（通信与信息系统专业论文）无线传感器网络容错事件检测及数据融合技术研究.pdf

西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 摘要 近年来，无线通信、传感器技术和微机电系统( m e m s ) 等技术的进步，推 动了低成本无线传感器网络的发展。无线传感器网络通常具有节点数目庞大、 节点密集分布的特点，并在包括国家安全、军事领域、医疗健康、交通管理、 环境监测、空间探索、商业等领域有着广阔的应用前景。事件检测是无线传 感器网络的重要应用之一，其所面临的主要问题是检测精度受环境噪声和设 备不稳定性的影响，以及传感器网络固有的能量约束特性。 利用相邻节点检测结果间存在的空间冗余性，可以提高单个节点的检测 精度。典型的基于空间相关性的分布式容错算法包括b a y e s i a n 容错方案、 n e d 、基于移动中值的容错算法等。这种基于空间相关性的容错算法存在相 邻节点间频繁通信消耗大量节点能量的问题，以及网络边界处空间冗余信息 不足和事件边界区域相邻节点空间冗余信息相互矛盾的问题。 为了提高检测精度和能量的有效性，本文提出了基于时间相关性的容错 事件检测算法，以及基于时空相关性的容错事件检测算法。仿真结果显示， 在环境特征变量变化缓慢的静态监测环境中，基于时间相关性的容错事件检 测算法能够有效地减少单个传感器节点由于噪声干扰而引起的错误。而在环 境变化较慢时，基于时空相关性的容错事件检测算法则在检测精度和能量有 效性两方面都优于b a y e s i a n 容错事件检测算法。 此外，相关研究工作表明，结合数据融合的路由技术或网络拓扑结构能 够更好地减少网络的通信量，并能有效地返回用户所关心信息。目前有很多 关于传感器网络的数据融合技术和以数据为中心的路由技术的研究工作，如 定向扩散、l e a c h 、p e g a s i s 、t a g 、c a g 等。但已有的研究工作还没有涉 及与事件检测应用相关的容错数据融合方法。 本文在分析已有的数据融合和路由技术基础上，提出了二种适用于事件 检测应用的容错数据融合技术。该方法能够有效地将传感器网络的查询操作、 路由形成和容错事件检测应用有效地结合起来。通过在查询发布阶段和数据 收集阶段与父节点和子节点检测结果的对比，实现了容错事件检测。通过分 析我们发现，在相邻节点数为n = 4 时，本文提出的容错数据融合方法的容错 性能与b a y e s i a n 最佳门限判决方案的容错性能是相同的。采用本文提出的容 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 i 页 错数据融合方法，传感器节点并不需要获取所有的相邻节点的检测结果，就 可以实现b a y e s i a n 最佳门限判决方案的容错性能。这就减少了节点大量的通 信量，因此该方法是能量有效的。此外，通过时间划分机制，节点在大部分 时间处于低功耗的等待状态，而数据融合操作又使得节点在每个查询周期内 只需返回一个融合数据包，进一步减少了节点的通信量，从而节省了大量的 能量。 论文工作对无线传感器网络环境下的事件检测问题和适用于事件检测应 用的数据融合研究工作有一定的参考价值。 关键词：时空相关性；容错；事件检测；数据融合；无线传感器网络。 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 li 页 a b s tr a c t r e c e n ta d v a n c e si nw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o n s ，e l e c t r o n i c sa n dm i c r oe l e c t r o m e c h a n i c a ls y s t e m ( m e m s ) h a v ee n a b l e dt h ed e v e l o p m e n to fl o w - c o s t ， l o w p o w e r , m u l t i f u n c t i o n a l s e n s o rn o d e s ，w h i c ha r es m a l li n s i z ea n d c o m m u n i c a t ei ns h o r td i s t a n c e s w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k sa l ee n v i s i o n e dt o c o n s i s to ft h o u s a n d so fd e v i c e s ，o p e r a t i n gi na nu n a t t e n d e dm o d e ，a n d c h a r a c t e r i z e db ys e v e r ee n e r g yc o n s t r a i n t s t h eu n i q u ef e a t u r e so fw i r e l e s ss e n o r n e t w o r k so f f e ru n p r e c e d e n t e do p p