基于模型驱动的传感网数据建模和分簇更新

发布时间：2017-03-30 22:18

  本文关键词：基于模型驱动的传感网数据建模和分簇更新，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无线传感网络(Wireless Sensor Network, WSN)目前已经被广泛地使用在各种军事或民用应用中,如军事航空、空间探索、环境监控和健康医疗。然而,在实际应用中,能量问题严重阻碍着网络性能的提高。迄今为止,诸多学者在设计传感网节能方法时主要考虑了两个方面：能量消耗和数据准确度。传感节点在连续的感知阶段采集的数据通常具有高的时间相关性,并且实际应用中会出现节点的大量部署和重复覆盖等情况,距离近的不同节点往往具有很高的空间数据相关性。因而,在收集传感器网络区域内的环境数据过程中,会产生大量的冗余数据,会使网络的能量消耗的增加。本文针对以上提出的问题进行研究,提出了基于模型驱动的传感网数据建模方法和分簇更新方法,主要包括以下两个方面：首先,提出一种基于双回归模型的无线节点数据建模方法。利用单变量模型对数据的整体趋势进行描述,在将单变量模型写成状态空间形式后,用卡尔曼滤波迭代地计算趋势模型的最优参数,使得对整体趋势描述的更准确。在描述数据的整体趋势的同时,针对节点短时间快速变化部分构建调整模型,两者结合快速准确地的构建数据模型。与传统的数据驱动节能方案相比,该方案传输实时自适应趋势模型和调整模型,在计算的复杂度和存储量需求不大的情况下,比其他的数据模型更加精确,并且减少数据传输数量,可以大大降低能量消耗。其次,提出了一种基于模型驱动的节点分簇更新方法。使用趋势模型和调整模型的加权相关系数,将相关性强的节点组成一个节点团,节点团中的节点两两之间都具有高相关性。由节点团中的节点轮换担任代表节点,代表其他成员节点进行数据传输。本文根据节点数据趋势模型的变化来确定该节点是否需要检测,更新代表节点代表的区域。使得在降低了通信量和能耗的同时,保证区域内节点数据的一致性和代表节点中模型的准确性。
【关键词】：无线传感网络 能量节省 卡尔曼滤波 数据相关 代表节点
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 国内外的研究现状10-12
• 1.3 论文研究主要内容12-13
• 1.4 论文结构安排13-14
• 2 无线传感网络及其节能方法分析14-24
• 2.1 无线传感网络概述14-17
• 2.1.1 无线传感网络的体系结构14-15
• 2.1.2 无线传感网络的关键技术及需要注意的一些方面15-17
• 2.2 无线传感网络节能方法17-23
• 2.2.1 数据驱动的能量节省方法概述18-20
• 2.2.2 责任循环类数据节能方法概述20-23
• 2.3 本章小结23-24
• 3 基于双回归模型的无线节点数据建模24-37
• 3.1 问题提出24
• 3.2 系统模型24
• 3.3 趋势模型24-29
• 3.3.1 状态空间模型25-26
• 3.3.2 回归模型26-27
• 3.3.3 卡尔曼滤波27-28
• 3.3.4 模型有效性检测28-29
• 3.4 调整模型29-30
• 3.5 仿真与性能分析30-36
• 3.5.1 实验搭建和评估指标30-31
• 3.5.2 模型有效性检测对趋势模型精度和数据传输率的影响分析31-33
• 3.5.3 节点数据双回归模型效果33-34
• 3.5.4 与其他方法的性能比较34-36
• 3.6 本章小结36-37
• 4 基于模型驱动的节点分簇更新37-54
• 4.1 问题提出37-38
• 4.2 工作原理38-39
• 4.3 节点伙伴团的初始化39-41
• 4.3.1 趋势模型和调整模型加权相关系数39
• 4.3.2 节点伙伴团划分39-41
• 4.4 代表节点41
• 4.5 节点伙伴团更新策略41-44
• 4.6 仿真与性能分析44-53
• 4.6.1 实验搭建和评估指标44-45
• 4.6.2 单次节点伙伴团划分分析45-48
• 4.6.3 性能分析与比较48-53
• 4.7 本章小结53-54
• 结论54-55
• 参考文献55-58
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况58-59
• 致谢59-60

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