無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network,WSN)是由部署在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的大量微型傳感器節(jié)點組成,通過無線通信方式形成的一個多跳自組織網(wǎng)絡系統(tǒng)。它可以很方便地在各種復雜環(huán)境下進行本地信號的采集,并將數(shù)據(jù)發(fā)送給匯聚節(jié)點(Sink)或基站,以實現(xiàn)對現(xiàn)場的實時監(jiān)測。無線傳感器網(wǎng)絡是未來物聯(lián)網(wǎng)的基石,數(shù)據(jù)收集是無線傳感器網(wǎng)絡首要的目標。由于傳感器網(wǎng)絡采集的數(shù)據(jù)具有時空相關性,并且傳感器節(jié)點資源有限、匯聚節(jié)點功能強大,非常適合壓縮感知(Compressed Sensing,CS)理論的應用,因而,研究基于壓縮感知的無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)收集方法具有重要的理論價值和實際意義。無線傳感器網(wǎng)絡的壓縮數(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隨機產(chǎn)生的M個投影節(jié)點收集M個加權(quán)測量值來重構(gòu)原始信號。該方法存在的問題是:首先,投影節(jié)點選擇的隨機性,使網(wǎng)絡中投影節(jié)點分布不均勻,導致傳感器節(jié)點與對應的投影節(jié)點距離不定、投影節(jié)點到Sink距離不均,造成整個網(wǎng)絡耗能不均衡。其次,通過投影節(jié)點收集數(shù)據(jù)增加了系統(tǒng)的能耗,包括選擇投影節(jié)點、以投影節(jié)點為簇頭成簇、投影節(jié)點再經(jīng)路由傳送數(shù)據(jù)到Sink的耗能,縮短了網(wǎng)絡生存期。另外,測量矩陣是貫穿壓縮數(shù)據(jù)收集過程的關鍵問題,現(xiàn)有的測量矩陣存在隨機性較大、硬件不易實現(xiàn)等問題。針對上述壓縮數(shù)據(jù)收集中投影節(jié)點的選擇、聯(lián)合路由的建立、測量矩陣的構(gòu)造等方面的問題,本文開展的主要研究如下:1、針對大規(guī)模WSN中投影節(jié)點選擇隨機、位置不均衡的問題,提出基于均衡投影的壓縮數(shù)據(jù)收集方法。(1)針對節(jié)點均勻分布的WSN,提出基于空間位置的均衡分簇法。將監(jiān)測區(qū)域劃分成大小相等的網(wǎng)格,每個網(wǎng)格根據(jù)網(wǎng)格內(nèi)節(jié)點的剩余能量和該節(jié)點到Sink的距離兩方面來考察,選擇最優(yōu)的節(jié)點作為投影節(jié)點。其它節(jié)點根據(jù)最短距離原則,找到與之距離最近的簇頭形成簇。通過與隨機投影節(jié)點方法的MATLAB仿真比較,該方法保證了投影節(jié)點的位置均衡,降低了網(wǎng)絡能耗,比隨機投影節(jié)點法的網(wǎng)絡壽命延長了約25%。(2)針對節(jié)點分布不均勻的WSN,由于采用基于位置的均衡分簇法在節(jié)點分布密度稀疏的網(wǎng)格上耗能較大,提出基于節(jié)點分布密度的均衡分簇法。該方法在劃分網(wǎng)格的基礎上,將網(wǎng)格中節(jié)點密度低于某個閾值的區(qū)域的節(jié)點加入到鄰近的簇。因而通過網(wǎng)格保證了投影節(jié)點位置的均衡、通過節(jié)點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,延長了網(wǎng)絡壽命。通過與隨機投影節(jié)點方法在同樣節(jié)點布置的網(wǎng)絡的仿真比較,該方法在每輪的剩余節(jié)點數(shù)明顯較多,運行狀態(tài)優(yōu)良,網(wǎng)絡生存期延長了約27%。并研究了節(jié)點數(shù)、區(qū)域大小、壓縮比、密度閾值等參數(shù)對網(wǎng)絡能耗的影響,通過MATLAB仿真顯示出基于節(jié)點密度均衡分簇法的性能明顯優(yōu)于隨機投影節(jié)點方法和隨機游走方法。2、針對小規(guī)模WSN中,采用投影節(jié)點產(chǎn)生額外能耗的問題,提出基于極坐標的壓縮數(shù)據(jù)收集方法,該方法采用極坐標進行節(jié)點定位,建立鏈式結(jié)構(gòu)形成路由,應用隨機投影完成壓縮數(shù)據(jù)收集,稱為隨機投影-極坐標-鏈路由(Random projection-Polar coordinate-Chain routing,RPC)方法。(1)采用虛擬極坐標對節(jié)點進行定位。在無線傳感器網(wǎng)絡中,Sink是數(shù)據(jù)收集的中心,以Sink作為極點,通過極坐標可以明確每個節(jié)點相對Sink的方位,便于按一定條件搜索節(jié)點。(2)采用鏈路由的拓撲結(jié)構(gòu)。從距離Sink最遠的節(jié)點開始,沿著越來越靠近Sink的方向形成一條鏈。由鏈尾的節(jié)點作為簇頭,從而由該節(jié)點可將采集數(shù)據(jù)的加權(quán)和一跳傳遞給Sink。并且鏈路由通過貪婪算法建立,比樹結(jié)構(gòu)的耗能和復雜度都明顯降低。RPC方法擯棄了選擇投影節(jié)點的方法,而由非0系數(shù)節(jié)點自然形成簇頭,從而減少了選舉投影節(jié)點的耗能、建立樹路由的耗能,并且使得整個網(wǎng)絡能耗均衡。(3)對規(guī)模較小的網(wǎng)絡,采用結(jié)合極徑和極角的四象限鏈路由方法;對規(guī)模較大的網(wǎng)絡,采用扇區(qū)和內(nèi)圓結(jié)合的路由算法。根據(jù)隨機投影理論,每個分區(qū)內(nèi)對應測量矩陣每一行的隨機投影的加權(quán)和通過鏈路由傳送到Sink,Sink收集到各個分區(qū)的全部測量值,就可完成信號的重構(gòu)。該方法通過按極徑和極角分區(qū)搜索形成路由,避免了距離相隔較遠的節(jié)點間的路線來回迂回,降低了網(wǎng)絡的能耗。通過RPC方法和MSTP、GEM、PEGASIS等相關方法的比較,以及不同類型路由的仿真實驗,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)絡能耗。3、針對WSN壓縮數(shù)據(jù)收集中測量矩陣硬件不易實現(xiàn)的問題,提出了一種雙結(jié)構(gòu)測量矩陣的構(gòu)造方法。基于壓縮感知和稀疏隨機投影的理論,將兩種不同類型的矩陣整合成一個新矩陣,構(gòu)建了一種新型的“單位陣+隨機方陣”的雙結(jié)構(gòu)測量矩陣,使用此測量矩陣可得到比單純應用隨機測量矩陣更低的重構(gòu)誤差。同時進一步提出了一種分幀重疊重構(gòu)的方法,去除測量矩陣中因單位陣引起的較大誤差部分,保證了對整個信號重構(gòu)的穩(wěn)定性。將此方法應用于對WSN信號和語音信號的壓縮重構(gòu),經(jīng)MATLAB仿真實驗比較,比采用隨機測量矩陣的重構(gòu)信號的信噪比增加了約10dB,重構(gòu)性能得到顯著提高。
【學位單位】：太原理工大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：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，負責監(jiān)測區(qū)域的信息采集和信號轉(zhuǎn)換。處理模塊包括處理器和存儲器兩部分，負責管理各個傳感器節(jié)點的信息采集、存儲、通信等規(guī)程。通信模塊負責與其他傳感器節(jié)點進行無線通信、信息交換和數(shù)據(jù)收發(fā)。無線通信的傳輸媒介為射頻、超聲波或光波。能量供應模塊提供節(jié)點正常工作所需要的能量，一般由電池供電，同時，為了實現(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�，傳感器節(jié)點存在電源能量有限、通信能力有限、計算和存儲能力有限的約束。因此，如何使節(jié)點能量最大化，如何設計有效的網(wǎng)絡無線通信機制以滿足網(wǎng)絡所需的通信條件，如何利用有限計算和存儲資源來完成諸多協(xié)同工作任務都是無線傳感器網(wǎng)絡設計中要考慮的重要問題。而如何高效節(jié)能是無線傳感器網(wǎng)絡面臨的首要挑戰(zhàn)。無線傳感器網(wǎng)絡的通信協(xié)議棧如圖 1-3 所示。與互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議棧的五層協(xié)議相對應，

