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    基于复杂网络理论的无线传感器网络地理路由和信息融合

    来源:六七范文网 时间:2023-06-04 22:25:08 点击:

    摘 要:无线传感器是由大量微型廉价的传感器节点,在监视区域通过无线通信技术自由组成的多跳网络结构,网络路由协议信息融合技术作为无线传感器实现信息传输和处理的重要途径,具有十分重要的作用和意义。本文详细阐述了复杂网络理论的相关概念,并针对无线传感器网络进行分析。在此基础上,笔者结合基于路由“空洞”问题与解决对策,归纳了基于复杂网络理论的无线传感器网络地理路由和信息融合技术的设计和优化问题。

    关键词:复杂网络理论;无线传感器网络;地理路由;信息融合

    0 前言

    随着社会经济的发展,电子信息技术和互联网技术取得了明显的进步,WNS(无线传感技术)作为信息化时代的重要标志,被广泛应用于人们的日常生活和工作中,受到了越来越多人的青睐。虽然许多设计师对各类网络结构的特征和本质进行更加深入的分析,加速了无线传感器网络地理路由和信息融合技术的进步,但就其整体应用情况而言,还存在或多或少的问题,这些问题阻碍了该技术的进一步发展。因此,深入对无线传感器网络地理路由和信息融合技术进行分析势在必行,具有划时代的意义。

    1 相关概述

    1.1 无线传感器网络

    无线传感器网络适用于工业生产自动化、生态环境检测、道路交通监视、住宅安全检测、战场感知、国土安全监视、目标定位和跟踪等,这一新型信息获取系统应用十分广泛,逐渐从人们的工业生产、国防技术等渗透到人们的日常生活中,对推动我国科学技术的进步有着至关重要的作用。

    1.1.1 WSN路由协议

    针对无线传感器通信协议,路由协议通过网络将数据从新源节点发送到目的节点,主要包括信源、目的阶段的优化和数据信息的正确转发两方面内容。WSN路由协议与传统协议相比,前者以数据为中心,基于局限拓扑信息,所存储的能量也是有限的。根据网络结构,可将WSN路由协议分为分层路由、平面路由和基于地理位置的路由三大类;根据操作方式的差异性可将其分为基于协商的路由、基于QoS的路由、基于查询的路由、基于相关性路由等。其中,地理路由节点地理位置可通过全球定位系统获得,也可由节点自定位算法进行计算。

    1.1.2 WSN信息融合技术

    传感器网络信息融合即围绕多个或多类传感器系统展开的信息处理方式,其与单个的传感器系统相比,时间、空间覆盖范围较广,具有较高的可靠性、容错性、空间分辨率及时间性能。信息融合是指一种多方面和多层次的处理过程,针对多源数据进行检测和评估,有效提高身份或状态评估的精确度,进而完整评价战场优势和威胁。其是一种基于计算机技术自动分析和优化若干传感器传送的观测信息,完成相关任务的信息处理过程。

    1.2 复杂网络理论

    1.2.1 复杂网络模型

    为了有效改善网络行为,就必须全面了解实际网络的结构特性,并构建合适的网络结构模型。按照拓扑结构的差异,可将复杂网络模型分成随机网络模型、规则网络模型、小世界网络模型、无标度网络模型等。

    1.2.2 WSN的复杂网络观

    无线传感器网络处于科学研究领域的交叉地带,面临着诸多问题,其本质上是一个新型的复杂网络系统,通过节点的协调配合来完成信息的获取、传输和处理等任务,涉及到复杂网络动力学、同步、控制等内容。与此同时,传感器将物理环境与网络紧密连接起来,通过大规模的部署,赋予了网络极强的动态性能。

