無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理若干關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks，WSNs）是物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。作為一種新興的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與計(jì)算模式，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)跨越計(jì)算機(jī)、通信、電子等多個(gè)領(lǐng)域，并在科學(xué)考察、災(zāi)害救助、環(huán)境監(jiān)控以及工業(yè)控制等多個(gè)領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用。人們?cè)诃h(huán)境中部署各種WSNs的目的就是為了獲取類型多樣的感知數(shù)據(jù)，以提取出有效的認(rèn)知信息，從而加強(qiáng)人類對(duì)客觀世界的理解。在這個(gè)過(guò)程中，數(shù)據(jù)處理技術(shù)是其中的關(guān)鍵。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)處理

2、相關(guān)協(xié)議的設(shè)計(jì)與優(yōu)化受到兩方面的約束:第一，WSNs是資源受限的網(wǎng)絡(luò)，任何技術(shù)都必須以資源的高效利用為前提;第二，WSNs是應(yīng)用相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)，協(xié)議的設(shè)計(jì)與優(yōu)化必須緊密結(jié)合相關(guān)的應(yīng)用特征與需求。從上述理念出發(fā)，本文對(duì)數(shù)據(jù)處理的相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了研究，闡述了研究的現(xiàn)狀與進(jìn)展，并針對(duì)其中的不足與缺陷進(jìn)行了分析和改進(jìn)，本文完成的主要工作如下。
　　(1)對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集問(wèn)題進(jìn)行了研究，提出引入可移動(dòng)的匯聚節(jié)點(diǎn)來(lái)完成數(shù)據(jù)的采集，設(shè)計(jì)并實(shí)

3、現(xiàn)了一種軌跡固定的數(shù)據(jù)采集方案(Data Collection Scheme withRegular track，DCSR)。DCSR由兩個(gè)內(nèi)容組成:第一，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的分布狀況選出一批采集點(diǎn);第二，使用量子遺傳算法計(jì)算經(jīng)過(guò)這些點(diǎn)的最短環(huán)路。本文對(duì)DCSR進(jìn)行了仿真測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，DCSR的性能較好，在網(wǎng)絡(luò)吞吐量、能量效率方面均有較好表現(xiàn)，且能夠收集更多的數(shù)據(jù)。
　　(2)對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題進(jìn)行了研究。我們以視頻數(shù)據(jù)的

4、采集為研究對(duì)象，對(duì)視頻數(shù)據(jù)的QoS傳輸問(wèn)題進(jìn)行了分析。視頻業(yè)務(wù)由于數(shù)據(jù)量大、QoS要求多等原因一直是傳輸問(wèn)題的難點(diǎn)。我們?cè)O(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于跨層和多徑思想的視頻傳輸方案(Cross-layer and Multipath based Video Transmission scheme，CMVT)。CMVT在網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層進(jìn)行協(xié)作，并綜合了區(qū)分服務(wù)與多徑路由的優(yōu)點(diǎn)。CMVT首先在應(yīng)用層對(duì)視頻文件中的幀進(jìn)行區(qū)分，并做上不同的標(biāo)記。這些標(biāo)記后

5、的幀到了網(wǎng)絡(luò)層之后，路由模塊再針對(duì)不同的幀使用不同的路徑進(jìn)行傳遞，以確保關(guān)鍵幀能可靠的到達(dá)匯聚節(jié)點(diǎn)。本文對(duì)CMVT進(jìn)行了仿真測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明CMVT不僅能有效地延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期，視頻業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量也能得到很好的保障。
　　(3)對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)聚合問(wèn)題進(jìn)行了研究。數(shù)據(jù)聚合是減少冗余數(shù)據(jù)、提高信息質(zhì)量的網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)處理手段，具有節(jié)約通信能耗、提高采集效率等優(yōu)勢(shì)。我們?cè)O(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于時(shí)空相關(guān)性的數(shù)據(jù)聚合方案(Temporal

6、 and Spatial correlation based DataAggregation scheme，TSDA)。TSDA采用簇結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，它包含三個(gè)內(nèi)容:第一，簇頭節(jié)點(diǎn)對(duì)簇內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合后再提交給匯聚節(jié)點(diǎn);第二，簇頭節(jié)點(diǎn)調(diào)度剩余能量較低的節(jié)點(diǎn)進(jìn)入休眠;第三，簇頭節(jié)點(diǎn)利用組合預(yù)測(cè)算法對(duì)休眠節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行估算。本文對(duì)TSDA進(jìn)行了仿真測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明TSDA取得了較好的效果，它不僅有效延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的生命周期，數(shù)據(jù)質(zhì)量也得到了很好的保證

7、。
　　(4)對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問(wèn)題進(jìn)行了研究。我們主要對(duì)分布式存儲(chǔ)技術(shù)進(jìn)行了討論，并針對(duì)節(jié)點(diǎn)采集速率不同的分布式存儲(chǔ)問(wèn)題進(jìn)行了研究。通過(guò)分析，我們將其轉(zhuǎn)化為一個(gè)非公制空間的k-median問(wèn)題，并提出了三種分布式存儲(chǔ)方案:基于隨機(jī)策略的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案(Random strategy based Data Storage scheme，RDS)、基于反向貪心策略的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案(reverse Greedy strategy

8、 based Data Storage scheme，GDS)、基于SQGA(Smallworld model based QGA)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案(SQGA based Data Storage scheme，SDS)。在這三種方案中，第一種是隨機(jī)選擇存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)位置，然后由各節(jié)點(diǎn)按代價(jià)最小來(lái)選擇存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。第二種方案借鑒了公制空間k-median問(wèn)題的解決思路，并將其引申至數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問(wèn)題中。第三種方案使用改進(jìn)的量子遺傳算法SQGA來(lái)求解最優(yōu)存