無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中事件檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks)由分布在一定區(qū)域內(nèi)的大量傳感器節(jié)點(diǎn)組成，節(jié)點(diǎn)間通過(guò)無(wú)線通信形成一個(gè)自組織的網(wǎng)絡(luò)，其主要功能是由節(jié)點(diǎn)采集物理信息，進(jìn)行一定處理后傳給一個(gè)或多個(gè)的匯聚節(jié)點(diǎn)。由于傳感器節(jié)點(diǎn)的資源有限，因此能量效率是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究所關(guān)心的首要問(wèn)題。本論文就無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中事件檢測(cè)的部分關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究，主要內(nèi)容為： 本文提出了EBAS(Energy—efficient Event B

2、oundary Approximated Suppression Algorithm Based on Slope)算法即基于斜率的能量有效地事件邊界壓縮算法。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，通信模塊是能量消耗的主要部分，而傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的首要目標(biāo)就是節(jié)省能量，所以在做傳感器網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)時(shí)首要問(wèn)題便是要控制節(jié)點(diǎn)間的通信。該算法可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的網(wǎng)內(nèi)壓縮和匯聚，能量高效的回傳事件邊界上的節(jié)點(diǎn)信息以幫助匯聚節(jié)點(diǎn)重建事件邊界，從而解決了以往工作中節(jié)點(diǎn)只能確

3、定自身是否處在事件邊界上，但任務(wù)管理節(jié)點(diǎn)前的用戶卻不能得到事件邊界在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的情況的問(wèn)題。本文的工作為網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)數(shù)據(jù)可視化提供了一種新的視角。 本文的另一主要工作是研究了網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)分布改變檢測(cè)(MCDN，Monitoring Changes on Data Distribution in Networks)算法。本文研究了基于小波的數(shù)據(jù)分布改變檢測(cè)算法，并分析了算法的優(yōu)缺點(diǎn)，考慮到其應(yīng)用環(huán)境和無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的沖突，本文在此基

4、礎(chǔ)上提出了利用直方圖解決網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)分布改變檢測(cè)的算法Histo—DA(Histogram—Based Distributed Algorithm of Monitoring Changes on Data Distribution in Networks)，考慮到傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能要求，本文在設(shè)計(jì)算法時(shí)考慮了直方圖的分布式檢測(cè)。 為了驗(yàn)證本文所提算法的有效性和正確性，本文進(jìn)行了基于TOSSIM的模擬實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的節(jié)能性