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北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 无线传感器网络数据融合系统设计 摘要 无线传感器网络的数据融合系统，可以有效的将数据进行融合处 理，减少冗余信息的传递，从而大大降低了网络的能量消耗，增加网络 的生命时间。 同时无线传感器网络数据融合系统提供数据的可视化人机接口，凭 借数据融合的功能，把网络的测量数据较准确的呈现在观测者眼前，避 免了观测者淹没在大量的数据当中，从而忽视了该注意的地方。从系统 中，观测者可以在较短的时间内把握网络监测环境的现有状况，以及将 可能发生的情况，也就是测量数据的变化趋势。进而根据变化趋势来判 断是否会有危险发生，以采取相应的应对措施。 数据融合系统可根据监测到的数据变化情况，来动态调整网络中节 点的测量参数以及网络路由的权值，实现以“兴趣 驱动的数据融合与 路由方式。 本文主要讨论了无线传感器网络数据融合系统的系统设计方法。从 其系统设计所需要考虑的几个方面进行分析，包括数据融合算法的设计 与选择、数据融合路由的设计与选择、系统软件架构设计方法与注意事 项等。对每个方面应该考虑的问题进行了讨论，给出了这些内容的一个 解决方案与设计思路，为今后的工程开发奠定了基础。 关键字：无线传感器网络，数据融合，算法，系统设计 i i i 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 硼e l e s ss e n s o rn e t w o r kd a t af u s i o n s y s t e md e s i g n a b s t r a c t w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r kd a t af u s i o ns y s t e mc o u l de f f e c t i v e l yf u s ed a t a t or e d u c er e d u n d a n ti n f o r m a t i o nt oe x c h a n g e i tc o u l ds a v et h ee n e r g yo f n e t w o r ka n dp r o l o n gt h el i f et i m eo fn e t w o r k a tt h es a m et i m e ，w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r kd a t af u s i o ns y s t e mc a l l p r o v i d ev i s u a lh u m a n - m a c h i n ei n t e r f a c e w i t ht h ed a t af u s i o nf u n c t i o n ，t h e s y s t e mc o u l ds h o wt h ea d m i n i s t r a t o rv i s u a lv i e wo fc o l l e c t e dd a t af r o m n e t w o r k , s ot h a ta d m i n i s t r a t o rc o u l dn o ts u f f e ri na m o u n to fd a t ab u tp a y a t t e n t i o nt ot h ea r e aw h e r es h o u l db en o t i c e d t h r o u g ht h es y s t e m ， a d m i n i s t r a t o rc o u l dg e tt h ec u r r e n tc o n d i t i o no fe n v i r o n m e n tw h i c hw s ni s m o n i t o r i n g ，a l s ot h ec h a n g et r e n do ft h ee n v i r o n m e n tw h i c hi sr e p r e s e n t e d b yt h ec o l l e c t e dd a t ac h a n g et r e n d a c c o r d i n gt ot h et r e n d , s y s t e mo r a d m i n i s t r a t o rc o u l dm a k ead e c i s i o nt h a ti ft h e r ei sa n yd a n g e ri ft h et r e n d w o u l db eg o i n go n t h e ns o m en e c e s s a r ys t e p ss h o u l db ed o n e w s nd a t af u s i o ns y s t e mc o u l dd y n a m i c a l l ya d j u s tt h ep a r a m e t e r so f n o d e sf o rc o l l e c t i n gd a t aa n dm e t r