一种无线分布式地质灾害数据采集方法及系统与流程

本发明涉及数据处理领域，更具体地说，本发明涉及一种无线分布式地质灾害数据采集方法及系统。

背景技术：

1、传统的基于无线分布式地质灾害风险数据处理存在一些明显的不足之处。主要问题之一是过于依赖传感器的位置变化测得数据，而忽略了对传感器可靠性的深入分析。在这种方法中，系统主要关注传感器节点的位置信息，而忽略了节点本身的稳定性和准确性。由于传感器在野外环境中可能受到多种因素的影响，包括天气、温度、电池状态等，其工作状态可能不稳定。这可能导致传感器的测量结果存在一定的误差，从而影响了最终的风险评估结果的准确性。

2、另一个问题是缺乏对传感器可靠性进行实时监测和评估的机制。传统方法往往未考虑建立系统以动态地检测和修复可能存在的传感器故障或失效。在长时间运行中，传感器节点可能由于各种原因出现故障，例如电池耗尽、通信模块故障或传感器失灵。缺乏对传感器状态的实时监测和故障检测机制，系统可能无法及时察觉并处理这些问题，导致风险评估的结果不准确。

3、这些不足之处导致了基于传统无线分布式地质灾害风险数据处理的方法在实际应用中存在较大的出入。

4、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种无线分布式地质灾害数据采集方法及系统，通过分析并计算每个传感器节点的梯度熵，量化了节点数据的变化复杂性，有助于识别出潜在的异常节点，提高了系统对地质灾害风险的感知能力。围绕异常节点进行相对差异分析，综合考虑了节点间的整体变化情况，为确定传感器故障的相对风险程度提供了更全面的信息。使得技术特征和应用效果相互协同，共同构建了一个高效而可靠的地质监测系统。通过记录每个可疑传感器节点与其他非可疑节点的单位时间内的空间距离累加值，标记为空间距离度量值，并计算空间位置距离波动值，全面评估传感器节点的位置变化模式，实现对整体地质环境的全面监测。敏感的空间位置动态差异指数的计算有助于及早发现传感器在空间位置上的异常，提前识别潜在的故障。生成不同的风险信号，并给出位置数据获取异常的风险等级，便于分配对应的维护优先等级，提高系统的稳定性和准确性，更有效地实现地质灾害的监测和风险评估，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：s1.在目标监控区域以网格节点位置安置传感器，通过定期采集加速度数据并计算梯度熵，利用信息熵分析梯度的不确定性，判断环境稳定性，标记可疑传感器节点；

3、s2.依据信息熵获取可疑传感器节点与相邻传感器节点的相对异变程度，对相对异变程度进一步分析，生成对应的第一稳定信号或第一风险信号；

4、s3.通过计算可疑传感器节点与其他非可疑节点的空间距离获得空间位置动态差异指数，度量可疑传感器的空间动态变化程度，并对应地生成第二稳定或第二风险信号；

5、s4.根据s2步骤和s3步骤生成的信号进行分类讨论，确定传感器节点的监测精度情况，并给出对应监测风险信号。

6、在一个优选的实施方式中，s1包括以下内容：

7、确定目标监控区域，按照网格节点位置安置传感器节点，传感器节点定期采集周围环境的加速度数据，若加速度超过对应阈值，则发出报警信号，若加速度未超过阈值，则对采集到的数据进行梯度计算，即计算相邻数据点之间的变化率，得到梯度熵。

8、在一个优选的实施方式中，对传感器采集到的数据进行差分运算，得到相邻数据点之间的变化率；

9、统计梯度的取值，得到梯度的概率分布；

10、利用信息熵公式计算梯度的熵；

11、统计梯度熵大于或等于临界阈值的传感器节点，并标记为可疑传感器节点。

12、在一个优选的实施方式中，s2包括以下内容：

13、对于可疑传感器节点，获取其相邻传感器节点的梯度熵，得到一组梯度熵值；

14、利用获取的相邻传感器节点的梯度熵，计算相对异变程度：

15、其中，rvi是节点i的相对异变程度，n是相邻传感器节点的数量，hi和hj分别是节点i与其相邻节点j的梯度熵。

16、在一个优选的实施方式中，将相对异变程度值与异变阈值进行比较，若相对异变程度值小于异变阈值，生成第一稳定信号；反之，若相对异变程度值大于等于异变阈值，生成第一风险信号。