    由于复杂网络理论与无线传感器的联系十分紧密,可将其大致分为WSN建模与拓扑控制、WSN路由算法及WSN协作信息处理。

    2 基于“空洞”问题的地理路由

    在目标跟踪、环境监测等无线传感器网络的广泛应用中,节点必须获取自身的地理位置信息,以此得来的数据才具有实际意义。节点的地理位置信息不仅有利于路由的建立,还能有效降低在维护路由协议过程中产生的能力以及内存开销。随着全球定位系统的迅速发展,节点自定位算法也得到了较快发展,基于地理位置的路由协议成为了无线传感器网络中至关重要的组成部分。然而,由于路由“空洞”问题,影响了地理路由协议在无线传感器网络中的应用,尤其当网络通讯中存在障碍物或无线传感器网络所在地形十分复杂时,地理路由的“空洞”问题会对路由的性能造成严重影响,严重时会造成地理路由完全失去效用。

    2.1 路由“空洞”问题

    地理路由协议具有高效、便捷、扩展性良好等特点,被广泛应用于无线传感网络中。该协议不仅要求每个节点都能获取自身地理位置信息,同时要求其能获得邻居节点的地理信息位置。节点可根据自身采集的数据与信息传递的相关信息,采用多跳的方式经合适路由将信息进行传递。要正常运行地理路由协议,网络应当提供节点定位服务,使网络中的所有节点都具备提供各自以及邻近节点地理位置信息的功能,并能在信源节点将数据包发送之前为其提供准确的信息。当目标节点的地理位置信息被信源节点写入数据包后,在数据包的传输路径上所有节点都能获得目标节点的位置信息,并根据信息为其选择合适的路由。

    在一般情况下,地理路由协议向目标节点传递数据包时采用贪婪推进法(如图1所示),即根据当前数据包所在节点位置信息,在当前节点的邻居节点中选择距离节点目标更近的节点作为数据包传递所需的下一跳节点,将数据包发送到这一节点,并按照类推的方式将数据包送至目标节点。如果网络的连通度良好,则采用贪婪推进法将数据包进行传递的策略能快速构建出一条最短路径。但是由于传感器网络中的节点多为随机分布,加之部分节点通讯之间受到障碍物的阻隔,造成传感器网络中的节点分布片普遍不均匀。而在这种环境中,采用贪婪推进法面临较大的问题,即当前数据包所在节点的邻居节点中没有比当前距离目标节点更近的邻居节点,则无法继续采用贪婪推进法,数据包也就不能继续传递。这一现象表明网络中存在“空洞”,且数据包无法到达这一“空洞”。因此,必须将网络中的路由“空洞”解决,才能使地理路由协议充分发挥作用。

    2.2 地理路由协议的“空洞”处理策略

    在采用“空洞”策略处理路由协议过程中,可分为几何算法、基于代价的算法、基于平面图的算法、混合型算法和基于断言的启发式算法几大类别:

    2.2.1 几何算法

    利用网络拓扑结构的几何性质可以及时发现并绕过“空洞”区域,代表算法为BOUNDHOLE。首先,充分利用“空洞”的几何性质,找出网络中存在的“空洞”区域边界点;其次,当在传送数据包的过程中进入边界点,并根据现有记录绕过这一区域;最后,“空洞”及边界区域应经过复杂的计算,但无法保障数据包的正确传输。

    2.2.2 基于代价的算法

    网络中各节点在算法初始阶段应根据自身节点距离来计算代价值,数据包按照代价节点的高低,从高到低进行传输。当数据包遇到最小的代价节点时,该节点应相应增加自身的代价值,确保数据包能绕过“空洞”成功传输。该类算法以PAGER-M和DUA为主,可有效保证数据包的成功传输,但有一定的通信开销。

    2.2.3 基于平面图的算法

    基于平面图的算法使用较为普遍,包括RNG和GG等算法,其通过构建一个平面子图,使用平面图穿越算法来绕过“空洞”区域,进而实现数据包的成功传输。在这一工作中,由于平面图并不存在相互交叉的边,应合理采用平面图穿越算法来绕过“空洞”区域。以GPRS协议为例,采用了Perimeter路由的平面穿越算法,Perimeter路由充分利用了右手法则(如图2所示),按照顺序依次通过“空洞”区域边界节点,进而绕过“空洞”区域。图中节点x从节点y结构数据包,并逆时针转发给第一邻居节点z。

