無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)是由部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的大量微型傳感器節(jié)點(diǎn)組成,通過(guò)無(wú)線通信方式形成的一個(gè)多跳自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。它可以很方便地在各種復(fù)雜環(huán)境下進(jìn)行本地信號(hào)的采集,并將數(shù)據(jù)發(fā)送給匯聚節(jié)點(diǎn)(Sink)或基站,以實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)的基石,數(shù)據(jù)收集是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)首要的目標(biāo)。由于傳感器網(wǎng)絡(luò)采集的數(shù)據(jù)具有時(shí)空相關(guān)性,并且傳感器節(jié)點(diǎn)資源有限、匯聚節(jié)點(diǎn)功能強(qiáng)大,非常適合壓縮感知(Compressed Sensing,CS)理論的應(yīng)用,因而,研究基于壓縮感知的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集方法具有重要的理論價(jià)值和實(shí)際意義。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的壓縮數(shù)據(jù)收集基于壓縮感知理論,目前壓縮數(shù)據(jù)收集的一般方法是通過(guò)隨機(jī)產(chǎn)生的M個(gè)投影節(jié)點(diǎn)收集M個(gè)加權(quán)測(cè)量值來(lái)重構(gòu)原始信號(hào)。該方法存在的問(wèn)題是:首先,投影節(jié)點(diǎn)選擇的隨機(jī)性,使網(wǎng)絡(luò)中投影節(jié)點(diǎn)分布不均勻,導(dǎo)致傳感器節(jié)點(diǎn)與對(duì)應(yīng)的投影節(jié)點(diǎn)距離不定、投影節(jié)點(diǎn)到Sink距離不均,造成整個(gè)網(wǎng)絡(luò)耗能不均衡。其次,通過(guò)投影節(jié)點(diǎn)收集數(shù)據(jù)增加了系統(tǒng)的能耗,包括選擇投影節(jié)點(diǎn)、以投影節(jié)點(diǎn)為簇頭成簇、投影節(jié)點(diǎn)再經(jīng)路由傳送數(shù)據(jù)到Sink的耗能,縮短了網(wǎng)絡(luò)生存期。另外,測(cè)量矩陣是貫穿壓縮數(shù)據(jù)收集過(guò)程的關(guān)鍵問(wèn)題,現(xiàn)有的測(cè)量矩陣存在隨機(jī)性較大、硬件不易實(shí)現(xiàn)等問(wèn)題。針對(duì)上述壓縮數(shù)據(jù)收集中投影節(jié)點(diǎn)的選擇、聯(lián)合路由的建立、測(cè)量矩陣的構(gòu)造等方面的問(wèn)題,本文開(kāi)展的主要研究如下:1、針對(duì)大規(guī)模WSN中投影節(jié)點(diǎn)選擇隨機(jī)、位置不均衡的問(wèn)題,提出基于均衡投影的壓縮數(shù)據(jù)收集方法。(1)針對(duì)節(jié)點(diǎn)均勻分布的WSN,提出基于空間位置的均衡分簇法。將監(jiān)測(cè)區(qū)域劃分成大小相等的網(wǎng)格,每個(gè)網(wǎng)格根據(jù)網(wǎng)格內(nèi)節(jié)點(diǎn)的剩余能量和該節(jié)點(diǎn)到Sink的距離兩方面來(lái)考察,選擇最優(yōu)的節(jié)點(diǎn)作為投影節(jié)點(diǎn)。其它節(jié)點(diǎn)根據(jù)最短距離原則,找到與之距離最近的簇頭形成簇。通過(guò)與隨機(jī)投影節(jié)點(diǎn)方法的MATLAB仿真比較,該方法保證了投影節(jié)點(diǎn)的位置均衡,降低了網(wǎng)絡(luò)能耗,比隨機(jī)投影節(jié)點(diǎn)法的網(wǎng)絡(luò)壽命延長(zhǎng)了約25%。(2)針對(duì)節(jié)點(diǎn)分布不均勻的WSN,由于采用基于位置的均衡分簇法在節(jié)點(diǎn)分布密度稀疏的網(wǎng)格上耗能較大,提出基于節(jié)點(diǎn)分布密度的均衡分簇法。該方法在劃分網(wǎng)格的基礎(chǔ)上,將網(wǎng)格中節(jié)點(diǎn)密度低于某個(gè)閾值的區(qū)域的節(jié)點(diǎn)加入到鄰近的簇。因而通過(guò)網(wǎng)格保證了投影節(jié)點(diǎn)位置的均衡、通過(guò)節(jié)點(diǎn)密度保證了成簇的均衡,從而減少了簇頭的選舉和數(shù)據(jù)的傳送,均衡了能耗,延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)壽命。通過(guò)與隨機(jī)投影節(jié)點(diǎn)方法在同樣節(jié)點(diǎn)布置的網(wǎng)絡(luò)的仿真比較,該方法在每輪的剩余節(jié)點(diǎn)數(shù)明顯較多,運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)良,網(wǎng)絡(luò)生存期延長(zhǎng)了約27%。并研究了節(jié)點(diǎn)數(shù)、區(qū)域大小、壓縮比、密度閾值等參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)能耗的影響,通過(guò)MATLAB仿真顯示出基于節(jié)點(diǎn)密度均衡分簇法的性能明顯優(yōu)于隨機(jī)投影節(jié)點(diǎn)方法和隨機(jī)游走方法。2、針對(duì)小規(guī)模WSN中,采用投影節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生額外能耗的問(wèn)題,提出基于極坐標(biāo)的壓縮數(shù)據(jù)收集方法,該方法采用極坐標(biāo)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)定位,建立鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)形成路由,應(yīng)用隨機(jī)投影完成壓縮數(shù)據(jù)收集,稱為隨機(jī)投影-極坐標(biāo)-鏈路由(Random projection-Polar coordinate-Chain routing,RPC)方法。(1)采用虛擬極坐標(biāo)對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,Sink是數(shù)據(jù)收集的中心,以Sink作為極點(diǎn),通過(guò)極坐標(biāo)可以明確每個(gè)節(jié)點(diǎn)相對(duì)Sink的方位,便于按一定條件搜索節(jié)點(diǎn)。(2)采用鏈路由的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。從距離Sink最遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)開(kāi)始,沿著越來(lái)越靠近Sink的方向形成一條鏈。由鏈尾的節(jié)點(diǎn)作為簇頭,從而由該節(jié)點(diǎn)可將采集數(shù)據(jù)的加權(quán)和一跳傳遞給Sink。并且鏈路由通過(guò)貪婪算法建立,比樹結(jié)構(gòu)的耗能和復(fù)雜度都明顯降低。RPC方法擯棄了選擇投影節(jié)點(diǎn)的方法,而由非0系數(shù)節(jié)點(diǎn)自然形成簇頭,從而減少了選舉投影節(jié)點(diǎn)的耗能、建立樹路由的耗能,并且使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能耗均衡。(3)對(duì)規(guī)模較小的網(wǎng)絡(luò),采用結(jié)合極徑和極角的四象限鏈路由方法;對(duì)規(guī)模較大的網(wǎng)絡(luò),采用扇區(qū)和內(nèi)圓結(jié)合的路由算法。根據(jù)隨機(jī)投影理論,每個(gè)分區(qū)內(nèi)對(duì)應(yīng)測(cè)量矩陣每一行的隨機(jī)投影的加權(quán)和通過(guò)鏈路由傳送到Sink,Sink收集到各個(gè)分區(qū)的全部測(cè)量值,就可完成信號(hào)的重構(gòu)。該方法通過(guò)按極徑和極角分區(qū)搜索形成路由,避免了距離相隔較遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)間的路線來(lái)回迂回,降低了網(wǎng)絡(luò)的能耗。通過(guò)RPC方法和MSTP、GEM、PEGASIS等相關(guān)方法的比較,以及不同類型路由的仿真實(shí)驗(yàn),顯示基于極徑的路由能耗是四象限路由能耗的2~3倍,基于極角的路由能耗是四象限路由能耗的1.2倍左右,在不同規(guī)模下本文方法的能耗都較其它三種方法低,表明所提的兩種方法都能有效降低網(wǎng)絡(luò)能耗。3、針對(duì)WSN壓縮數(shù)據(jù)收集中測(cè)量矩陣硬件不易實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題,提出了一種雙結(jié)構(gòu)測(cè)量矩陣的構(gòu)造方法�；趬嚎s感知和稀疏隨機(jī)投影的理論,將兩種不同類型的矩陣整合成一個(gè)新矩陣,構(gòu)建了一種新型的“單位陣+隨機(jī)方陣”的雙結(jié)構(gòu)測(cè)量矩陣,使用此測(cè)量矩陣可得到比單純應(yīng)用隨機(jī)測(cè)量矩陣更低的重構(gòu)誤差。同時(shí)進(jìn)一步提出了一種分幀重疊重構(gòu)的方法,去除測(cè)量矩陣中因單位陣引起的較大誤差部分,保證了對(duì)整個(gè)信號(hào)重構(gòu)的穩(wěn)定性。將此方法應(yīng)用于對(duì)WSN信號(hào)和語(yǔ)音信號(hào)的壓縮重構(gòu),經(jīng)MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)比較,比采用隨機(jī)測(cè)量矩陣的重構(gòu)信號(hào)的信噪比增加了約10dB,重構(gòu)性能得到顯著提高。
【學(xué)位單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP212.9;TN929.5
【部分圖文】：

