一种基于移动代理的MWSN的数据融合算法研究

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3.0 陈辉 2024-11-19 8 4 1.65MB 61 页 15积分

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摘要

传感器网络 WSN（Wireless Sensor Network）作为新兴的技术领域，对采集危

险和复杂环境中的时空数据有着非常重要的作用。通过环境与地震监测等的应用，

传感器网络形成一种机制，使信息技术可用来减轻自然和人为灾害对自然的影响。

传感器节点可以嵌入到一个集成电路装置中，能够采集信号，处理信号，相互通

信和执行简单的计算任务。它具有自我组织与自我构造能力，它经得起不同环境

下许多应用的考验，因为它还具有很多的已有用途和预想用途，所以网络节点需

要移动性。

传感器布置在不同的环境中，各种传感器采集到的数据必须进行综合，以得

到新的数据。运用数据融合技术综合处理来自多个传感器的数据和相关信息，可

以获得比运用单个、孤立的传感器更加精确的结论。

本篇文章将具有诸多优点的移动代理与数据融合相结合，在节点具有移动性

的传感器网络环境下，提出基于移动代理的数据融合算法，该算法提出多代理框

架，在发生探测事件时，交叉派遣探测移动代理和融合移动代理工作，移动代理

根据链路的稳定性参数动态选定下一跳迁移节点，在迁移节点处进行数据融合，

在融合过程中，根据前面节点融合结果决定是否提前将结果返回到处理中心。

在文章最后，利用仿真工具，对提出的算法在模拟环境下进行仿真，仿真结

果对比传统C/S模型和LCF算法，仿真结果表明，提出的算法有较小的能量消耗和

执行时间，有效的延长网络生存周期，适用传感器节点数量多和目标数量多的场

景，与预想的结果一致，有比较优越的性能。

关键词：移动传感器网络数据融合移动代理链路稳定性仿真

ABSTRACT

Wireless sensor network as a rising technical field, it has play an important role in

collect space-time data in danger and complex environment. By the application of detecting

environment and earthquake, WSN has form a mechanism, it make use of information technology

to alleviate effect of nature disease and man-made disease. Sensor nodes can embedded

into integrated circuit device and execute simple task including collect data、processing

signal and communication. WSN possess the ability of self-organization and

self-construction, It can withstand test when exist in different environment. By reason

for so much present and expect pan-application, so network nodes need mobility.

Sensor nodes deploy in diverse environment, the collected data by sensor nodes

must be integrate to produce useful data. Exert data fusion can deal with data and

interrelated information collected by multi-nodes and can gain more precise conclusion

than isolated sensor node.

This paper proposed agent-based data fusion algorithm, combine with the

technology of mobile agent and data fusion in mobile wireless sensor networks. This

algorithm propose a multi-agent framework, when detective event had occur, sink nodes

dispatch detect-agent and fusion-agent intermittently, the mobile agents determine next

hop dynamic refer to the stability parameter and fuse data in every migratory nodes. In

the process of data fusion, mobile-agent will make decision whether to return to sink

nodes according by before data-fuse results.

At the end of this paper, we analyzed the NS-2 simulation system, and use

improved algorithm replaces the original LCF algorithm. Compared with Client/Serve

mode and LCF algorithm, the simulation results show that the proposed algorithm

decreasing the energy consumption and execute time and increasing the survival time of

mobile wireless sensor networks, this algorithm suit for the scene of large nodes and

large target. The simulation results consistent with expect results that had predominant

performance.

Key Word: Mobile sensor network, Data fusion, Mobile agent, Link

stability, Simulation

摘要

ABSTRACT

第一章绪论 ................................................................................................................. 1

1.1 研究背景 ......................................................................................................... 1

1.2 论文主要工作 ................................................................................................. 3

1.3 研究目的和意义 ............................................................................................. 5

1.4 论文组织结构 ................................................................................................. 5

第二章无线传感器网络概述 ..................................................................................... 7

2.1 无线传感器网络的概念、特点 ..................................................................... 7

2.1.1 无线传感器网络的特点 ....................................................................... 8

2.1.2 传感器网络体系结构 ........................................................................... 9

2.1.3 传感器网络系统各种指标 ................................................................. 11

2.2 移动无线传感器网络 ................................................................................... 11

2.2.1 延迟容忍传感器网络 ......................................................................... 12

2.2.2 移动传感器网络模型 ......................................................................... 12

2.2.3 移动传感器网络全时连通性概念 ..................................................... 14

2.3 本章小节 ....................................................................................................... 15

第三章传感器网络中的数据融合算法 ................................................................... 16

3.1 传感器网络中的数据融合 ........................................................................... 16

3.1.1 数据融合的定义和作用 ..................................................................... 16

3.1.2 数据融合体系结构 ............................................................................. 17

3.1.3 几种典型的数据融合协议 ................................................................. 17

3.2 数据融合的安全问题 ................................................................................... 20

3.2.1 数据安全威胁 ..................................................................................... 20

