面向數(shù)據(jù)的無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)能機制研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡作為一種新興的、將改變?nèi)祟惻c物理世界交互方式的新技術，具有廣闊的應用前景和巨大的研究價值。無線傳感器網(wǎng)絡研究的重要目的是在滿足網(wǎng)絡面向應用要求的前提下最大化網(wǎng)絡生命周期，由于能量資源約束是影響網(wǎng)絡生命周期的最根本因素，因此，針對節(jié)能機制的研究在無線傳感器網(wǎng)絡研究領域中處于核心地位。本文從傳感器網(wǎng)絡的“數(shù)據(jù)中心和面向應用”的本質(zhì)特征出發(fā)，以網(wǎng)絡數(shù)據(jù)收集應用為背景，通過分析傳感器網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)的內(nèi)涵屬性和分布特征，并結合網(wǎng)絡能耗和

2、結構模型，從降低和均衡網(wǎng)絡能耗的角度研究能量有效的網(wǎng)絡運作機制。 ⑴針對網(wǎng)內(nèi)時間冗余數(shù)據(jù)和流量不均衡分布模式所導致的傳輸能量浪費和漏斗效應問題，提出了基于預測模式的時間冗余數(shù)據(jù)濾波機制和能量感知數(shù)據(jù)路由機制。其中，時間冗余數(shù)據(jù)濾波機制的設計構架由捕獲數(shù)據(jù)時域變化規(guī)律的預測模塊、修正預測模型的數(shù)據(jù)自學習模塊和控制數(shù)據(jù)濾波操作的驅(qū)動模塊組成。設計中將預測精度閾值分配規(guī)則和預測誤差驅(qū)動規(guī)則引入數(shù)據(jù)濾波體系的構造，通過針對節(jié)點能量狀況個

3、性化的預測精度閾值分配和根據(jù)預測誤差精確判斷所獲得的數(shù)據(jù)變化規(guī)律內(nèi)涵信息，進一步加強了針對時間冗余數(shù)據(jù)的識別和濾波效果。能量感知數(shù)據(jù)路由機制的設計結合了蟻群優(yōu)化機理自適應網(wǎng)絡狀況動態(tài)性的優(yōu)勢和預測模型揭示數(shù)據(jù)流量變化規(guī)律的優(yōu)勢，通過將節(jié)點負載因子引入蟻群優(yōu)化算法中啟發(fā)式因子的構造和局部信息素更新規(guī)則的設計，賦予螞蟻代理在路由解空間探索中預知網(wǎng)絡局域能量狀況的能力，提高了數(shù)據(jù)路由構建的自適應性和能量均衡性。實驗表明，本文提出的面向時間序列

4、數(shù)據(jù)預測模式的節(jié)能機制，通過挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)涵的時域冗余度和關聯(lián)性，并引入蟻群優(yōu)化機理與預測模式相結合的實現(xiàn)方式，有效地降低和均衡了數(shù)據(jù)收集能耗。 ⑵針對網(wǎng)內(nèi)價值冗余數(shù)據(jù)傳輸造成的能量浪費和監(jiān)控節(jié)點生命周期縮短的問題，研究了體現(xiàn)服務區(qū)分性的節(jié)能數(shù)據(jù)收集機制。文章分析了網(wǎng)絡數(shù)據(jù)價值的分類判斷方法并將其形式化為數(shù)據(jù)價值因子結構，進而在數(shù)據(jù)價值因子基礎上，設計了映射為集合覆蓋問題的價值貢獻驅(qū)動節(jié)點調(diào)度機制和價值冗余數(shù)據(jù)濾波體系結構。其中，節(jié)

5、點調(diào)度機制的設計思想是將體現(xiàn)價值貢獻度的數(shù)據(jù)價值因子引入混合蟻群優(yōu)化算法(IMAH)中啟發(fā)式因子和全局信息素更新規(guī)則的設計，從而引導人工螞蟻在解空間探索中的價值取向，在滿足覆蓋要求和能量有效的基礎上通過迭代方式求取全局最優(yōu)解。價值區(qū)分性數(shù)據(jù)濾波體系構建的節(jié)能思想是將數(shù)據(jù)價值因子引入支持QoS的MAC層退避機制的設計，通過控制網(wǎng)內(nèi)不同價值含量數(shù)據(jù)包的發(fā)送優(yōu)先級來實現(xiàn)減少網(wǎng)內(nèi)價值冗余數(shù)據(jù)傳輸量的濾波效果。這種面向數(shù)據(jù)價值服務區(qū)分度的節(jié)能機制

