無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)原理及方法第四章

1、第4章無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的支撐技術(shù) 雖然傳感器網(wǎng)絡(luò)用戶的使用目的千變?nèi)f化，但是作為網(wǎng)絡(luò)終端節(jié)點(diǎn)的功能歸根結(jié)底就是傳感、探測(cè)、感知，用來(lái)收集應(yīng)用相關(guān)的數(shù)據(jù)信號(hào)。為了實(shí)現(xiàn)用戶的功能，除了要設(shè)計(jì)第3章介紹的通信與組網(wǎng)技術(shù)以外，還要實(shí)現(xiàn)保證網(wǎng)絡(luò)用戶功能的正常運(yùn)行所需的其它基礎(chǔ)性技術(shù)。 這些應(yīng)用層的基礎(chǔ)性技術(shù)是支撐傳感器網(wǎng)絡(luò)完成任務(wù)的關(guān)鍵，包括時(shí)間同步機(jī)制、定位技術(shù)、數(shù)據(jù)融合、能量管理和安全機(jī)制等。第4章無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的支撐技術(shù)4.1 時(shí)間同步機(jī)制4.1.1 時(shí)間同步的意義和特點(diǎn)1、傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步的意義 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的同步管理主要是指時(shí)間上的同步管理。時(shí)間同步機(jī)制是分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)框架的一個(gè)關(guān)鍵機(jī)制。

2、在分布式系統(tǒng)中，時(shí)間同步涉及“物理時(shí)間”和“邏輯時(shí)間”兩個(gè)不同的概念。 分布式系統(tǒng)通常需要一個(gè)表示整個(gè)系統(tǒng)時(shí)間的全局時(shí)間。全局時(shí)間根據(jù)需要可以是物理時(shí)間或邏輯時(shí)間。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步機(jī)制的意義和作用主要體現(xiàn)在如下兩方面： 首先，傳感器節(jié)點(diǎn)通常需要彼此協(xié)作，去完成復(fù)雜的監(jiān)測(cè)和感知任務(wù)。 其次，傳感器網(wǎng)絡(luò)的一些節(jié)能方案是利用時(shí)間同步來(lái)實(shí)現(xiàn)的。 網(wǎng)絡(luò)時(shí)間協(xié)議(NTP)在因特網(wǎng)得到廣泛使用，具有精度高、魯棒性好和易擴(kuò)展等優(yōu)點(diǎn)。但是它依賴的條件在傳感器網(wǎng)絡(luò)中難以滿足，因而不能直接移植運(yùn)行，主要是由于以下原因：(1)NTP協(xié)議應(yīng)用在已有的有線網(wǎng)絡(luò)中，它假定網(wǎng)絡(luò)鏈路失效的概率很小，而傳感器網(wǎng)絡(luò)中無(wú)線鏈路

3、通信質(zhì)量受環(huán)境影響較大，甚至?xí)r常通信中斷。(2)NTP協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定，便于為不同位置的結(jié)點(diǎn)手工配置時(shí)間服務(wù)器列表，而傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化，簡(jiǎn)單的靜態(tài)手工配置無(wú)法適應(yīng)這種變化。 2傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步協(xié)議的特點(diǎn) (3)NTP協(xié)議中時(shí)間基準(zhǔn)服務(wù)器間的同步無(wú)法通過(guò)網(wǎng)絡(luò)自身來(lái)實(shí)現(xiàn)，需要其他基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)助。(4)NTP協(xié)議需要通過(guò)頻繁交換信息，來(lái)不斷校準(zhǔn)時(shí)鐘頻率偏差帶來(lái)的誤差，并通過(guò)復(fù)雜的修正算法，消除時(shí)間同步消息在傳輸和處理過(guò)程中的非確定因素干擾，CPU使用、信道偵聽和占用都不受任何約束，而傳感器網(wǎng)絡(luò)存在資源約束，必須考慮能量消耗。 因此，由于傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，在能量、價(jià)格和體積等方面的

4、約束，使得NTP、GPS等現(xiàn)有時(shí)間同步機(jī)制并不適用于通常的傳感器網(wǎng)絡(luò)，需要專門的時(shí)間同步協(xié)議才能正常運(yùn)行和實(shí)用化。 2傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步協(xié)議的特點(diǎn) 4.1.2 TPSN時(shí)間同步協(xié)議 傳感器網(wǎng)絡(luò)TPSN時(shí)間同步協(xié)議類似于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的NTP協(xié)議，目的是提供傳感器網(wǎng)絡(luò)全網(wǎng)范圍內(nèi)節(jié)點(diǎn)間的時(shí)間同步。 TPSN協(xié)議采用層次型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。1、TPSN協(xié)議的操作過(guò)程 TPSN協(xié)議包括兩個(gè)階段： 第一個(gè)階段生成層次結(jié)構(gòu)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)賦予一個(gè)級(jí)別，根節(jié)點(diǎn)賦予最高級(jí)別第0級(jí)，第i級(jí)的節(jié)點(diǎn)至少能夠與一個(gè)第（i1）級(jí)的節(jié)點(diǎn)通信； 第二個(gè)階段實(shí)現(xiàn)所有樹節(jié)點(diǎn)的時(shí)間同步，第1級(jí)節(jié)點(diǎn)同步到根節(jié)點(diǎn)，第i級(jí)的節(jié)點(diǎn)同步到第（i1）級(jí)的一個(gè)節(jié)