3.2.2 常见解决方案 ..................................................................................... 21

3.3 基于移动代理的数据融合模型 ................................................................... 21

3.3.1 传感器节点 ......................................................................................... 22

3.3.2 通信链路 ............................................................................................. 22

3.3.3 移动代理路由 ..................................................................................... 23

3.4 本章小结 ....................................................................................................... 24

第四章基于移动代理的数据融合技术 ................................................................... 25

4.1 引言 ............................................................................................................... 25

4.2 相关工作 ....................................................................................................... 26

4.3 改进的多移动代理数据融合方案 ............................................................... 28

4.3.1 多移动代理框架 ................................................................................. 28

4.3.2 数据融合算法 ..................................................................................... 29

4.3.3 移动环境中的链路稳定性 ................................................................. 35

4.3.4 移动代理迁移路径算法 ..................................................................... 39

4.3.5 关键性能度量 ..................................................................................... 45

4.4 本章小结 ....................................................................................................... 46

第五章算法仿真实验与结果分析 ........................................................................... 47

5.1 仿真环境 ....................................................................................................... 47

5.2 仿真结果与分析 ........................................................................................... 48

5.3 本章小结 ....................................................................................................... 52

第六章总结与展望 ................................................................................................... 53

参考文献 ..................................................................................................................... 54

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ......... 错误！未定义书签。

致谢 ............................................................................................................................. 59

