帶狀無線傳感器網(wǎng)絡(luò)若干技術(shù)研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大量具有無線通信與計(jì)算能力的微小傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的自組織分布式智能系統(tǒng),它綜合了傳感器技術(shù)、微機(jī)電技術(shù)、嵌入式計(jì)算機(jī)技術(shù)和現(xiàn)代無線通信技術(shù),成為了一種真正意義上的感知世界、信息處理的平臺(tái),廣泛應(yīng)用于國(guó)防軍事、環(huán)境監(jiān)測(cè)、公共安全、智能交通、智能家居、醫(yī)療監(jiān)護(hù)、反恐抗災(zāi)、危險(xiǎn)區(qū)域遠(yuǎn)程監(jiān)控、自動(dòng)化生產(chǎn)制造等諸多領(lǐng)域。帶狀無線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一種特定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的傳感器網(wǎng)絡(luò),其諸多方面不同于一般二維區(qū)域內(nèi)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。本文針對(duì)帶狀

2、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),研究其拓?fù)淇刂萍盎谕負(fù)淇刂频臄?shù)據(jù)融合等關(guān)鍵技術(shù)。
　　 (1)帶狀網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂撇呗?提出基于數(shù)據(jù)梯度分布的鏈?zhǔn)蕉啻仡^分簇算法(Mul-head Clustering Algorithm based on the Data Gradient Distribution,MCADGD)。MCADGD主要在節(jié)點(diǎn)分布和網(wǎng)絡(luò)分簇兩方面予以研究:首先,論證一種可行的節(jié)點(diǎn)分布策略,使得傳感器節(jié)點(diǎn)隨著到匯聚節(jié)點(diǎn)距離成梯度分

3、布,即距匯聚節(jié)點(diǎn)越近的簇,節(jié)點(diǎn)越多,距匯聚節(jié)點(diǎn)越遠(yuǎn),節(jié)點(diǎn)越少;其次,簇內(nèi)簇頭不再單一,而是以節(jié)點(diǎn)密度梯度函數(shù)為約束條件,每次簇頭選舉時(shí)動(dòng)態(tài)地決定其數(shù)目,從而構(gòu)成最優(yōu)化的簇頭集合。最優(yōu)簇頭集合不僅可以解決單個(gè)簇頭能耗過快的問題,還可以提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量,減少節(jié)點(diǎn)通信延遲,避免瓶頸節(jié)點(diǎn)的出現(xiàn)。
　　 (2)SDFAM算法主要對(duì)數(shù)據(jù)融合的空間收斂和時(shí)間收斂?jī)蓚€(gè)面進(jìn)行研究的?？臻g收斂方面,首先簇成員將采集的數(shù)據(jù)上傳到簇頭進(jìn)行初步融合;然后依

4、據(jù)數(shù)據(jù)是否具有同質(zhì)性,SDFAM來確定哪一層簇頭進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,而中間經(jīng)過的跳數(shù)和路徑則是依據(jù)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)動(dòng)態(tài)決定的,這種策略本質(zhì)上是一種半結(jié)構(gòu)法數(shù)據(jù)融合控制機(jī)制。時(shí)間收斂方面,SDFAM會(huì)根據(jù)簇頭間交換的RST/CST信息來判斷當(dāng)前數(shù)據(jù)流何時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,數(shù)據(jù)在傳輸期間,數(shù)據(jù)流經(jīng)過的跳數(shù)、路徑以及時(shí)延則是依據(jù)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)動(dòng)態(tài)決定的。SDFAM本質(zhì)上是一種半結(jié)構(gòu)法數(shù)據(jù)融合控制機(jī)制,可以有效地減少不必要的結(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)發(fā)送次數(shù)和網(wǎng)絡(luò)冗余數(shù)據(jù),從而節(jié)省網(wǎng)絡(luò)