發(fā)布時(shí)間：2017-03-30 22:18

  本文關(guān)鍵詞：基于模型驅(qū)動(dòng)的傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)建模和分簇更新，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線傳感網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network, WSN)目前已經(jīng)被廣泛地使用在各種軍事或民用應(yīng)用中,如軍事航空、空間探索、環(huán)境監(jiān)控和健康醫(yī)療。然而,在實(shí)際應(yīng)用中,能量問題嚴(yán)重阻礙著網(wǎng)絡(luò)性能的提高。迄今為止,諸多學(xué)者在設(shè)計(jì)傳感網(wǎng)節(jié)能方法時(shí)主要考慮了兩個(gè)方面：能量消耗和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度。傳感節(jié)點(diǎn)在連續(xù)的感知階段采集的數(shù)據(jù)通常具有高的時(shí)間相關(guān)性,并且實(shí)際應(yīng)用中會(huì)出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的大量部署和重復(fù)覆蓋等情況,距離近的不同節(jié)點(diǎn)往往具有很高的空間數(shù)據(jù)相關(guān)性。因而,在收集傳感器網(wǎng)絡(luò)區(qū)域內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)過程中,會(huì)產(chǎn)生大量的冗余數(shù)據(jù),會(huì)使網(wǎng)絡(luò)的能量消耗的增加。本文針對(duì)以上提出的問題進(jìn)行研究,提出了基于模型驅(qū)動(dòng)的傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)建模方法和分簇更新方法,主要包括以下兩個(gè)方面：首先,提出一種基于雙回歸模型的無線節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)建模方法。利用單變量模型對(duì)數(shù)據(jù)的整體趨勢(shì)進(jìn)行描述,在將單變量模型寫成狀態(tài)空間形式后,用卡爾曼濾波迭代地計(jì)算趨勢(shì)模型的最優(yōu)參數(shù),使得對(duì)整體趨勢(shì)描述的更準(zhǔn)確。在描述數(shù)據(jù)的整體趨勢(shì)的同時(shí),針對(duì)節(jié)點(diǎn)短時(shí)間快速變化部分構(gòu)建調(diào)整模型,兩者結(jié)合快速準(zhǔn)確地的構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)節(jié)能方案相比,該方案?jìng)鬏攲?shí)時(shí)自適應(yīng)趨勢(shì)模型和調(diào)整模型,在計(jì)算的復(fù)雜度和存儲(chǔ)量需求不大的情況下,比其他的數(shù)據(jù)模型更加精確,并且減少數(shù)據(jù)傳輸數(shù)量,可以大大降低能量消耗。其次,提出了一種基于模型驅(qū)動(dòng)的節(jié)點(diǎn)分簇更新方法。使用趨勢(shì)模型和調(diào)整模型的加權(quán)相關(guān)系數(shù),將相關(guān)性強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)組成一個(gè)節(jié)點(diǎn)團(tuán),節(jié)點(diǎn)團(tuán)中的節(jié)點(diǎn)兩兩之間都具有高相關(guān)性。由節(jié)點(diǎn)團(tuán)中的節(jié)點(diǎn)輪換擔(dān)任代表節(jié)點(diǎn),代表其他成員節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。本文根據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)趨勢(shì)模型的變化來確定該節(jié)點(diǎn)是否需要檢測(cè),更新代表節(jié)點(diǎn)代表的區(qū)域。使得在降低了通信量和能耗的同時(shí),保證區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的一致性和代表節(jié)點(diǎn)中模型的準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感網(wǎng)絡(luò) 能量節(jié)省 卡爾曼濾波 數(shù)據(jù)相關(guān) 代表節(jié)點(diǎn)
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文研究主要內(nèi)容12-13
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排13-14
• 2 無線傳感網(wǎng)絡(luò)及其節(jié)能方法分析14-24
• 2.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)概述14-17
• 2.1.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)14-15
• 2.1.2 無線傳感網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)及需要注意的一些方面15-17
• 2.2 無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)能方法17-23
• 2.2.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的能量節(jié)省方法概述18-20
• 2.2.2 責(zé)任循環(huán)類數(shù)據(jù)節(jié)能方法概述20-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 3 基于雙回歸模型的無線節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)建模24-37
• 3.1 問題提出24
• 3.2 系統(tǒng)模型24
• 3.3 趨勢(shì)模型24-29
• 3.3.1 狀態(tài)空間模型25-26
• 3.3.2 回歸模型26-27
• 3.3.3 卡爾曼濾波27-28
• 3.3.4 模型有效性檢測(cè)28-29
• 3.4 調(diào)整模型29-30
• 3.5 仿真與性能分析30-36
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)搭建和評(píng)估指標(biāo)30-31
• 3.5.2 模型有效性檢測(cè)對(duì)趨勢(shì)模型精度和數(shù)據(jù)傳輸率的影響分析31-33
• 3.5.3 節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)雙回歸模型效果33-34
• 3.5.4 與其他方法的性能比較34-36
• 3.6 本章小結(jié)36-37
• 4 基于模型驅(qū)動(dòng)的節(jié)點(diǎn)分簇更新37-54
• 4.1 問題提出37-38
• 4.2 工作原理38-39
• 4.3 節(jié)點(diǎn)伙伴團(tuán)的初始化39-41
• 4.3.1 趨勢(shì)模型和調(diào)整模型加權(quán)相關(guān)系數(shù)39
• 4.3.2 節(jié)點(diǎn)伙伴團(tuán)劃分39-41
• 4.4 代表節(jié)點(diǎn)41
• 4.5 節(jié)點(diǎn)伙伴團(tuán)更新策略41-44
• 4.6 仿真與性能分析44-53
• 4.6.1 實(shí)驗(yàn)搭建和評(píng)估指標(biāo)44-45
• 4.6.2 單次節(jié)點(diǎn)伙伴團(tuán)劃分分析45-48
• 4.6.3 性能分析與比較48-53
• 4.7 本章小結(jié)53-54
• 結(jié)論54-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況58-59
• 致謝59-60

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