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公司新聞

基于移動無線傳感器網絡分層融合

作者:   發(fā)布時間:2014/6/27 10:23:38   瀏覽次數:2602

基于移動無線傳感器網絡分層融合

無線傳感器網絡的基本功能是采集各傳感器節(jié)點所在檢測區(qū)域的信息,日益廉價的傳感器使大規(guī)模傳感器網絡成為可能,由于無線傳感器網絡中節(jié)點由電池供應,在電池能量、計算能力和存儲容量方面有限制。因此,如何降低系統(tǒng)功耗一直是傳感器網絡研究的關鍵。而數據融合可以克服無線傳感器網絡中能量約束,去除冗余信息,減少網絡中數據傳輸量,提高數據的收集率,節(jié)省帶寬和能耗從而延長網絡壽命。
當前,無線傳感器網絡數據融合通常采用基于c/s(客戶/服務器)模式進行數據融合。在此模式下,存在著資源浪費、負載不均衡、容錯性和安全性差的缺陷。近年來,由于移動的先進性,基于移動的方法被提出來以解決無線傳感器網絡中的數據收集和信息融合問題。
移動已經被廣泛運用到無線傳感器網絡中進行數據融合,但是大多停留在移動Agem路由方面,并且局限在簇內。黃守明,張紅莉在一種基于移動Agem的無線傳感器網絡數據融合算法中針對蔬菜大棚遠程溫度監(jiān)測提出了一種基于移動代理的數據融合算法,但是沒有提出具體融合方案。李志宇、史浩山在一種基于網格和移動代理的無線傳感器網絡數據融合算法提出一種將網格和移動代理相結合的WSN數據融合算法,但是融合方法仍然是基于移動代理路由優(yōu)化。王殊等提出了一種與移動代理路由緊密結合的按分辨率并行量化交疊的數據融合算法-PQOR,并將其成功地運用到目標分類識別的應用場景中。文中采用移動代理進行分層數據融合,每層采用不同的融合算法。
1基于移動代理的數據融合總框架
一個基于移動代理的無線傳感器網絡經過分簇之后,主要由基站節(jié)點、簇頭節(jié)點、成員節(jié)點組成。無線傳感器網絡根據應用需求將網絡初始化,當需要采集數據時,每個簇頭節(jié)點創(chuàng)建移動代理到簇內成員節(jié)點采集數據并進行融合,將融合結果返回簇頭節(jié)點?;竟?jié)點通過移動代理將簇頭節(jié)點的融合數據采集會基站,根據需求進行相應的處理。
在移動代理遷移期間,根據之前設定好的路由信息決定下一跳節(jié)點的選擇。在遷移到下一跳節(jié)點時,需耍判斷下一跳是否為簇頭節(jié)點。如果是簇頭節(jié)點,則等待基站發(fā)出的移動代理采集融合結果;如果不是簇頭節(jié)點,則遷移下一跳繼續(xù)進行數據采集和融合操作。

基于移動無線傳感器網絡分層融合
2基本理論
首先給出幾個涉及到的基本概念: .
(l)探測函數。溫濕度傳感器在所需監(jiān)測的區(qū)域內,探測到溫濕度的強度信號。每個節(jié)點的探測結果是一個閉區(qū)間估
計,如探測到溫度是20 - 25℃,濕度是O- 100% RH.
(2)交疊函數。由移動在簇內節(jié)點間的探測結果疊加起來構成的階梯狀分段函數。
3分層融合策略
如果監(jiān)視和/或收集數據從一個相當大的區(qū)域,許多傳感器節(jié)點必須部署。多個傳感器節(jié)點構成的無線傳感器網絡,更需要的是有效和高效的數據融合。通過對節(jié)點分簇,將節(jié)點分為:簇頭—簇內成員節(jié)點和基站—簇頭節(jié)點兩層,從而分別進行數據融合。
3.1簇頭—簇內成員節(jié)點間的數據融合
首先假設所探測的區(qū)域分為個簇,每個簇共節(jié)點創(chuàng)建一個移動.每一個移動( MA。)在簇內要采集完n個成員節(jié)點才能返回簇頭。探測閉區(qū)間值[A,B]覆蓋探測區(qū)域的所有結果。而探測結果的量化是根據溫濕度要求的精度進行量化編碼的,移動( MA.)在任一節(jié)點i處對探測結果進行量化編碼的序列再疊加到交疊函數Ω中。最后由sink節(jié)點發(fā)出的新移動Agenl將簇頭內的疊加結果在進行索引編碼,將結果帶回sink節(jié)點。
(l)簇頭節(jié)點發(fā)送一個攜帶按精度量化的部分集成的交疊函數的移動到簇內。對探測結果按精度進行量化,精度為T。作為移動離開簇頭節(jié)點所攜帶的部分集成交疊函數。
(2)移動AgenI從簇頭出發(fā)把簇內每個成員節(jié)點的探測結果按精度量化成編碼序列w,隨著移動在簇內的遷移把
量化的編碼序列累積到交疊函數中。若所有傳感器的探測結果為([A,B],H),H為特征信號的強度,[A,B]為整個區(qū)域內目標特征的閉區(qū)間估計。
(3)分布圖法不需要復雜的數據結構,同時還具有運算量小等優(yōu)點,不僅可以用于校準測試數據的后期處理,還可以將其應用于測量的實時數據處理和控制中。
(4)將踢出奇異值的數據采用加權融合算法進行數據融合,如式(6):

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