（电子科学与技术专业论文）无线传感器网络数据融合算法的研究.pdf

原创性声明 4 ir l ll r r l l l li l li f l f l f li rll l l i y 1913 6 9 4 本人声明，所呈交的学位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，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南 大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本 研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名：级耷轻日期：龇年月丛日 ，学位论文版权使用授权书 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保 留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，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，可以采用复 印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将 本学位论文收录到中国学位论文全文数据库，并通过网络向社会公众提 供信息服务。 作者签名：极坪瓠师签名巡日期：越年幽 【一 中南大学硕士学位论文摘要 摘要 无线传感器网络是近年来发展迅速的一种信息采集平台，能够实 时监测和采集网络分布区域内的各种检测对象的信息，并将这些信息 发送到网关节点，以实现复杂的指定范围内目标检测与跟踪。 本文分析了无线传感器网络通信的特点，针对传统无线传感器网 络路由算法的簇首分布不均衡，存在盲区，能量负载不均衡和簇首由 于通信距离增大能量消耗过快等问题，设计了一种改进的分簇路由算 法。在簇形成阶段前将整个监测区域划分为小区域，在节点能耗满足 一阶能耗模型的情况下，区域大小存在一个最佳值，并在此基础上按 最大熵聚类法来划分簇。成簇后，簇内各成员节点之间通过信息的冗 余度来选择节点数据向簇首传输的具体跳变，有效的减少了传输距 离，节省了网络能耗。 数据融合技术是解决无线传感器网络中冗余数据的重要途径，其 主要思想是融合来自不同数据源的多重信息，根据用户的特征数据需 求，去除冗余信息，减小传输的信息数据总量，从而达到节省能量， 最大限度的延长网络生命周期的目的，信息传输量减少的同时也降低 了信道中数据传输之间发生冲突的可能性，提高了数据收集的效率。 本文采用聚类方法来实现数据融合，通过对目前各种聚类方法的分析 比较，提出了通过改善约束条件等方式来实行数据融合。 最后通过仿真分析，可以看出，新的路由算法和数据融合算法在 出错率方面得到了很好的改善，融合精度也有了显著的提高，各个节 点轮流作为簇首来处理数据使网络节点的能耗更均衡，有效的延长了 网络的生命周期。 关键词：分簇路由算法多跳数据融合聚类分析 _ 。_ _ _ _ - 。1 。 中南大学硕士学位论文 a b 盯r a c t 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 k s ( w s n ) 。a sa l li n f o r m a t i o nc o l l e c t i o n p l a t f o r m ，i sd e v e l o p i n gr a p i d l yi nr e c e n ty e a r s ，w h i c hc a nm o n i t o ra n d c o l l e c tv a r i o u sd a t aa b o u tt h et e s to b je c ti nr e a lt i m ei nt h er e g i o nw h e r e t h en e ta c h i e v e ，a n ds e n dt h e mt ot h en e t w o r kg a t e w a yn o d e ，t or e a l i z e t h et a r g e td e t e c t i o na n d t r a c k i n gw i t h i nt h es p e c i f i e dr a n g e t h i sp a p e ra n a l y z e st h ec h a r a c t e r i s t i e so fw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o n a si nt r a d i t i o n a lw i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k s ，t h er o u t i n ga l g o r i t h mi sh a r d t or e s e t ，t h ep o w e ri sl i m i t e da n db l i n ds p