o r t u n i t i e sf o rb r o a dc i v i l i a na n dm i l i t a r y a p p l i c a t i o n s ，s u c ha si n d u s t r i a la u t o m a t i o n ，m i l i t a r yt a c t i c a ls u r v e i l l a n c e ，n a t i o n a l s e c u r i t y , a n de m e r g e n c yh e a l t hc a r e o n eo ft h em o s ti m p o r t a n ts e n s o rn e t w o r k a p p l i c a t i o n si sm o n i t o r i n gi n a c c e s s i b l ee n v i r o n m e n t s t h en o i s ye n v i r o n m e n ta n d e n e r g yc o n s t r a i n t s ，h o w e v e r , c h a l l e n g et h ee v e n td e t e c t i o np r o b l e m m o s to fr e c e n t l yp r o p o s e df a u l t - t o l e r a n te v e n td e t e c t i o na l g o r i t h m sa r eo n l y b a s e do nt h es p a t i a lc o r r e l a t i o n , s u c ha sd i s t r i b u t e db a y e s i a nf a u l t - t o l e r a n t a l g o r i t h m s ，砸d ，a n dm o v i n gm e d i a nb a s e dm e t h o d i nt h e s ea l g o r i t h m s ，t h e f r e q u e n te x c h a n g e so fm e a s u r e m e n t sa m o n gn e a r b ys e n s o rn o d e sg i v er i s et o m u c he n e r g yd i s s i p a t i o n m o r e o v e r , d e t e c t i o na c c u r a c yi sp o o ra tt h eb o u n d a r yo f e v e n tr e g i o na n dt h ee d g eo fs e n s o rn e t w o r k s i no r d e rt oi m p r o v et h ep e r f o r m a n c eo fd e t e c t i o na c c u r a c y a n de n e r g ye f f i c i e n c y , w ep r o p o s et e m p o r a lc o r r e l a t i o nb a s e da n dt e m p o r a l s p a t i a lc o r r e l a t i o nb a s e d f a u l t t o l e r a n te v e n tr e g i o nd e t e c t i o na l g o r i t h m s ，l e v e r a g i n gs p a t i a la n dt e m p o r a l c o r r e l a t i o n s i ti sv a l i d a t e dt h r o u g hs i m u l a t i o n st h a t ，t h ep r o p o s e dt e m p o r a lb a s e d f a u l t t o l e r a n tc a ne f f i c i e n t l yr e d u c et h ep r o b a b i l i t yo fd e t e c t i o nf a u l tf o rs t a t i c e n v i r o n m e n tw h e r et h ec h a r a c t e r i s t i cd o e sn o tc h a n g ef r e q u e n t l y , d i s s i p a t i n gl i t t l e e n e r g y a n d t h e p r o p o s e dt e m p o r a l s p a t i a l c o r r e l a t i o nb a s e d a lg o r i t h m o u t p e r f o r m st h es p a t i a lc o r r e l a t i o nb a s e ds c h e m ei nt e m so fd e t e