圖 1-2 傳感器節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)Fig.1-2 The structure of sensor node感知模塊通常由傳感器和模/數(shù)轉(zhuǎn)換器組成，負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)區(qū)域的信息采集和信號(hào)轉(zhuǎn)換。處理模塊包括處理器和存儲(chǔ)器兩部分，負(fù)責(zé)管理各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的信息采集、存儲(chǔ)、通信等規(guī)程。通信模塊負(fù)責(zé)與其他傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行無(wú)線通信、信息交換和數(shù)據(jù)收發(fā)。無(wú)線通信的傳輸媒介為射頻、超聲波或光波。能量供應(yīng)模塊提供節(jié)點(diǎn)正常工作所需要的能量，一般由電池供電，同時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)傳感器有限能量的最大化使用，還配備有能量管理模塊[10]�？梢�(jiàn)，傳感器節(jié)點(diǎn)存在電源能量有限、通信能力有限、計(jì)算和存儲(chǔ)能力有限的約束。因此，如何使節(jié)點(diǎn)能量最大化，如何設(shè)計(jì)有效的網(wǎng)絡(luò)無(wú)線通信機(jī)制以滿足網(wǎng)絡(luò)所需的通信條件，如何利用有限計(jì)算和存儲(chǔ)資源來(lái)完成諸多協(xié)同工作任務(wù)都是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中要考慮的重要問(wèn)題。而如何高效節(jié)能是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)面臨的首要挑戰(zhàn)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的通信協(xié)議棧如圖 1-3 所示。與互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議棧的五層協(xié)議相對(duì)應(yīng)，