i c so fr o u t i n gm e t h o d s ot h a t i n t e r e s t d r i v e nd a t af u s i o na n dr o u t i n gc o u l dc o m et r u e t h em e t h o do fw i r e l e s ss e n s o rn e t w o r kd a t af u s i o ns y s t e r nd e s i g ni s m a i n l yd i s c u s s e dh e r e s e v e r a ls u b j e c t sw h i c hn e e dt ob ec o n s i d e r e di n w s nd a t af u s i o ns y s t e md e s i g na l ea n a l y z e d ，i n c l u d i n gt h ed e s i g n i n ga n d c h o o s i n gd a t af u s i o na l g o r i t h m ，t h ed e s i g n i n ga n dc h o o s i n gd a t af u s i o n r o u t i n ga l g o r i t h m ，t h ed e s i g nm e t h o da n d n o t e so fs y s t e ms o f t w a r e a r c h i t e c t u r e e t c e v e r yp r o b l e mn e e d e dt od i s c u s so fe a c hs u b j e c ti s a n a l y z e dh e r e i n c l u d i n gt h es o l v e n ta n dd e s i g nm e t h o d t h ec o n t e n to f t h 【i s v 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 p a p e rc o u l db et h eb a s i so fe n g i n e e r i n gd e v e l o p m e n t o fd a t af u s i o ns y s t e m t h es u b j e c t sa b o v ew i l lb ed i s c u s s e di nt h ef o l l o w i n gs e c t i o n s k e yw o r d s ：w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k , d a t af u s i o n ，a l g o r i t h m , s y s t e m d e s i g n v i 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 独创性( 或创新性) 声明 本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含 其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机 构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名： 玺l 幽日期：b 趁呈：互z 呈 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，e p - 研 究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保留并 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学 校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段 保存、汇编学位论文。( 保密的学位论文在解密后遵守此规定) 保密论文注释：本学位论文属于保密在年解密后适用本授权书。非保密论文 注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。 本人签名： 导师签名： 日期：趔：之，i 日期：2 西：呈：! 呈 一 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 第一章无线传感器网络概述 本章将对无线传感器网络进行简单的介绍，包括什么是无线传感器网络以及无线 传感器网络具备哪些特点。正是这些特点引出了无线传感器网络的巨大应用潜力，同 时也引出了很多需要人们去解决的难题以及新的思考领域，包括本文所要讨论的无线 传感器网络的数据融合系统设计。 1 1无线传感器网络介绍 因特网改变了人与人之间交流、沟通的方式，而无线传感器网络将逻辑上的信息 世界与真实物理世界融合在一起，将改变人与自然交互的方式。2 0 世纪9 0 年代以来， 随着嵌入式系统、无线通信、网络及m e m s ( m i c r oe l e c t r o n i cm e c h a n i c a ls y s t e m 。 