c t i o na c c u r a c y a n de n e r g yd i s s i p a t i o n ，t h u sm a k i n gt h ep r o p o s e da l g o r i t h ma t t r a c t i v ei n e n e r g y e f f i c i e n te v e n tr e g i o nd e t e c t i o na p p l i c a t i o n s i na d d i t i o n ， m a n yd a t aa g g r e g a t i o na n dd a t a - c e n t r i cr o u t i n g s c h e m e sa r e p r o p o s e df o rs e n s o rn e t w o r k s ，s u c ha sd i r e c t e dd i f f u s i o n ，u 狐c h , p e g a s i s ， 勿ga n dc a g i t sd e m o n s t r a t e d t h r o u g hr e l a t e dw o r kt h a t , t h et r a n s m i s s i o n si n t h en e t w o r kw i l lb er e d u c e de m p l o y i n gd a t a - c e n t r i cr o u t i n gt h a tp e r f o r m i n - n e t w o r kd a t aa g g r e g a t i o n ，a n dc o n s e q u e n t l yt h ee n e r g yc o n s u m p t i o ni sr e d u c e d b u tn o n eo ft h ep r e v i o u sd a t aa g g r e g a t i o ns c h e m e si si n t e n d e df o rf a u l t t o l e r a n t e v e n td e t e c t i o na p p l i c a t i o n b a s e do nt h ep r e v i o u sw o r ko fd a t aa g g r e g a t i o na n dd a t a - c c n t r i cr o o t i n g ，w e 西南交通大学硕士研究生学位论文第l v 页 p r o p o s eaf a u l t - t o l e r a n td a t aa g g r e g a t i o ns c h e m ef o re v e n td e t e c t i o na p p l i c a t i o n n ep r o p o s e dd a t aa g g r e g a t i o ns c h e m ec o o r d i n a t e s q u e r y a n dr o o t i n gw i t h f a u l t t o l e r a n te v e n td e t e c t i o na p p l i c a t i o n f a u l t - t o l e r a n c eg a l lb eo b t a i n e db y c h e c k i n gt h ep a r e n tn o d e sd e t e c t i o nr e s u l td u r i n gq u e r yd i s t r i b u t i o np h a s ea n dt h e c h i l dn o d e sd e t e c t i o nr e s u rd u r i n gc o l l e c t i o np h a s e r sv a l i d a t e dt h r o u g h t h e o r e t i c a la n a l y s i sa n ds i m u l a t i o nr e , s u i t st h a t ，g i v e nt h en u m b e ro fn e i g h b o r sn = 4 ， t h ef a u l t - t o l e r a n c eo fp r o p o s e dd a t aa g g r e g a t i o ni se q u i v a l e n tt ot h a to fb a y e s i a n o p t i m a lt h r e s h o l dd e c i s i o ns c h e m e 羽1 cp r o p o s e df a u l t - t o l e r a n td a t aa g g r e g a t i o ni s e n e r g y e f f i c i e n t ，a sn o ta l lt h es e n s o rn o d e sn e e dt oe x c h a n g ed e t