無線傳感器網(wǎng)絡(luò)感知數(shù)據(jù)處理技術(shù)的研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,簡稱WSN)技術(shù)的用戶規(guī)?？焖俚脑鲩L。WSN包含了大量的傳感器節(jié)點(diǎn),這些節(jié)點(diǎn)被部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi),節(jié)點(diǎn)間協(xié)作的感知、采集和處理被監(jiān)測(cè)對(duì)象。雖然WSN應(yīng)用極為廣泛,但其自身有著節(jié)點(diǎn)數(shù)量眾多、短距離通信、資源能源有限等特點(diǎn)。如何有效的進(jìn)行感知數(shù)據(jù)信息的傳輸,節(jié)省通信能量是近幾年來WSN研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。
　　當(dāng)采集的數(shù)據(jù)存在大量冗余時(shí),為了提高 WSN中

2、節(jié)點(diǎn)的使用效率,延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期,數(shù)據(jù)融合技術(shù)孕育而生,它的核心思想是對(duì)來自不同源節(jié)點(diǎn)的感知數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和優(yōu)化,在不影響實(shí)際應(yīng)用效果的情況下減少數(shù)據(jù)的傳輸量,從而達(dá)到延長網(wǎng)絡(luò)生命周期、降低通信開銷的目的。另外數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題也影響著 WSN在應(yīng)用中要實(shí)現(xiàn)的價(jià)值,每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的能量都是有限的,節(jié)點(diǎn)的體積小構(gòu)造簡單很容易造成感知數(shù)據(jù)的缺損。大量數(shù)據(jù)的缺失或破壞會(huì)造成想象不到的結(jié)果。因此本文主要的工作即圍繞基于數(shù)據(jù)壓縮的數(shù)據(jù)融合和感知數(shù)據(jù)中

3、缺失值的估計(jì)進(jìn)行分析和研究。
　　通過對(duì)WSN中感知數(shù)據(jù)壓縮和處理技術(shù)的研究,設(shè)計(jì)了一種基于擬合模型的數(shù)據(jù)壓縮算法,該算法基于樣條擬合的思想對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上緩存的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理,得到一個(gè)最佳擬合模型,僅傳回給匯聚節(jié)點(diǎn)一個(gè)最佳模型而不是所有采集的感知數(shù)據(jù),與TinyDB模型和AC模型比較之后可以看出該算法有很小的數(shù)據(jù)傳輸比。在現(xiàn)有WSN特點(diǎn)上,該算法可以有效的減少數(shù)據(jù)在通信過程中的傳輸能耗,進(jìn)而延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期。另外設(shè)計(jì)了一種感知數(shù)

4、據(jù)中的缺失值估計(jì)模型,基于時(shí)間相關(guān)性的多元線性回歸模型和最大似然估計(jì)模型的參數(shù)估計(jì)算法,結(jié)合這兩種模型提出了一種新的缺失值估計(jì)算法,該算法不僅可以準(zhǔn)確的估算出某時(shí)刻缺失對(duì)象的信息,而且在時(shí)間序列不滿足線性模型的情況下仍可以對(duì)缺失值進(jìn)行估計(jì),實(shí)驗(yàn)表明該算法有很好的可靠性和穩(wěn)定性。
　　最后,采用Intel-lab數(shù)據(jù)集和ZigbeX模塊真實(shí)采集的數(shù)據(jù)集,對(duì)上述兩種算法進(jìn)行性能測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新的數(shù)據(jù)融合算法可以有效降低了通信能耗,