微电子机械系统) 等技术的快速发展，具有感知、计算和无线网络通信能力的传感器以 及由其构成的无线传感器网络( w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k ，w s n ) 引起了人们的极大关 注。 无线传感器网络是由大量传感器节点通过无线通信技术自组织构成的网络，它集 成了传感器、微机电系统和网络三大技术，目的是感知、采集和处理网络覆盖围内感 知对象的信息，并转发给观察者，是以数据处理为中心的系统。它是信息技术的新 领域，在军事和民用领域均有非常广阔的应用前景。无线传感器节点由以下几部分组 成：1 ) 由微处理器或微控制器构成的计算子系统，负责控制传感器、执行通信协议 及处理传感数据的算法；2 ) 用于无线通信的短距离无线收发电路，即通信子系统；3 ) 由一组传感器和激励装置构成的传感子系统；4 ) 能量供应子系统，包括电池和交直 流转换器。无线传感器网络技术进展飞速，硬件方面的条件逐渐成熟，成本不断降低， 微型化程度不断提高。 1 2无线传感器网络的特点 无线传感器网络的特点是节点的电源能量有限、通信能力有限、计算能力有限、 与物理世界紧密耦合、大规模密集部署、网络动态性强。为了准确、及时的获取信息， 必须依靠节点间的协作，大量的m e m s 传感器节点只有通过低功耗无线电通信技术连成 网络才能够发挥其整体和综合作用，所以传感器网络作为一个自治系统，涉及到定位 及时间同步、协同信号处理、通信模式及协议、网络容量、寿命、任务分配协调控制、 自适应性、中间件等诸多问题。 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 无线传感器网络除了具有无线网络的移动性、非持续连接等共同特征以外，还具 有很多其他鲜明的特点。 ( 1 ) 传感节点体积小，成本低，计算能力有限 无线传感器网络是在m e m s 技术、数字电路技术基础上发展起来的，传感节点各部 分集成度很高，因此具有体积小的优点，当然从应用角度讲，减小节点尺寸也是必须考 虑的设计要素。传感网络是由大量的传感节点组成的，单个节点的成本直接影响到网 络的总体成本，如果总体成本比使用传统传感器的成本高，势必会影响无线传感网络 的竞争力。由于体积、成本以及能量的限制，嵌入式处理器和存储器的能力和容量有 限，因此传感器的计算能力十分有限。 ( 2 ) 传感节点数量大、易失效，具有自适应性 根据应用的不同，传感器节点的数量可能达到几百万个，甚至更多。此外，传感器 网络工作在比较恶劣的环境中，经常有新节点加入或已有节点失效，网络的拓扑结构 变化很快，而且网络一旦形成，人很少干预其运行，因此，传感器网络的硬件必须具有 高强壮性和容错性，相应的通信协议必须具有可重构和自适应性。 ( 3 ) 通信半径小，带宽很低 无线传感器网络是利用“多跳 来实现低功耗下的数据传输，因此其设计的通信 覆盖范围只有几十米。和传统无线网络不同，传感器网络中传输的数据大部分是经过 节点处理过的数据，因此流量较小。根据目前观察到的现象特性来看，传感数据所需的 带宽将会很低( 1 1 0 0k b i t s ) 。 ( 4 ) 电源能量是网络寿命的关键 无线传感器网络中通常运行在人无法接近的恶劣甚至危险的远程环境中，能源无 法替代，大都选择纽扣式电池供电，电源能量极其有限，网络中的传感器由于电源能量 的原因经常失效或废弃，因此电源效率是设计考虑的关键因素。 ( 5 ) 数据管理与处理是传感器网络的核心技术 无线传感网络的特点使得传感节点的设计成为关注的焦点。传感节点的一次性和 使用的数量，使得节点必须满足体积小，抗摧毁能力强，价格便宜，功耗小能特点。 2 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 第二章无线传感器网络中的数据融合 本章将给出数据融合的概念，当前数据融合课题国内外的研究状况。同时引出无 线传感器网络中为什么要引入数据融合系统的原因，当前数据融合系统的一些理论设 计方法。 2 1数据融合的概念 数据融合是关于协同利用多传感器信息，进行多级别、多方面、多层次信息检测、 相关、估计和综合以获得目标的状态和特征估计以及态势和威胁评估的一种多级自动 信息处理过程，它将不同来源、不同模式、不同时间、不同地点、不同表现形式的信 息进行融合，最后得出被感知对象的更精确描述嘲。从根本上说，数据融合的功能来 源于信息的冗余性及互补性。数据融合基于各传感器分离观测信息，通过对信息的优 化组合导出更多有效信息，其最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势，提 高整个传感器系统的有效性。 由于数据融合研究领域的广泛性和多样性，多传感器数据融合迄今为止尚未有一 个普适的和明确的定义。许多研究者从不同角度提出了数据融合系统的一般功能模 型，试图从功能和结构上来刻画多传感器融合技术，其中最有权威的是美国国防部实 验室理事联谊会数据融合专家组在其1 9 9 1 年出版的数据融合字典中对数据融合给出 的定义：数据融合是把来自许多传感器和信息源的数据和信息加以联合、相关和组合 以获得精确的位置估计和身份估计，以完成对战场态势和威胁及其重要程度进行实 时、完整的评价处理过程。这一定义基本上是对数据融合技术所期望的功能描述，包 括低层次上的位置、身份估计和高层次上的态势评估和威胁估计。 