測虛警,表示算法的虛警概率。由表1可以看到,區(qū)域投票法的檢測概率和虛警概率大大優(yōu)于全域加權(quán)投票法。由于全域加權(quán)投票法取的門限值小于區(qū)域投票法,說明區(qū)域投票法找到的質(zhì)心更接近目標出現(xiàn)的中心區(qū)域;而且在虛警率較高時,全域加權(quán)投票法的檢測概率降低,說明區(qū)域投票法的抗虛警能力要明顯優(yōu)于全域加權(quán)投票法。

并且,進一步還在不同節(jié)點密度和速度的情況下對區(qū)域投票法作了驗證,得到圖2中的結(jié)果(1000次仿真):

圖2 不同條件下算法結(jié)果顯示圖

從圖2可以看到區(qū)域投票法能很好的抑制虛警,提高檢測概率。圖2-a和圖2-c顯示,對于區(qū)域投票法,當其他條件一定時,節(jié)點密度越大,檢測概率越高。圖2-b和圖2-d顯示,當目標運動速度在一定范圍內(nèi)變化時,隨著速度加快,檢測概率略有升高。

3 結(jié)語

WSN中,由于節(jié)點隨機撒布和復雜多變的環(huán)境干擾,使節(jié)點承載的傳感器檢測概率和虛警概率難以先驗獲取;同時節(jié)點有限的探測能力導致目標檢測可能無法滿足在一個采樣周期內(nèi)目標不動的假設。這使基于傳感器特征已知的目標檢測算法在WSN應用中面臨困難。區(qū)域投票法只喚醒一部分節(jié)點進行目標檢測,可以有效地節(jié)省能量;而后通過確定目標經(jīng)過的區(qū)域,有效地解決了由于節(jié)點移動帶來的節(jié)點發(fā)現(xiàn)目標概率減少的問題,提高了檢測概率,同時降低了虛警的影響,有效抑制了虛警;此外,區(qū)域投票法不需要知道傳感器檢測概率和虛警概率,因此對應用環(huán)境和傳感器特性都將有一定普適性。仿真結(jié)果表明,當節(jié)點密度和目標運動速度在一定范圍內(nèi)變化時,區(qū)域投票法的檢測概率會隨其增加而增加;在同一條件下,區(qū)域投票法的抗虛警能力和檢測效果明顯優(yōu)于全區(qū)域節(jié)點加權(quán)定位法,并且能更精確地找到目標經(jīng)過的區(qū)域。

經(jīng)核實相關(guān)法規(guī)和標準,基于WSN的區(qū)域投票法完全滿足HAD501/03和EJ/T1054對實物保護系統(tǒng)的要求,可適用于Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ級核設施的安全保衛(wèi),可以作為核電站實物保護系統(tǒng)的重要補充手段,使警衛(wèi)能在任何時間段內(nèi),針對任何地點的入侵等異常情況第一時間做出響應。無線傳感器網(wǎng)絡必將在今后的核電站安全保衛(wèi)工作中大有作為。

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表5 執(zhí)行管理表

(6)數(shù)據(jù)收集,如表6所示。

表6 數(shù)據(jù)收集表

(7)跟蹤,如表7所示。

表7 跟蹤表格

(8)分析,如表8所示。

表8 分析表格

作者簡介

華镕,男,1982年畢業(yè)于北京科技大學自動化系,現(xiàn)任羅克韋爾自動化(中國)有限公司全球標準及貿(mào)易部中國地區(qū)經(jīng)理。

Wireless Sensor Networks Application in the Physical Protection System of Nuclear Power Plant——A Robust Detection Method of Moving Target in Intricate Environment

The nuclear power plant (NPP) is commonly constructed in distant suburbs which has wide surrounding space. There are many routes to approach the NPP so that is very difficult to take surveillance to all of routes. The existing physical protection system can only monitor a small region. All of these give good opportunity to wireless sensor networks (WSN) which is not limited to region and surrounding. But, the random distribution of the nodes and the intricate disturbance of the environment makes difficult to obtain the prior of the detection and false alarm probability of sensors. Accordingly, difficulty is brought into the detection algorithms that based on the characteristics of sensors. A new target detection method -- Local Voting -- is proposed in this paper. It first finds out the object region by seeking the centroid of a peculiar triangle. Then, the object is determined based on a voting method in a given circular region. Simulation results show that the proposed local voting method can effectively has high detection probability and low false alarm rate in intricate environment compared with the global weighting method. It can fully satisfy the demand of real time surveillance on perimeter around NPP.

Nuclear power plant; Physical protection system; Wireless sensor networks; Peculiar triangle; Moving target; Local voting method

董超群(1974-),男,高級工程師,1995年畢業(yè)于西安交通大學自動控制專業(yè),現(xiàn)就職于中科華核電技術(shù)研究院,主要從事核電站儀表控制方面的改造工作。

周舟(1982-),男,工程師,碩士研究生, 現(xiàn)就職于中科華核電技術(shù)研究院,主要研究方向為儀表控制系統(tǒng)及其自動化。

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