o t sa r ee x i s t e d ，w ed e s i g na l l i m p r o v e dc l u s t e r i n g m u l t i h o pw i r e l e s sr o u t i n ga l g o r i t h m b e f o r et h e c l u s t e rf o r m a t i o ns t a g e ，w ed i v i d e dt h em o n i t o r i n gr e g i o ni n t om a n y s m a l lr e g i o n s ，a n dc h o o s et h ec l u s t e rh e a dn o d et a k i n gt h er e s i d u a lw o r k t i m ea st h ep r i m a r yi n d i c a t o r t h e r ei sa no p t i m u mv a l u ew h e nt h en o d e e n e r t yc o n s u m p t i o nm e e tt h ee n e r g yc o n s u m p t i o nm o d e l ，a n dd i v i d et h e r e g i o ni n t oc l u s t e ro nt h eb a s i so fm a x i m u me n t r o p yc l u s t e r i n gm e t h o d t h en o d e si ne a c hc l u s t e rs e l e c tt h es p e c i f i cc l u s t e rt r a n s i t i o nt h r o u g ht h e i n f o r m a t i o nr e d u n d a n c ya f t e rc l u s t e r 1 1 1 es i m u l a t i o nc o n c l u d et h a tt h e a l g o r i t h mp e r f o r m sm o n i t o r i n gw e l li nt e r mo fi m p r o v i n gt h ee f f e c t i v e r a t eo fd a t a ，e x t e n d i n gt h en e t w o r kl i 佗c y c l e ，e l i m i n a t i n gb l i n ds p o r t s a n ds a v et h en e t w o r ke n e r g yc o n s u m p t i o n t h ed a t af u s i o ni sa l li m p o r t a n tw a yt os o l v et h er e d u n d a n td a t ai n w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k s t h em a i ni d e ai si n t e g r a t e dd i f f e r e n td a t af r o m m u l t i p l ei n f o r m a t i o ns o u r c e s ，a c c o r d i n gt ot h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h eu s e r d a t a r e m o v et h er e d u n d a n ti n f o r m a t i o na n dr e d u c et h ea m o u n to f t r a n s m i t t e di n f o r m a t i o n b y t h i s w a y , t h e c o n f l i c tb e t w e e nd a t a 仃a n s m i s s i o nc a nb er e d u c ea n di m p r o v et h ee f f e c i e n c yo fd a t ac o l l e c t i o n i nt h i sp a p e r , w eu s ec l u s t e r i n gm e t h o d st oa c h i e v ed a t ai n t e g r a t i o n b y a n a l y z et h ec u r r e n tv a r i o u sc l u s t e r i n gm e t h o d s ，p r o p o s ea l ld a t af u s i o n m e t h o db yi m p r o v et h ec o n s t r a i n t s b yt h es i m u l a t i o na n a