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文檔簡介
1、傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通過在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)布置大量的傳感器節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對于環(huán)境的監(jiān)控,其中,分布式檢測與協(xié)作信號(hào)處理是其主要應(yīng)用之一。不同的傳感器節(jié)點(diǎn)通過采集環(huán)境數(shù)據(jù),經(jīng)處理后通過通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至融合中心進(jìn)行融合決策。由于充分利用了傳感器采集數(shù)據(jù)的冗余性,多傳感器系統(tǒng)能夠取得優(yōu)于單一傳感器系統(tǒng)的性能。然而,通常傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通常僅配備能量有限的電池,而有限的能量供應(yīng)成為了制約傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)總體性能的關(guān)鍵因素之一。隨著新能源技術(shù)與微電子技術(shù)的發(fā)展,能量采集
2、技術(shù)在傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中得以應(yīng)用。配備能量采集單元后,傳感器節(jié)點(diǎn)能夠從周圍環(huán)境中獲得能量來維持自身節(jié)點(diǎn)的工作。然而由于采集能量的隨機(jī)性,如何優(yōu)化調(diào)度采集的能量成為影響到能量采集傳感器系統(tǒng)性能的主要問題之一。
本文針對能量采集傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的分布式檢測問題,詳細(xì)分析了其信號(hào)檢測數(shù)學(xué)模型,系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)以及傳感器節(jié)點(diǎn)的供能數(shù)學(xué)模型,提出了能量調(diào)度問題的優(yōu)化分析方法,并分別設(shè)計(jì)了有限時(shí)間段與無限時(shí)間段的能量調(diào)度策略。在有限時(shí)間段的
3、能量調(diào)度策略中,分別考慮了離線能量調(diào)度策略與在線能量調(diào)度策略。在離線調(diào)度策略中,采集能量達(dá)到過程被認(rèn)為是已知的,此時(shí)的優(yōu)化能量調(diào)度策略可以形成為優(yōu)化問題并得到有效求解。
在在線調(diào)度策略中,優(yōu)化能量調(diào)度策略可以通過動(dòng)態(tài)規(guī)劃求解Bellman方程得到有效求解。同時(shí),本文提出了適應(yīng)于在線策略的次優(yōu)化方法,能夠在取得接近于優(yōu)化在線策略性能的同時(shí)降低算法復(fù)雜性。在無限時(shí)間段的能量調(diào)度策略中,能量調(diào)度問題可以形成為Markov決策過程,通
4、過值迭代的方法,優(yōu)化能量調(diào)度策略可以求解。此外,應(yīng)用于無限時(shí)間段的次優(yōu)化能量調(diào)度策略同樣被提出。
此外,傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式檢測問題中的融合決策機(jī)制通常需要傳感器節(jié)點(diǎn)的性能參數(shù)。然而,實(shí)際部署在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的低精度傳感器節(jié)點(diǎn)參數(shù)通常難以準(zhǔn)確獲取或者容易受到環(huán)境的影響。針對該問題,本文提出了一種迭代的傳感器參數(shù)的估計(jì)策略。在不確定傳感器參數(shù)的情況下,通過使用優(yōu)化融合規(guī)則,傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的性能參數(shù)可以通過有效的迭代估計(jì)策略進(jìn)行估計(jì)。同時(shí)
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