17、在一个优选的实施方式中，s3包括以下内容：

18、若未获得报警信号，记录每个可疑传感器节点与其他非可疑传感器节点的单位时间内的空间距离累加值，标记为空间距离度量值，依据空间距离度量值分析计算空间位置距离波动值，获取过程如下：

19、对于每个可疑传感器节点，记录其与其他非可疑传感器节点之间的单位时间内的空间距离；

20、空间距离度量值为单位时间内与其他非可疑节点的空间距离累加值；

21、统计可疑传感器节点与所有非可疑传感器节点的空间距离累加值，构建空间数据集，通过标准差的计算方法得到空间位置动态差异指数。

22、在一个优选的实施方式中，将空间位置动态差异指数与波动阈值进行比较，若空间位置动态差异指数小于波动阈值，生成第二稳定信号；反之，若空间位置动态差异指数大于或等于波动阈值，生成第二风险信号。

23、在一个优选的实施方式中，若同时生成第一风险信号和第二稳定信号，生成中风险信号；生成高风险信号。

24、一种无线分布式地质灾害数据采集系统，包括可疑节点识别模块、异变程度分析模块、动态差异度量模块和风险监测输出模块；

25、可疑节点识别模块在目标监控区域以网格节点位置安置传感器，通过定期采集加速度数据并计算梯度熵，利用信息熵分析梯度的不确定性，判断环境稳定性，标记可疑传感器节点，将信息熵和可疑传感器发送至异变程度分析模块；

26、异变程度分析模块依据信息熵获取可疑传感器节点与相邻传感器节点的相对异变程度，对相对异变程度进一步分析，生成对应的第一稳定信号或第一风险信号，将信号发送至风险监测输出模块；

27、动态差异度量模块通过计算可疑传感器节点与其他非可疑节点的空间距离获得空间位置动态差异指数，度量可疑传感器的空间动态变化程度，并对应的生成第二稳定或第二风险信号，将信号发送至风险监测输出模块；

28、风险监测输出模块依据异变程度分析模块和动态差异度量模块输出的信号进行分类讨论，确定传感器节点的监测精度情况，并给出对应监测风险信号。

29、本发明一种无线分布式地质灾害数据采集方法及系统的技术效果和优点：

30、1.首先，密集布局使得传感器节点覆盖地质区域的每个细小区域，提高了监测的空间分辨率，能够更准确地捕捉地质环境的微观变化。其次，分析并计算每个传感器节点的梯度熵的计算方法能够量化节点数据的变化复杂性，有助于识别出潜在的异常节点，提高了系统对地质灾害风险的感知能力。最后，围绕异常节点进行相对差异分析，进一步综合考虑了节点间的整体变化情况，为确定传感器故障的相对风险程度提供了更全面的信息。因此，有助于在地质灾害监测中能够提高系统的故障检测精度、及时性和可靠性，有助于更全面地了解整个地质区域的动态变化，为及时采取防范措施提供有效支持。这样的技术特征和应用效果相互协同，共同构建了一个高效而可靠的地质监测系统。

31、2.通过记录每个可疑传感器节点与其他非可疑传感器节点的单位时间内的空间距离累加值，标记为空间距离度量值，并计算空间位置距离波动值，全面评估传感器节点的位置变化模式，实现对整体地质环境的全面监测。这包括了敏感的空间位置动态差异指数的计算，有助于及早发现传感器在空间位置上的异常，提前识别潜在的故障。并针对生成的不同的风险信号，给出位置数据获取异常的风险等级，便于分配对应的维护优先等级，进而有助于提高系统的稳定性和准确性，从而更有效地实现地质灾害的监测和风险评估。