无线传感器网络信息获取关键技术研究

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作者：

叶宁

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摘要：

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)是由大量无处不在的,具有无线通信与计算能力的微小传感器节点构成的自组织分布式网络系统,是能根据环境自主完成指定任务的智能系统;是继Internet之后随着传感器技术,微机电技术,无线通信技术和分布式信息处理技术发展而兴起的一种信息获取技术,将改变人类认识自然及与自然界交互的方式.无线传感器网络以数据为中心,用于从环境中收集监测对象信息,对其进行处理,并传送到服务中心或用户.任何基于传感器网络的应用系统都离不开信息的管理和处理技术.无线传感器网络信息获取的目标是在资源受限和能量最优的条件下收集和处理传感器网络监测区域的感知信息.正是在这样的背景下,本文对无线传感器网络环境下信息获取若干关键技术进行了系统,深入的研究.主要研究内容和成果如下:(1)基于估计代价的数据聚合树生成算法--传感器网络在数据收集中,为减少冗余数据的传输耗能,降低延迟,需要采用数据聚合技术.采用定向传输方式,在消息路由机制基础上提出了一种基于估计代价的数据聚合树生成算法.该算法主要思想在于将节点能耗,传输距离与聚合收益三方面作为估计代价,优化聚合路径,实现数据聚合在能量与时延上的折中.(2)基于蚁群算法的无线传感器网络数据聚合路由算法--在消息路由机制基础上提出了一种基于蚁群算法的数据聚合路由算法.该算法主要思想在于将网络节点的估计代价作为启发因子,通过一组称为"蚂蚁"的人工代理寻找到达汇聚节点的最优路径.该算法利用蚁群算法的正反馈效应来达到数据汇集的目的,不需要网络节点维护全局信息,因此是一种实现数据聚合在能量与时延上折中的分布式路由算法.理论分析和仿真结果说明了新算法的有效性.(3)基于移动Agent的无线传感器网络信息获取框架--分析传感器网络集中式与分布式处理两种信息获取模型,借助移动代理技术并结合无线传感器网络信息获取分布式特点,研究了一种基于移动Agent的无线传感器网络信息获取框架;重点研究了一种基于移动Agent的数据融合模型;针对泛在计算环境下,人们获取智能化信息服务的需求,提出了一种基于传感器网络和智能代理的情景感知应用模型,设计实现了媒体播放应用原型系统.系统由控制终端,媒体播放终端及超声波传感器组成,支持有线/无线两种传输方式.系统采用超声波测距方法和Agent技术,媒体播放管理以Eclipse为开发平台,实现目标监测,定位及自适应媒体播放.(4)基于移动Agent的无线传感器网络数据收集算法--受蚁群社会行为和智能代理技术的启发,提出一种基于蚁群算法,利用代理的协作与迁移实现数据聚合路由的优化机制.一定数目的类似蚂蚁移动代理在无线传感器网络中移动,通过信息素更新,利用最优转移概率来发现源-目的节点之间的数据聚合路径.此外,提出一种采用数据聚合度来改进ACO的算法.仿真结果证明,该算法与LEACH,PEGASIS协议相比,在能量有效性方面具有较好的性能.(5)基于传感器网络的流数据聚类算法--普适计算的特征是将通信与数字化技术融合于人们的生活空间,使人们可以随时随地和透明地获得数字化的服务.随着无线传感器网络技术的成熟,普适计算将成为现实.如何高效地处理面向普适环境的传感器网络感知数据流,从中获取有用的知识成为新的挑战.本文提出了一种基于传感器网络的K-means流数据聚类算法,该算法主要思想在于依据节点聚合增益选择初始聚类质心,随后对这些均值参考点进行聚类.实验结果表明算法是有效可行的.(6)基于无线传感器网络的情境感知中间件原型系统--普适计算环境下,基于无线传感器网络情景感知的中间件是信息获取的重要应用支撑平台.提出了一种基于情景感知的中间件体系结构,并以自助旅游为应用,实现了相应的中间件原型系统,初步证明了其实用性和有效性.

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关键词：

无线传感器网络 信息获取 数据聚合 移动代理 普适计算 流数据挖掘

学位级别：

博士

学位年度：

2009

DOI：

10.7666/d.y1755612

被引量：

1