    2.2.4 混合型算法

    混合型算法包括两种或两种以上的“空洞”处理方法,可取长补短,充分发挥各处理方法的优点,实现算法效率的提高。以BOUNDHOLE算法为例,该算法并不能保证数据的成功传输,可在该算法失效时及时采用闲置洪范算法,确保数据包传送到目标节点。

    3 基于一致性算法的分布式估计融合

    3.1 问题模型

    例如,将n个传感器节点随机放置二维平面检测区域,观测未知物理量θ∈Rn。用G=(V,E)描述传感器网络的拓扑结构,节点集合为V={1,2,…,n},网络中直接进行通讯的节点对集合为E={(i,j)|dist(i,j)≤r0 ,i,j∈V},其中节点i与节点j之间的距离用dist(i,j)表示,如果两节点之间的距离小于r0,则节点对之间可以进行直接通讯。节点i的邻居节点集合用Vi={j∈V|(i,j)∈E}表示,节点i的度数用di={i}∪Vi表示。假设,网络G具有连通性与非时变性,网络中的传感节点i∈V观测未知物理量θ获得的带噪声yi∈Rm为:yi=Hiθ+Vi。其中,Hi∈Rmi×n表示量测矩阵,零均值的加性高斯噪声为Vi,此时协方差距阵为E(ViVTj)=Riδij。为保证θ的可测量性,假设rank(Hi)=N,则可根据所有传感器节点的{y1,y2,…,yn}量测值对未知物理量θ进行估计。

    3.2 集中式估计融合算法

    如果网络中存在融合中心可以将网络中所有节点量测值收集起来,则可以根据量测值写出矩阵形式y=Hθ+v。其中,y=[yT1,yT2,…,yTn]T,H=[HT1,HT2,…,HTn]T,v=[vT1,vT2,…,vTn]T ;并且,R△E(vvT)=diag(R1,R2,…Rn)。根据参数估计理论,要计算θ的最大似然估计应当用。

    3.3 基于平均一致算法的分布式估计融合

    传感器网络分布式估计融合系统中并不存在融合中心,要获得全局最优的估计值,需要节点通过与邻居节点交换并融合处理局部信息。在复杂网络一致性算法中,可以通过交换局部信息与更新状态达到全局一致,并且传感器网络分布式估计融合算法也属于一致性问题。因此在一致性算法的作用下,网络中的所有节点最终都会接近或达到一致状态,即表示所有节点均可获得全局一致的量测信息。在计算全局最优估值时,应分别计算与两个全局量测信息。

    4 结束语

    综上所述,基于复杂网络理论的无线传感器网络地理路由和信息融合技术作为IT领域中的重要研究对象,实现了传感器技术、无线通信技术、分布式计算技术、微机电系统技术等的有机融合,具有十分广泛的应用价值。无线网络系统作为全新的复杂网络系统,具有复杂性和特殊性,这就要求设计人员结合该系统的各项特征,不断总结和完善,以探索出更具适用性的优化方法和应用对策,从而推动无线传感器网络地理路由和信息融合技术的全面发展。

    参考文献:

    [1]樊宇.基于复杂网络理论的无线传感器网络同步技术研究[D].重庆大学,2013.

    [2]王金龙.基于复杂网络理论的无线传感器网络模型研究[D].云南民族大学,2014.

    [3]罗小娟.基于复杂网络理论的无线传感器网络演化模型研究[D].华东理工大学,2011.

    [4]邹训丽.基于复杂网络理论的无线传感器网络抗毁性测度研究[D].华东理工大学,2013.

    [5]杨帆.基于复杂网络理论的无线传感器网络路由协议研究[D].南京邮电大学,2013.

    [6]张成才,齐小刚.基于复杂网络理论的无线传感器网络特征度量分析[J].计算机科学,2010,11:44-46+49.

    作者简介:焦冬艳(1981—),女,河南太康县人,讲师,研究生,研究方向:计算机网络应用与安全、传感器网络和操作系统。

    推荐访问:网络 路由 传感器 融合 地理