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基于Bayes序贯估计的无线传感器网络数据融合算法 张书奎等

更新时间:2019-08-13 08:59:42 大小:289K 上传用户:江岚查看TA发布的资源 浏览次数:110 下载积分:2分 下载次数:0 次 标签:无线传感器网络数据融合 出售积分赚钱 评价赚积分 ( 如何评价?) 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

摘 要:移动代理被认为是无线传感器网络中解决数据融合的有效方法,但代理访问节点的次序以及总数对算法有

较大影响,为此该文提出一种基于Bayes 序贯估计的移动代理数据融合算法.该算法通过构造特定数据结构的报文,

在多跳环境中由Bayes 序贯估计调整梯度向量,据此动态决定移动代理的访问路径,使移动代理有选择地在传感

器节点之间移动,且在节点处由移动代理对数据进行融合,将多余的感知数据剔除,而不是把原始数据传输到Sink

节点。理论分析和模拟实验表明,该算法有较小的能量消耗和传输延时。


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720  
电 子 与 信 息 学 报  
31 卷  
量直接有关。MA 携带的总信息越多,将越有可能在当前传  
感器节点完成任务功的概率也就越高MADF 最  
MA 代码Sink 到目标区域Ttask 值小时ndata 也值小,  
e 值大是当Ttask 100sr=0.8u=0.2 MADF  
DD 具有较低e MA 从一个源节点迁移  
到另一个节点所消耗代价的补偿节点应该处理足够长的  
数据流。  
佳路径是减少信息获取的序列。  
证毕  
定理 2 如果对于所有传感器节点pk = p 么在大  
量节点存在时,MA移动的跳HopR 1/p 。  
证明  
在图 6 所示的实验中,只改变 MA 存取延迟(τ ), τ 由  
0s 0.05sTdd 是常量,因为改τ 不影响 DD。由于当  
MA 访问每个源节点时,由于存取延τ 的影响,该值设置  
为一个较大的值时τ 将导致Tma 的较快增加。τ 超越  
0.045s,并r=0.8u=0.2 时,MADF DD 有较大的端  
到端延迟。这说τ 的值依赖MA 系统的中间环境。  
n  
i1  
n
H
opR=1p+ lim  
i(1p ) p +(n +1) (1 p)  
x→∞ ∏  
j
i=2  
j1  
j=1  
n
i1  
=
i(1p) p + lim(n +1) (1p) = 1/p  
(10)  
x→∞  
j=1  
i=1  
证毕  
定理表明,要在每个传感器节点上提高成功的可能性,可以  
通过减MA 的跳数来达到。  
3 模拟实验和评价  
为了展MADF 的性能择基于客户机/服务器的计  
算模式(DD)MADF 比较使NS2 为仿真平台项任  
务以恒定比特率传输数据1 packet/sSink 和所有传感器  
节点都是静态的。实验中的基本参数值如2 所示,它对所  
有实验是共用的。每个实验运60 次,结果取其平均数。  
5 成功传输分组的能量消耗  
6 端到端传输延迟  
2 仿真实验参数设置  
7 所示的实验中变了传感(Sdata)传输数据的  
大小,由 0.5kB 增加到 2kB 每次增加 0.25kB,其它参数不  
果显示融合率方MADF 性能始终优DD另  
外,MADF 中,每一轮只以单一数据流发送。相比之下,  
DD 从单个源节点以多数据流形式发送,这样一来,拥塞在  
DD 中比在 MADF 中更有可能发生。Sdata 增加时,拥塞  
更为严重。  
参数  
网络规模  
网络拓扑  
800m×800m  
随机部署  
1500  
传感器节点数  
MAC 层数据速率  
节点通信范围  
1Mbps  
60m  
0.33  
感知数据间隔时间  
3 项性能指标进行评价:包交换u是源节点产生  
的数据量与这些数据被传输到 Sink 节点数据量的比;分组  
成功转发到 Sink 节点的能量消耗 eEtotal 表示全部能量消  
耗,包括传输,接收,处理等过ndata ,标示传输到 Sink  
的分组数量,α = Etotal /ndata 端到端分组平均延迟  
T ,T Tma 分别表示DD MADF 情况下平均端到端  
ete  
dd  
延迟。  
7 包交换率  
虽然实验结果受多参数的影响有一组重要的参数要  
选择,在缺省情况下,对所有传感器节点成功地完成任务的  
概率(p=0.6)务持续的时(Ttask)据压缩比(r = 0.8),  
MA 访问延迟(τ =9ms),融合率(q = 0.2),每一个传感器感  
知数据的大(Sdata=1kB),信息有效性与资源消耗代价的  
α 0.35。如果设q=0,意味着数据融合未进行。每  
组只有一个参数(Ttask , r,q,Sdata )改变,其他参数不变。  
以下是实验结果。  
通过实验可以看出MADF 表现出更好的一致性和相对  
较高的可靠性,DD 更低的能量消耗,这与分析结果是一  
致的。同时也说明MADF 中应恰当地选r q。注r  
q 的值取决于应用的类型,在决定采用 MADF 进行数据  
融合之前,应首先研究应用的特征。  
4 结束语  
5 所示的实验中Ttask 10s 增加600s量  
e 随着Ttask 增加而减少Ttask 很小(60s)MADF  
DD 具有更高e 值,这是因MADF 消耗能量(Eq )迁  
在无线传感器网络中目标节点稠密部署并伴随有大  
量有冗余的感知数据生产的环境中个节点传输所有感知  
数据不仅浪费网络带宽,而且消耗很多电池能量。基MA  

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