【摘要】：由具有感知、計算和通信功能的造價低廉的傳感器節(jié)點以無線通信方式形成的自組織地網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)即為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通過協(xié)作地采集、感知、分析環(huán)境信息,達(dá)到監(jiān)測用戶感興趣的事件的目的。首先,傳感器節(jié)點通過感知元件對物理對象進(jìn)行信息采集;其次,數(shù)據(jù)信息以無線通信方式與邏輯計算設(shè)備進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息交換。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)不僅實現(xiàn)了高效的信息采集,而且構(gòu)建了物理世界與虛擬計算世界的有效連接。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自組織性和協(xié)作性為其開辟了廣闊的應(yīng)用前景,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)被廣泛地應(yīng)用于空間探索、電力監(jiān)控、醫(yī)療護(hù)理、智能交通、綠色建筑、智能家居、災(zāi)難預(yù)警等諸多領(lǐng)域。在基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的事件監(jiān)測應(yīng)用中,準(zhǔn)確、實時的事件信息有助于用戶做出正確的分析和決策,能夠有效地避免生命安全和財產(chǎn)損失事故的發(fā)生。然而,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有資源受限和設(shè)計約束的特點。資源受限是指傳感器節(jié)點具有受限的無線通信范圍、有限的電源供給、低帶寬、有限的計算能力和存儲能力等特點。設(shè)計約束是指無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計取決于其應(yīng)用目的和所監(jiān)測的物理環(huán)境。針對上述挑戰(zhàn),開展基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的有效的、輕量級、高能效性的分布式事件監(jiān)測算法和實時數(shù)據(jù)傳輸策略的研究十分重要,是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究中極具挑戰(zhàn)性的前沿性研究領(lǐng)域。本文的主要研究成果概括如下:(1)本文研究了Top-k監(jiān)測問題,提出了基于過濾器的Top-k監(jiān)測算法。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的Top-k監(jiān)測返回k個最大(或最小)的感知值及相應(yīng)的位置信息。感知數(shù)據(jù)的Top-k查詢結(jié)果可以幫助用戶檢測異常事件并定位發(fā)生異常事件的位置,對于用戶具有重要的實際意義。然而,已有的Top-k查詢處理算法致力于返回精確或近似的查詢結(jié)果,沒有考慮算法的通信能量開銷,降低了算法的能效性。旨在降低通信復(fù)雜度,延長網(wǎng)絡(luò)壽命,本文以最小化網(wǎng)內(nèi)通信能量的期望為優(yōu)化目標(biāo),開展了基于過濾器的Top-k監(jiān)測算法的研究。本文給出了通信能量開銷模型并分析了其物理意義,首次提出了過濾器的健壯性,并給出了其嚴(yán)格的形式化定義。根據(jù)期望的均值內(nèi)涵和感知數(shù)據(jù)的時空相關(guān)性,本文給出了過濾器失敗概率的計算公式。以最小化通信能量的期望為優(yōu)化目標(biāo),本文證明了健壯的過濾器的最優(yōu)閾值,提出了基于過濾器的Top-k監(jiān)測算法。通過理論分析和真實感知數(shù)據(jù)的模擬實驗,本文驗證了提出算法的正確性以及高能效性。(2)本文研究了基于雙閾值的事件監(jiān)測問題,提出了分布式的(α,τ)-監(jiān)測算法。受到感知硬件誤差和環(huán)境噪聲的影響,不確定性和誤差廣泛地存在于傳感器節(jié)點采集的感知數(shù)據(jù)中。當(dāng)噪聲擾動或儀器誤差引起感知值的嚴(yán)重偏離時,基于單一閾值的監(jiān)測方法將導(dǎo)致較高的警報誤報率和警報漏報率。