5、點(diǎn)，最終所有節(jié)點(diǎn)都同步到根節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間同步。2、相鄰級(jí)別節(jié)點(diǎn)間的同步機(jī)制 鄰近級(jí)別的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)間通過(guò)交換兩個(gè)消息實(shí)現(xiàn)時(shí)間同步。 邊節(jié)點(diǎn)S在T1時(shí)間發(fā)送同步請(qǐng)求分組給節(jié)點(diǎn)R，分組中包含S的級(jí)別和T1時(shí)間。節(jié)點(diǎn)R在T2時(shí)間收到分組， ，然后在T3時(shí)間發(fā)送應(yīng)答分組給節(jié)點(diǎn)S，分組中包含節(jié)點(diǎn)R的級(jí)別和T1、T2和T3信息。 節(jié)點(diǎn)S在T4時(shí)間收到應(yīng)答， 因此可以推導(dǎo)出右面算式： 節(jié)點(diǎn)S在計(jì)算時(shí)間偏差之后，將它的時(shí)間同步到節(jié)點(diǎn)R。2、相鄰級(jí)別節(jié)點(diǎn)間的同步機(jī)制4.1.3 時(shí)間同步的應(yīng)用示例 這里介紹一個(gè)例子，說(shuō)明磁阻傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)機(jī)動(dòng)車輛進(jìn)行測(cè)速，為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)用途，網(wǎng)絡(luò)必須先完成時(shí)間同步。由于對(duì)機(jī)動(dòng)

6、車輛的測(cè)速需要兩個(gè)探測(cè)傳感器節(jié)點(diǎn)的協(xié)同合作，測(cè)速算法提取車輛經(jīng)過(guò)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的磁感應(yīng)信號(hào)的脈沖峰值，并記錄時(shí)間。 如果將兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離d 除以兩個(gè)峰值之間的時(shí)差t，就可以得出機(jī)動(dòng)目標(biāo)通過(guò)這一路段的速度(Vel):4.2 定位技術(shù)4.2.1 傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位問題1、定位的含義 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位問題的含義是指自組織的網(wǎng)絡(luò)通過(guò)特定方法提供節(jié)點(diǎn)的位置信息。 這種自組織網(wǎng)絡(luò)定位分為節(jié)點(diǎn)自身定位和目標(biāo)定位。 位置信息有多種分類方法。位置信息有物理位置和符號(hào)位置兩大類。 根據(jù)不同的依據(jù)，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位方法可以進(jìn)行如下分類： (1) 根據(jù)是否依靠測(cè)量距離，分為基于測(cè)距的定位和不需要測(cè)距的定位； (2

7、) 根據(jù)部署的場(chǎng)合不同，分為室內(nèi)定位和室外定位； (3) 根據(jù)信息收集的方式，網(wǎng)絡(luò)收集傳感器數(shù)據(jù)稱為被動(dòng)定位，節(jié)點(diǎn)主動(dòng)發(fā)出信息，用于定位稱為主動(dòng)定位。1、定位的含義2、基本術(shù)語(yǔ)(1) 錨點(diǎn)：(2) 測(cè)距：(3) 連接度：(4) 鄰居節(jié)點(diǎn)：(5) 跳數(shù)：(6) 基礎(chǔ)設(shè)施：(7) 到達(dá)時(shí)間：(8) 到達(dá)時(shí)間差(TDoA)：(9) 接收信號(hào)強(qiáng)度指示(RSSI)： (10) 到達(dá)角度(Angle of Arrival, AoA)：(11) 視線關(guān)系(Line of Sight, LoS)：(12) 非視線關(guān)系：3、定位性能的評(píng)價(jià)指標(biāo) 衡量定位性能有多個(gè)指標(biāo)，除了一般性的位置精度指標(biāo)以外，對(duì)于資源受到限

8、制的傳感器網(wǎng)絡(luò)，還有覆蓋范圍、刷新速度和功耗等其它指標(biāo)。 位置精度是定位系統(tǒng)最重要的指標(biāo)，精度越高，則技術(shù)要求越嚴(yán)，成本也越高。定位精度指提供的位置信息的精確程度，它分為相對(duì)精度和絕對(duì)精度。 絕對(duì)精度指以長(zhǎng)度為單位度量的精度。 相對(duì)精度通常以節(jié)點(diǎn)之間距離的百分比來(lái)定義。4、定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要點(diǎn) 在設(shè)計(jì)定位系統(tǒng)的時(shí)候，要根據(jù)預(yù)定的性能指標(biāo)，在眾多方案之中選擇能夠滿足要求的最優(yōu)算法，采取最適宜的技術(shù)手段來(lái)完成定位系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。通常設(shè)計(jì)一個(gè)定位系統(tǒng)需要考慮兩個(gè)主要因素，即定位機(jī)制的物理特性和定位算法。4.2.2 基于測(cè)距的定位技術(shù) 基于測(cè)距的定位技術(shù)是通過(guò)測(cè)量節(jié)點(diǎn)之間的距離，根據(jù)幾何關(guān)系計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的

