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文 | 云上乌托邦
编辑 | 云上乌托邦
序
环境监测对于了解和保护我们的自然环境至关重要。为了收集环境属性的数据，移动传感器网络通信和控制成为了一种有效的方法。
通过移动传感器节点之间的没有线通信，传感器节点可以交换环境数据、位置和速度等信息，以协作方式向具有最大信息量的区域移动。
为了实现高效的环境监测，有限时间共识控制方法被引入，它涉及到有限时间内达成共识的技术。
在这种方法中，传感器节点使用控制策略来调整位置和方向，以使传感器网络能够快速收敛并获取环境属性的精确图像。
此外，基于事件的通信规则也被提出，以避免不必要的数据传输，并节省通信资源。通过将这些方法结合起来，移动传感器网络的通信和控制可以实现高效的环境监测，提供准确的数据图，为环境保护和管理提供支持。
那么要如何通过基于事件的移动传感器网络通信和有限时间共识控制，实现高效环境监测呢？
如何通过传感器进行环境监测
为了更好地了解包括物理、化学和生物参数在内的环境状态，环境监测得到了科学家的广泛关注。
特别是，环境监测涉及收集与环境属性相关的数据的过程，例如温度，盐度，pH值，气味浓度等，目标是构建描述环境状态的数据图。
如下图所示，环境属性的等值线图，其中红色圆圈表示移动传感器节点，表面颜色表示环境属性的浓度，移动传感器节点需要通过没有线网络相互通信。
以便交换收集到的有关传感器节点的环境属性、位置和速度的数据，以便传感器节点保持协作方式并朝着感兴趣区域移动，即在构建数据地图时具有最大信息的区域。
移动传感器网络的基本构造
共识控制方法作为移动传感器网络的一类基本方法也得到了很好的研究，面对一些需要快速收敛速率和高控制精度的应用。
如何建立有限建立时间的指数收敛共识方法是必要的，并导致了有限时间共识方法的出现，值得一提的是，有限时间稳定的系统在抗扰方面表现出更好的性能能力。
因此，已经为移动传感器网络提出了有限时间共识协议，例如，使用具有两个水平的控制方案-有限时间估计水平和有限时间跟踪水平，来保持具有单积分器动力学的传感器节点的形成跟踪，其中给出了滑模方法以实现有限时间控制。
提出了一种有限时间收敛梯度控制方法，以便在有限时间内控制网络共识，其中传感器的状态基于单积分器动力学演变，为非线性动态网络设计了一种有限时间共识算法。
需要注意的是，上述有限时间控制方法是针对具有单积分器动力学的传感器节点开发的，然后，这些有限时间控制方法进一步扩展到具有双积分器动力学的传感器节点。
例如，设计了一种有限时间会合算法，使用符号函数用于非线性动态网络，其中传感器节点在双积分器动力学方面演化。
上述有限时间控制方法的一个重要特征是它们直接使用符号函数，来获取不连续的控制输入，然而由于不连续的控制输入，可能会产生颤振问题。
这导致连续有限时间共识控制方法的出现，例如，提出了几种连续有限时间共识控制方法，并给出了双积分器动力学的相应稳定性。
通过在传感器的位置和速度上使用幂函数，开发了一种连续有限时间共识控制方法，设计了一种两级控制方案，其中第一级的功能是实现有限时间协同控制，第二级的功能是实现有限时间跟踪控制，将所设计的控制方案应用于气味源定位问题。
应该指出的是，对于使用一些资源有限的嵌入式处理器的实际应用，减少执行器更新的次数可能更可取。
显然，上述有限时间共识控制方案需要不断更新控制信号，没有法为这种情况提供任何支持，解决这个问题的一种可能方法是使用事件触发的共识控制方案。
通过判断与状态相关的错误的事件触发条件，可以确定是否应更新控制信号。
