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WSN数据融合的自适应一致滤波算法的研究 袁春艳 (西安财经学院行知学院,陕西西安710038) 【摘要】为了解决无线传感器网络的能量有限,增强收集信息的准确性以及提高收集信息的效率等问题,提出了基于一致滤波器的估计融合算法。该算法能够利用多个传感器的测量信息,降低信息冗余度,提高整个无线传感器网络参数估计的鲁棒性和精确性。并通过最大加权方法进行仿真,比较各个参数对于算法的影响,从而进一步提高了参数估计的精确性。 关键词无线传感器网络;数据融合;一致滤波算法 0引言 WSN(wirelesssensorwork)就是无线传感器网络1,它集低成本、低功耗、多功能等特点和无线通信、数据采集、信息处理、协同合作等功能于一体。能够实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种监测对象或环境的信息,并对这些信息进行处理,最后传递给需要的用户。由于它的各种优点,引起了国内外的军事领域、工业界和学术界的极大关注,发展前景非常乐观。 但是,监测区域内传感器网络节点的电池能量、处理能力、存储容量以及通信带宽等资源都十分有限,而且用户也不需要所有传感器节点的信息,所以,就不需要将所有传感器节点的信息传递给汇聚节点或用户。于是就出现了数据融合技术,他将监测区域内的传感器节点的信息进行综合处理后,再传送给用户。这样既节省能量,又提高了收集信息的准确性和高效性。 本文是基于WSN数据融合的自适应一致滤波算法的研究,通过设计一致滤波器,对监测区域内的参数信息进行融合处理,大大降低了数据的冗余性,提高了网络的鲁棒性和精确性。 1WSN数据融合技术 1.1数据融合的作用 由于传感器网络节点在电池能量、处理能力、存储容量以及通信带宽等几个方面的资源十分有限。所以,将各个节点收集的信息单独传送到汇聚节点的方法是不合适的,主要表现在浪费通信带宽和能量及降低信息收集效率两个方面。 为解决上述问题,传感器网络在收集数据的过程中可以采用数据融合(dataaggregation或datafusion)技术2。数据融合是将多份数据或信息进行处理,组合出更有效、更符合用户需求的数据的过程。而且经过数据融合处理后,可以提高信息的精度。传统的传感器应用并不需要收到大量原始数据,而是只关心监测结果,因此数据融合也是实现此目的的重要方法。 作为传感器网络的关键技术之一,数据融合在传感器网络中起着十分重要的作用,主要表现在增强所收集数据的准确性、节省整个网络的能量以及提高收集数据的效率三个方面。 1.2WSN数据融合的特点 将多份数据或信息进行处理,组合出更有效、更符合用户需求的数据的过程就是数据融合。单独依赖一种感官获得的信息不足以对事物做出准确判断,而综合多种感官数据,对事物的描述会更准确。与传统多传感器相比,WSN数据融合技术具有稳定性、数据关联、能量约束等特点。数据融合3是一个多级别、多方面、多层次的数据处理过程,经过对多个信息源的数据进行综合处理、估计以达到精确地状态估计和身份估计,并及时完成态势估计和威胁估计。 2一致滤波算法 一致滤波器: 一致滤波器具有分布式的结构,它的输入是节点的初始状态,该算法定义了邻居节点之间的相互作用以及融合方法,最后输出融和后的节点状态。由于一致滤波器的作用,所以所有的节点最终的状态都趋近于一致。即就是,所有节点的状态收敛于任意小的半径的球域内6。假设i节点的初始状态为xi(),则经过一致滤波器的k次迭代后,输出信息xi(k)可以表示为: 当k时,由于()式的加权迭代,节点状态xi(k),?坌iV,都将渐近的趋于一致,即就是最终趋近的一致状态是所有节点初始状态的平均值。所以又称采用上述加权方式的一致滤波器为一致平均滤波器。 3一致滤波器的仿真 3.1仿真步骤 1)在的区域内随机分布N个传感器节点,并且绘出传感器节点的分布图; 2)计算监测区域内所有传感器节点的相邻节点的个数,即就是监测区域内所有传感器节点的度值; 3)初始化矩阵的值,如:观测矩阵、一致加权系数矩阵、迭代次数的矩阵等等; 4)利用利用最大度加权的方法或Metropolis加权的方法计算一致加权系数; 5)利用公式()进行迭代,记录并且绘出三个点的迭代值,并且与所有传感器节点的初始值的平均值进行比较。 3.2利用最大度加权的方法进行仿真 利用上一小节提到的一致滤波算法,并运用最大度加权的方法计算一致加权系数。在仿真的过程中,对仿真结果影响的因素非常多,比如:监测区域中传感器节点的个数、噪声的大小、传感器节点的有效传输距离等等。任何影响因素的变化都有可能增加传感器节点信息传输的能量消耗,并且增加了算法收敛的延时。下面将运用仿真结果对影响一致滤波算法的因素进行比较说明。 假设监测区域有N个节点,传感器有效传输距离为S,监测区域内噪声大小为R。 情况1:监测区域内传感器节点个数对算法收敛性的影响 当其他条件不变时,节点个数N分别为N=50,N=100时,参数估计值的分布图如下: 仿真结果分析:由以上两个图形的对比,我们可以明显的看出,当监测区域的传感器节点个数增加时,参数估计值趋于一致的迭代次数减少,收敛速率加快,能够减小传感器节点传输信息的能量消耗。其主要原因是:当结点个数增加后,导致所有节点的邻居节点个数增加,每个节点的度值增加,一致加权系数发生变化,进而影响了参数估计的收敛速率。 情况:传感器节点的有效传输距离对算法收敛性的影响 当节点个数N=50情况下,传感器有效传输距离S分别为S=30,S=20时,参数估计值的分布图如下: 仿真结果分析:由以上两个图形的对比,我们可以明显的发现,当监测区域内传感器节点的有效传输距离增加时,参数估计值趋于一致的迭代次数减少,收敛速率加快,能够减小传感器节点传输信息的能量消耗。其主要原因是:当传感器节点有效传输距离增加后,导致监测区域内所有节点的邻居节点个数增加,每个节点的度值增加,从而导致一致加权系数发生变化,进而影响了参数估计的收敛速率。 4小结 在无线传感器网络中,为了融合网络中所有节点的观测信息,并且获得接近集中式算法的全局一致的参数估计值,基于一致滤波器的估计融合算法需要经过多次的信息交换。经过多次的信息交换得到的全局统一的估计值,在信息传输过程中可以降低信息的冗余度,提高传感器网络的鲁棒性和精确性。但是,多次的信息交换可能会增加传感器节点的信息传输的能量消耗,并且增加了算法收敛的延迟。后者在跟踪动态变化的物理量时对算法性能的影响尤为重要。因此,在实际动态的应用中,为了加快算法的一致收敛速度,可以采用自适应滤波算法来改进基于一致滤波器的估计融合。 参考文献 孙利民,李建中,陈渝,朱红松,编著.无线传感器网络M.清华大学出版社,xx,5:85-106. 罗蔚.无线传感器网络数据融合技术研究与应用D.重庆邮电大学自动化学院,xx,11. 叶宁,王汝传.无线传感器网络数据融合模型研究J.计算机科学,xx(06).58-60. 席峰,刘中.基于状态预测自适应一致滤波器的分布式估计融合算法J.信息与控制,xx(01).59-66. XiaoL,BoydS.FastlineariterationsfordistributedaveragingJ.SystemsandControlLetters,xx,53(1):65-78. Olfati-SaberR.DistributedKalmanfilteringfor

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