9、位置。解析幾何里有多種方法可以確定一個(gè)點(diǎn)的位置。比較常用的方法是多邊定位和角度定位。1、測(cè)距方法(1)接收信號(hào)強(qiáng)度指示(RSSI)無(wú)線信號(hào)接收強(qiáng)度指示與信號(hào)傳播距離之間的關(guān)系(2)到達(dá)時(shí)間/到達(dá)時(shí)間差(ToA/TDoA) 這類方法通過(guò)測(cè)量傳輸時(shí)間來(lái)估算兩節(jié)點(diǎn)之間距離，精度較好。ToA機(jī)制是已知信號(hào)的傳播速度，根據(jù)信號(hào)的傳播時(shí)間來(lái)計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的距離。ToA測(cè)距原理的過(guò)程示例1、測(cè)距方法(3)到達(dá)角(AoA) 該方法通過(guò)配備特殊天線來(lái)估測(cè)其它節(jié)點(diǎn)發(fā)射的無(wú)線信號(hào)的到達(dá)角度。 AoA測(cè)距技術(shù)易受外界環(huán)境影響，且需要額外硬件，它的硬件尺寸和功耗指標(biāo)不適用于大規(guī)模的傳感器網(wǎng)絡(luò)，在某些應(yīng)用領(lǐng)域可以發(fā)揮作用。1

10、、測(cè)距方法2、多邊定位 多邊定位法基于距離測(cè)量(如RSSI、ToA/TDoA)的結(jié)果。確定二維坐標(biāo)至少具有三個(gè)節(jié)點(diǎn)至錨點(diǎn)的距離值；確定三維坐標(biāo)，則需四個(gè)此類測(cè)距值。 用矩陣和向量表達(dá)為形式Ax=b，其中：3、Min-max定位方法Min-max定位是根據(jù)若干錨點(diǎn)位置和至待求節(jié)點(diǎn)的測(cè)距值，創(chuàng)建多個(gè)邊界框，所有邊界框的交集為一矩形，取此矩形的質(zhì)心作為待定位節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。 采用三個(gè)錨點(diǎn)進(jìn)行定位的Minmax方法示例，即以某錨點(diǎn)i (i=1, 2, 3) 坐標(biāo)( )為基礎(chǔ)，加上或減去測(cè)距值 ，得到錨點(diǎn)i的邊界框： 在所有位置點(diǎn) 中取最小值、所有 中取最大值，則交集矩形取作： 三個(gè)錨點(diǎn)共同形成交叉矩形，矩

11、形質(zhì)心即為所求節(jié)點(diǎn)的估計(jì)位置。三個(gè)錨點(diǎn)共同形成交叉矩形，矩形質(zhì)心即為所求節(jié)點(diǎn)的估計(jì)位置。4.2.3 無(wú)需測(cè)距的定位技術(shù)1、質(zhì)心算法 在計(jì)算幾何學(xué)里多邊形的幾何中心稱為質(zhì)心，多邊形頂點(diǎn)坐標(biāo)的平均值就是質(zhì)心節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。 假設(shè)多邊形定點(diǎn)位置的坐標(biāo)向量表示為pi= (xi，yi)T，則這個(gè)多邊形的質(zhì)心坐標(biāo) 為：例如，如果四邊形 ABCD 的頂點(diǎn)坐標(biāo)分別為 ， ， ， 則它的質(zhì)心坐標(biāo)計(jì)算如下： 2、DV-Hop算法 DV-Hop算法解決了低錨點(diǎn)密度引發(fā)的問題，它根據(jù)距離矢量路由協(xié)議的原理在全網(wǎng)范圍內(nèi)廣播跳數(shù)和位置。 如圖已知錨點(diǎn)L1與L2、L3之間的距離和跳數(shù)。L2計(jì)算得到校正值（即平均每跳距離）為（4

12、0+75）/（2+5）=16.42m。假設(shè)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的待定位節(jié)點(diǎn)A從L2獲得校正值，則它與3個(gè)錨點(diǎn)之間的距離分別是L1=316.42，L2=216.42，L3=316.42，然后使用多邊測(cè)量法確定節(jié)點(diǎn)A 的位置。4.2.4 定位系統(tǒng)的典型應(yīng)用 位置信息有很多用途，在某些應(yīng)用中可以起到關(guān)鍵性的作用。定位技術(shù)的用途大體可分為導(dǎo)航、跟蹤、虛擬現(xiàn)實(shí)、網(wǎng)絡(luò)路由等。 導(dǎo)航是定位最基本的應(yīng)用，在軍事上具有重要用途。 除了導(dǎo)航以外，定位技術(shù)還有很多應(yīng)用。例如，辦公場(chǎng)所的物品、人員跟蹤需要室內(nèi)的精度定位。 虛擬現(xiàn)實(shí)仿真系統(tǒng)中需要實(shí)時(shí)定位物體的位置和方向。4.3 數(shù)據(jù)融合4.3.1 多傳感器數(shù)據(jù)融合概述 源信息