l y s i s ，i t c a l lp r o v et h a tt h en e wr o u t i n g a l g o r i t n u ma n dd a t af u s i o na l g o r i t n u mh a sg o o di m p r o v e m e n ti n d a t a e r r o rr a t e ，a n di n t e g r a t i o no fp r e c i s i o nh a sa l s ob e e ns i g n i f i c a n t l y 中南大学硕士学位论文 a b s t r a c t i m p r o v e d ，a l ln o d e st a k et u r n st oh a n d l et h ed a t aa sac l u s t e rh e a dn o d et o t h en e t w o r kc o n s u m p t i o ni sm o r eb a l a n c e da n de f f e c t i v ei np r o l o n g i n g t h en e t w o r kl i f ec y c l e k e yw o r d s ： c l u s t e r , r o u t i n ga l g o r i t h m ，m u l t i h o p ，d a t a 一 l u s i o n ，c l u s t e ra n a l y s i s 中南大学硕士学位论文目录 目录 摘要i a b s t r a c t i 第一章绪论i 1 1 课题概述1 1 1 1 课题研究的背景1 1 1 2 研究的目的与意义2 1 2 无线传感器网络路由协议概况5 1 2 1 典型的平面路由协议5 1 2 2 典型的分簇路由协议6 1 2 3l e a c h 协议的缺陷8 1 3 无线传感器网络数据融合的发展趋势9 1 4 国内外无线传感器网络数据融合研究现状1 0 1 5 本论文的主要研究工作及内容1 2 1 6 本文的结构安排1 2 第二章无线传感器网络概述1 4 2 1 无线传感器网络1 4 2 1 1 无线传感器网络体系结构1 5 2 1 2 传感器节点结构1 6 2 1 3 传感器网络协议栈1 7 2 2 无线传感器网络的性能评价指标1 7 2 3 无线传感器网络数据融合算法1 8 2 3 1 无线传感器网络信息融合的特点1 8 第三章无线传感器网络数据融合算法2 l 3 1 基于划分的聚类算法2 1 3 1 1 基于硬划分的聚类算法2 2 3 1 2 基于划分的模糊聚类算法2 3 3 1 3 引入隶属度函数的权重指数2 3 3 1 4 类中心的约束2 5 3 2 无线传感器网络最佳簇数分析2 6 3 3 最佳簇数和一阶能耗模型分析2 7 3 4 分簇融合优化具体实现算法2 9 中南大学硕士学位论文 目录 3 5 利用相关性检测数据冗余性3 1 3 6 簇内节点的偏移情况3 2 3 7 网内数据融合精度3 4 第四章分簇算法的仿真与分析3 5 4 1 无线传感器网络的模型3 5 4 2 仿真参数设置3 5 4 3 仿真结果分析3 8 4 3 1 出错率对比3 9 4 3 2 网络剩余节点随时间分布图3 9 4 3 3 节点的平均能量消耗4 0 4 3 4 簇首产生数4 1 4 3 5 负载均衡度4 l 4 3 6 数据融合精度4 2 第五章工作总结与展望4 4 5 1 全文总结4 4 5 2 对未来的设想及展望4 4 参考文献4 6 致谢5 2 攻读学位期间的主要研究成果5 3 中南大学硕士学位论文第一章绪论 1 1 课题概述 1 1 1 课题研究的背景 第一章绪论 无线传感器网络( w s n ，w i r e l e s ss e n s o r n e t w o r k s ) 是由部署在监测区域内的 众多具有通信能力、计算能力和感知能力的微型传感器( 例如温度传感器、湿度 传感器、声传感器、红外线传感器等) 组成，并通过无线方式相互连接的多跳、 自组织网络【l j 。它是近年来发展非常迅速的现代无线网络技术，是分布式信息处 理的一种前沿技术【2 j 。它通过先进的微型传感器相互协作地实时监测、感知和采 集环境或被监测对象的特征信息，并对这些信息进行各种特征化处理，得到我们 所需要的数据。然后再通过节点之间自组织、多跳变等不同的传输方式，以无线 的方式发送到汇聚节点，再经由基站进行相应简单的处理，最终在终端用户处转 化成需要的信息并进行相应的数据信息处理【3 1 ，从而获取我们所需要的详尽而准 确的信息。它已经成为了一种全新的信息获取和处理技术。 和传统的无线自组织网络不同，w s n 节点具有功耗低，功能多，体积小， 成本低，易部署，抗毁性能强，分布广等优点【4 】，因此广泛应用于军事、商用和 民用等各个领域和不同的行业，如军事侦察，战果的评估，核能、生物、化学攻 击等的观察，环境科学，医疗健康及监护，农业养殖，火山附近，深海领域，空 间探索，建筑及城市管理等，具有非常广阔的应用前景【5 1 ，被认为是将对未来产 生重大影响并并导致网络改革的十大关键技术之一。 