無線傳感器網絡數據融合技術的探討

鄒平輝

摘 要

作為無線傳感器網絡的核心，數據融合技術可以縮減傳感器節點之間的傳輸量，從而達到優化網絡的目的。雖然數據融合技術僅僅處于研究階段，但是通過介紹其重要性，以及數據融合技術的現狀，指出其正面對的問題，以及其發展方向。

【關鍵詞】無線傳感器 網絡 數據融合

目前，無線傳感器網絡面對的問題是個方面資源缺乏，比如傳感器節點電池能量、存儲容量和通信帶寬等等。解決這個問題最為行之有效的方法就是數據融合技術，通過對來自不同數據源的信息進行融合處理，去除其中重復的信息，這樣就可以將傳輸數據量縮減，從而達到優化無線傳感器網絡的目的。對于數據融合技術的研究涉及到許多方面，主要包括能量效率、數據精度、網絡拓撲結構、數據壓縮安全技術等等。目前，雖然數據融合技術僅僅處于研究階段，但是通過介紹其重要性，以及數據融合技術的現狀，指出其面對的問題，以及其發展方向。

1 對于生成樹和消除時空相關性的數據融合

1.1 對于生成樹的數據融合

在無線傳感器網絡中，匯聚節點是通過反向組播樹的形式進行收集數據的，并由分散的傳感器節點匯集數據。如果將節點的數據進行融合處理，可以減輕網絡壓力，降低能耗，而且可以減少監測延時，提高數據包的傳送速率。

現如今，在生成樹數據融合的基礎上，采用的算法主要有以下幾種，分別為近源匯集、最短路徑樹和貪婪增量樹，以及由它們改進的算法。動態生成樹是由生成目標的周邊的節點協同構成的，這些節點通過生成樹把測量數據向根節點傳輸，在這個過程中，同時需融合生成樹節點所得數據。本文綜合考慮了數據傳輸及融合開銷，并且融合節點所得數據。根據MFST算法為基礎改進的AFST算法，該算法除了要對數據傳輸的路由進行優化，在節點傳輸其數據的過程中，還要針對具體情況確定能否通過數據融合縮減能量消耗。

1.2 對于消除時空相關性的數據融合

在無線傳感器網絡中，一個位置會布置一個以上的傳感器，而且相隔不遠，由于其觀察值之間具有時間和空間上的聯系，所以數據會出現冗余現象。為了消除這種現象，則必須先去除多傳感器之間的聯系，這樣就可以降低傳遞數據過程中的能耗。目前，相關文獻對于傳感器間之間時空進行融合設計了2種模型，分別是時間或者空間融合模型和另一類是時空融合模型。

2 關于路由驅動型的數據融合

對于路由驅動型的數據融合而言，其算法主要來源于兩種路由協議，分別為定向擴散路由協議和分層聚簇路由協議。

2.1 基于定向擴散路由型的數據融合

作為一個以數據為中心的路由和融合協議，定向擴散協議可以為無線傳感器網絡提供有效的能量通信。在這種協議中，數據融合包括兩種融合，這兩種融合存在于不同的階段，興趣融合存在于路徑建立階段，數據融合則存在于數據傳輸階段。但是因為定向擴散協議主要解決的路由問題是存在于無線傳感器網絡中的，所以其很少解決有關于數據融合技術的。與此同時，在設計定向擴散協議中的數據融合時，是根據其提出的屬性值來進行的，這和具體應用有著十分密切的關系，因此，這種數據融合技術是以數據為中心的。

2.2 基于分層聚簇路由型的數據融合

對于低能耗自適應聚類分層協議而言，其也屬于無線傳感器網絡路由協議，在形成層次結構路由機制的基礎上，會在一定時間選舉出一些簇頭節點。這種路由協議不僅可以讓簇頭節點中的數據融合得到支持，還可以將數據融合的原則和優點盡早的體現出來。但是，低能耗自適應聚類分層協議沒有給出清晰的融合方法，還對數據融合的重要性有所強調。除此之外，低能耗自適應聚類分層協議設定了很多的假設。例如，在開始時，其假設所有節點都有著同樣的能量，并且各簇首消耗的能量也是一致的。

3 關于預測的時域數據融合

對于預測的時域數據融合而言，其分析的時間序列數據，是由傳感器節點采集的，從而建立了相關的數學模型，這個模型能夠對時間序列中所包含的動態依存關系有所反映，還能預測觀察值。若預測值和實際值之間存在誤差，并且誤差大于給定閾值，那就需要傳輸數據。在預測的過程當中，就可以讓一些不必要的數據傳輸加以減少，從而讓網絡能耗得到降低，讓網絡的生命周期得到延長。

在這種融合方法中，進行數據樣本和預測融合算法的選擇是非常重要的，這還需要根據采集的數據類型來進行。并且現如今主要是運用同步融合，很少的研究報道中會出現異步融合。

4 結束語

綜上所述，對于數據融合技術而言，其是為適應無線傳感器網絡的發展而產生的。雖然我國在數據融合的研究方面已經有了很大的成就，但是這還遠遠不夠，有很多問題我們都還沒有研究到。無線傳感器網絡數據融合和應用高度息息相關，我們在采用合適的數據簡化技術時，應該根據各自的應用需求來進行，并結合這種技術的特點，在設計數據融合算法時，采用到新興的交叉學科知識。

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作者單位

深圳職業技術學院 廣東省深圳市 518055