13、、傳感器與環(huán)境之間的關(guān)系： 消除噪聲與干擾，實(shí)現(xiàn)對(duì)觀測(cè)目標(biāo)的連續(xù)跟蹤和測(cè)量等一系列問題的處理方法，就是多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)，有時(shí)也稱作多傳感器信息融合(Information Fusion, IF)技術(shù)或多傳感器融合(Sensor Fusion, SF)技術(shù)。 數(shù)據(jù)融合也被人們稱作信息融合，是一種多源信息處理技術(shù)，它通過(guò)對(duì)來(lái)自同一目標(biāo)的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化合成，獲得比單一信息源更精確、完整的估計(jì)或判決。定義包含三個(gè)要點(diǎn)：（1）數(shù)據(jù)融合是多信源、多層次的處理過(guò)程，每個(gè)層次代表信息的不同抽象程度；（2）數(shù)據(jù)融合過(guò)程包括數(shù)據(jù)的檢測(cè)、關(guān)聯(lián)、估計(jì)與合并；（3）數(shù)據(jù)融合的輸出包括低層次上的狀態(tài)身份估計(jì)和高層次

14、上的總戰(zhàn)術(shù)態(tài)勢(shì)的評(píng)估。 數(shù)據(jù)融合的內(nèi)容主要包括：多傳感器的目標(biāo)探測(cè)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、跟蹤與識(shí)別、情況評(píng)估和預(yù)測(cè)。 數(shù)據(jù)融合的基本目的是通過(guò)融合得到比單獨(dú)的各個(gè)輸入數(shù)據(jù)更多的信息。這一點(diǎn)是協(xié)同作用的結(jié)果，即由于多傳感器的共同作用，使系統(tǒng)的有效性得以增強(qiáng)4.3.1 多傳感器數(shù)據(jù)融合概述4.3.2 傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)融合的作用 數(shù)據(jù)融合的主要作用可歸納為以下幾點(diǎn)： (1) 提高信息的準(zhǔn)確性和全面性。 (2) 降低信息的不確定性。 (3) 提高系統(tǒng)的可靠性。 (4) 增加系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。 在傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)融合起著十分重要的作用，它的主要作用在于： (1) 節(jié)省整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量； (2) 增強(qiáng)所收集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；

15、 (3) 提高收集數(shù)據(jù)的效率。4.3.3 數(shù)據(jù)融合技術(shù)的分類 傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以從不同的角度進(jìn)行分類，這里介紹三種分類方法： (1) 依據(jù)融合前后數(shù)據(jù)的信息含量進(jìn)行分類； 無(wú)損失融合、有損失融合 (2) 依據(jù)數(shù)據(jù)融合與應(yīng)用層數(shù)據(jù)語(yǔ)義的關(guān)系進(jìn)行分類； 依賴于應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合、獨(dú)立于應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合、結(jié)合以上兩種技術(shù)的數(shù)據(jù)融合 (3) 依據(jù)融合操作的級(jí)別進(jìn)行分類； 數(shù)據(jù)級(jí)融合、特征級(jí)融合、決策級(jí)融合4.3.4 數(shù)據(jù)融合的主要方法(1) 綜合平均法 該方法是把來(lái)自多個(gè)傳感器的眾多數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合平均。它適用于同類傳感器檢測(cè)同一個(gè)檢測(cè)目標(biāo)。這是最簡(jiǎn)單、最直觀的數(shù)據(jù)融合方法。該方法將一組傳感器提供的冗

16、余信息進(jìn)行加權(quán)平均，結(jié)果作為融合值。 如果對(duì)一個(gè)檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行了k次檢測(cè)，則綜合平均的結(jié)果為： 其中，Wi為分配給第i次檢測(cè)的權(quán)重。(2) 卡爾曼濾波法 卡爾曼濾波法用于融合低層的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)多傳感器冗余數(shù)據(jù)。該方法利用測(cè)量模型的統(tǒng)計(jì)特性，遞推地確定融合數(shù)據(jù)的估計(jì)，且該估計(jì)在統(tǒng)計(jì)意義下是最優(yōu)的。如果系統(tǒng)可以用一個(gè)線性模型描述，且系統(tǒng)與傳感器的誤差均符合高斯白噪聲模型，則卡爾曼濾波將為融合數(shù)據(jù)提供唯一的統(tǒng)計(jì)意義下的最優(yōu)估計(jì)。 例如，應(yīng)用卡爾曼濾波器對(duì)n個(gè)傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合后，既可以獲得系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)估計(jì)，又可以預(yù)報(bào)系統(tǒng)的未來(lái)狀態(tài)。所估計(jì)的系統(tǒng)狀態(tài)可能表示移動(dòng)機(jī)器人的當(dāng)前位置、目標(biāo)的位置和速度、從

17、傳感器數(shù)據(jù)中抽取的特征或?qū)嶋H測(cè)量值本身。(3) 貝葉斯估計(jì)法 貝葉斯估計(jì)是融合靜態(tài)環(huán)境中多傳感器低層信息的常用方法。它使傳感器信息依據(jù)概率原則進(jìn)行組合，測(cè)量不確定性以條件概率表示。當(dāng)傳感器組的觀測(cè)坐標(biāo)一致時(shí)，可以用直接法對(duì)傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。在大多數(shù)情況下，傳感器是從不同的坐標(biāo)系對(duì)同一環(huán)境物體進(jìn)行描述，這時(shí)傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)要以間接方式采用貝葉斯估計(jì)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。 多貝葉斯估計(jì)把每個(gè)傳感器作為一個(gè)貝葉斯估計(jì)，將各單獨(dú)物體的關(guān)聯(lián)概率分布組合成一個(gè)聯(lián)合后驗(yàn)概率分布函數(shù)，通過(guò)使聯(lián)合分布函數(shù)的似然函數(shù)最小，可以得到多傳感器信息的最終融合值。(4) D-S證據(jù)推理法 D-S（Dempster-Shaft

