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文檔簡介
1、無線傳感器網(wǎng)絡中,現(xiàn)有數(shù)據(jù)收集方式多采用靜態(tài)Sink的方案,易造成Sink周圍的節(jié)點負載過重而過早死亡,導致網(wǎng)絡分割,形成監(jiān)測盲區(qū);另一方面由于傳感器節(jié)點的隨機部署,易形成不能獲取信息的監(jiān)測盲區(qū),而且傳感器節(jié)點資源有限等自身特點也容易導致節(jié)點采集的感知數(shù)據(jù)缺失,監(jiān)測盲區(qū)與感知數(shù)據(jù)缺失問題給傳感器網(wǎng)絡各種應用帶來了巨大困難。因此,如何均衡網(wǎng)內(nèi)節(jié)點能耗,提高網(wǎng)絡生存時間以及對監(jiān)測盲區(qū)、缺失數(shù)據(jù)進行準確估計,成為無線傳感器網(wǎng)絡中亟待解決的問題
2、。本文對傳感器數(shù)據(jù)所處的時空特性進行環(huán)境建模,主要對傳感數(shù)據(jù)收集與插值算法展開研究,主要工作如下:
一、研究傳感器網(wǎng)絡中基于移動Sink可控軌跡的數(shù)據(jù)收集路徑規(guī)劃問題。針對靜態(tài)Sink數(shù)據(jù)收集方法易導致網(wǎng)絡熱區(qū)問題,建立了移動Sink可控軌跡下的數(shù)據(jù)收集模型,提出了一種基于移動Sink最優(yōu)穿越路徑數(shù)據(jù)收集算法,算法以系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集量最大化與網(wǎng)絡節(jié)點能耗均衡為目標。基于OMNET++仿真實驗表明,算法能最大化網(wǎng)絡吞吐量,均衡網(wǎng)
3、絡能耗,延長網(wǎng)絡生存時間,在能耗利用率方面遠優(yōu)于固定Sink數(shù)據(jù)采集方法。
二、研究傳感器網(wǎng)絡中監(jiān)測盲區(qū)與缺失感知數(shù)據(jù)估計問題。傳感數(shù)據(jù)具有較高的時空相關性,針對單個節(jié)點的感知數(shù)據(jù)缺失問題,建立了傳感數(shù)據(jù)時間序列模型,提出了一種基于傳感數(shù)據(jù)時間序列模型擬合預測算法:針對監(jiān)測盲區(qū)的環(huán)境信息不可獲取,建立了空間相關性模型,提出一種基于空間相關性的自適應盲區(qū)評價算法;最后結合傳感數(shù)據(jù)時空相關性,提出一種基于時空相關性的自適應插值
4、算法。算法通過預置誤差閥值自適應選擇不同相關度鄰域節(jié)點的采樣值對預測點進行插值估計。理論分析和仿真實驗表明,算法能有效估計監(jiān)測盲區(qū)預測點的數(shù)據(jù)與缺失感知數(shù)據(jù),具有可靠、穩(wěn)定的估計性能,并可支持網(wǎng)內(nèi)任意點的實時估計算法。
三、結合以上研究工作,設計和實現(xiàn)了基于OMNET++仿真平臺的插值仿真系統(tǒng)ISSWSN,評價所提出的算法的性能。ISSWSN主要針對傳感器網(wǎng)絡監(jiān)測盲區(qū)與缺失感知數(shù)據(jù)進行插值預測,搭建從網(wǎng)絡層至應用層協(xié)議棧,
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