因此，从2 0 世纪7 0 年代的第一代传感器网络开始，w s n 得到了国内外很 多科研单位和院校的重视，并对其进行了广泛深入的理论研究，经历了四代的不 断发展和完善，其实用性得到大大的增强，并有了一定的应用【6 1 。 w s n 由于受到成本以及体积等原因的限制，无线传感器节点的处理能力、通 信带宽以及电池容量等资源非常有限。尤其是在多数应用中，传感器网络由于其 所应用的环境比较恶劣，其节点的更换就不是很容易，因此往往使用电池作为其 主要能源【7 】，造成了其能量无法得到及时补充，这使得如何有效利用能源，延长 网络的工作寿命成为需要考虑的关键因素之一【引。一个完整的w s n 包括有大量的 传感器节点和少数汇聚节点，位于监测区域的传感器节点负责采集相关数据信 息，并经过一些简单的数据融合和路由分析，最终将数据传送至汇聚节点【9 】ow s n 感兴趣的是具有特定属性的感知数据，需要的是特定的数据特征，其信息的传送 是以数据为中心的【l o 】。由于传感器节点大多是由飞机等航天工具布撒，其在监 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 测区域中是高密度覆盖，数量大且随机分布，相邻的传感器节点对同一事件或同 一对象进行监测所获得的数据具有相似性，信息存在很大的冗余，若所有节点都 将监测到的数据发往汇聚节点，将造成有限的网络带宽资源的极大浪费，大量数 据同时传输也会造成频繁的冲突现象，降低通信效率。但是由于传感器节点在能 量、存储空间与计算能力上非常有限，数据传输是无线传感器节点能量消耗的主 要因素，因此冗余数据的传送在很大程度上将消耗过多的能量，缩短整个网络的 生命周期【l 。 1 1 2 研究的目的与意义 目前，国内外在数据融合领域进行了大量的理论研究，有基于路由的，有以 数据为中心的，数据融合技术是解决无线传感器网络中冗余数据的重要途径，其 主要思想是融合来自不同数据源的多重信息，根据用户的特征数据需求，去除冗 余信息，减小传输的信息量，从而达到节省能量，最大限度的延长网络生命周期 的目的，信息传输量减少的同时也降低了信道中数据传输之间发生冲突的可能 性，提高了数据收集的效率。虽然w s n 有很多优点，由于其自身结构特点，同 时也存在很多缺陷和限制【1 2 j 【1 3 j ： ( 1 ) 电池能量的限制：w s n 其中一个最大的缺陷就是电池能量极为有限，因 为它是一种微型嵌入式设备，而且由于使用环境的限制，这种设备只能用能量有 限的电池来供电。此外，由于w s n 的节点个数非常多，而且常常需要部署在一 些非常恶劣的应用环境中，这些区域的复杂性及高危险性，工作人员很难去更换 电源。因此，无线网络传感器的研究重点转向想办法减少网络中能量的消耗，提 高网络的工作时间，可以相对的延长网络的生命周期。 ( 2 ) 节点运算和存储能力的限制：由于上述所说的节点的能量来源由于无法 及时的得到更换而受到限制，再加上对节点的不断小型化的需求及应用，在无线 传感器网络节点中，我们一般采用功耗低、性能相对来说也低的处理器来进行基 本的运算。随着节点的不断小型化，其节点的计算能力以及存储空间也受到了限 制，仅仅能满足一些基本的计算需求。因此，如何优化算法，减少运算复杂度， 设计出合理的网络就显得特别重要。与此同时，我们还需要考虑由于安全保障需 要而设计的加密算法所带来的节点的开销问题。 ( 3 ) 通信带宽有限，无线通信能力限制：在高密度覆盖的监测区域内，相邻 节点采集的信息存在大量的冗余，如果各个节点之间单独传送数据会很浪费网络 的通信带宽，同时传输如此大量的冗余数据会使整个网络消耗过多的能量，根据 一阶无线传输能耗模型，网络通信距离的增加会导致网内能量消耗迅速的增加， 消耗的能量在一定范围内与距离成指数级急剧的增加( 存在一个阈值d ，当距离 小于d 时，能耗与距离的平方成正比；当距离大于d 时，能耗与距离的四次方成 2 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 正比) ，由于通信距离的不同，部分节点就会因为能源的耗尽而过早的死亡。因 此在实际的应用中，一般采用网内数据在节点间通过多跳通信的方式来减少通信 距离，进而节省通信开销。同时传感器节点由于布撒的地理位置及使用的特殊性， 受地形及气候等很多外界因素的影响较大，在设置无线通信带宽时也不能像有线 网一样可以设置相对较大带宽，通信资源非常的有限。 ( 4 ) 根据节点能力退化和失效，频繁改变布局：由于各个节点接收到的数据不 是严格的完全相同，这就会导致个别节点的能量会提前消耗完，导致整个网络的 格局不断变化，多个节点传送的数据会增加网络的调节难度，严重的情况下还会 造成频繁的冲突碰撞，导致网络拥塞，降低通信效率，影响信息的及时采集。 基于w s n 存在的这些问题，如何在相对有限的网络资源条件下采集获取尽 可能详细的、用户所需要的和有效的感知对象的特征消息，并将这些有用的的数 据信息传输到汇聚节点以及最后的基站是本文的主要研究目的，数据融合算法 在这方面起着至关重要的作用。 为了解决这些问题，优化整个网络，延长网络的生命周期，在传感器网络收 集数据的过程中使用了数据融合技术。