為了克服單閾值監(jiān)測算法的不足,提高警報信息的準(zhǔn)確率,本文開展了帶有概率保證的監(jiān)測算法的研究,提出了輕量級的分布式(α,τ)-監(jiān)測算法。其主要思想為對于給定的監(jiān)測閾值α和概率閾值τ,節(jié)點計算感知數(shù)據(jù)大于α的概率的上界,并考察其上界是否超出概率閾值τ。本文提出了關(guān)鍵點的(α,τ)-監(jiān)測問題并給出了其形式化定義和概率語義,并證明了感知數(shù)據(jù)大于監(jiān)測閾值α的概率的緊上界,提出了計算開銷為O(1)的關(guān)鍵點的(α,τ)-監(jiān)測算法。進(jìn)一步地,本文開展了區(qū)域的(α,τ)-監(jiān)測問題的研究。給出了計算聚集值大于監(jiān)測閾值的概率上界的數(shù)學(xué)方法,并提出了計算開銷為O(n)的區(qū)域的(α,τ)-監(jiān)測算法。本文提出了近似的連續(xù)(α,τ)-監(jiān)測問題,其語義為滿足近似要求的警報概率大于閾值τ時,節(jié)點向用戶發(fā)送警報信息。本文給出了根據(jù)ε、δ確定優(yōu)化樣本容量的數(shù)學(xué)方法,并提出了基于抽樣的近似(α,τ)-監(jiān)測算法。通過理論分析和模擬實驗,本文驗證了提出的監(jiān)測算法的高效性。(3)本文研究了小概率事件監(jiān)測問題,提出了優(yōu)化的近似τ-分位數(shù)算法。準(zhǔn)確地描述感知數(shù)據(jù)的尾概率分布是監(jiān)測小概率事件的關(guān)鍵技術(shù)。對于給定的小數(shù)τ,τ-分位數(shù)能夠有效地描述底層數(shù)據(jù)的尾概率分布,已有的研究工作忽略了傳感網(wǎng)中高能效的近似τ-分位數(shù)計算算法的設(shè)計。在以計算近似分位數(shù)概要為主旨而收集的感知數(shù)據(jù)中,僅有少量數(shù)據(jù)有助于計算τ-分位數(shù)。本文提出了τ-分位數(shù)的(ε,δ)-近似估計,給出了根據(jù)精度要求ε、δ以及τ計算優(yōu)化的樣本容量的數(shù)學(xué)方法�；谏鲜鰯�(shù)學(xué)方法,本文提出了優(yōu)化的近似τ-分位數(shù)算法,使得近似τ-分位數(shù)結(jié)果以低通信開銷的聚集方式在網(wǎng)內(nèi)傳播。進(jìn)一步地,本文對抽樣算法性能進(jìn)行了理論分析,證明了對于給定的τ和ε,樣本容量是全網(wǎng)感知數(shù)據(jù)集合的勢的log級,理論地證明了提出算法的高能效性。通過真實感知數(shù)據(jù)的模擬實驗,本文驗證了提出的近似τ-分位數(shù)算法的正確性和有效性。(4)本文開展了為各節(jié)點設(shè)置優(yōu)化的重傳閾值的研究,提出了計算優(yōu)化的重傳閾值的精確算法和近似算法。數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r延是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中實時監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)。節(jié)點的重傳閾值對數(shù)據(jù)包在指定的截止期限前成功地到達(dá)目的節(jié)點的概率具有重要影響。然而,已有的研究工作忽略了傳輸路徑上各中繼節(jié)點的重傳閾值的優(yōu)化,沒有綜合地考慮各傳輸鏈路質(zhì)量以及數(shù)據(jù)包的實時要求,降低了數(shù)據(jù)包在指定的截止期限前到達(dá)目的節(jié)點的概率。因此,本文給出了為傳輸路徑上的各節(jié)點設(shè)置優(yōu)化的重傳閾值的問題定義,并形式化為一般的整數(shù)組合優(yōu)化問題。為了求解最優(yōu)重傳閾值,本文提出了基于動態(tài)規(guī)劃技術(shù)的分布式算法(DPDA),證明了算法的正確性,并分析了算法的計算復(fù)雜度及其空間復(fù)雜度分別為O(n?·max1≤i≤n{ui})和O(n?·max1≤i≤n{ui})。當(dāng)?的階高于n的多項式函數(shù)時,本文設(shè)計了基于線性規(guī)劃技術(shù)的(1+pmin)-近似算法(LPAA)。進(jìn)一步地,當(dāng)重傳閾值的取值范圍較大時,本文提出了基于拉格朗日乘子法的分布式近似算法(LMDAA),并分析了算法的計算復(fù)雜度為O(1)。通過理論分析和模擬實驗,本文驗證了提出的算法在實時數(shù)據(jù)傳輸方面具有較好的性能。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP212.9;TN929.5

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