e c t i o nr e s u l t s n m ed i v i s i o nm a k e sn o d e si nr a d i oi d l es t a t eo o wp o w e rs t a t e ) i nm o s tt i m ea n d f o r w a r ds i n g l ea g g r e g a t i o np a c k e td u r i n ge a c hq u e r ye p o c h ，s a v i n gm o r ee n e r g y 皿er e s u l t si nt h i sp a p e ra r eu s e f u lf o r f u t u r ei n v e s t i g a t i o n s0 nt h ef a u l t - t o l e r a n t e v e n tr e g i o nd e t e c t i o na l g o r i t h m sa n df a u l t - t o l e r a n td a t aa g g r e g a t i o ni nw i r e l e s s s e n s o rn e t w o r k s k e yw o r d s ：s p a t i o - t e m p o r a lc o r r e l a t i o n ；f a u l t - t o l e r a n t ；e v e n td e t e c t i o n ；d a t a a g g r e g a t i o n ；w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k s 西南交通大学 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校 保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和 借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 保密口，在年解密后适用本授权书； 2 不保密妙使用本授权书。 ( 请在以上方框内打“ ) 学位论文作者签名：秽汁 日期： 2 0 0 8 5 1 ：7 指导老师签名：融录皋 日期：2 0 0 8 - 5 - 1 7 西南交通大学学位论文创新性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所 得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体 已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在 文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 本学位论文的主要创新点如下： 1 、本文提出了基于时间相关性的容错事件检测算法，在环境特征变量变化 缓慢的静态监测环境中，基于时间相关性的容错事件检测算法能够有效地减少 单个传感器节点由于噪声干扰而引起的错误。 2 、本文基于时空相关性的容错事件检测算法，在环境变化较慢时，基于 时空相关性的容错事件检测算法则在检测精度和能量有效性两方面都优于 b a y e s i a n 容错事件检测算法。 3 、本文提出了一种适用于事件检测应用的容错数据融合技术。该方法能够 有效地将传感器网络的查询操作、路由形成和容错事件检测应用有效地结合起 来。 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 第1 章绪论 1 1 无线传感器网络概述 近年来，无线通信、传感器技术和微机电系统( m e m s ) 等技术的进步，推 动了低成本无线传感器网络的发展。无线传感器网络通常具有节点数目庞大 ( 成千甚至上万) 、节点密集分布的特点，并在包括国家安全、军事领域、医 疗健康、交通管理、环境监测、空间探索、商业等领域有着广阔的应用前景【1 h 2 1 。 无线传感器网络与无线自组网h o c n e t w o r k ) 有相似之处，但同时也存在很 大的差别。无线传感器网络集成了监测、控制以及无线通信的网络系统，节 点数目更为庞大，节点分布更为密集。此外，传感器节点通常采用电池供电， 每个节点只有有限的能量，因而其数据处理、存储和通信能力均十分有限， 由于环境和干扰的影响，节点更容易出现故障；环境干扰和节点故障易造成 网络拓扑结构的变化。传统无线网络的首要设计目标是提供高服务质量和高 效带宽利用，其次才考虑节约能源；而无线传感器网络的首要设计目标是能 源的高效使用，这也是无线传感器网络和传统网络最重要的区别之一。 1 1 1 无线传感器网络体系结构 s e n s o r l 瞄d s e n s o rn o c l 豁 图1 - 1 典型无线传感器网络体系结构 如图1 1 所示，无线传感器网络通常由传感器节点、汇聚节点( s i n k ) 、 i n t e r n e t 或通信卫星、任务管理节点等部分组成【1 1 。