e d w a r dw a l t z 和j a m e sl i n a s 对上述定义进行了补充和修改，用状态估计代替位 置估计，并加上了检测功能，从而给出了如下定义：数据融合是一种多层次、多方面 的处理过程，这个过程处理多源数据的检测、关联、相关、估计和组合，以获得精确 的状态估计和身份估计以及完整、及时的态势评估和威胁估计。该定义强调了信息融 合的3 个主要方面： ( 1 ) 信息融合是在几个层次上对多源信息的处理，每个层次表示不同的信息提取 级别： ( 2 ) 信息融合过程包括检测、相关、估计及信息组合； ( 3 ) 信息融合过程的结果包括低层次的状态和属性估计及较高层次的战场态势 评估。 3 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 为了促进数据融合的研究，美国国防部j d l 数据融合研究小组和其他专家给出了 数据融合的处理模型，为数据融合的研究提供了一个框架和共同的参考。该模型说明 了数据融合包括哪些主要功能以及数据融合过程中各个组成部分的相互作用关系，该 模型将数据融合主要分为6 级：源数据预处理、对象提炼、场景提取、威胁预警、过 程精炼资源管理、感知确认。 对于具体的融合系统而言，它所接收到的数据和信息可以是单层次上的，也可以 是多种抽象层次上的。融合的基本策略是先对同一层次上的信息进行融合，然后将融 合结果汇入更高的数据融合层次。总之，数据融合本质上是一种由低( 层) 到高( 层) 的多源信息进行整合、逐层抽象的信息处理过程。 2 2当前研究状况 随着计算机技术、通信技术的快速发展，且日趋紧密地互相结合，加之军事应用 的特殊迫切需求，作为数据处理的新兴技术数据融合技术，在近1 0 年中得到惊人 发展并已进入诸多军事应用领域。 数据融合技术，包括对各种信息源给出的有用信息的采集、传输、综合、过滤、 相关及合成，以便辅助人们进行态势环境判定、规划、探测、验证、诊断。这对战 场上及时准确地获取各种有用的信息，对战场情况和威胁及其重要程度进行适时的完 整评价，实施战术、战略辅助决策与对作战部队的指挥控制，是极其重要的。 未来战场瞬息万变，且影响决策的因素更多更复杂，要求指挥员在最短的时间内， 对战场态势做出最准确的判断，对作战部队实施最有效的指挥控制。而这一系列 “最的实现，必须有最先进的数据处理技术做基本保证。否则再高明的军事领导人 和指挥官也会被浩如烟海的数据所淹没，或导致判断失误，或延误决策丧失战机而造 成灾难性后果。 数据融合技术为先进的作战管理和c 3 i 系统提供了重要的数据处理技术基础。数 据融合在多信息源、多平台和多用户系统内起着重要的处理和协调作用，保证了数据 处理系统各单元与汇集中心问的连通性与及时通信，而且使原来由军事操作人员和情 报分析人员完成的许多功能均由数据处理系统快速、准确、有效地自动完成。 数据融合技术对未来作战技术和武器系统的影响极为深远。大量新的作战技术的 发展迫切需要数据融合技术的应用和支持。如现代作战原则强调纵深攻击和遮断能 力，要求能描术目标位置、运动及其企图的信息，这已超过了目前使用的常规传感器 的性能水平。未来的战斗车辆、舰艇和飞机将对射频和红外传感器呈很低的信号特征。 为维持其低可观测性，它们将依靠无源传感器和从远距离信息源接受的信息。 那么，对这些信息数据的融合处理就是至关重要的了。 4 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 数据融合技术还是作战期间对付敌人使用隐身技术( 如消声技术、低雷达截面、 低红外信号特征) 及帮助进行大面积目标监视的重要手段数据融合技术将帮助战区 指挥员和较低层次的指挥员从空间和水下进行大范围监视、预报环境条件、管理电子 对抗和电子反对抗设备等分散资源。同样还能协助先进的战术战斗机、直升飞机的驾 驶员进行超低空导航。 高速、低成本及高可靠性的数据融合技术不仅在军事领域得到越来越广泛的应 用，而且在自动化制造领域、商业部门，乃至家庭都有极其广阔的应用前景如自动 化制造过程中的实时过程控制、传感器控制元件、工作站以及机器人和操作装置控制 等均离不开数据融合技术的应用。数据融合技术为需要可靠地控制本部门敏感信息和 贸易秘密的部门提供了实现新的保密系统的控制擅自进入的可能性。对于来自无源电 子支援测量、红外、声学、运动控测器、火与水探测器等各种信息源的数据融合，可 以用于商店和家庭的防盗防火。军事应用领域开发的一些复杂的数据融合应用同样可 以应用于民用部门的城市规划、资源管理、污染监测和分析以及气候、作物和地质分 析，以保证在不同机关和部门之间实现有效的信息共享。 数据融合的概念虽始于7 0 年代初期，但真正的技术进步和发展乃是8 0 年代的事， 尤其是近几年来引起了世界范围内的普遍关注，美、英、臼、德、意等发达国家不但 在所部署的一些重大研究项目上取得了突破性进展，而且已陆续开发出一些实用性系 统投入实际应用和运行。不少数据融合技术的研究成果和实用系统已居1 9 9 1 年的海湾 战争中得到实战验证，取得了理想的效果。 我国“八五规划亦已把数据融合技术列为发展计算机技术的关键技术之一， 并部署了一些重点研究项目，尽可能给予了适当的经费投入。但这毕竟是刚刚起步， 我们所面临的挑战和困难是十分严峻的，当然也有机遇并存。这就需要认真研究，针 对我国的国情和军情，采取相应的对策措旌，以期取得事半功倍的效果。 数据融合技术还处于初级发展阶段，迫切需要在理论和实现技术上进行开拓性研 究。