所谓数据融合【1 4 1 ，就是在从各个传感器 节点收集数据的过程中，利用传感器节点的本地计算和存储能力，预先对数据进 行特征化处理，去除冗余数据，提取有限数据，尽量减小数据传输量；同时结合 来自不同传感器节点的多份数据，提取或者综合出比单个传感器节点数据采集更 为有效，更精确的信息，最终可以达到降低网络能量消耗，延长网络的生命周期 的目的【1 5 1 。 数据融合必须与路由算法相结合，才能更好的改善网络的性能。研究表明， 节点用于无线通信模块的能量开销占整个网络节点能耗的9 0 以上，对网络节点 能耗图表分析可以看出，通信模块处于发送状态，接收状态，空闲状态和休眠状 态等四个状态的功耗比为2 0 0 0 ：4 0 0 ：4 0 0 ：1 ，如图1 1 ： 通信 图1 - 1 传感器节点的能量消耗情况 3 屿 m 5 o 传 若，髯襻 l 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 从该消耗模型可以看出，发送消耗了更多的能量，接收状态和空闲状态消耗 的能量相近，降低能耗的关键是降低网内通信流量和使更多节点进入休眠状态 【阍，本文暂不考虑空闲状态和休眠状态下的能耗以及休眠机制。在传感器网络 中主要有两种通信量：从用户到网络的查询和从传感器节点到用户的感知数据。 每一个传感器节点都有两种作用，可能会对环境进行感知，或作为中继节点对其 它节点产生的数据进行中继转发。所有这些节点产生的数据很有可能使网络发生 阻滞和拥塞，严重地影响了网络性能。 然而，传感器网络大规模密集部署的特点导致这些数据中的大部分是无效 的，因此可以在传送过程中处理数据，减少无效数据，从而出现了网内数据融合 的概念。无线传感器网内数据融合思想的提出是基于如下原则的：删除冗余数据 和无效的信息，减少或去除可信度较差的数据，同时融合处理来自不同传感器节 点的多特征信息，达到减少网络传输的数据总量的目的。与以往的多传感器数据 融合技术不同的是，现代w s n 融合技术最大的差异是体现在融合技术的使用与 各层的路由协议相结合的1 1 7 】，传统的多传感器数据融合针对的是不同的信息来 源以及各个传感器所采集的数据，只是为了实现对待观测对象的更好更直观的理 解。而无线传感器网内数据融合则不是基于此的，它主要是通过减少整个网络内 的数据传输总量来减少能源的消耗、提高数据精度、减少传输延迟来延长网络的 寿命。因此，数据融合技术在w s n 中的应用是十分必要的，因为获取的数据值 相当丰富，但是有用的信息却是有限的，数据融合方法的应用价值 1 8 , 1 9 ： ( 1 ) 节省网络能量 在无线传感器网络节点部署的时候，我们需要对整个网络的可靠性和监测信 息的准确性进行分析，以确保达到一定的精度，这就需要对节点的冗余情况进行 配置。由于这种配置，数据的冗余程度很高，即对监测区域周围的节点的一些信 息的采集和报告数据会比较相似。倘若我们把这些数据全部都发送给汇聚节点， 并不能使汇聚节点接收到更多的有用信息，若是在数据精度已经达到一定要求或 者在已经满足精度要求的情况下，只会消耗网络更多的能量。采用融合技术，它 能够在向汇聚节点发送数据之前，先进行数据处理分析，大量的冗余数据信息就 会被处理去除掉，这样一来，网内的节点能量资源得到大大的节省。 ( 2 ) 提高信息的准确性 在无线网络环境中，存在着很多变化，而这些变化往往不可预料并且对网络 的影响很大，正是由于网络环境当中的这些不确定性因素，造成来自传感器节点 的数据会有很高的不可靠性。这时，通过对同一区域的传感器节点采集的数据信 息进行分析，能够提高信息的准确性和可信度。 ( 3 ) 提高数据收集效率 4 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 采用网络内各节点的数据分步融合算法，可以减少整个网络内的数据信息的 传输量，降低网内数据传输的延迟，从而可以降低网络瘫痪的几率和数据冲突碰 撞等现象，极大的提高了网络的数据传输质量，解决了一些数据拥塞和由于不同 的协议而产生的数据传输协议冲突的问题，在一定程度上，用户网络收集数据的 效率得到了大大的提高。 数据融合算法如果只考虑各种算法的优劣性，而不考虑信息路由的话，其整 个网络性能也得不到好的改善，必须综合两者一起考虑，在网络性能的改进上才 能得到比较好的方法，否则只考虑其中一种都是不现实的，在实际应用中它的可 行性也比较差。本课题综合分析目前各种数据融合技术的特点，结合经典l e a c h 路由协议和信息冗余度进行了理论研究，最后通过仿真与原有的协议和算法进行 对比，证明其具有很好的作用。 1 2 无线传感器网络路由协议概况 传感器网络协议有比较经典的五层协议，七层协议以及三层协议模型，本文 由于要考虑具体的算法，因此使用了了五层协议，按自上而下依次包括有物理层、 数据链路层、网络层、传输层和应用层。协议栈还包括三个平台：移动管理平台、 能量管理平台以及任务管理平台【2 0 】。这些管理平台相互支持和给对方提供必要 的服务，能使网内的节点高效的协同工作。路由协议的作用主要是负责把信息有 效快速的从源节点穿过网络传递到目的地的终端。