18、er）證據(jù)推理法是目前數(shù)據(jù)融合技術(shù)中比較常用的一種方法。這種方法是貝葉斯方法的擴(kuò)展，因?yàn)樨惾~斯方法必須給出先驗(yàn)概率，證據(jù)理論則能夠處理這種由不知道引起的不確定性，通常用來(lái)對(duì)目標(biāo)的位置、存在與否進(jìn)行推斷。(5) 統(tǒng)計(jì)決策理論 與多貝葉斯估計(jì)不同，統(tǒng)計(jì)決策理論中的不確定性為可加噪聲，從而不確定性的適應(yīng)范圍更廣。不同傳感器觀測(cè)到的數(shù)據(jù)必須經(jīng)過(guò)一個(gè)魯棒綜合測(cè)試，以檢驗(yàn)它的一致性，經(jīng)過(guò)一致性檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)用魯棒極值決策規(guī)則進(jìn)行融合處理。(6) 模糊邏輯法 針對(duì)數(shù)據(jù)融合中所檢測(cè)的目標(biāo)特征具有某種模糊性的現(xiàn)象,利用模糊邏輯方法對(duì)檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和分類。建立標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)目標(biāo)和待識(shí)別檢測(cè)目標(biāo)的模糊子集是此方法的基礎(chǔ)。模

19、糊子集的建立需要有各種各樣的標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)目標(biāo),同時(shí)必須建立合適的隸屬函數(shù)。(7) 產(chǎn)生式規(guī)則法 這是人工智能中常用的控制方法。一般要通過(guò)對(duì)具體使用的傳感器的特性及環(huán)境特性進(jìn)行分析，才能歸納出產(chǎn)生式規(guī)則法中的規(guī)則。通常系統(tǒng)改換或增減傳感器時(shí)，其規(guī)則要重新產(chǎn)生。這種方法的特點(diǎn)是系統(tǒng)擴(kuò)展性較差，但推理過(guò)程簡(jiǎn)單明了，易于系統(tǒng)解釋，所以也有廣泛的應(yīng)用范圍。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合的過(guò)程如下： 用選定的N個(gè)傳感器檢測(cè)系統(tǒng)狀態(tài)； 采集N個(gè)傳感器的測(cè)量信號(hào)并進(jìn)行預(yù)處理； 對(duì)預(yù)處理后的N個(gè)傳感器信號(hào)進(jìn)行特征選擇； 對(duì)特征信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入提供標(biāo)準(zhǔn)形式； 將歸一化的特征信息與已知的系統(tǒng)狀態(tài)信息作為訓(xùn)

20、練樣本，送神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，直到滿足要求為止。 將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)作為已知網(wǎng)絡(luò)，只要將歸一化的多傳感器特征信息作為輸入送入該網(wǎng)絡(luò)，則網(wǎng)絡(luò)輸出就是被測(cè)系統(tǒng)的狀態(tài)結(jié)果。 (8) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法4.3.5 傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用層的數(shù)據(jù)融合示例 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)被應(yīng)用于傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)收集過(guò)程，應(yīng)用層接口可以采用類似“結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言”(SQL)的風(fēng)格。 在傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中，SQL融合操作一般包括5個(gè)基本操作符：COUNT，MIN，MAX，SUM和AVERAGE。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的SQL應(yīng)用類似，COUNT用于計(jì)算一個(gè)集中元素的個(gè)數(shù)；MIN和MAX分別計(jì)算最小值和最大值；SUM計(jì)算所有數(shù)值的和；AVERAGE用于計(jì)算所

21、有數(shù)值的平均數(shù)。根據(jù)類SQL語(yǔ)言進(jìn)行網(wǎng)內(nèi)處理的示例4.3.5 傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用層的數(shù)據(jù)融合示例4.4 能量管理4.4.1 能量管理的意義 在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信中，能量消耗E與通信距離d存在關(guān)系：E=kdn，其中k為常量，2n4。 傳感器節(jié)點(diǎn)通常由四個(gè)部分組成：處理器單元、無(wú)線傳輸單元、傳感器單元和電源管理單元。其中傳感器單元能耗與應(yīng)用特征相關(guān)，采樣周期越短、采樣精度越高，則傳感器單元的能耗越大。4.4.2 傳感器網(wǎng)絡(luò)的電源節(jié)能方法 目前人們采用的節(jié)能策略主要有休眠機(jī)制、數(shù)據(jù)融合等，它們應(yīng)用在計(jì)算單元和通信單元的各個(gè)環(huán)節(jié)。1、休眠機(jī)制（1）硬件支持無(wú)線收發(fā)器狀態(tài)能耗/mW發(fā)送14.88接收12.50空閑