6、根據(jù)網(wǎng)絡應用的服務質(zhì)量要求優(yōu)化節(jié)能效果，區(qū)別于傳統(tǒng)的面向數(shù)據(jù)自身統(tǒng)計特征的節(jié)能處理方式。仿真實驗表明，本文提出的面向數(shù)據(jù)價值的節(jié)能收集機制可根據(jù)不同級別的服務質(zhì)量要求自適應地控制數(shù)據(jù)收集能耗，從而提供了從網(wǎng)絡應用QoS的角度進一步優(yōu)化機制能量有效性的新思路。 ⑶針對傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)收集應用中網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)內(nèi)容關聯(lián)度低引發(fā)的聚類結構優(yōu)化問題，和網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)內(nèi)容冗余度高造成的數(shù)據(jù)傳輸能耗浪費問題，提出了基于關聯(lián)規(guī)則挖掘的聚類構建和結構優(yōu)化算法，

7、及內(nèi)容冗余數(shù)據(jù)濾波機制。根據(jù)數(shù)據(jù)內(nèi)容關聯(lián)程度構建聚類結構，并通過簇重組和簇自愈算法從內(nèi)容關聯(lián)性角度進一步優(yōu)化已有聚類結構，進而在聚類結構基礎上，設計了針對數(shù)據(jù)內(nèi)容冗余度特征的濾波算法，依據(jù)以“內(nèi)容特征碼”為核心的協(xié)商機制抑制內(nèi)容冗余數(shù)據(jù)的傳輸，減少數(shù)據(jù)收集源頭的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量。并在已知數(shù)據(jù)內(nèi)容關聯(lián)度的基礎上引入分布式信源編碼方式來實現(xiàn)簇際傳輸數(shù)據(jù)的無損融合。本文提出的面向數(shù)據(jù)內(nèi)容相關性和冗余度特征的節(jié)能機制設計，充分考慮了傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)收集

8、實際應用中采樣數(shù)據(jù)間內(nèi)容相似度高的特性。實驗結果表明，引入內(nèi)容關聯(lián)聚類和內(nèi)容冗余濾波操作后，可以進一步降低數(shù)據(jù)收集機制的能耗。 ⑷針對異構殘缺數(shù)據(jù)的模型估計和分布模式規(guī)律挖掘的困難性，采用依據(jù)半監(jiān)督學習估計的高斯混合模型描述異構數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分布特征，并在數(shù)據(jù)分布模型的基礎上設計了模型匹配度驅(qū)動的自適應數(shù)據(jù)濾波機制，該機制采用基于假設檢驗方法的模型匹配度判斷來挖掘數(shù)據(jù)序列分布模式間的相似性，通過濾除冗余的分布式流數(shù)據(jù)序列，達到減少數(shù)

9、據(jù)收集源頭冗余數(shù)據(jù)產(chǎn)生量的目的，進而在簇際數(shù)據(jù)傳輸過程中，設計了基于主元分析的聚類數(shù)據(jù)壓縮算法，通過冗余屬性濾波和主元方向的數(shù)據(jù)重構，在傳輸數(shù)據(jù)降維的基礎上實現(xiàn)滿足累計方差貢獻率的數(shù)據(jù)有損壓縮，降低了數(shù)據(jù)傳輸過程中的能耗。實驗表明，本文提出的基于異構數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征的節(jié)能數(shù)據(jù)收集機制，有效解決了針對多屬性混合和信息殘缺性異構數(shù)據(jù)的建模和冗余度提取的難題，從面向統(tǒng)計特征的角度為傳感器網(wǎng)絡中異構數(shù)據(jù)的節(jié)能收集方法研究提供了新的設計思路。