好的路由算法可以减少网络中 分组的多次重发，可以保障网络的高效通信，而且由于减少了许多不必要的跳变， 节点减少了对数据许多的不必要转发，很大程度上减少了节点的能量消耗，对网 络生命周期的延长以及通信质量的高效与否起着决定性的作用。目前，w s n 的 路由协议包括平面路由协议、分簇路由协议以及基于地理位置的路由协议。以下 简单介绍各种协议的特点的使用情况。 1 2 1 典型的平面路由协议 ( 1 ) f l o o d i n g 泛洪【2 l 】协议是最基本的路由协议，它首先向周围所有的节点广 播数据消息( 发出数据的节点本身除外) 。其通信的路由方式有点类似于最初的 电路交换方式：源节点与目的节点能通过中间节点的转换，相互之间先进行初步 的连接，数据就从源节点传送到目的节点。它避免信息重复冗余的机制是该算法 规定节点只能将数据转发给它未接受的节点。此算法实现起来相对简单是其最大 的优点；同时它也不需要保持网络的拓扑信息，数据总源节点到目的节点通过一 条已经连接好的链路进行传输；很多数据的转发，每一个分组都按照既定的链路 传输，不需要进行复杂的路由发现算法，消耗的计算资源就相对较少，因此其健 s 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 壮性相对比较高。但是它的缺点也比较明显：存在信息爆炸问题；由于每次重新 通信都需要拆除原来的链路，扩展性不是很好等。 ( 2 ) g o s s i p i n g 谣传1 2 2 协议所使用的路由机制是先由本节点随机的向周围某一 邻居节点发送一份数据副本，再由邻居节点进行层层转发，希望最终能找到通讯 的目标节点来节约通信网络的能量消耗。作为一种与f l o o d i n g 协议相反的路由 选择方法，g o s s i p i n g 有效避免了信息爆炸问题，但由于某些节点仍可能收到两 份甚至多份源数据副本，依旧会引起局部信息重叠问题。 ( 3 ) s p i n t 2 3 】协议是基于网内协商和资源自适应的自适应路由传输协议，通过 在传输数据之前先行对节点进行协调分配，提高有用数据的传输效率，降低传输 数据的冗余度，解决泛洪算法中的一些问题。在该协议中对每个节点都设置一个 资源管理器来管理其能量消耗，通过对当前资源进行判断来控制节点的数据处理 和传输方式。s p i n 有效的提高了数据分发的效率，避免了信息爆炸和部分数据 交叠转发，但同时也会引起无法扩展、延时较高等缺点。 ( 4 ) s a r e 2 4 协议采用局部路径恢复和多路径备份的方式来减少节点失效或链 路失败时重新计算路由引起的过量计算开销，在选择路径时充分考虑了功耗、0 0 s 和分组优先权等要求，与只考虑路径能量消耗的最小能量消耗协议相比能量消耗 更少，但对于大型和拓扑变化频繁的网络则不太适合。 ( 5 ) d d l 2 5 】定向扩散模型是一种以数据为中心的专为传感器设计的路由协议， 与s p i n 中的元数据类似，算法主要基于兴趣广播实现。在每个节点处对生成的 数据用属性值进行命名，查询业务经由节点逐级扩散至整个网络，直至找到所有 匹配的原始数据。称为梯度的变量与业务请求的扩散过程相关联，反映了网络中 的中间节点对请求匹配条件的数据源的近似判断。该算法的时间同步技术在无线 传感器网络中不易实现。 1 2 2 典型的分簇路由协议 l e a c h ( 低功耗自适应分簇路由协议) 是麻省理工学院的c h a n d r a k a s a n 等 人专门为无线传感器网络而设计的路由协议。前面所讲述的协议都是基于平面的 路由协议，l e a c h 是第一个采用分层原理的路由协议。l e a c h 引入了许多新 的概念，它为无线传感器网络定义了“轮”的概念，在每一轮中，先随机选择节 点作为簇首，簇首收集簇内的信息，进行相应的简单处理，然后传送给汇聚节点。 l e a c h 协议是一种目前应用比较广泛的分簇路由协议，它的核心想法是通过簇 内数据融合，减少了网络内传输的数据量，以此来平衡网络内部能量的消耗，能 有效防止网络中某些簇首节点的过快死亡。该算法的优点是可扩展性高，网络鲁 棒性较好，其具体实现方法如下：先随机选择某些节点作为簇首，再以此簇首形 成相应的簇，将网络中所有节点分为若干个簇，被选为簇首的节点相比其它的普 6 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 通节点，需要多完成一些任务，它首先向周围的节点广播自己作为簇首的消息， 然后开始进行簇的划分，周围节点开始一直处于空闲状态，但是一直在监听网络， 在它们收到簇首的建簇消息，各个节点选择离自己最近的簇首加入该簇，成簇后， 发布自己的路由消息，实现数据的通信【2 6 1 。 分层型或基于簇的路由方式现在得到了广泛的应用，其在可扩展性以及有效 通信方面具有独一无二的优势，而且能量的利用率也很高。在分层结构中，尤其 是在网络运行一段时间以后，各个节点的能量存在不同程度的消耗，这时能量较 高的节点就可以多进行一些数据的处理和传递信息等任务，而能量较低的节点， 为了平衡节点间的能量，只用其对目标进行近似测量，完成一些相对简单的任务。 