第一章绪论

§1.1 研究背景

无线传感器网络WSN（Wireless Sensor Network）由一系列用互联网联接起来

的传感器组成。这些传感器可以嵌入到一个集成电路装置中，能够采集信号，处

理信号，相互通信和执行简单的计算任务。它集成了传感技术、微处理器技术、

嵌入式操作系统和无线通信技术，是连接计算机与物理环境的新型的关键技术，

能够完成对温度、湿度、压力、红外、振动、超声波和速度等多种物理量的测量[1]。

传感器网络在生态监控（森林火灾、土壤湿度）和灾难追踪（污染物扩散、火山

灰追踪）等方面获得了广泛应用。

在曾经的一次谈话中，美国国防部长唐纳德.拉姆斯菲尔德先行谈到：“军事变

革莫过于打造新的高技术武器，尽管这肯定是军事变革的一部分，但同样也是新

思维……” 。

WSN早已成为活跃的研究领域，其趋势是由集中式、超可靠性单节点平台，

发展成为由多个密集分布、廉价、轻便且存在个别不可靠部件所组成的系统，可

以执行复杂的任务和推理[2]。无线传感器网络集成了大量不同类型的智能传感器，

这些传感器在整个环境中按照逻辑、空间或地理位置进行分布，并且通过调整网

络彼此相连。这些传感器可能是作为视觉传感器的摄像头，也可能是作为超声波

传感器、湿度传感器、光传感器、振动传感器、放射性传感器等[3]。

早期传感器网络的主要目标是预警，告诉用户出现了入侵者或没有定义过的

目标，而近些年的改进和更新，WSN的功能有了极大的发展。通过将传感器配置

成三维并覆盖较大的地区，有效地实现目标跟踪。而目标分类方法更一步增加了

传感器网络有限的跟踪能力。通过检索局部或分布的数据库，分类法可以更全面

地识别单一目标。而且，通过消除模棱两可的情况，分类系统可以进行多目标跟

踪，就如同这些目标同时移动通过一个单一传感器区域[4]。

移动代理MA（Mobile Agent）是一段拥有自主移动性功能的计算机程序，可

以看作是具有独特属性的一类特殊软件，由标识号、路由信息、数据缓存、处理

代码等组成，与环境交互，采取自治的行为，完成预定的专有协议[5]。与传统软件

相比，移动代理的独特特征是它的自主性和可移动性。移动代理能自主地执行，

一旦被处理中心(簇头、sink节点、其它节点)派遣，它就按照预先设定的路由或者

动态决定路由的方式，在不同的节点间主动迁移，独立地执行数据处理，而软件

一种基于移动代理的 MWSN 的数据融合算法研究

一般只在被其它全程调用时执行。移动代理能减小网络载荷、缩短网络时延、提

供鲁棒性和容错能力。

这种技术起源于20世纪对分布式人工智能的研究，它强调软件的移动性、分

布性、智能性、自主性、协同性和社会性等，通常用来构建大规模的分布式软件

系统。基于移动代理的WSN引起人们关注，主要是因为WSN具有节点数目多、能

量和无线资源受限、组成节点同构性等特点,通过采用一种渐进式、分布式的基于

移动代理的网络架构，通过移动代理的智能性和迁移性，实现计算结果数据和节

点本地资源的有效结合，可以降低网络负载，提高网络的扩展性、可靠性和实时

性，在有效节能的前提下，提高WSN的通信水平质量[6]。归纳起来，移动代理具

有以下优点：

1）减轻网络的负载

2）对网络的抖动与延时不敏感

3）在不兼容的系统之间协议和互操作，可以封闭专有协议

4）异步操作无需持续的网络连接

5）支持个性化的服务

传感器节点在信息采集的过程中，各自将采集到的数据直接传输到汇聚节点

这显然容易在数据量大的时候成为瓶颈。数据融合技术，整合多源数据来获取新

信息，实现整体大于各部分之和方法，结合移动代理以能量消耗最低，效率高，

且达到目的精度为目标来融合未处理数据，组合出满足用户下达给应用层要求的

数据[7]。

在现在的模型中，我们假设传感器一旦被人工布设好，它的位置就固定了，

这是一种现场演示的情况。然而，在现实传感器网络中，很多情况下，传感器结

点是需要移动的，导致结点移动的原因很多，如受环境影响、部署区域内有可移

动的平台或者在 WSN 结构设计中使用移动设备。移动节点的传感器网络也有着

广泛的应用，例如，在可能存在核辐射的区域布设机器人，可以便于建立一个放

射性大小的分布图，或者在允许操作人员进入之前处理化学药品污染。由于移动，

会导致传感器网络拓扑结构实时动态变化，路由中断，数据信息不能正常收集和

传送[8]。因此，移动传感器网络 MWSN(Mobile Wireless Sensor Network)的数据融

合会遭遇更多的问题，具体归纳有如下几点：

（1）网络延迟和能量消耗大。各传感器节点可以同时向汇聚节点传输数据，

而汇集节点只能顺序接收，当传感器节点数量增大，传输数据总量增大，网络延

时和能量消耗也相应增大。

（2）伸缩性差。在移动环境中，节点有可能因为移动性偶尔加入或退出网络，

第一章绪论

当WSN 补充或撤退新的节点时，网络结构常常需要调整以保持负载平衡。

（3）节点能耗不均匀，sink 节点因为要保持与各传感节点连通并处理数据，

相对其它传感器节点来说会消耗更多的能量，这就需要选择具有超强能量的节点

作为处理节点，增加了额外的网络开销。

（4）传感器是不能维护的。由于全局通信和等待集中处理要耗费能量，节点

必需独立做出决策，而不用求助于中心处理器。特别是传感器必须能够独立决定

是否参与路由的路径。如果决定参与的话，就要基于一些局部因素考虑来选择下

一跳目的地。

很明显地，传感器必须独立有效地利用其有限的能源，然而，仅仅利用使其

能源耗费达到最优化的方法来设计传感器网络并不总是产生有效的系统结构，因

为它没有考虑传感器之间的相互协作作用。传感器之间相互协作的交互作用能提

供一些网络范围的利益。例如，可以考虑传感器之间的协同数据挖掘或信息融合，

来对任务或询问进行针对性回答。如果过多的传感器同时参与协作决策制定，则

需要对挖掘的数据进行融合，这将导致在网络中产生过多的路由路径，而从增加

能耗和通信资源竞争。相反来说，太少的协同数据融合会使分散式挖掘不精确和

无效。因此，为了增加网络信息的利用率，传感器必须在使单个寿命最大化的同

时相互协作，以使网络范围内的目标最大化，以这种方式达到能源利用率高的目

的。

为解决上述问题，本文提出一种基于移动代理的无线移动传感器网络的数据

融合算法，找到解决以上问题的方法并进行仿真验证。

§1.2 论文主要工作

无线传感器网络作为当今信息领域新的研究热点，涉及多学科交叉的研究领

域，有非常多的关键技术有待发现和研究[9]，本论文着重从三个主要问题出发，

即节点移动性带来的网络连通性问题、移动代理的迁移路线问题和如何最优化数

据融合算法，然后结合现有的基于移动代理的数据融合算法，在此基础上进行分

析研究、改进、实验仿真与评估。研究关键点为：

（1）网络连通性：对于具有移动性的传感器节点而言，节点之间的连通性和

稳定性具有非常重要的意义。在传感器网络中，由于信息传播范围的限制，这就

意味着移动的传感节点的通信链路经常改变，这种改变不仅影响正在进行的节点

通信，也会由于该分散多跳的本质特性而阻碍其他节点的通信。传感器网络的容

量和通信能力依赖于网络链接，因此了解链路在移动环境十分重要。

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摘要：

摘要传感器网络WSN（WirelessSensorNetwork）作为新兴的技术领域，对采集危险和复杂环境中的时空数据有着非常重要的作用。通过环境与地震监测等的应用，传感器网络形成一种机制，使信息技术可用来减轻自然和人为灾害对自然的影响。传感器节点可以嵌入到一个集成电路装置中，能够采集信号，处理信号，相互通信和执行简单的计算任务。它具有自我组织与自我构造能力，它经得起不同环境下许多应用的考验，因为它还具有很多的已有用途和预想用途，所以网络节点需要移动性。传感器布置在不同的环境中，各种传感器采集到的数据必须进行综合，以得到新的数据。运用数据融合技术综合处理来自多个传感器的数据和相关信息，可以获得...

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