我们虽然起步很晚，但可以借鉴国外的已有成果和经验，力争在目标相关、跟踪 识别、融合算法等基础理论上有所突破，并着手建立我国的c 3 i 系统数据融合模型。 近年来，我国已相继建立了一批自动化指挥系统，但基本上都是对单一类型的传 感器信息进行综合处理。在战术c 3 i 系统中虽已具备多类信息的收集手段，但只是按 类分别进行数据融合，而不能进行统一的融合处理。加之最近几年我国装备部队的传 感器种类越来越多，对于多平台多种类传感器的数据融合技术的研究已势在必行。特 别需要尽快解决获取多种类多平台传感器的传感器元素、分类航迹元素、识别分析元 素、数据融合报告等融合元素，以及如何利用融合元素来优化有效的情报数据、得到 准确可靠的信息、做出及时正确的决策和如何在数据融合系统中使用专家系统的方法 等关键技术问题。 5 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 制订切实可行的数据融合科技发展规划。既要考虑我国的经济实力、现有技术水 平和我军目前的装备应用需求，又要着眼于未来的科技发展和未来战争的需要。统一 规划，选定目标，有选择、有重点地适度投入必需的财力和人力，避免过分分散，摊 子铺得过大，短期内搞不出应有成果等弊端。 随着系统的复杂性日益提高，依靠单个传感器对物理量进行监测显然限制颇多。 因此在故障诊断系统中使用多传感器技术进行多种特征量的监测( 如振动、温度、压 力、流量等) ，并对这些传感器的信息进行融合，以提高故障定位的准确性和可靠性。 此外，人工的观测也是故障诊断的重要信息源。但是，这一信息来源往往由于不便量 化或不够精确而被人们所忽略。信息融合技术的出现为解决这些问题提供了有力的工 具。为故障诊断的发展和应用开辟了广阔的前景。通过信息融合将多个传感器检测的 信息与人工观测事实进行科学、合理的综合处理。可以提高状态监测和故障诊断智能 化程度。 信息融合是利用计算机技术将来自多个传感器或多源的观测信息进行分析、综合 处理，从而得出决策和估计任务所需的信息的处理过程。另一种说法是信息融合就是 数据融合。但其内涵更广泛、更确切、更合理，也更具有概括性。不仅包括数据，而 且包括了信号知识，由于习惯上的原因，很多文献仍使用数据融合。信息融合的基本 原理是：充分利用传感器资源。通过对各种传感器及人工观测信息的合理支配与使用。 将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则或算法组合来，产 生对观测对象的一致性解释和描述。其目标是基于各传感器检测信息分解人工观测信 息。通过对信息的优化组合来导出更多的有效信息。 数据融合中心对来自多个传感器的信息进行融合，也可以将来自多个传感器的信 息和人机界面的观测事实进行信息融( 这种融合通常是决策级融合) 。提取征兆信息， 通过逻辑推理，将征兆与知识库中的知识匹配，做出故障诊断决策，提供给用户。在 基于信息融合的故障诊断系统中可以加入自学习模块。故障决策经自学习模块反馈给 知识库。并对相应的置信度因子进行修改，更新知识库。同时。自学习模块能根据知 识库中的知识和用户对系统提问的动态应答进行推理。以获得新知识。总结新经验， 不断扩充知识库，实现专家系统的自学习功能。 数据融合可分为： 像素级融合：它是直接在采集到的原始数据层上进行的融合，在各种传感器的原 始测报未经预处理之前就进行数据的综合与分析。数据层融合一般采用集中式融合体 系进行融合处理过程。这是低层次的融合，如成像传感器中通过对包含若一像素的模 糊图像进行图像处理来确认目标属性的过程就属于数据层融合。 特征层融合：特征层融合属于中间层次的融合，它先对来自传感器的原始信息进 行特征提取( 特征可以是目标的边缘、方向、速度等) ，然后对特征信息进行综合分析 6 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 和处理。特征层融合的优点在于实现了可观的信息压缩，有利于实时处理，并且由于 所提取的特征直接与决策分析有关，因而融合结果能最大限度的给出决策分析所需要 的特征信息。特征层融合一般采用分布式或集中式的融合体系。特征层融合可分为两 大类：一类是目标状态融合；另类是目标特性融合。 决策层融合：决策层融合通过不同类型的传感器观测同一个目标，每个传感器在 本地完成基本的处理，其中包括预处理、特征抽取、识别或判决，以建立对所观察目 标的初步结论。然后通过关联处理进行决策层融合判决，最终获得联合推断结果。 2 3 数据融合在无线传感器网络中的应用 2 3 1数据融合应用于无线传感器网中的作用 由于大多数无线传感器网络应用都是由大量传感器节点构成的，共同完成信息收 集、目标监视和感知环境的任务。因此，在信息采集的过程中，采用各个节点单独传 输数据到汇聚节点的方法显然是不合适的。因为网络存在大量冗余信息，这样会浪费 大量的通信带宽和宝贵的能量资源。此外，还会降低信息的收集效率，影响信息采集 的及时性。 一 为避免上述问题，人们采用了一种称为数据融合( 或称为数据汇聚) 的技术。所谓 数据融合是指将多份数据或信息进行处理，组合出更高效、更符合用户需求的数据的 过程。在大多数无线传感器网络应用当中，许多时候只关心监测结果，并不需要收到 大量原始数据，数据融合是处理该类问题的有效手段。 数据融合技术的产生来自于数据融合的几个重要作用。 ( 1 ) 节省能量。由于部署无线传感器网络时，考虑了整个网络的可靠性和监测信 息的准确性( 即保证一定的精度) ，需要进行节点的冗余配置。