22、12.36睡眠0.016表4-1給出了一種無(wú)線收發(fā)器的能耗情況，除了休眠狀態(tài)外，其他三種狀態(tài)的能耗都很大，空閑狀態(tài)的能耗接近于接收狀態(tài)，所以如果傳感器節(jié)點(diǎn)不再收發(fā)數(shù)據(jù)時(shí)，最好把無(wú)線收發(fā)器關(guān)掉或進(jìn)入休眠狀態(tài)以降低能耗。(2)采用休眠機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議通常無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的MAC協(xié)議都采用休眠機(jī)制，例如S-MAC協(xié)議。 S-MAC協(xié)議通過(guò)建立周期性的偵聽和休眠機(jī)制，減少偵聽時(shí)間，從而實(shí)現(xiàn)節(jié)能。（3）專門的節(jié)點(diǎn)功率管理機(jī)制動(dòng)態(tài)電源管理 動(dòng)態(tài)電源管理(DPM)的工作原理是，當(dāng)節(jié)點(diǎn)周圍沒有感興趣的事件發(fā)生時(shí)，部分模塊處于空閑狀態(tài)，應(yīng)該把這些組件關(guān)掉或調(diào)到更低能耗的狀態(tài)(即休眠狀態(tài))，從而節(jié)省能量。 動(dòng)態(tài)電壓調(diào)

23、度 根據(jù)CMOS電路設(shè)計(jì)的理論，微處理器執(zhí)行單條指令所消耗的能量Eop與工作電壓V的平方成正比，即：EopV2。 動(dòng)態(tài)電壓調(diào)節(jié)要解決的核心問題是實(shí)現(xiàn)微處理器計(jì)算負(fù)荷與工作電壓及頻率之間的匹配。2、數(shù)據(jù)融合 數(shù)據(jù)融合的節(jié)能效果主要體現(xiàn)在路由協(xié)議的實(shí)現(xiàn)上。路由過(guò)程的中間節(jié)點(diǎn)并不是簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)發(fā)所收到的數(shù)據(jù)，由于同一區(qū)域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)具有很大的冗余性，中間節(jié)點(diǎn)需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，將經(jīng)過(guò)本地融合處理后的數(shù)據(jù)路由到匯聚點(diǎn)，只轉(zhuǎn)發(fā)有用的信息。數(shù)據(jù)融合有效地降低了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)流量。 LEACH路由協(xié)議就具有這種功能，它是一種自組織的在節(jié)點(diǎn)之間隨機(jī)分布能量負(fù)載的分層路由協(xié)議。4.4.3 動(dòng)態(tài)能量管理

24、 1空閑能量管理（1）多種關(guān)閉狀態(tài)具有多種能量模式的設(shè)備有很多，例如，StrongARM SA-1100處理器有3種能量模式：“運(yùn)行”、“空閑”和“睡眠”。每種模式對(duì)應(yīng)于較低水平的耗能情況。(2) 傳感節(jié)點(diǎn)的構(gòu)成 如圖表示基本傳感節(jié)點(diǎn)的構(gòu)成。各節(jié)點(diǎn)由嵌入式傳感器，A/D轉(zhuǎn)換器，帶有存儲(chǔ)器的處理器(此情形下為StrongARM SA-11x0處理器)，以及RF電路組成。假設(shè)傳感節(jié)點(diǎn)在某時(shí)刻t0探測(cè)到一個(gè)事件，在時(shí)刻t1結(jié)束處理，下一事件在時(shí)刻t2= t1+ ti發(fā)生。在時(shí)刻t1，節(jié)點(diǎn)決定從激活狀態(tài)S0轉(zhuǎn)換到睡眠狀態(tài)Sk，如圖所示。各狀態(tài)Sk的能耗為Pk，而且轉(zhuǎn)換到此狀態(tài)和恢復(fù)時(shí)間分別為和。假設(shè)節(jié)

25、點(diǎn)睡眠狀態(tài)中，對(duì)于任意i j，PjPi，且。睡眠模式間的能耗可采用狀態(tài)間線性變化的模型。(3) 睡眠狀態(tài)轉(zhuǎn)換策略圖線下方區(qū)域表示狀態(tài)轉(zhuǎn)換節(jié)省的能量，可用下式計(jì)算： 僅當(dāng)時(shí)這種轉(zhuǎn)換是合理的。于是，可得到下面的能量增益閾值： 這意味著轉(zhuǎn)換的延遲花費(fèi)越大，能量增益閾值越高，而且P0與Pk間的區(qū)別越大，閾值越小。 表4-3列出了上圖所描述傳感節(jié)點(diǎn)的能耗，說(shuō)明了現(xiàn)有組件在不同能量模式下相應(yīng)的能量增益閾值。(3) 睡眠狀態(tài)轉(zhuǎn)換策略2. 有功能量管理對(duì)于具有能量約束的傳感節(jié)點(diǎn)，OS能對(duì)有功能耗進(jìn)行管理。將工作頻率和電壓降低到正適合傳感應(yīng)用的等級(jí)，性能不會(huì)有顯著下降，但可以降低能耗。DVS對(duì)降低CPU能量是一