在l e c a h 协议中，各簇首既要负责与簇内所有成员的通信，也要负责将接 收到的数据通过简单的数据融合发送到汇聚节点，因此它的能耗要远远大于簇内 其它的节点成员。如何平衡簇内的能量消耗，不至于使作为簇首的个别节点过早 死亡，l e a c h 协议中提出了“轮 的的概念【2 7 】，网内数据按照一轮一轮的方式 进行传输，当簇首的消耗达到某个阈值时，重新进行新的一轮，选择新的簇首和 建立新的分簇。每“轮 分为两个相对独立的阶段：建簇阶段和稳定数据传输阶 段，每一个阶段基于不同的算法。当这一轮结束，重新建立新一轮建簇的时候， 任然按照以前的划分方法，不过需要考虑的是节点的剩余能耗问题。 ( 1 ) 簇的建立阶段 在l e a c h 协议的算法中，通过选择一个随机函数来确定这一轮中的簇首节 点，在不同的应用情况下，这个随机函数的选择以及节点的个数( 尤其是网络运 行了一段时间以后) 有所不同，簇首的选取算法也略有不同。具体实现方法依据 下述算法：在每一轮中，计算出t ( n ) 后，各个节点产生一个随机数l ( 0 ，1 ) ： l t ( n )选择最近的簇首 t ( n ) 的计算公式为： f j 翌 二一。拧g r ( n ) = i1 - p x 厂r o o d ( 1 p ) 】 。 ( 3 1 ) l o ，n 叠g 通过以上公式计算出的t ( n ) ，在与各个节点随机产生的l 相比较后，选出 簇首节点，然后簇首节点开始向周围的节点广播建簇消息。网内其它的节点根据 收到的簇首节点信号强度以及与簇首节点距离的远近来选择要加入的簇。簇首节 点在簇内各成员节点加入后，给每个节点分配传送顺序并告知各个节点。各个节 点计算出自己向节点传送数据的时间段，准备好向簇首发送数据，进行数据通信 阶段。 7 中南大学硕士学位论文第一章绪论 ( 2 ) 稳定的数据传输阶段 通过上述的算法成簇后，各节点就稳定的向簇首传输数据，簇首再把接收到 的信息进行简单的处理后，传送给汇聚节点，如果此阶段簇首节点没有可以发送 的数据或数据发送完毕，则关闭发送装置，进入休眠状态。上述的算法存在一个 缺陷，即成簇后，仍然有可能部分节点没有加入任何一个簇，网络在这里存在数 据收集的盲点，这时该节点就直接向汇聚节点传送数据。 1 2 3l e a c h 协议的缺陷 以前的协议基本上都是基于路径的，l e a c h 协议第一次提出了分簇并按轮 来重新选择新的簇首，可以均衡网络负载。首先，采用数据融合可以极大的减少 网内传输的数据总量，采用了t d m a c d m a ( 载波侦听多路访问冲突检测) 的 m a c 层机制有效的避免和减少了簇间以及簇内的冲突。由于l e a c h 协议传输 数据是是周期性( 按轮划分) 的，在连续监控方面有巨大的优势。但是该协议同 样存在不足，最大的缺点是【2 8 j ： ( 1 ) 在簇首个数的多少方面：l e a c h 协议对簇首的数目，没有明确的算法， 存在很大的不确定性；节点的分布由于是随机的，因此没有明确的规定每一个簇 所包含节点的多少；它主要是通过广播建簇消息的方式来完成簇的建立，所得的 的簇首节点在整个网络中的分布具有很大的不确定性，簇首可能在某些区域内相 对比较集中，这就造成会造成通信路径的增加以及数据的冗余，消耗过多的能量； 但是在其它需要监测的区域就没有簇首或者簇首比较少，不能得到实时的数据或 簇首需要承担过多的任务，会导致簇首的过早死亡 ( 2 ) l e a c h 协议假设所有的节点具有相同的初始能量，在每一轮中，所有节 点的能量消耗一样多，但在实际的应用中，节点的能量由于进行了不同量的任务， 其剩余的能量往往不一致，而且即使在簇的稳定阶段，其消耗的能量也不一样， 簇首由于要进行简单的数据融合，所有消耗的能量比普通的节点要多，在下一轮 开始的时候，剩余的能量就相对较少了。随着网络的运行，在接下来的任务当中 也需要完成各种不同的操作，能量消耗任然存在较大的不同。 ( 3 ) 分簇确实能在一定程度上节约簇内成员节点通信上的的开销，但是，由 于簇首的选择具有随机性，簇首与汇聚节点，汇聚节点与基站( b s ) 之间采用 的是直接通信方式，簇首所传送的数据的距离随着分簇的不同而有较大的增加。 根据一阶能量消耗模型，节点的能耗会随着距离的增加而成指数级的迅速消耗。 距离基站较远的簇首节点，会因为能量消耗过多而导致节点的过早死亡，影响整 个网络的均衡负载以及减少网络的生命周期。 ( 4 ) 在节点读数的相似度很低或者各不相同的情况下，无线传感器网络的节 能性能效果就不明显，使用l e a c h 协议反而会导致网络性能的下降、能量消耗 8 中南大学硕士学位论文第一章绪论 的代价相应的增高，不利于网络的长期运行使用。 与以往平面路由不同的是，分簇路由协议引入了分簇的概念，它将整个网络 分成若干个相对较小的簇，这种方法在应用到具体的理论分析当中的时候具有以 下优点【2 9 】： 1 ) 传感器各个节点在一定的监测范围内，相互间检测的数据由于信息的相似 性，其特征信息具有相关性，在分簇协议中，各簇内节点可以先把数据汇总到簇 首节点，并进行一些简单的数据融合，然后传送给汇聚节点，这样降低了数据的 冗余度，减少了冗余信息，节省了能量的消耗。 