在这种冗余配置的情况 下，监测区域周围的节点采集和报告的数据会非常接近或相似，即数据的冗余程度较 高。如果把这些数据都发给汇聚节点，在已经满足数据精度的前提下，除了使网络消 耗更多的能量外，汇聚节点并不能获得更多的信息。而采用数据融合技术，就能够保 证在向汇聚节点发送数据之前，处理掉大量冗余的数据信息，从而节省了网内节点的 能量资源。 ( 2 ) 获取更准确的信息。由于环境的影响，来自传感器节点的数据存在着较高的 不可靠性。通过对监测同一区域的传感器节点采集的数据进行综合，有效地提高获取 信息的精度和可信度。 ( 3 ) 提高数据收集效率。网内进行数据融合，减少网络数据传输量，降低传输拥 塞，降低数据传输延迟，减少传输数据冲突碰撞现象，可在一定程度上提高网络收集 数据的效率。 7 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 数据融合技术可以从不同角度进行分类，主要的依据是三种：融合前后数据信息 含量、数据融合与应用层数据语义的关系以及融合操作的级别。 ( 1 ) 根据融合前后数据信息含量划分为无损融合和有损融合。 前者在数据融合过程中，所有细节信息均被保留，只去除冗余的部分信息。后者 通常会省略一些细节信息或降低数据的质量。 ( 2 ) 根据数据融合与应用层数据语义的关系划分为依赖于应用的数据融合、独立 于应用的数据融合以及两种结合的融合技术。 依赖于应用的数据融合可以获得较大的数据压缩，但跨层语义理解给协议栈的实 现带来了较大的难度。独立于应用的数据融合可以保持协议栈的独立性，但数据融合 效率较低。以上两种技术的融合可以得到更加符合实际应用需求的融合效果。 ( 3 ) 根据融合操作的级别划分为数据级融合、特征级融合以及决策级融合。 数据级融合是指通过传感器采集的数据融合，是最底层的融合，通常仅依赖于传 感器的类型。特征级融合是指通过一些特征提取手段，将数据表示为一系列的特征向 量，从而反映事物的属性，是面向监测对象的融合。决策级融合是根据应用需求进行 较高级的决策，是最高级的融合。 无线传感器网络的数据融合技术可以结合网络的各个协议层来进行。例如，在应 用层，可通过分布式数据库技术，对采集的数据进行初步筛选，达到融合效果；在网 络层，可以结合路由协议，减少数据的传输量；在数据链路层，可以结合m a c ，减少 m a c 层的发送冲突和头部开销，达到节省能量目的的同时，还不失去信息的完整性。 无线传感器网络的数据融合技术只有面向应用需求的设计，才会真正得到广泛的应 用。 2 3 2 应用层和网络层的数据融合 无线传感器网络通常具有以数据为中心的特点，因此应用层的数据融合需要考虑 以下因素： ( 1 ) 无线传感器网络能够实现多任务请求，应用层应当提供方便和灵活的查询提 交手段； ( 2 ) 应用层应当为用户提供一个屏蔽底层操作的用户接口，如类似 s o l ( s t r u c t u r e dq u e r yl a n g u a g e ) 的应用层接口，用户使用时无须改变原来操作习惯， 也不必关心数据是如何采集上来的； ( 3 ) 由于节点通信代价高于节点本地计算的代价，应用层的数据形式应当有利于 网内的计算处理，减少通信的数据量和减小能耗。 从网络层来看，数据融合通常和路由的方式有关，例如以地址为中心的路由方式 ( 最短路径转发路由) ，路由并不需要考虑数据的融合。然而，以数据为中心的路由方 8 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 式，源节点并不是各自寻找最短路径路由数据，而是需要在中间节点进行数据融合， 然后再继续转发数据。如图2 - 1 所示，这里给出了两种不同的路由方式的对比。网络 层的数据融合的关键就是数据融合树( h g g r e g r a t i o nt r e e ) 的构造。在无线传感器网 络中，基站或汇聚节点收集数据时是通过反向组播树的形式从分散的传感器节点将数 据逐步汇聚起来的。当各个传感器节点监测到突发事件时，传输数据的路径形成一棵 反向组播树，这个树就成为数据融合树。如图2 - 2 所示。无线传感器网络就是通过融 合树来报告监测到的事件的。 d只i 图2 - 1 以地址为中心的路由与以数据为中心的路由的区别 ( a ) 以地址为中心的路由 ( b ) 以数据为中心的路由 图2 - 2 利用数据融合报告监测的事件 关于数据融合树的构造，已经证明了对于一个随机部署的无线传感器网络，为实 现对每个数据传输次数都最少的最优路由，可以转化为最小s t e i n e r 树来求解，但是 个n p - c o m p l e t e 完备难题。不过文中给出了三种不同的非最优的融合算法。 9 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 ( 1 ) 以最近源节点为中心c n s ( c e n t e ra tn e a r e s ts o u r c e ) 以离基站或汇聚节点最近的源节点充当融合中心节点，所有其他的数据源将数据 发送到该节点，然后由该节点将融合后的数据发送给基站或汇聚节点。一旦确定了融 合中心节点，融合树就基本确定下来了。 ( 2 ) 最短路径树s p t ( s h o r t e s tp a t h st r e e ) 每个源节点都各自沿着到达基站或汇聚节点最短的路径传输数据，这些来自不同 源节点的最短路径可能交叉，汇集在一起就形成了融合树。