無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)關(guān)鍵技術(shù)和算法研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)可廣泛應(yīng)用于軍事、建筑、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療和環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，具有廣闊的應(yīng)用前景和商業(yè)價(jià)值。將傳感器節(jié)點(diǎn)采集的環(huán)境數(shù)據(jù)傳送到Sink節(jié)點(diǎn)，并由網(wǎng)絡(luò)用戶進(jìn)行分析處理，是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的主要任務(wù)之一。因此保障采集數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的主要Qos需求。
　　 然而，監(jiān)控環(huán)境的惡劣、信道的不穩(wěn)定、網(wǎng)絡(luò)擁塞等因素，使數(shù)據(jù)的感知和傳輸質(zhì)量大大下降，導(dǎo)致無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有感知能力和傳輸能力不對(duì)稱(chēng)的特性。感知和傳輸能力不對(duì)稱(chēng)

2、主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面，第一，普通無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)感應(yīng)器主要采集易于傳輸?shù)墓鈴?qiáng)、溫度等標(biāo)量信息，但是感應(yīng)器長(zhǎng)期暴露在惡劣環(huán)境中易發(fā)生故障；第二，隨著半導(dǎo)體技術(shù)的發(fā)展，多媒體傳感器節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)更加精細(xì)，但是大量的多媒體數(shù)據(jù)難以在低速率的無(wú)線通信設(shè)備中可靠傳輸。
　　 本文針對(duì)上述“傳感失諧”特性，圍繞傳感器網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)機(jī)制展開(kāi)研究，主要工作如下：
　　 (1)研究傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)感應(yīng)器失效的容錯(cuò)問(wèn)題，提出一種基于點(diǎn)割集的感應(yīng)失效

3、節(jié)點(diǎn)容錯(cuò)算法。算法基于數(shù)據(jù)空間相關(guān)模型建立節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)強(qiáng)相關(guān)圖，依據(jù)強(qiáng)相關(guān)圖篩選出與失效節(jié)點(diǎn)具有高度相關(guān)性的點(diǎn)割集；利用無(wú)線通信的廣播特性，失效節(jié)點(diǎn)采用無(wú)線偵聽(tīng)和路由轉(zhuǎn)發(fā)得到的點(diǎn)割集節(jié)點(diǎn)觀測(cè)量，對(duì)失效點(diǎn)觀測(cè)盲區(qū)進(jìn)行正交估值?；邳c(diǎn)割集的感應(yīng)失效節(jié)點(diǎn)容錯(cuò)算法不僅可以修復(fù)網(wǎng)絡(luò)的觀測(cè)盲區(qū)，同時(shí)可以利用失效節(jié)點(diǎn)的剩余能量保持網(wǎng)絡(luò)連通度。
　　 (2)探討了不規(guī)則感知模型下的感應(yīng)器失效節(jié)點(diǎn)容錯(cuò)問(wèn)題，提出了基于不規(guī)則感知模型的感應(yīng)失效節(jié)點(diǎn)容錯(cuò)

4、算法。算法結(jié)合節(jié)點(diǎn)的地理位置信息和數(shù)據(jù)相關(guān)性對(duì)失效節(jié)點(diǎn)的鄰居進(jìn)行分類(lèi)，然后采用分布式凸包判定算法勾勒出感知模型的邊界。根據(jù)感知邊界篩選出可以進(jìn)行估值的鄰居節(jié)點(diǎn)觀測(cè)量?；诓灰?guī)則感知模型的感應(yīng)失效節(jié)點(diǎn)容錯(cuò)算法可以在復(fù)雜的地理環(huán)境下對(duì)觀測(cè)盲區(qū)進(jìn)行精確的修復(fù)，使用戶對(duì)觀測(cè)區(qū)域的全局信息做出更準(zhǔn)確的分析。
　　 (3)針對(duì)丟包環(huán)境下視覺(jué)傳感器網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率不高的問(wèn)題，提出了基于散度模型的協(xié)作式圖像壓縮算法。算法基于熱擴(kuò)散模型，采用了二值

5、量化壓縮算法，每個(gè)節(jié)點(diǎn)采集灰度圖像的像素值可用1比特表示，使視覺(jué)傳感器節(jié)點(diǎn)減少了圖像數(shù)據(jù)量。接著利用視覺(jué)傳感器網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作特性，提出了基于簇結(jié)構(gòu)的正交擴(kuò)展傳輸機(jī)制，正交擴(kuò)展生成圖像的每字節(jié)信息量可由簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的二值量化圖像進(jìn)行均分，降低了圖像傳輸時(shí)的錯(cuò)誤敏感度。
　　 (4)由于視覺(jué)傳感器網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常出現(xiàn)集中式連續(xù)丟包，致使所傳輸圖像破損面積過(guò)大，Sink節(jié)點(diǎn)難以對(duì)圖像進(jìn)行修復(fù)，我們提出網(wǎng)絡(luò)能耗均衡的圖像交織傳輸算法以解決該問(wèn)題。交織算

6、法可以有效地將圖像中連續(xù)破損的像素分散到圖像中各個(gè)像素子塊中，提高圖像的錯(cuò)誤消隱效果。但是過(guò)大的交織器意味著節(jié)點(diǎn)需要傳輸更多的數(shù)據(jù)。因此基于視覺(jué)傳感器網(wǎng)絡(luò)的二維觀測(cè)模型，結(jié)合已有的圖像融合技術(shù)，EAPI算法通過(guò)選取融合后的圖像塊，平衡了網(wǎng)絡(luò)能耗和交織器的丟包分散性能。
　　 (5)結(jié)合以上的研究工作基礎(chǔ)，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)視覺(jué)傳感器網(wǎng)絡(luò)圖像傳輸原型系統(tǒng)。系統(tǒng)基于XBOW公司生產(chǎn)的iMote2節(jié)點(diǎn)硬件平臺(tái)，采用嵌入式Linux進(jìn)行開(kāi)發(fā)