在許多無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測應(yīng)用當(dāng)中,例如結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測、火山斷層掃描、以及機器故障診斷等等,傳感器節(jié)點采集到的數(shù)據(jù)需要無損的匯集到網(wǎng)關(guān),接著通過一個集中式的算法進行處理,從而來提取被監(jiān)測物的一些全局特征或者模型參數(shù)。為了減少這種大量原始采集數(shù)據(jù)的傳輸,通常會采用網(wǎng)內(nèi)處理的方法。這意味著在網(wǎng)絡(luò)中我們將不再傳輸原始數(shù)據(jù),而是傳輸中間計算結(jié)果。然而,現(xiàn)有的大部分網(wǎng)內(nèi)處理工作常常會對各傳感器節(jié)點上的計算函數(shù)（也稱融合函數(shù)）做一些通用的假設(shè),而沒有關(guān)注這些節(jié)點上所執(zhí)行的計算是否符合當(dāng)前監(jiān)測應(yīng)用下的特定集中式處理任務(wù)。本文針對給定的集中式處理任務(wù)下,研究如何在不同傳感器節(jié)點上執(zhí)行哪些計算子任務(wù),使得最終計算結(jié)果與給定的集中式計算一致。我們稱之為無損網(wǎng)內(nèi)處理�？梢姛o損網(wǎng)內(nèi)處理需要等效拆分給定的集中式算法,然后合理的將拆分后的計算分配給網(wǎng)絡(luò)中的不同節(jié)點。目前這些問題在業(yè)界還沒有得到足夠研究。本文針對無損網(wǎng)內(nèi)處理圍繞兩個問題展開研究:1)一個集中式的算法應(yīng)該按照什么樣的模式進行拆分,以使得拆分后的計算可以被靈活地分配到任意拓撲結(jié)構(gòu)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中。2)對于每種拆分模式下得到的計算任務(wù),如何在資源有限的傳... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

典型結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的集中式算法流程

陣分解的方式（例如奇異值分解 ，特征值分解等出結(jié)構(gòu)的振動特征（例如固有頻率和陣型等）。然得到與損傷有關(guān)的信息。圖 1-1 典型結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的集中式算法流程型應(yīng)用是火山監(jiān)測�；鹕奖O(jiān)測通過布置在火山表面從中推測火山內(nèi)部巖土密度分布，進而估算巖漿動

于一些符合特定結(jié)構(gòu)或者可以轉(zhuǎn)換成這些特定結(jié)構(gòu)的分布式算法研究較多[20][21]。這些算法具有圖 1-3(a)、圖 1-3(b)類似的結(jié)構(gòu)。在這些集中式算法中，不同節(jié)點的數(shù)據(jù)融合發(fā)生在計算中期或者末期（high-level collaboration）。例如，圖 1-3(a)中，不同節(jié)點的數(shù)據(jù)融合發(fā)生在決策層：每一個節(jié)點可以單獨根據(jù)自己的采樣數(shù)據(jù)得到局部決策(local decision)。不同節(jié)點的局部決策融合起來(decision fusion)后可得到最終的全局決策 (global decision)。在圖 1-3 (b)中，不同節(jié)點的數(shù)據(jù)融合則發(fā)生在特征層：每個節(jié)點用自己的數(shù)據(jù)得到局部特征(local feature)， 多個節(jié)點的局部特征再通過特征融合技術(shù)(feature fusion)融合起來，最后得到全局結(jié)論。對于符合圖 1-3(a)、圖 1-3(b)架構(gòu)的集中式算法，其分布式算法的設(shè)計比較簡單。每個節(jié)點都可以處理自己采樣得到的數(shù)據(jù)，得到局部決策/局部特征。由于多個節(jié)點的局部決策/局部特征的數(shù)據(jù)量一般而言相對于原始數(shù)據(jù)要小得多，因而可以將他們送往一個公共節(jié)點進行融合，得到最終結(jié)果。


本文編號：2979024