交叉处的中间节点都进行 数据融合。当所有源节点各自的最短路径确立时，融合树就基本形成了。 ( 3 ) 贪婪增长树g i t ( g r e e d yi n c r e m e n t a lt r e e ) 这种算法中的融合树是依次建立的。先确定树的主干，再逐步添加枝叶。最初， 贪婪增长树只有基站或汇聚节点与距离它最近的节点存在一条最短路径。然后每次都 从前面剩下的源节点中选出距离贪婪增长树最近的节点连接到树上，直到所有节点都 连接到树上。 上面三种算法都比较适合基于事件驱动的无线传感器网络的应用，可以在远程数 据传输前进行数据融合处理，从而减少冗余数据的传输量。在数据的可融合程度一定 的情况下，上面三种算法的节能效率通常为：g i t s p t c n s 。当基站或汇聚节点与传 感器覆盖监测区域距离的远近不同时，可能会造成上面算法节能的一些差异。 2 3 3 独立的数据融合协议层 无论是与应用层还是网络层相结合的数据融合技术都存在一些不足之处： ( 1 ) 为了实现跨协议层理解和交互数据，必须对数据进行命名。采用命名机制会 导致来自同一源节点不同数据类型的数据之间不能融合。 ( 2 ) 打破传统各网络协议层的独立完整性，上下层协议不能完全透明。 ( 3 ) 采用网内融合处理，可能具有较高的数据融合程度，但会导致信息丢失过多。 t h e 等人提出了独立于应用的数据融合机制a i d a ( a p p li c a ti o ni n d e p e n d e n t d a t aa g g r e g r a ti o n ) ，其核心思想就是根据下一跳地址进行多个数据单元的合并融 合，通过减少数据封装头部的开销，以及减少m a c 层的发送冲突来达到节省能量的效 果。a i d a 并不关心数据内容是什么，提出的背景主要是为了避免依赖于应用的数据 融合a d d a ( a p p l i c a t i o nd e p e n d e n td a t aa g g r e g r a t i o n ) 的弊端，另外还可以增强数 据融合对网络负载的适应性。当负载较轻时，不进行融合或进行低程度的融合；负载 较高或m a c 层冲突较重时，进行较高程度的数据融合。如图2 - 3 所示，a i d a 的基本 功能构件主要分为两大部分：一个是网络分组的汇聚融合及取消汇聚融合功能单元， 另外一个是汇聚融合控制单元。前者主要是负责对数据包的融合和解融合操作，后者 是负责根据链路的忙闲状态控制融合操作的进行，调整融合的程度( 合并的最大分组 数) 。 l o 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 网络层 t 了 网络单元 弋夕 汇聚融合池 柯时 单播a 脱修复机制 a i d a 汇聚汇聚 组播或群播反馈按需机制 融合功能单融合 多播 元控制 动态反馈 融合程度 广播 单元机制 、 上土胁汇聚融合 m a c 层 图2 - 3a i d a 的基本构件 在介绍a i d a 的工作流程之前，比较一下数据融合不同方法的几种结构设计。传 统的a d d a 存在网络层和应用层间的跨层设计，而a i d a 是增加了独立的界于m a c 层和 网络层之间数据融合协议层。前面提到过分层和跨层数据融合各有自己的利弊。当然， 也可以将a i d a 和a d d a 综合起来应用，如图2 - 4 所示。a i d a 的提出就是为了适应网 络负载的变化，可以独立于其他协议层进行数据融合，能够保证不降低信息的完整性 和不降低网络端到端延迟的前提下，减轻m a c 层的拥塞冲突，降低能量的消耗。 ( a )( c ) i 应用层 l jl l 传输层 l l 以数据为中心的路由 图2 4 数据融合不同方法的几种结构设计 ( a ) a i d a ( b ) a d d a ( c ) a i d a 和a d d a 综合 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 a i d a 的工作流程主要包括以下两个方向的操作：发送和接收。 ( 1 ) 发送主要是指从网络层到m a c 层的操作，网络层发来的数据分组进入汇聚融 合池，a i d a 功能单元根据要求的融合程度，将下一跳地址相同的网络单元( 数据) 合 并成一个a i d a 单元，并送到m a c 层进行传输。何时调用融合功能单元以及融合程度 的确定都有融合控制单元来决定。 ( 2 ) 接收操作主要是从m a c 层到网络层，将m a c 层送上来的a i d a 单元拆散为原 来的网络层分组单元并送交给网络层。这样可以保证协议的模块性，并允许网络层对 每个数据分组可以重新路由。 以上给出的一些数据融合协议栈的设计都是根据以前开发总结出来的设计方法， 在无线传感器网络数据融合系统中也可应用，但是需要在设计时根据特点和需要进行 选择。 1 2 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 第三章数据融合理论基础 数据融合系统中的关键部分一数据融合算法设计，是基于一些理论的数据分析 方法进行的。从简单的样本均值到卡尔曼滤波，还有小波分析等方法。本章将对一些 基本的数据分析方法进行描述，同时强调在系统设计和实现时一定要选择能胜任的， 较简单的数据分析方法，只有这样才能降低系统的硬件要求。下面就给出基本数据融 合的数据分析方法。 3 1邻居关系 3 1 。