圖 1-3 無線傳感器網(wǎng)絡協(xié)議棧Fig. 1-3 The protocol stack of sensor networks1.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡的能耗在大多數(shù)應用中，WSN 節(jié)點的生存周期受到諸多限制[6]。WSN 節(jié)點一般部署在人類不可達或無法更換電池的環(huán)境下，由于節(jié)點成本、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，僅相當于一個 5 號電池的容量。Micaz 和 Mica2節(jié)點使用兩節(jié) AA 電池，節(jié)點的容量被限制在 1400-3400mAh 之間。類似地，最新的SunSPOT 平臺使用一個 750mAh 的鋰-鐵電池，可以通過能源轉(zhuǎn)化技術，即從自然環(huán)境中獲取能源的技術，延長 WSN 的生存期。2002 年加州大學洛杉磯分校著名學者Deborah Estrin 在 MobiCom 會議上的特邀報告中對傳感器節(jié)點各組成部分的能耗情況進行了描述，如圖 1-4 所示。

圖 1-3 無線傳感器網(wǎng)絡協(xié)議棧Fig. 1-3 The protocol stack of sensor networks.2 無線傳感器網(wǎng)絡的能耗在大多數(shù)應用中，WSN 節(jié)點的生存周期受到諸多限制[6]。WSN 節(jié)點一般可達或無法更換電池的環(huán)境下，由于節(jié)點成本、尺寸等外在因素的限制限。智能微塵電池的容量是 33mAh，僅相當于一個 5 號電池的容量。Micaz使用兩節(jié) AA 電池，節(jié)點的容量被限制在 1400-3400mAh 之間。類似地SPOT 平臺使用一個 750mAh 的鋰-鐵電池，可以通過能源轉(zhuǎn)化技術，即從取能源的技術，延長 WSN 的生存期。2002 年加州大學洛杉磯分校orah Estrin 在 MobiCom 會議上的特邀報告中對傳感器節(jié)點各組成部分的了描述，如圖 1-4 所示。

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