在实际应用中，大量传感 西南交通大学硕士研究生学位论文第2 页 器节点被随机密集地布放到监测区域( s e n s o rf i l e d ) q a ，每个节点都可以收集数 据，并通过“多跳路由方式将数据传送到s i n k 节点。s i n k 节点也可以用同 样的方式将信息发送给各节点。s i n k 节点直接与i u t e m e t 或通信卫星相连，通 过i n t e r n e t 或通信卫星实现任务管理节点与传感器节点间的通信。 传感器节点通常是一个微型嵌入式系统，它的处理能力、存储能力和通 信能力有限，通过携带能量有限的电池供电。从网络功能上看，每个传感器 节点兼顾传统网络节点的终端和路由器双重功能，除了进行本地信息收集和 数据处理外，还要对其他节点转发来的数据进行存储、管理和融合等处理， 同时与其他节点协作完成一些特定的任务。 汇聚节点的处理能力、存储能力和通信能力相对比较强，它连接传感器 网络与i n t e r a c t 等外部网络，实现两种协议栈之间的通信协议转换，同时发布 管理节点的监测任务，并把收集的数据转发到外部网络。汇聚节点既可以是 一个具有增强功能的传感器节点，有足够的能量供给和更多的内存与计算资 源，也可以是没有监测功能仅带有无线通信接口的特殊网关设备。 1 1 2 传感器节点的约束 传感器节点在实现各种网络协议和应用系统时，存在以下一些约束【1 0 1 ： 1 、电源能量有限。传感器节点体积微小，通常携带能量有限的电池。由 于传感器节点数量大、成本低廉、分布区域广，而且部署区域环境复杂，有 些区域甚至人员不能到达，所以传感器节点通过更换电池的方式来补充能量 是不现实的。如何高效使用能量来最大化网络生命周期是无线传感器网络面 临的首要挑战。传感器节点传输信息要比执行计算更消耗能量，传输1 比特 信息所需的能量相当于执行3 0 0 0 条计算指令所消耗的能量。 2 、通信能力有限。传感器节点的通信能耗随着通信距离的增加而急剧增 加。在满足通信连通度的前提下应尽量减少单跳通信距离。一般而言，传感 器节点的无线通信半径在：l o o m 以内比较合适。考虑到传感器节点的能量限 制和网络覆盖区域大的问题，传感器网络采用多跳路由的传输机制。传感器 节点的无线通信带宽有限，通常仅有几百k b p s 的速率。由于节点能量的变化， 受高山、建筑物、障碍物等地势地貌以及风雨雷电等自然环境的影响，无线 通信的性能可能经常变化，频繁出现通信中断。在这样的通信环境和节点有 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 页 限通信能力的情况下，如何设计网络通信机制以满足传感器网络的通信需求 是传感器网络面临的挑战之一。 3 、计算和存储能力有限。传感器节点是一种微型嵌入式设备，要求它价 格低廉、功耗小，这些限制必然导致其携带的处理器能力比较弱，存储器容 量比较小。为了完成各种任务，传感器节点需要完成监测数据的采集和转换、 数据的管理和处理、应答汇聚节点的任务请求和节点控制等多种工作。如何 利用有限的计算和存储资源完成诸多协同任务成为无线传感器网络设计的挑 战。 1 1 3 无线传感器网络的特点 1 大规模网络 为了获取精确信息，在检测区域通常部署大量传感器节点，传感器节点 数量可能达到成千上万，甚至更多。传感器网络的大规模性包括两方面含义： 一方面是传感器节点分布在很大的地理区域内；另一方面是传感器节点部署 很密集。 传感器网络的大规模性具有如下优点：通过分布式处理大量的采集信息 能够提高监测的精确度，降低对单个节点的精度要求；大量冗余节点的存在， 使得系统具有很强的容错性能；大量节点能够增大覆盖的监测区域，减少盲 区。 2 自组织网络 在传感器网络应用中，通常情况下传感器节点被放置在没有基础结构的 地方。传感器节点的位置不能预先确定，节点之间的相邻关系也不能预先确 定，如通过飞机播撒或随意放置到人不可到达或危险的区域。这样就要求传 感器节点具有自组织能力，能够自动进行配置和管理，通过拓扑控制机制和 网络协议自动形成转发监测数据的多跳无线网络系统。 在传感器网络的使用过程中，部分传感器节点由于能量耗尽或环境因素 造成失效，也有一些节点为了弥补失效节点、增加监测精度而补充到网络中， 这样在传感器网络中的节点数量会动态地增加或减少，从而使网络的拓扑结 构随之动态地变化。传感器网络的自组织性要能适应这种网络拓扑结构的动 态变化。 西南交通大学硕士研究生学位论文第4 页 3 动态性网络 传感器网络的拓扑结构可能因为下列因素而改变：( 1 ) 环境因素或电能耗 尽造成的传感器节点出现故障或失效：( 2 ) 环境条件变化可能造成无线通信链 路带宽变化，甚至时断时通；( 3 ) 传感器节点和被监测对象可能具有移动性； ( 4 ) 新加入节点。这就要求传感器网络系统能够适应这种变化，具有动态的系 统可重构性。 4 应用相关的网络 传感器网络用来监测不同的客观物理世界。客观世界的物理量多种多样， 不可穷尽。不同的传感器网络应用关心不同的物理量，因此对传感器网络的 应用系统也有多种多样的要求。 。 不同的应用背景对传感器网络的要求不同，其硬件平台、软件系统和网 络协议也必然会有很大的差别。所以传感器网络不能像i n t e r n e t 一样，有统一 的通信协议平台。对于不同的转感器网络应用虽然存在一些共性问题，但在 开发传感器网络应用中，更关心传感器网络的差异。