26、種十分有效的技術(shù)。一些傳感器系統(tǒng)具有時(shí)變的計(jì)算負(fù)荷。 在活性較低階段，簡(jiǎn)單的降低工作頻率會(huì)造成能耗的線性降低，但不會(huì)影響每個(gè)任務(wù)的總體能耗，如圖a）所示(陰影區(qū)域表示能量)。降低工作頻率意味著工作電壓同樣會(huì)降低。因?yàn)檗D(zhuǎn)換能耗與頻率線性成比例，并與供電電壓二次方成比例，可獲得二次能量降低，如圖b）所示。由于最佳性能不是時(shí)刻需要的，因此能顯著降低系統(tǒng)能耗，這意味著處理器的工作電壓和頻率可根據(jù)瞬時(shí)處理需要進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。3.系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)DVS電路 DVS電路示意圖： DVS工作過(guò)程框圖： DVS的硬件結(jié)構(gòu)示意 ：(2) 空閑能量管理硬件實(shí)現(xiàn)運(yùn)行模式 ：這是SA1110的一般工作模式。所有單片能量供應(yīng)開啟，

27、所有時(shí)鐘開啟，而且所有單片資源可用。處理器通常經(jīng)過(guò)上電或重置在運(yùn)行模式下啟動(dòng)?？臻e模式 ：此模式允許CPU未使用時(shí)停止CPU，同時(shí)繼續(xù)監(jiān)視中斷請(qǐng)求。睡眠模式 ：睡眠模式為處理器節(jié)省最多能量，同時(shí)提供最少的功能。 (3) 處理器能量模式 SA1110包含能量管理邏輯電路，控制3種不同模式的轉(zhuǎn)換：運(yùn)行、空閑和睡眠。各模式對(duì)應(yīng)于較低的能耗水平。表4-4列出了測(cè)得的各種工作模式下傳感節(jié)點(diǎn)的能耗。 4. 動(dòng)態(tài)能量管理實(shí)驗(yàn)下圖表示傳感節(jié)點(diǎn)電池壽命采用能量管理技術(shù)而獲得提高的因子，這里電池壽命是工作量和工作周期需求的函數(shù)。 4.5容錯(cuò)技術(shù)4.5.1概述容錯(cuò)領(lǐng)域有幾個(gè)基本概念：失效(failure)、故障(f

28、ault)、差錯(cuò)(error)。失效是指某個(gè)設(shè)備中止了它完成所要求功能的能力。故障是指一個(gè)設(shè)備、元件或組件的一種物理狀態(tài)，在此狀態(tài)下它們不能按照所要求的方式工作。差錯(cuò)是指一個(gè)不正確的步驟、過(guò)程或結(jié)果。故障只有在某些條件下才能在其輸出端產(chǎn)生差錯(cuò)，這些差錯(cuò)由于在系統(tǒng)內(nèi)部，不是很容易就能觀測(cè)到。只有這種差錯(cuò)積累到一定程度或者在某種系統(tǒng)環(huán)境下，才能使系統(tǒng)失效。所以，失效是面向用戶的，而故障和差錯(cuò)是面向制造和維修的。2容錯(cuò)的重要性無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)給容錯(cuò)設(shè)計(jì)技術(shù)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，因?yàn)闊o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)需要考慮如下情況：(1)技術(shù)和實(shí)現(xiàn)因素。 (2)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用模式。 (3)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)新興的

29、研究和工程領(lǐng)域，處理特定問題的最優(yōu)方法還不明確。4.5.2故障模型 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)設(shè)計(jì)需要考慮三個(gè)方面：故障模型、故障檢測(cè)與診斷、修復(fù)機(jī)制。 從整體上考慮，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的故障可以分為三個(gè)層面，即部件級(jí)、節(jié)點(diǎn)級(jí)和網(wǎng)絡(luò)級(jí)，如表4-5所示。由于網(wǎng)絡(luò)、節(jié)點(diǎn)、部件間的包含關(guān)系，所以高層故障本質(zhì)也是由低層故障所造成。故障模型： (1)固定故障 (2)偏移故障(3)倍數(shù)故障 (4)方差下降故障4.5.3故障檢測(cè)與診斷1. 部件故障檢測(cè) (1) 基于空間相關(guān)性的故障檢測(cè) 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)相鄰節(jié)點(diǎn)的同類傳感器所測(cè)量的值通常很相近，稱這種特性為空間相關(guān)性。根據(jù)故障檢測(cè)時(shí)是否需要節(jié)點(diǎn)地理位置信息，可以分為如下

30、兩類：需要地理位置信息； 不需要地理位置信息 。(2) 基于貝葉斯信任網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)貝葉斯信任網(wǎng)絡(luò)包含一個(gè)有向圖和與之對(duì)應(yīng)的概率表集合。有向圖中的頂點(diǎn)表示變量，邊表示變量之間的影響關(guān)系。貝葉斯信任網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵特征是能夠模型化并推理出不確定因素。模型化節(jié)點(diǎn)間的可靠關(guān)系是通過(guò)節(jié)點(diǎn)概率表實(shí)現(xiàn)。應(yīng)用貝葉斯信任網(wǎng)絡(luò)分為構(gòu)造、學(xué)習(xí)、推理三個(gè)階段。 (1) 集中式故障檢測(cè) 集中式的故障檢測(cè)通過(guò)在Sink節(jié)點(diǎn)放置檢測(cè)程序，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。Sink節(jié)點(diǎn)需要收集的內(nèi)容如表4-6所示。2. 節(jié)點(diǎn)故障檢測(cè)(2) 分布式故障檢測(cè) 分布式故障檢測(cè)不是由Sink節(jié)點(diǎn)統(tǒng)一檢測(cè)，而是由每個(gè)節(jié)點(diǎn)分別自行檢測(cè)。隱藏終端(hidden

