基于增量碼的無線傳感器網絡數據收集協(xié)議研究.pdf

1、隨著物聯(lián)網技術的發(fā)展，無線傳感器網絡作為最為核心的基礎設施，其應用場景越來越廣泛，其中，它在比較惡劣或特殊環(huán)境中進行監(jiān)測工作的作用是無可替代的。感知數據的收集是無線傳感器網絡最主要的任務和功能。但是，監(jiān)測環(huán)境的惡劣性將會導致網絡發(fā)生不可預知的故障，從而嚴重影響了網絡數據的可用性和完整性，影響了數據收集工作。因此，如何提高監(jiān)測環(huán)境中大規(guī)模無線傳感器網絡數據的可靠收集效率是一項非常有價值和挑戰(zhàn)性的研究。
　　自網絡編碼的提出后，研究學

2、者已經相繼提出了多種不同特性的網絡編碼技術來解決無線傳感器網絡的數據有效收集問題。其中最具代表性的是Kamra等人提出的增量碼（Growth Codes）編碼技術及相關的后續(xù)研究工作。Growth Codes數據收集協(xié)議很好地提高了網絡數據的持久性，并提高了災難場景中數據可靠收集的效率。然而，Growth Codes數據收集協(xié)議仍然存在很多問題導致較低的數據收集效率，例如：(1)協(xié)議采用完全隨機的數據交換和備份方式會導致離匯聚節(jié)點越遠的

3、節(jié)點數據越難被回收，特別是監(jiān)測區(qū)域邊緣的數據；(2)協(xié)議的數據交換和備份方式還會造成網絡數據分布的不均勻性問題，特別在稀疏型網絡中更為嚴重；(3)無線傳感器網絡的特性決定了無線通信的不穩(wěn)定性，因此數據傳輸鏈路質量也是必須考慮的因素之一，而 Growth Codes數據收集協(xié)議的設計并未考慮鏈路故障的影響。
　　本文在 Growth Codes編碼技術的研究基礎上，主要針對上述幾個問題做了如下研究工作：
　　(1)針對上述第一

4、個問題，本文汲取了傳統(tǒng)數據收集協(xié)議的優(yōu)勢，提出了節(jié)點分級策略，并設計了一類基于節(jié)點分級策略的無線傳感器網絡編碼數據收集協(xié)議。協(xié)議賦予每個節(jié)點一些輕量的網絡路由信息和選取數據交換對象采用的概率函數，提高了邊緣節(jié)點的感知數據被匯聚節(jié)點回收的概率，降低了網絡的數據延遲，提高了數據收集的效率。隨后，我們從概率論角度對協(xié)議中所采用的概率函數進行了設計。
　　(2)針對稀疏型網絡中數據分布不均勻問題，本文從傳感器節(jié)點的角度出發(fā)，設計了一類基于

5、多編碼源數據的數據收集協(xié)議，通過增加節(jié)點編碼時所使用的源數據，促進了網絡不同區(qū)域的數據較均勻地傳輸備份到網絡其他區(qū)域中，從而提高了稀疏型網絡在不同場景下的數據收集效率。
　　(3)針對第三個問題，本文研究分析了鏈路故障在協(xié)議中對數據收集工作的影響。為了緩解鏈路故障對數據傳輸和備份的影響，使各節(jié)點的感知數據能夠充分備份到網絡中，本文提出了一種雙路備份數據傳輸機制，并將其應用于 Growth Codes數據收集協(xié)議中，提高了災難場景中