只有让系统更贴近应用， 才能做出最高效的应用系统。针对每个具体应用来研究传感器网络技术，是 传感器网络设计不同于传统网络的显著特征。 5 以数据为核心的网络 传感器网络是任务型网络，脱离传感器网络谈论传感器节点没有任何意 义。传感器网络中的节点采用节点编号标识，节点编号是否唯一取决于网络 通信协议的设计。由于传感器网络随机部署，构成的传感器网络与节点编号 之间的关系是完全动态的，表现为节点编号与节点位置没有必然的联系。用 户使用传感器网络查询事件时，直接将所关心的事件通告给网络，而不是通 告给某个确定编号的节点。网络在获得指定事件的信息后汇报给用户。这种 以数据本身作为查询或传输线索的思想更接近于自然语言交流习惯。所以通 常说传感器网络时一个以数据为中心的网络。 1 1 4 无线传感器网络的性能评价 传感器网络的性能直接影响其可用性，至关重要。如何评价一个传感器 网络的性能是一个需要深入研究的问题。下面给出几个评价传感器网络的标 准，这些标准还没有达到实用的程度，还需要进一步的模型化和量化。 西南交通大学硕士研究生学位论文第5 页 1 、能源有效性：传感器网络的能源有效性是指该网络在能源有限的条件 下，能够处理任务请求的数量。能源有效性是传感器网络重要的性能指标。 2 、生命周期：传感器网络的生命周期是指从网络启动到不能为用户提供 需要的信息为止所持续的时间。影响传感器网络生命周期的因素有很多，既 包括硬件因素也包括软件因素，需要深入研究。在设计无线传感器网络软、 硬件时，需要充分考虑能量有效性，最大化网络生命周期。 3 、时间延迟：传感器网络的时间延迟是指从用户发出请求到其接收到应 答信息所需要的时间。 4 、检测精度：传感器网络的检测精度是指用户接收到的检测结果的精度。 传感器的精度、信息处理方法和网络通信协议都对检测精度有所影响。检测 精度、时间延迟和能量消耗之间有密切的联系。在无线传感器网络的设计中， 我们需要权衡三者的得失，使系统能在最小能源开销条件下最大限度提高检 测精度、降低时间延迟。 5 、容错性：由于受环境噪声和传感器节点自身设备稳定性的影响，单个 无线传感器节点常常给出错误的检测结果，因此一般要采用容错的检测算法。 传感器网络的性能指标不仅是评价传感器网络的标准，也是优化传感器 网络的标准。 1 2 无线传感器网络容错事件检测算法 1 2 1 事件检测 - 无线传感器网络的一项重要应用为事件检测，即对环境进行监测并识别 出特定事件发生的区域，例如，监测某种化学物质的浓度是否超过危险范围 等 2 - - 3 1 。在实际应用中，无线传感器网络的事件检测主要面临以下两个挑战： 1 、检测精度：由于受环境噪声和传感器节点自身设备稳定性的影响，单 个无线传感器节点常常给出错误的检测结果，因此一般要采用容错的检测算 法。 。 2 、能量有效性：由于无线传感器节点通常由电池供电，所以必须考虑采 用具有能量有效性的事件检测算法。 西南交通大学硕士研究生学位论文第6 页 事件检测算法通常分为集中式和分布式两种。集中式的事件检测算法因 为要求每个传感器节点将自身的检测值和地理位置直接发送给汇聚节点，由 汇聚节点对收到的数据进行集中处理，判决出发生事件的区域。这种方法比 较简单，但是需要消耗大量的节点能量以及浪费通信带宽，不适合能量受限、 带宽有限的传感器网络。分布式事件检测方法的基本思想是，每个传感器节 点首先做出本地判决( 一般是二进制值) ，并将本地判决值发送给一个融合节 点( f u s i o nn o d e ) ，由融合节点对来自相邻节点的本地判决信息进行融合处理， 然后将融合后的数据发送给汇聚节点。分布式事件检测方法能够有效减少网 络中的数据量，从而减少节点的能量消耗。因此在无线传感器网络的事件检 测算法中更多的是采用了能耗更少的分布式事件检测算法。 1 2 2 容错事件检测算法研究现状 最近几年，分布式容错事件检测问题渐渐引起了人们的注意。目前，关 于无线传感器网络事件检测的分布式容错算法主要有：分布式贝叶斯容错算 法 2 1 、基于移动中位数算法【刀、基于移动平均算法嗍及分布式贝叶斯的改进算 法 3 1 等，其中以分布式贝叶斯容错事件检测最为典型o 为了提高事件检测算法的容错性能，b h a s k a rk r i s l m a m a c h a r i 和s i t h a r a m a i y e n g a r 最近提出了一种分布式的贝耶斯容错事件检测算法【2 】。该算法的基本 原理是，利用相邻节点监测环境的空间相关性这一冗余信息对节点的事件检 测结果进行纠错处理。针对分布式贝叶斯容错事件检测算法对环境噪声比较 敏感这一事实，m i nd o n g 等人提出一种新的分布式事件及事件边界检测方法 7 1 。为了进一步利用空间冗余信息，基于移动中位数的事件检测算法做出了改 变，即用3 2 比特实型数据来表示节点检测信息。节点对所有相邻节点的数据 按大小进行排序，利用数理统计理论的相关原理，排除其中的异常值( o u t l i e r ) 后，选取中位数( m e d i a n ) 作为节点所在区域的平均检测值，最后估计是否有事 件发生。这种基于中位数估计的方法，虽然可以更大限度地利用空间冗余信 息，提高检测精度，但是其能量消耗确是分布式贝叶斯容错事件检测算法的。 3 2 倍，甚至更多。这对于能量有限的传感器网路来说是不可取的。