例如，设计了一种事件触发的共识控制方法，并在就传感器节点的状态达成共识时显示出较小的更新数量，进一步开发了一种用于定向通信情况的分布式事件触发控制方法，根据研究结果。
我们研究团队还提出了一种事件，触发的移动传感器网络有限时间共识控制方法，以应对环境监测问题。
然而，事件触发的共识控制方案，仍然需要传感器节点之间的连续时间通信，这可能会导致对通信带宽的更大要求。
然而并非所有来自相邻节点的传输信号都有助于确保所需的控制性能，为了将有限的网络资源释放到其他通信任务中，可以避免一些冗余信号，因此，还提出了几种事件触发的通信方案，其中传感器的状态仅在事件触发时广播。
使用这种事件触发通信，方案不仅可以减少控制信号的更新次数，还可以节省网络资源，例如，一种基于事件的领导者-追随者共识方法，用于具有输入时间延迟的传感器节点。
其中数据仅在事件发生时传输，开发了一种基于事件触发采样的二阶动态传感器节点共识控制方法，可以节省通信带宽。
最近的一份调查报告显示了更多关于事件触发控制方案的结果，然而值得一提的是，上述采用事件触发通信方案的共识控制方法没有法保持传感器状态的有限时间收敛。
此外，这些共识控制方法在定向通信情况下效率低下，这意味着具有上述共识控制方法的网络控制系统在定向通信情况下不稳定。
移动传感器网络协同控制方案
其实除了以上方案，我们还提出了一种协同控制方案，包括三个主要模块：没有线通信模块、方向决策模块和运动控制模块。
从上图可以看到移动传感器节点，例如自主地面车辆，可以通过没有线网络相互交换信息。
具体来说，在没有线通信模块中，传感器节点的位置和速度以及环境数据，可以基于没有线通信发送到其他传感器节点，相应地，这些数据可以从其他传感器节点接收，并提供给方向决策模块和运动控制模块。
在方向决策模块中，传感器节点可以根据环境数据和传感器节点的状态，对其运动方向做出决策，并将相应的决策数据传输给运动控制模块和没有线通信模块。
在运动控制模块中，根据传感器节点的方向决策，控制传感器节点向信息量最大的区域移动。
当使用有限时间共识控制时，从上述结果可以看出，移动传感器网络可以快速调整运动轨迹，以跟踪环境模型提供的梯度方向，与原始等值线图相比，RMS误差较小的已建立环境图可以更好地反映环境属性的数据分布。
此外，与ETFT方法相比，所提出的CCS方法获得的建模误差较小，这意味着所提出的CCS方法对于建立环境模型具有高效性。
此外，由于采用了基于事件的通信规则，所提出的CCS方法不仅通信频率低，而且控制输入的更新频率较低，节省了传感器节点的能耗。
尽管与所提出的CCS方法相比，ETFT方法获得了较低的控制输入更新频率，但该方法仍然需要连续时间通信。
因此，从上述结果可以看出，所提出的CCS方法对传感器节点的能耗和通信带宽表现出良好的性能，需要指出的是。
所提出的CCS方法和ETFT方法，控制输入更新频率较小的一个主要原因是来自环境模型的梯度信息，可以更好地引导传感器节点，向区域A信息量最大的区域移动，区域B和区域C。
结论
针对环境监测问题设计了一种协同控制方案，该方案包括没有线通信模块、方向决策模块和运动控制模块三个模块。
在没有线通信模块中，我们提出了一种基于事件的通信规则，可以判断数据是否需要传输，使用所提出的基于事件的通信规则可以节省传感器节点的通信带宽和能耗。
在方向决策模块中，我们使用径向基函数网络对环境属性进行建模，并展示了环境保护的数据分布，在运动控制模块中，我们设计了一个有限时间共识控制器，可以使传感器节点根据来自环境模型的信息快速调整运动方向。
特别是，所提出的协同控制方案在定向通信情况下仍然有效，最后，论证了所提协同控制方案对环境监测问题的有效性。
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