基于環(huán)境建模的傳感數(shù)據(jù)收集與插值算法研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，現(xiàn)有數(shù)據(jù)收集方式多采用靜態(tài)Sink的方案，易造成Sink周圍的節(jié)點負載過重而過早死亡，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)分割，形成監(jiān)測盲區(qū)；另一方面由于傳感器節(jié)點的隨機部署，易形成不能獲取信息的監(jiān)測盲區(qū)，而且傳感器節(jié)點資源有限等自身特點也容易導(dǎo)致節(jié)點采集的感知數(shù)據(jù)缺失，監(jiān)測盲區(qū)與感知數(shù)據(jù)缺失問題給傳感器網(wǎng)絡(luò)各種應(yīng)用帶來了巨大困難。因此，如何均衡網(wǎng)內(nèi)節(jié)點能耗，提高網(wǎng)絡(luò)生存時間以及對監(jiān)測盲區(qū)、缺失數(shù)據(jù)進行準(zhǔn)確估計，成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中亟待解決的問題

2、。本文對傳感器數(shù)據(jù)所處的時空特性進行環(huán)境建模，主要對傳感數(shù)據(jù)收集與插值算法展開研究，主要工作如下：
　　 一、研究傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于移動Sink可控軌跡的數(shù)據(jù)收集路徑規(guī)劃問題。針對靜態(tài)Sink數(shù)據(jù)收集方法易導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)熱區(qū)問題，建立了移動Sink可控軌跡下的數(shù)據(jù)收集模型，提出了一種基于移動Sink最優(yōu)穿越路徑數(shù)據(jù)收集算法，算法以系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集量最大化與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能耗均衡為目標(biāo)?；贠MNET++仿真實驗表明，算法能最大化網(wǎng)絡(luò)吞吐量，均衡網(wǎng)

3、絡(luò)能耗，延長網(wǎng)絡(luò)生存時間，在能耗利用率方面遠優(yōu)于固定Sink數(shù)據(jù)采集方法。
　　 二、研究傳感器網(wǎng)絡(luò)中監(jiān)測盲區(qū)與缺失感知數(shù)據(jù)估計問題。傳感數(shù)據(jù)具有較高的時空相關(guān)性，針對單個節(jié)點的感知數(shù)據(jù)缺失問題，建立了傳感數(shù)據(jù)時間序列模型，提出了一種基于傳感數(shù)據(jù)時間序列模型擬合預(yù)測算法：針對監(jiān)測盲區(qū)的環(huán)境信息不可獲取，建立了空間相關(guān)性模型，提出一種基于空間相關(guān)性的自適應(yīng)盲區(qū)評價算法；最后結(jié)合傳感數(shù)據(jù)時空相關(guān)性，提出一種基于時空相關(guān)性的自適應(yīng)插值

4、算法。算法通過預(yù)置誤差閥值自適應(yīng)選擇不同相關(guān)度鄰域節(jié)點的采樣值對預(yù)測點進行插值估計。理論分析和仿真實驗表明，算法能有效估計監(jiān)測盲區(qū)預(yù)測點的數(shù)據(jù)與缺失感知數(shù)據(jù)，具有可靠、穩(wěn)定的估計性能，并可支持網(wǎng)內(nèi)任意點的實時估計算法。
　　 三、結(jié)合以上研究工作，設(shè)計和實現(xiàn)了基于OMNET++仿真平臺的插值仿真系統(tǒng)ISSWSN，評價所提出的算法的性能。ISSWSN主要針對傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測盲區(qū)與缺失感知數(shù)據(jù)進行插值預(yù)測，搭建從網(wǎng)絡(luò)層至應(yīng)用層協(xié)議棧，