因此，在 事件检测算法的容错性能和能量有效性方面要取得合理的折中，不能一味地 寻找在容错性能方面最优的方法。为了更好地权衡事件检测中的能量消耗和 西南交通大学硕士研究生学位论文第7 页 检测精度，g u a n gj i n 等人提出了一种称为n e d ( a ne f f i c i e n tn o i s e t o l e r a n t e v e n ta n de v e n tb o u n d a r yd e t e c t i o na l g o r i t h m ) 的折中算法 8 1 ，通过变长事件编 码机制来权衡事件检测中的能量消耗和检测精度。x u n w e nl u o 等人从数学上 证明 3 1 ，由传感器错误和环境噪声所导致的检测错误，随着相邻节点数的增加 而呈指数减少。同时证明，对于一个可容忍的事件检测错误上限，存在二个 最少的相邻节点数。这样，就可以减少容错事件检测中所需的通信量，进一 步减少能量消耗。虽然x u a n w e nl u o 等人对分布式容错事件检测算法提出了 改进，但相关的改进算法同样不能克服网络边界处容错性能差，以及事件边 界处相邻节点间信息相互矛盾的问题。 1 2 3 容错事件检测算法的研究难点和意义 分析和归纳现有的无线传感器网路分布式容错事件检测算法，我们看到， 有关的事件检测算法的主要难点在于： 1 、在提高事件检测的容错性能的同时，如何尽可能少地消耗节点的能 量? 分布式贝叶斯容错事件检测算法的相关理论分析和实验结果表明，在传 感器检测出错概率较低时，其最佳门限判决方案有较好的容错性能，但在传 感器检测错误概率较高时，算法的容错性能较差。基于移动中位数的方法虽 然可以进一步提高事件检测的容错性能，但是节点消耗的能量是分布式贝叶 斯算法的3 2 倍甚至更多。n e d 算法通过采用变长事件编码机制来权衡事件 检测的容错性能和能量消耗，但该算法带来的能量消耗还是太大。g u a n w e n l u o 等人提出的分布式容错事件检测的改进算法，在满足检测错误可容忍上 限要求的情况下，通过选取最少相邻节点数来减少事件检测所需的数据通信 量，进一步减少能量消耗，但这种方法明显是以牺牲事件检测容错性能为代 价的。因此，需要寻求一种更优的折中方案。 2 、如何提高在网络边界处，空间冗余信息不足时的事件检测容错性能? 在网路边界处，节点的相邻节点数较少，可利用的空间冗余信息不足， 在这种情况下事件检测的容错性能一般较差。特别是采用二进制事件判决的 容错检测算法，如分布式贝叶斯容错算法和x u a n w e nl n o 等提出的改进算法。 在这种算法中，经过二进制判决后，节点可利用的空间冗余信息减少。在相 西南交通大学硕士研究生学位论文第8 页 邻节点数较多时，此类算法可保证较好的容错性能，但在相邻节点数较少时 ( 如事件边界处) ，算法性能较差。因此，如何提高网络边界处的事件检测容 错性能还有待研究。 。 3 、如何克服在事件边界处，相邻节点空间信息相互矛盾而引入检测错误 的问题? 这个问题对于采用二进制检测的分布式容错事件检测算法的影响很大 ( 如分布式贝叶斯容错算法) ，在这种方法种，位于事件边界处的节点，其相 邻节点的信息是相互矛盾的，从而引入新的检测错误的可能性增大。因此， 如何有效地识别事件边界处的节点，并针对这些节点作出相应的处理是事件 检测中的主要问题之一，需要进一步研究。 从国内外的现状来看，尽管已经有一些关于无线传感器网络容错事件检 测算法的研究，但相关算法仍然存在以下问题： 。l 、在网络边界处，节点可利用的空间冗余信息不足，容错性能较差，如 分布式贝叶斯容错事件检测算法及x u a i i w c l ll u o 等人提出地改进算法； 2 、在事件边界区域，空间冗余信息相互矛盾，无法实现容错检测的目标， 且引入新的检测错误的可能性增大，如分布式贝叶斯容错事件检测算法及类 似地采用二进制事件判决的算法； 3 、注重事件检测算法的容错性能，较少地考虑能量消耗，或者没有将能 量消耗这一指标融入到算法中，如基于移动中位数和基于移动平均的容错算 法。 在分析和比较现有的分布式容错事件检测算法的基础上，研究可以克服 网络边界处空间冗余信息不足问题和网络边界处相邻节点空间冗余信息相互 矛盾问题的事件检测算法，对于提高事件容错性能是非常有意义的；同时研 究具有较低能量消耗的最优容错事件检测算法，对于节省节点能量，延长传 感器网络的生命周期也是非常有意义的。 1 3 无线传感器网络数据融合和路由技术 在上一节中我们讨论了容错事件检测问题，在传感器节点完成事件检测 后，需要传感器网络收集并返回传感器节点所在监测区域的检测结果。在收 集信息的过程中采用各个节点单独传送数据到汇聚节点的方法是不合适的， 西南交通大学硕士研究生学位论文第9 页 主要有以下两个原因： 1 、浪费通信带宽和能量：在覆盖度较高的传感器网络中，邻近节点报告 的信息存在冗余性，各个节点单独传送数据会浪费通信带宽；同时，传输大 量数据会使整个网络消耗过多的能量，缩短网络的生存时间。 2 、降低信息收集的效率：多个节点同时传送数据会增加媒体接入控制层 的调度难度，造成频繁的访问冲突，降低了通信效率，进而影响了信息收集 的实时性。 为避免上述问题，传感器网络在收集数据的过程中需要使用数据融合 ( d a t aa g g r e g a t i o n 或d a t af u s i o n ) 技术。