基于移动无线传感器网络分层融合

作者:   发布时间:2014/6/27 10:23:38   浏览次数:2505

基于移动无线传感器网络分层融合

无线传感器网络的基本功能是采集各传感器节点所在检测区域的信息，日益廉价的传感器使大规模传感器网络成为可能，由于无线传感器网络中节点由电池供应，在电池能量、计算能力和存储容量方面有限制。因此，如何降低系统功耗一直是传感器网络研究的关键。而数据融合可以克服无线传感器网络中能量约束，去除冗余信息，减少网络中数据传输量，提高数据的收集率，节省带宽和能耗从而延长网络寿命。
当前，无线传感器网络数据融合通常采用基于c/s（客户／服务器）模式进行数据融合。在此模式下，存在着资源浪费、负载不均衡、容错性和安全性差的缺陷。近年来，由于移动的先进性，基于移动的方法被提出来以解决无线传感器网络中的数据收集和信息融合问题。
移动已经被广泛运用到无线传感器网络中进行数据融合，但是大多停留在移动Agem路由方面，并且局限在簇内。黄守明，张红莉在一种基于移动Agem的无线传感器网络数据融合算法中针对蔬菜大棚远程温度监测提出了一种基于移动代理的数据融合算法，但是没有提出具体融合方案。李志宇、史浩山在一种基于网格和移动代理的无线传感器网络数据融合算法提出一种将网格和移动代理相结合的WSN数据融合算法，但是融合方法仍然是基于移动代理路由优化。王殊等提出了一种与移动代理路由紧密结合的按分辨率并行量化交叠的数据融合算法-PQOR，并将其成功地运用到目标分类识别的应用场景中。文中采用移动代理进行分层数据融合，每层采用不同的融合算法。
1基于移动代理的数据融合总框架
一个基于移动代理的无线传感器网络经过分簇之后，主要由基站节点、簇头节点、成员节点组成。无线传感器网络根据应用需求将网络初始化，当需要采集数据时，每个簇头节点创建移动代理到簇内成员节点采集数据并进行融合，将融合结果返回簇头节点。基站节点通过移动代理将簇头节点的融合数据采集会基站，根据需求进行相应的处理。
在移动代理迁移期间，根据之前设定好的路由信息决定下一跳节点的选择。在迁移到下一跳节点时，需耍判断下一跳是否为簇头节点。如果是簇头节点，则等待基站发出的移动代理采集融合结果；如果不是簇头节点，则迁移下一跳继续进行数据采集和融合操作。

基于移动无线传感器网络分层融合
2基本理论
首先给出几个涉及到的基本概念： ．
(l)探测函数。温湿度传感器在所需监测的区域内，探测到温湿度的强度信号。每个节点的探测结果是一个闭区间估
计，如探测到温度是20 - 25℃，湿度是O- 100% RH．
(2)交叠函数。由移动在簇内节点间的探测结果叠加起来构成的阶梯状分段函数。
3分层融合策略
如果监视和／或收集数据从一个相当大的区域，许多传感器节点必须部署。多个传感器节点构成的无线传感器网络，更需要的是有效和高效的数据融合。通过对节点分簇，将节点分为：簇头—簇内成员节点和基站—簇头节点两层，从而分别进行数据融合。
3.1簇头—簇内成员节点间的数据融合
首先假设所探测的区域分为个簇，每个簇共节点创建一个移动．每一个移动( MA。)在簇内要采集完n个成员节点才能返回簇头。探测闭区间值[A，B]覆盖探测区域的所有结果。而探测结果的量化是根据温湿度要求的精度进行量化编码的，移动( MA．)在任一节点i处对探测结果进行量化编码的序列再叠加到交叠函数Ω中。最后由sink节点发出的新移动Agenl将簇头内的叠加结果在进行索引编码，将结果带回sink节点。
(l)簇头节点发送一个携带按精度量化的部分集成的交叠函数的移动到簇内。对探测结果按精度进行量化，精度为T。作为移动离开簇头节点所携带的部分集成交叠函数。
(2)移动AgenI从簇头出发把簇内每个成员节点的探测结果按精度量化成编码序列w，随着移动在簇内的迁移把
量化的编码序列累积到交叠函数中。若所有传感器的探测结果为([A，B]，H)，H为特征信号的强度，[A，B]为整个区域内目标特征的闭区间估计。
(3)分布图法不需要复杂的数据结构，同时还具有运算量小等优点，不仅可以用于校准测试数据的后期处理，还可以将其应用于测量的实时数据处理和控制中。
(4)将踢出奇异值的数据采用加权融合算法进行数据融合，如式(6)：

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