2 ) 在分簇路由协议中，整个网络是由一个个较小的簇所构成，各个小簇就相 当于一个个相对稳定的子网络，这就极大的减少了以往由于拓扑结构过度复杂对 路由协议造成的影响。 1 3 无线传感器网络数据融合的发展趋势 传感网络信息融合技术是一种跨学科的综合理论和方法，正处在不断的变化 和发展中，考虑传感网络信息融合技术的应用背景，分析其发展趋势如下【3 0 川： ( 1 ) 加强对传感网络的管理。多传感器组成了传感网络系统的互补体系，必 须对它们进行有效的管理，包括各传感节点优先级确定、失效处理、路径选择、 配置等，以便获得最优的数据采集性能，得到最佳的融合效果。 ( 2 ) 针对传感网络信息融合，建立统一的融合理论和广义融合模型。 ( 3 ) 研究不确定性融合推理方法和容错能力强、实时性好的高效融合方法。 ( 4 ) 解决数据配准、数据预处理、数据库建立、数据库管理、人机接口、通 用软件包开发问题，建立高效、实时、使用方便、性能可靠的数据库管理系统和 检索推理机制，利用成熟的辅助技术，建立面向具体应用需求的信息融合系统。 ( 5 ) 将人工智能技术，如神经网络、遗传算法、模糊理论、专家理论、粗糙 集理论等，引入到信息融合领域；利用集成的智能软件计算方法，提高多传感融 合的性能。 ( 6 ) 利用有关的先验数据提高信息融合的性能，研究更加先进的复杂的融合 方法( 未知和动态环境中多传感器集成与融合方法的研究、采用并行计算机结构 的多传感器集成与融合方法研究等) 。 ( 7 ) 在多平台单平台、异类同类多传感器的应用背景下，建立计算复杂程 度低，同时又能满足任务要求的数据处理模型和算法。 ( 8 ) 建立信息融合测试评估系统和多传感器管理体系。 ( 9 ) 将已有的融合方法工程化和商品化，开发能够提供多种复杂融合方法的 处理硬件，以便在数据获取的同时就实时得完成融合。 9 中南大学硕士学位论文第一章绪论 ( 1 0 ) 加强信息融合技术在特定领域内应用的研究。不同的领域对数据信息融 合方法的应用有着不同的选择和方法，故对不同领域的信息融合理论的信息融合 理论的研究将针对领域特点适当的细化。 1 4 国内外无线传感器网络数据融合研究现状 信息融合技术涉及检测技术、信号处理、通信、模式识别、决策论、不确定 性理论、估计理论、最优化理论等众多的学科领域。目前较典型的信息融合方法 包括以下几种： ( 1 ) 统计和估计的方法 1 ) k a l m a n 滤波【3 2 】：卡尔曼滤波胳状态变量引入了到了滤波理论当中，以前 滤波中经常使用的协方差函数被信息干扰的状态空间模型所代替，而且还将离散 时间和状态空间描述相联系，是一种线性递推的方法。它将新测量到的数据加入 到前一个时刻的估计值当中，并运用状态转移方程和相应的递推公式来得到新检 测量的估计值。它的信息优化方法是基于最d 、- - - - 乘估计的，具有运算量小的优点， 常常应用在实时处理、应用分析、状态估计、对象定位、目标跟踪等领域。 2 ) b a y e s ( 贝叶斯) 准则【3 3 】：多传感器数据融合技术中最早应用的算法中， 其中之一就是贝叶斯( b a y e s ) 准则，它是d u b a 与1 9 7 6 年提出的。这种方法首 先以先验分布作为出发点，在利用样本提供信息的时候就利用参考了先验信息， 这样就克服了古典统计的缺点一预定的精度和信度，也即是说古典的统计在采 样之前就预先确定了相应的精度和相关的信度，而不考虑样本是否合理，对样本 的依赖性比以前较小。但是，主观贝叶斯方法的前提条件是所有概论分布都是相 互独立的，而在实际的系统设计中却常常很难实现。与此同时，先验概率和条件 概率在不同的应用中，也是很难给出的，并且区分不了“不知道”和“不确定 3 ) d s 证据理论【3 4 j 5 j ：是由d e m p s t e r 与1 9 7 6 年提出来的，后由s h a f e r 加 以扩充和发展。d - s 证据理论针对事件发生后的结果( 证据) 探求事件发生的主 要原因( 假设) ，分别通过各证据对所有的假设进行独立判断，得到各证据下各 种假设的基本概率分配即m a s s 函数。m a s s 函数是人们主观给出或凭经验和感觉 给出的，也可以结合其他方法如意神经网络方法得到相对客观的m a s s 函数值， 然后对某假设在个证据下的判断信息进行融合，进而形成“综合 证据下该假设 发生的融合概率。概率最大的假设即为判决结果。证据理论是概率论的推广，能 区分“不确定 和“不知道 ，同时也不需要先验概率和条件概率密度。并且证 据理论可以实现对证据的组合，而主观b a y e s 方法则不能。但证据理论在推理链 较长时，合成公式使用很不方便，而且它需要个证据之间的彼此独立，实际中有 时难以满足要求。随着推理过程的增加，识别框架变得很复杂，且计算量也大大 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 的增加。此外，组合规则的组合灵敏度高，即基本概率赋值的一个很小变化都可 以导致结果发生很大的变化。 ( 2 ) 采用信息论的融合方法 1 ) 聚类分析法：聚类分析作为一种分类技术，是指在一定条件下，通过把目 标空间