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。在许多传感器应用中，用户 只关心监测结果( 如：事件检测问题) ，并不需要直接了解大量的原始检测数 据，数据融合是实现此目的的重要手段。随着无线传感器网络的发展，传感 器网络中的数据融合技术更多是要考虑如何克服能量和带宽的约束特性，最 终的目的是要最大化网络的生命周期。 1 3 1 数据融合的作用 在传感器网络中，数据融合起着十分重要的作用，主要表现在节省整个 网络的能量、增强所收集数据的准确性以及提高收集数据的效率三个方面。 1 节省能量 传感器网络是由大量的传感器节点覆盖到监测区域而组成的。鉴于单个 传感器节点的监测范围和可靠性是有限的，在部署网络时，需要使传感器节 点达到一定密度以增强整个网络的鲁棒性和监测信息的准确性。密集布放的 邻近节点的检测信息存在一定程度的冗余，在这种情况下，把这些节点报告 的数据全部发送给汇聚节点与仅发送一份数据相比，除了使网络消耗更多的 能量外，汇聚节点并未获得更多的信息。 数据融合就是要针对上述情况对冗余数据进行网内处理，即中间节点在 转发传感器数据之前，首先对数据进行综合，去掉冗余信息，在满足应用需 求的前提下将需要传输的数据量最小化。网内处理利用的是节点的计算资源 和存储资源，其能量消耗与传输数据相比要少的多。因此，在一定程度上尽 量进行网内处理，减少数据传输量，可以有效地节省能量。理想的融合情形 西南交通大学硕士研究生学位论文 。 第1 0 页 下，中间节点可以把刀个长度相等的输入数据分组合并成一个等长的输出分 组，只需要消耗1 n 的能量即可完成数据传输；最差情况下，融合操作并未 减少数据量，但是通过减少分组个数，可以减少信道的协商或竞争过程造成 的能量开销。 2 获得更精确的信息 正如前面所提到的，由于受环境噪声和传感器节点自身设备稳定性的影 响，从单个传感器节点获得的信息存在着较高的不可靠性。为了有效地提高 所获得信息的精度和可信度，需要通过对监测同一对象的多个传感器所采集 的数据进行综合。通过利用邻近节点之间的空间冗余信息，来提高检测精度。 3 提高数据收集效率 在网内进行数据融合，可以在一定程度上提高网络收集数据的整体效率。 数据融合减少了需要传输的数据量，可以减少网络的传输拥塞，降低数据的 传输延迟。即使有效数据量并未减少，但通过对多个数据分组进行合并减少 了数据分组个数，可以减少传输中的冲突碰撞现象，也能提高无线信道的利 用率。 1 3 2 结合数据融合的路由技术 传感器网络中的数据融合技术可以从不同的角度进行分类，如依据融合 前后数据的信息含量分类，依据数据融合与应用层数据语义的关系分类，依 据融合操作的级别分类等【坷。在传感器节点完成事件检测后，很自然地需要 对监测结果进行融合并将融合结果发送给汇聚节点( s i n kn o d e ) 。许多研究工 作表明，结合数据融合的路由技术或网络拓扑结构能够更好地减少网络的通 信量，并能有效地返回用户所关心信息。传感器网络中的路由方式可以根据 是否考虑数据融合分为两类【1 2 】： 1 、地址为中心的路i 由( a d d r e s s c e n t r i cr o u t i n g ，a c 路由) ：每个节点沿着到 汇聚节点的最短路径转发数据，不考虑数据融合i 2 、数据为中心的路i 刍( d a t a c e r l t l i cr o u t i n g ，d c 路由) ：数据在转发的途中， 中间节点根据数据内容，对来自多个数据源的数据进行融合操作。源节点并 非各自寻找最短路径，而是在中间节点处对数据进行融合，然后再继续转发。 a c 路由与d c 路由对能量消耗的影响与数据的可融合程度有关。如果原 西南交通大学硕士研究生学位论文第11 页 始数据信息存在冗余度，由于d c 路由可以减少网络中的转发数量，因此将 表现出很好的节能效果。涉及数据融合技术的传感器路由技术主要有： d i r e a e dd i f f u s i o n 1 1 】、l e a c h 5 - 6 、p e g a s i s t ”j 等。 已有的路由技术虽然可以运用数据融合技术，但都注重于路由技术本身， 忽略了具体的数据融合方法。m a d d e n 等人提出了一种称为t a g 的微融合技 术( t i n y a g g r e g a t i o n ) 2 0 1 ，并实际应用于基于t i n y o s 操作系统的传感器网络中。 t a g 分为查询发布( d i s t r i b u t i o np h a s e ) 和查询结果收集( c o l l e c t i o np h a s e ) 两个阶 段。在查询发布阶段，用户通过现有的网络协议将查询( q u e r y ) 信息发布到传 感器网络中，同时节点根据查询信息建立有效的路由树和分组；在结果收集 阶段，节点检测信息经过查询发布阶段建立的多跳路由树被传送至根结点 0 王0 0 0 ，融合在数据被转发的过程中完成。y o o n 和s h a b a b i 在t a g 的基 础上提出了分簇融合技术( c a g , c l u s t e r e da g g r e g a t i o n ) t 2 1