应用巡检机器人的分布式基站布局及网络互联

韩宝虎，赵 亮，韩希君

(国能宝日希勒能源有限公司，内蒙古 呼伦贝尔 021500)

煤炭作为我国重要的能源之一，占中国能源总量的73%，结合现代信息技术研究煤矿基站的布局和网络互联方式具有重要意义。

从国外的研究经验来看，将信息技术应用到煤矿基站布局中可以有效地提高煤矿的安全系数，降低煤矿的事故率。因此，国内相关领域人员，为了实现煤矿基站的智能布局，对分布式煤矿基站布局及网络互联方式进行研究，为我国的煤矿安全事业提供理论支持。有学者提出了一种基于蜂窝网定位的分布式煤矿基站布局方法，不考虑分布式煤矿基站的信号质量，对煤矿进行蜂窝网定位基站布局优化，结合改进的ITSA算法求得改进的领域函数，根据解禁规则在分布式煤矿基站中进行仿真实验，可有效地解决煤矿区内无法进行可视定位的缺点；还有学者提出了一种基于安全认证的网络互联方法，利用分布式动态用户构建分布式煤矿基站的网络互联模型，然后根据网络接收节点接收网络互联的信号，通过网络动态用户建立连接的网络安全协议，实现煤矿基站内的网络互联，防止其受矿区干扰信号的影响。

为了有效预防基站内带来的干扰，本文提出一种应用巡检机器人的分布式煤矿基站布局及网络互联方法，保证分布式基站的网络互联效率，实现分布式煤矿基站的无干扰网络互联。

1 分布式煤矿基站布局及网络互联方法设计

1.1 设置分布式煤矿基站网络连接防干扰机制

设分布式煤矿基站内有个干扰网络，将作为发送节点，利用向煤矿基站网络的其他节点传输信号，当煤矿基站网络节点到节点之间传输信号时，如果,=1,2,…，那么设个干扰信号带给煤矿基站网络的动态用户总数目为，分别给煤矿基站网络节点和节点配置防干扰密钥分别为′和′；当,=+1,+2,…,+时，说明煤矿基站网络的传输节点接收节点信号为，且在煤矿基站网络内，不同区域的动态用户信息无法实现共享，因此，需要设节点和节点j之间的传输信道矩阵为，使其无论在煤矿基站网络实现互联和无法互联时，接收节点和节点都可以避免干扰信号的影响；用表示煤矿基站网络实现互联后节点的传输数据，则可以得到数据′通过传输信道发送的信息，那么煤矿基站网络接收节点′后的信号′为：

(1)

式中：′为煤矿基站网络传输信号的白噪音干扰信号。

(2)

(3)

在上述计算基础上，计算出所有煤矿基站网络的动态用户总容量为：

(4)

式中：煤矿基站网络动态用户在实现网络互联后的干扰信号为；当=0时，网络互联的煤矿基站网络不会受干扰信号的影响，从而实现了煤矿基站网络的抗干扰设置，使得煤矿基站网络在实现网络互联时，接收节点信号被划分为可干扰目标和抗干扰目标两个部分。

自动甄别煤矿基站网络传输的信号，形成排列矩阵，获取煤矿基站网络传输信道的干扰信号子空间，进而得到动态用户接入煤矿基站网络后的传输信号，得到如下等式：

=0×

(5)

根据上述公式，在煤矿基站网络信息传输过程中，通过发送节点和传输节点实现网络互联，传输过程中的干扰信号根据设置的密钥自动识别，不会影响整个传输过程。优化后的通信传输信号为：

=0×

(6)

设分布式煤矿基站网络连接的防干扰机制的密钥信号分别为和，则煤矿基站网络中，每个发送节点在传输信号的过程中都有个数据需要处理。如果煤矿基站网络接入密钥的数目满足以下公式：

(7)

这说明设置的分布式煤矿基站网络连接防干扰机制成功，在实现分布式煤矿基站网络互联过程中，通过密钥信号优化通信的传输质量，完成网络连接的防干扰机制设置。

胰头肿瘤可因肿瘤直接侵犯胰腺和(或)阻塞胰管，进而导致PEI的发生。胰头肿瘤诊断时PEI的发生率为66%，诊断2个月后PEI发生率超过90%[10]。

1.2 设定分布式煤矿基站局部

在完成分布式煤矿基站网络连接防干扰机制的设置后，设定分布式煤矿基站布局的方式，将分布式煤矿基站看成若干个单元，将基站内的检测点设置一个限制数值，可表示为：

(8)

式中：分布式煤矿基站布局的网络节点数为；基站内连接网络节点的参数为。在分布式煤矿基站网络传输信道平均分布的基础上，布局的检测点可表示为：

(9)

式中：分布式煤矿基站布局检测点的概率为；所有布局分布的检测点数量为。根据上述设定的限制数值，规划基站检测点的布局方式，利用应用巡检机器人对检测点进行智能回波能量计算，不断积累检测点内不符合限制要求的布局检测点数值，计算出分布式煤矿基站布局点的检测概率。其计算公式为：

(10)

图1 布局概率与噪声之间的变化关系Fig.1 Variation relationship between placement probability and noise