圖 1-3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧Fig. 1-3 The protocol stack of sensor networks1.2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能耗在大多數(shù)應(yīng)用中，WSN 節(jié)點(diǎn)的生存周期受到諸多限制[6]。WSN 節(jié)點(diǎn)一般部署在人類不可達(dá)或無(wú)法更換電池的環(huán)境下，由于節(jié)點(diǎn)成本、尺寸等外在因素的限制，電池能源有限。智能微塵電池的容量是 33mAh，僅相當(dāng)于一個(gè) 5 號(hào)電池的容量。Micaz 和 Mica2節(jié)點(diǎn)使用兩節(jié) AA 電池，節(jié)點(diǎn)的容量被限制在 1400-3400mAh 之間。類似地，最新的SunSPOT 平臺(tái)使用一個(gè) 750mAh 的鋰-鐵電池，可以通過(guò)能源轉(zhuǎn)化技術(shù)，即從自然環(huán)境中獲取能源的技術(shù)，延長(zhǎng) WSN 的生存期。2002 年加州大學(xué)洛杉磯分校著名學(xué)者Deborah Estrin 在 MobiCom 會(huì)議上的特邀報(bào)告中對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)各組成部分的能耗情況進(jìn)行了描述，如圖 1-4 所示。

圖 1-3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧Fig. 1-3 The protocol stack of sensor networks.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能耗在大多數(shù)應(yīng)用中，WSN 節(jié)點(diǎn)的生存周期受到諸多限制[6]。WSN 節(jié)點(diǎn)一般可達(dá)或無(wú)法更換電池的環(huán)境下，由于節(jié)點(diǎn)成本、尺寸等外在因素的限制限。智能微塵電池的容量是 33mAh，僅相當(dāng)于一個(gè) 5 號(hào)電池的容量。Micaz使用兩節(jié) AA 電池，節(jié)點(diǎn)的容量被限制在 1400-3400mAh 之間。類似地SPOT 平臺(tái)使用一個(gè) 750mAh 的鋰-鐵電池，可以通過(guò)能源轉(zhuǎn)化技術(shù)，即從取能源的技術(shù)，延長(zhǎng) WSN 的生存期。2002 年加州大學(xué)洛杉磯分校orah Estrin 在 MobiCom 會(huì)議上的特邀報(bào)告中對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)各組成部分的了描述，如圖 1-4 所示。

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1 郭陽(yáng);無(wú)線可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)中的定位算法研究[D];天津工業(yè)大學(xué);2018年

2 黃桂琳;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)惡意節(jié)點(diǎn)檢測(cè)研究[D];電子科技大學(xué);2018年

3 陳峨霖;混沌優(yōu)化細(xì)菌覓食算法在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化中的應(yīng)用[D];江西理工大學(xué);2018年

4 易濤;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法研究[D];江西理工大學(xué);2018年

5 趙怡宏;移動(dòng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)位置感知優(yōu)化技術(shù)的研究[D];天津工業(yè)大學(xué);2017年

6 馬慧貞;無(wú)線可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)安全充電任務(wù)調(diào)度問(wèn)題研究[D];南京大學(xué);2018年

7 陳飛羽;無(wú)線可充電網(wǎng)絡(luò)中基于移動(dòng)充電源的充電規(guī)劃研究[D];電子科技大學(xué);2018年

8 武朗;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于能量均衡的分簇路由算法研究[D];安徽大學(xué);2018年

9 夏騰飛;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步算法研究[D];安徽大學(xué);2018年

10 莊曜銘;基于概率感知模型的WMSNs覆蓋問(wèn)題研究[D];東北大學(xué);2016年

本文編號(hào)：2807446