火灾事故风险无所不在．比较严重危害我们的生产制造、日常生活和性命交全，在对自然环境的风险水平不明的情形下，消防队员直接进入火灾事故现场开展侦查和救火工作中，是十分凶险的。由具备感知能力、计算水平和通讯功能的小型感应器构成的传感器网络互联网，能够取代消防队员在凶险的火灾事故自然环境中开展侦查工作中，在火灾事故出现时，微型传感器即时认知当场自然环境信息内容，并将自然环境信息内容输送到后才，大家就可以不需进到当场而了解具体的火灾事故状况。

1、用以消防设施的传感器网络互联网

传感器网络互联网是由一组感应器以Ad Hoc方法组成的wifi网络，其意义是合作地认知、收集和解决无线网络覆盖地理区域中认知目标的信息内容。用以消防设施传感器网络互联网中的感应器触点应当具备耐高温特点，而且对溫度具备敏锐的感知能力，根据无线网络覆盖地区内感应器溫度的变动状况以及位置信息，完成对火灾的即时监管。此系统软件平面图如图所示1所显示。这种触点进行一般 的数据收集、测算及其互连作用，他们根据无线传感器将数据传递给网关ip，网关ip对这类数据信息作出回应，并根据当地传送互联网送至远侧通信基站，通信基站根据互连将信息传递给数据库查询网络服务器，最终数据信息根据终端设备页面传输给消防队员。

因为布局于火灾事故现场的无线传感器成本费现象和连接点动能十分比较有限，并且连接点没法填补，因此不适合每一个结点都武器装备高成本费、高耗能的GPS机器设备，事实上，传感器网络互联网中常常选用分布式架构的连接点精准定位优化算法。精准定位优化算法依据是不是精确测量间距，可分成间距相关的和间距不相干的2种。间距相关的根据精确测量间距视角等数据开展精准定位，对硬件配置规定较高且成本费较高。受传感器网络互联网硬件设施限定，相对性于耗费较高的根据间距的方式 ，间距不相干体制被觉得是性价比高较高的挑选。

2、DV—hop精准定位优化算法

DV—hop优化算法是一种间距不相干的精确定位优化算法，由NICULESCU D等在Navigate新项目中明确提出，适用Ad—Hoc网络，而且在聚集互联网中取得了大概有效射程范畴的1／3的精准度。在一个异构网络中，包括感应器连接点和锚连接点。锚连接点不但可开展单极广播节目，并且可把其位置信息广播节目给所有互联网的全部连接点。连接点依据接受到的锚连接点部位、锚连接点的跳数和每一跳的大概间距测算出自已的部位。该优化算法的完成大概可分为以下3个环节。

（1）间距矢量素材互换环节。在该环节中，DV—hop优化算法选用类似传统的间距矢量素材路由器优化算法的体制，促使互联网中的全部结点都了解其与各参照连接点的跳数。因此，每一个结点都维护保养着一个表{xi，yi，hi}，在其中，xi，yi为参照连接点i的座标，hi为该连接点到参照连接点i的跳数。在初期时，参照连接点向临接连接点广播节目一个信标（数据文件），在其中包括它的座标及其跳数，其初始状态为1。隔壁邻居连接点传输到信标后，将跳数加1后再次向它的隔壁邻居广播节目（除开来源于方位），这般根据洪泛的形式向全部媒体传播。假如某连接点传输到来源于同样参照连接点的好几个信标，则说明它到该参照连接点有好几条途径。这时，连接点将保存带有最少跳标值的信标，而忽视别的信标，这就确保了所取得的跳标值是它到参照连接点的最短路故障径。历经这些全过程，只需全部互联网是连通图，互联网中的全部连接点（包含参照连接点）都能获得各参照连接点的座标，及其它到各参照连接点的最短路线，也就是跳数。图2中以单独参照连接点为例子，表明跳数在网上中的传递全过程，在其中环形表明连接点的通讯半经。

（2）校恰逢测算与广播节目环节。该环节中，每一个参照连接点在得到别的参照连接点部位和间隔跳数后，测算互联网均值每跳间距，随后将其当作一个校恰逢广播节目至互联网中，参照连接点i的均值每跳间距，也就是校恰逢。其计算公式以下：

式（1）中，（xi，yi），（xi，yi）分别是参照连接点i与j的座标；hij表明参照连接点i到参照连接点j的跳数。

下面，各参照连接点开展第一次广播节目，将其校恰逢以洪泛的方法在网上中散播。一样，当一个连接点接受到第一个校恰逢后，便丢掉全部幸不辱命，这一对策保证了绝大部分连接点从近期的参照连接点接受校恰逢。这就代表着该学校恰逢可以较为真正地反馈出该连接点周边的均值每跳间距。

不明连接点接受入校恰逢后，便用校恰逢与跳数的相乘来类似替代它到每个参照连接点的间距，最终进到第三阶段的座标测算，即：

（3）座标测算环节。不明连接点运用第二阶段纪录获得每个信标连接点的跳一段距离，运用三边测量法或巨大似然可能法测算本身座标。若不明连接点u接受到n个参照连接点的位置信息（x1，y1），（x2，y2），…，（xn，yn），而且在以上环节测算中到各参照连接点的类似间距为d21，d22，…，d2n，则根据以下方程得到不明连接点u的座标从第一个方程式逐渐各自减掉最后一个方程式，得：应用规范的最少均方差可能方式 ，能够获得连接点u的座标为：

从第一个方程式逐渐各自减掉最后一个方程式，得：

式（4）的线性方程可表达为：

应用规范的最少均方差可能方式 ，能够获得连接点u的座标为：

只需ATA非奇特，连接点u的座标X就会有惟一解。

3、火灾事故现场精准定位基本原理

在火灾事故现场，火情从明火逐渐向四周呈不规律的透射状扩散，在这个环节中，感应器连接点地理位置的易燃物经历了点燃、燃烧、用火点燃、顷刻、燃烬等点燃全过程，可按溫度转变区划为点燃前、点燃中合点燃后3个环节，溫度转变平面图如图所示3所显示。从感应器检测到的气温转变状况，能够分辨连接点地理位置的火灾：火情是不是已经靠近；是不是逐渐点燃；是不是早已点燃结束。在火势蔓延地区，运用DV—hop优化算法得到感应器网络节点的位置信息，融合连接点的气温转变状况，就可以即时绘制火势蔓延图（见图4），获知火灾现场趋势。

4 、结 语

在这里将传感器网络互联网技术运用于消防设施，明确提出根据对感应器网络节点的精准定位，融合连接点处溫度转变状况，完成对火灾现场自然环境的实时监控系统。DV—hop优化算法只需用较少的锚连接点，测算和通讯花销适度，不用连接点具有激光测距工作能力，是一个可拓展的优化算法。针对聚集互联网，均值每跳间距贴近于具体间距，能够获得有效的均值每跳间距，进而可以实现较高精度等级。并且，伴随着烟感探测器技术性的发展趋势，开发设计工作中工作温度为一40～ 900℃的感应器连接点已成为了很有可能。因而，该工艺在合理精准定位与追踪明火、火灾上有着不错的可保持性和很高的使用使用价值。

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