由图1可知，在分布式煤矿基站布局检测点分布方式的影响下，检测结果会受噪音的影响，当噪音值变大时，检测点的布局准确率会降低，所以设定分布式煤矿基站布局检测点时，只保留采样数据，以最小的限制数值为采样的起点，以限制数据为核心进行布局。其计算公式：

(11)

式中：分布式煤矿基站布局的起点和终点分别为、；布局分布的数据集可用()表示。在上述限制数值参与的条件下，将布局检测点的数值设置为1，实现布局方式的实时性。设定实时布局检测点方式后，根据执行时间，最终完成对分布式煤矿基站布局方式的设定。

1.3 设计分布式煤矿基站网络互联算法

结合应用巡检机器人的运行程序，对分布式煤矿基站内的不同网络类型进行优化处理，选取适合于应用巡检机器人运行的网络特征，然后对每个传输信道进行扫描，针对不适于应用巡检机器人运行的网络特征进行归一变换，提取分布式煤矿基站中的网络特征，特征向量用表示；互联特征用来描述。利用下式表示分布式煤矿基站网络的关联性：

(12)

其中，(+)=()-()+(+)，分布式煤矿基站网络互联的各传输信道差异性为()；分布式煤矿基站网络互联的各传输信道的利用率为()。可获得：

(13)

式中：()表示分布式煤矿基站网络信道带宽。

根据下述公式计算出分布式煤矿基站网络互联的概率：

(14)

式中：表示分布式煤矿基站网络连接起点；表示分布式煤矿基站网络连接终点。

针对所有不适合应用巡检机器人运行的网络特征，进行归一化处理，得到不同层次的分布式煤矿基站网络特征描述为：

(15)

式中：表示分布式煤矿基站网络特征集合；表示互联系数；表示分布式煤矿基站的连接线路属性；分布式煤矿基站网络互联的属性为；设满足应用巡检机器人运行的网络特征数量为。根据上述公式可以得到分布式煤矿基站网络互联的活跃度。

根据下述公式对所有实现网络互联的个体进行迭代处理：

(16)

(17)

式中：表示分布式煤矿基站网络互联的最优信道；、均表示分布式煤矿基站的布局指数；表示通信链路。根据上述公式，提取出分布式煤矿基站网络互联过程中的不同的网络特征，并对其进行优化处理。

根据上述实现分布式煤矿基站网络互联优化的过程，完成对分布式煤矿基站网络互联算法的设计。

2 实例分析

2.1 分布式煤矿基站网络的巡检探测

在分布式煤矿基站网络中，A类交换机只可以实现最基本的煤矿基站数据转发功能，采用巡检机器人实现分布式煤矿基站网络的巡检探测。设终端A通过某一条网络链路连接节点网络设备，巡检探测出端口1011时不会作出回应，将看作A类交换机，煤矿基站网络节点的信息未知而且不能够响应组长的功能。巡检探测终端A可以通过猜测的分量地址位数，实现分布式煤矿基站网络的巡检探测；若的地址位数为3、返回端口为001时，终端 A才能接收到符合要求的返回包，并相应的编号和位数。利用分布式煤矿基站二进制编码的网络地址转发，将(1,2,3,2)转发为11001110，分布式煤矿基站网络数据包的变换情况如表1所示。

表1 分布式煤矿基站网络数据包的更换情况Tab.1 Replacement of distributed coal mine base station network data packets

2.2 分布式煤矿基站网络的互联

利用分布式煤矿基站网络的布局父子关系与基站网络虚拟路径关系的机器人巡检方法，收集煤矿基站终端A的巡检信息。基站网络节点与节点、节点是父子关系，节点与节点是父子关系，节点和节点、节点是父子关系，5个节点通过互联可以形成一个环路，至少会有一条路径标记为虚拟路径，具体如图2所示。

图2 终端A的基站网络结构模型Fig.2 Model of base station network structure of Terminal A

巡检探测终端A根据分布式煤矿基站网络结构信息，通过巡检探测终端 A的唯一端口发送生成维护信令包。在分布式煤矿基站网络中，信源设备A遍历整个基站网络结构的向量地址，包括17个分量地址，经过1 s之后，终端A就会继续发送信令包，实现网络互联。分布式煤矿基站网络互联的遍历路径如表2所示。

表2 分布式煤矿基站网络节点的路径集合Tab.2 Path set of nodes in distributed coal mine base station network

根据图2的路径集合，终端A可以生成V-node和Leaf-node 2个节点，在终端B实现网络互联；终端B生成的V-node和Leaf-node分别存放在{，A，，}和{，}中。在实际应用中，终端B可以协助终端A检测分布式煤矿基站网络结构，如果终端B能够提前部署分布式煤矿基站，并向终端A发送网络数据包，终端A就会根据终端B发送的信息，停止巡检，重新布局分布式煤矿基站。此时，网络互联结束。

3 结语

本文提出了应用巡检机器人的分布式煤矿基站布局及网络互联方法，应用巡检机器人设置了分布式煤矿基站网络连接防干扰机制，通过设定分布式煤矿基站局部方式，设计了分布式煤矿基站网络互联算法，实现了分布式煤矿基站布局及网络互联，可以准确探测分布式煤矿基站网络变化，提高分布式煤矿基站网络结构的可靠性。