31、 terminals)、擁塞、鏈路不對(duì)稱是幾種常見的節(jié)點(diǎn)通信故障。4.5.4故障修復(fù) 1. 基于連接的修復(fù) (1) 部署k連通拓?fù)?2) 非k連通圖 2. 基于覆蓋的修復(fù)假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)具有移動(dòng)能力，它把覆蓋修復(fù)過(guò)程分為四個(gè)階段： (1)初始化階段：節(jié)點(diǎn)計(jì)算自己的覆蓋區(qū)域、每個(gè)覆蓋區(qū)域?qū)?yīng)的移動(dòng)區(qū)域； (2)恐慌請(qǐng)求階段：垂死節(jié)點(diǎn)廣播求助消息； (3)恐慌回應(yīng)階段：垂死節(jié)點(diǎn)的鄰居收到求助消息后計(jì)算如果自己移動(dòng)到垂死節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)區(qū)域，是否會(huì)影響到自身的覆蓋區(qū)域，如果不影響則給求助節(jié)點(diǎn)返回消息； (4)決策階段：垂死節(jié)點(diǎn)根據(jù)收到的回應(yīng)信息，決定讓哪個(gè)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)。4.6數(shù)據(jù)管理4.6.1系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)1.

32、集中式結(jié)構(gòu)2. 半分布式結(jié)構(gòu) (1)Fjord系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) (2)Cougar系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)3分布式結(jié)構(gòu)4. 層次式結(jié)構(gòu)4.6.2數(shù)據(jù)模型現(xiàn)有的對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型的研究主要是對(duì)傳統(tǒng)的關(guān)系模型、對(duì)象關(guān)系模型或時(shí)間序列模型的有限擴(kuò)展。TinyDB系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型是對(duì)傳統(tǒng)的關(guān)系模型的簡(jiǎn)單擴(kuò)展。它把傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)定義為一個(gè)單一的、無(wú)限長(zhǎng)的虛擬關(guān)系表。 康奈爾大學(xué)的Cougar系統(tǒng)把傳感器網(wǎng)絡(luò)看成是一個(gè)大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，每個(gè)傳感器對(duì)應(yīng)于該分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，存儲(chǔ)部分?jǐn)?shù)據(jù)。4.6.3 查詢語(yǔ)言1.TinyDB系統(tǒng)的查詢語(yǔ)言TinyDB系統(tǒng)的查詢語(yǔ)言是基于SQL的查詢語(yǔ)言，稱為TinySQL。該查詢語(yǔ)言支

33、持選擇、投影、設(shè)定采樣頻率、分組聚集、用戶自定義聚集函數(shù)、事件觸發(fā)、生命周期查詢、設(shè)定存儲(chǔ)點(diǎn)和簡(jiǎn)單的連接操作。2.Cougar系統(tǒng)的查詢語(yǔ)言Cougar系統(tǒng)提供了一種類似于SQL的查詢語(yǔ)言。在很多傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中，對(duì)環(huán)境進(jìn)行連續(xù)周期性地監(jiān)測(cè)特別重要。因此，Cougar系統(tǒng)的查詢語(yǔ)言提供了對(duì)連續(xù)周期性查詢的支持。4.6.3數(shù)據(jù)存儲(chǔ)1數(shù)據(jù)命名方法 以數(shù)據(jù)為中心的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)命名。數(shù)據(jù)命名的方法有很多，可以根據(jù)具體應(yīng)用采用不同的命名方法。一種簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)命名方法是層次式命名方法。另一種命名方法是“屬性一值”命名方法。2. 數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)方法 (1)地理散列函數(shù) (2) 地理路由協(xié)議GPSR (3)地理散列方法如何利用GPSR (4) 增強(qiáng)地理散列方法的魯棒性 (5) 地理散列方法的結(jié)構(gòu)復(fù)制4.6.4索引技術(shù) 2. 一維分布式索引 DIFS (Distributed Index for Features in Sensor networks)系統(tǒng)采用了一個(gè)能夠有效地處理區(qū)域查詢的方法。 DIFS系統(tǒng)通過(guò)使用感知數(shù)據(jù)的鍵屬性(由數(shù)據(jù)名和數(shù)據(jù)值范同構(gòu)成)，采用地理散列方法的散列函數(shù)和空間分解技術(shù)構(gòu)造多根層次結(jié)構(gòu)樹，即一維索引。 3.多維分布式索引 DIFS系統(tǒng)支持的區(qū)域查詢僅在兩個(gè)屬性(即地理區(qū)域和數(shù)值范同)上具有區(qū)域約束條件。這種查詢稱為二維區(qū)域查詢。 1. 層次檢索結(jié)構(gòu)