無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)漸變事件邊界識(shí)別和跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSNs)被認(rèn)為是21世紀(jì)最有影響力和最有發(fā)展前景的21項(xiàng)技術(shù)以及未來(lái)改變世界的10大技術(shù)之一,它以其體積小、自組織、簡(jiǎn)單方便的特點(diǎn)被廣泛運(yùn)用于軍事、衛(wèi)生醫(yī)療、環(huán)境監(jiān)測(cè)以及日常生活當(dāng)中。漸變事件的跟蹤問(wèn)題是進(jìn)行無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的一項(xiàng)重要課題,主要運(yùn)用于像火災(zāi)蔓延、洪水流動(dòng)以及有毒化學(xué)物品泄漏等事件的區(qū)域跟蹤方面。但是由于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量以及計(jì)算能力有限,當(dāng)進(jìn)行較長(zhǎng)

2、時(shí)間網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí),就會(huì)導(dǎo)致漸變事件的跟蹤精度降低甚至丟失,嚴(yán)重制約著無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在漸變事件跟蹤方向的研究進(jìn)展,因此本文從降低傳感器節(jié)點(diǎn)能量消耗和提高跟蹤精度出發(fā),在國(guó)內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上對(duì)漸變事件邊界識(shí)別以及跟蹤進(jìn)行了一下的創(chuàng)新工作:
　　首先,本文提出一種基于幾何計(jì)算的事件邊界節(jié)點(diǎn)選擇方法(An Event Boundary Nodes Selection Algorithm Based On Geometric Calculati

3、ons,NSBGC)。首先,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)部署初始化得到傳感器節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo),通過(guò)傳感器節(jié)點(diǎn)間的通信建立鄰居節(jié)點(diǎn)關(guān)系表(n_table),對(duì)鄰居傳感器節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì);其次,從鄰居節(jié)點(diǎn)中找出可以構(gòu)成三角形的傳感器節(jié)點(diǎn),依據(jù)海倫公式計(jì)算其組成三角形面積以及其中兩個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)與待檢測(cè)節(jié)點(diǎn)組成的三角形面積和,比較兩者大小并結(jié)合傳感器節(jié)點(diǎn)感知事件的情況確定該待測(cè)節(jié)點(diǎn)是否是事件邊界傳感器節(jié)點(diǎn)?；贜S2的仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法降低了進(jìn)行邊界節(jié)點(diǎn)選擇時(shí)的計(jì)

4、算復(fù)雜度,減少了節(jié)點(diǎn)的能量消耗并增加了邊界識(shí)別的精度。
　　然后,提出一種基于節(jié)點(diǎn)校驗(yàn)的漸變事件邊界跟蹤方法(An Gradient Event Boundary Tracking Method Based On The EBTMNC)。首先,結(jié)合上述的邊界節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行狀態(tài)劃分,使活動(dòng)節(jié)點(diǎn)休眠,減少能量的浪費(fèi);其次,建立基于預(yù)測(cè)的節(jié)點(diǎn)睡眠與喚醒機(jī)制,對(duì)下一時(shí)刻的事件位置進(jìn)行預(yù)測(cè);最后,結(jié)合邊界節(jié)點(diǎn)識(shí)別與節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)方法