i 邻居关系矩阵 在无线通信中，邻居关系在很多路由方法或定位中是直接关系着路由的建立和定 位关联节点的选择，如果选择合适的下一跳节点或者关联节点，那么无线传感器网络 将会有较好的可靠性。 在无线传感器网络中的邻居关系矩阵定义如下： 假设两个节点a ( x a ，y a , z a ) 、b ( x b ，y b ，z b ) ，他们的有效通信射频范围为：i i ， 那么当a 、b 两点之间的距离满足 d = 、i ! 西j 可百万i 而f 可i 面 d r b ，那么b 节点为a 节 点的邻居，但是a 节点不是b 节点的邻居。反之亦然。有这样的定义，则我们可以定 义邻居关系矩阵如下( 式3 2 ) ： 肘：一。0 l l l l o 式3 - 2 其中m i j = 1 表示i 节点与j 节点之间存在邻居关系，且j 节点是i 节点的邻居，但是 并不能说明i 节点一定是j 节点的邻居，推导关系可参考公式3 - i 。反之，当m i j = o 时说明j 节点不是i 节点的邻居，此时亦不能说明i 节点不是j 节点的邻居。 当确定好了邻居关系矩阵后，我们就可以根据邻居关系矩阵来推导邻居的邻居关 系矩阵了。 3 1 2 邻居的邻居关系矩阵 所谓邻居的邻居关系矩阵，无疑就是用来确定周围进一步的邻居所属关系。这在 移动通信中基站避免模糊效应而用到的概念，在无线传感器网络中，邻居的邻居关系 1 3 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 9 矩阵可用来帮助边缘节点定位的难题，这时可利用邻居的邻居关系矩阵来增加位置相 关节点的个数，从而增加了位置参考点的个数，从而帮助确定位置。在数据融合中， 邻居的邻居关系矩阵最有用的地方是在数据驱动的路由模式下辅助确定下一跳的位 置。当然，在以位置为驱动的路由中，同样需要用到邻居的邻居关系矩阵来辅助确定 下一跳位置。但是在数据驱动的路由中显得更重要，因为节点不一定能知道周围的数 据源具有什么样的特点，这时候就需要知道哪些节点是我的邻居，以及邻居的邻居， 知道这些节点以后，就进一步去了解这些节点中的数据的情况，根据节点当前的危色、 节点的状况，然后有选择的把数据发送给这些节点，而不是盲目的广播去寻找下一跳 数据融合节点进行处理。 邻居关系矩阵可有邻居关系矩阵相乘而得到，即如果m 为i = l ，n 个节点的 邻居关系矩阵，那么此节点的邻居关系矩阵就可用下式得到： a = m 7 m式3 - 3 其中m t 表示的是矩阵m 的转秩矩阵。 3 2数据相关性 在讨论数据相关性时，经常用到的概念就是数据融合度、数据关系矩阵、观测值 距离矩阵、方差、数据支持度等，其中数据关系矩阵一般是在给定阈值时，检查测试 到的数据与预定义的数据范围的吻合与偏差情况，其他的都是用于测试数据集中的数 据之间的相关性的。这二类都有着不同的应用场景，前者可应用于固定安全容限的场 景，而后者则可适用于数据选择条件可变的场景，可依据系统的应用需求进行相应的 选择和组合。 3 2 1 数据融合度 在定义两个传感器之间的数据融合度时，均是假设传感器的观测值服从正态分布 口1 ，即假设第i 个、第j 个传感器测得的数据分别为x 。、x ，则它们之间的融合度 为( 式3 4 ) ： 驴2 吼去唧卜争署，2 ，出 船4 当。，一 0 时，说明i 、j 两点的数据重合度较大，也即两点数据可融合度越大。 这样就可以对两点产生的这两组数据进行融合，或者说忽略相同数据部分。 1 4 北京邮电大学硕士学位论文2 0 0 ) 3 2 2 关系矩阵 定义关系矩阵时都是采用阈值( 界限值 的方法。如文c 3 - - 一，4 是基于距离矩阵d ， 利用阈值e 来定义各传感器间的关系矩阵a ，方法如下( 式3 - 5 ) ： f ，4 i i q 。、 4 = ：l ；il ，其中，a u - - - j 1 0 , d 。2 v 7 垒 s ，f ，。，= ：1 ，2 ，露 l 口肼 式3 5 其中值为l 时表示数据吻合，为0 时表示数据不吻合。 关系矩阵定义的数值内容较为固定，而选一的定义方式可能在很多时候不是可取 的，但是并不是说它没用，在一些需要确定数值范围内的数值融合时就得需要关系矩 阵的处理方法去处理。 3 。2 3 距离矩阵 假设有k 个传感器，分别对m 个指标参数进行测量，假设第v 个传感器的测量数据 用m 维列向量x 产( x ，。，x 。) 7 表示为了反映不同传感器测量数据之间的偏差 大小，只能通过测量数据x 。，瓦本身来确定我们定义测量数据x i ，x j 之间的 距离为欧氏距离： d j = 【( - x ) 7 ( ) ( i x j ) r 式3 6 d i j 的值越小，则x i ，x j 越接近，否则偏差就很大，得到所有传感器的距离矩阵： 似。叱、1 d = l ； ；l 式3 - 7 l 畋。如j 显然，d 为对称矩阵，主对角元素都为0 。 从距离矩阵的元素可以看出，距离矩阵其实表示的是测量值之间的方差，在一定 程度上也完全可以看成是数据整体稳定程度，波动大小的“特征值一矩阵。所以在分 析传感器节点中的某些节点测量数据反映出异常时，其方差必定会比较大，通过距离 矩阵就可以看出是否是单个测量数据的问题，还是某一个区域的测量值出现了问题， 从而在不同应用场景中进行处理。 3 3数值趋势估计 测量数值的变化无疑是通过数值随着时间或者地域的改变而改变的趋向性变化， 对这样的变化趋势的估计，就是通过数学手段，对采集到的数据对时