论文摘要
微电机系统、传感器、无线通信和低功耗嵌入式技术的飞速发展，推动了现代无线传感器网络产生和发展，拓展了对信息的感知和获取能力，并以其低功耗、低成本、分布式和自组织的特点带来了信息感知的一场变革。无线传感器网络是涉及多个学科交叉知识高度集成的和得到学术界非常关注的研究前沿领域。目前，无线传感器网络中的一些关键技术内容仍然需要深入研究，比如：数据管理和数据安全、能源管理、服务质量、负载均衡等问题。必须将这些关键技术问题攻克了，才能在实际应用中真正发挥出无线传感器网络潜在的巨大作用。由于无线传感器网络往往部署在网络结构动态变化、数据来源不确定等具有各种复杂因素的动态环境中，如何有效进行数据处理具有很大挑战性。本文从面向动态环境监测的角度对无线传感器网络的数据处理方法进行研究，主要研究工作包括：对面向动态环境监测相关关键技术研究及其应用现状进行了总结。探讨了面向动态环境监测的无线传感器网络的概念、特点和应用前景，分析了面向动态环境监测的无线传感器网络数据处理所面临的挑战。研究了面向动态环境监测的缺失数据估计方法。在面向动态环境监测的情形下，感知数据的缺失问题给无线传感器网络的各种应用带来了巨大困难，不仅降低感知数据集合的可用性，而且使感知数据集的利用率急剧下降，还间接地降低了无线传感器网络的工作效率。本文基于物理位置上相邻的传感器节点采集到的监测数据往往比较相似或存在某种函数关系的特点，提出了基于时空自然最近邻的缺失数据估计算法STNNI，该算法估计准确性、稳定性好。研究了面向动态环境监测的无需测距定位方法。许多无线传感器网络应用中的感知数据必须和位置信息关联才有意义，获取无线传感器网络节点位置信息的定位技术是必须解决的关键技术。在分析无线传感器网络自身定位系统和算法的分类的基础上，提出了一种无需测距定位算法NDV-Hop。在该方法中，首先建立以信标节点为原点的跳数梯度场，得到待定位节点到信标节点的跳数距离；然后利用待定位节点到最近邻信标节点的近似距离和最近邻信标节点到其它信标节点实际距离，逼近待定位节点到各信标节点实际距离，从而优化待定位节点至各信标节点的平均距离值，减小了累加误差，提高了定位精度。该算法简单易行，无需额外添加硬件，可以满足一定应用需求。研究了面向动态环境监测的事件检测方法。事件检测是无线传感网络的一种主要任务，无线传感器网络一般部署在恶劣的环境中，针对无线传感器节点的软故障会产生错误数据，这些错误数据会降低事件检测算法的精度和性能，甚至产生虚报事件的情况，提出了一种基于自然近邻统计的事件边界检测分布式算法NNB-DEBD。节点只需要和自然邻节点交换一次所采集的感知信息，就可迅速检测该节点是正常节点还是故障节点，当正常传感器节点所感知的监测值达到事件触发的阀值条件时，可通过邻域统计的方法判断传感器节点是否处于事件发生边界上，事件边界宽度可依据实际应用需求进行调整。该检测算法时延小、复杂度低，算法所需通信的信息量小，有很好的可扩展性和稳定性，能适应于检测大规模无线传感器网络的事件边界。针对空间事件检测的特殊性，建立了空间事件模型，在该模型基础上扩展定义了空间事件复合算子及其语义，并证明了该定义的复合算子是封闭的；基于事件公共表达式的简化Petri网，构造了一个复合事件检测模型，经设置变迁优先级克服了冲突变迁的问题，针对该模型提出了一个检测算法，应用仿真实验验证了该检测模型的有效性。研究了面向动态环境监测的数据聚合方法。节省能量和延长网络的生命周期是动态环境下无线传感器网络面临的一个重要问题，对网内信息处理算法的适应性和鲁棒性提出了很高要求。网内聚集机制作为一种高效、节能的数据聚集方式，可以充分利用节点的自身处理能力对大量的冗余数据进行网内处理，在中间节点转发原始数据之前就对数据的聚集合并，消除冗余信息，合理权衡感知数据的精度和能耗，在满足实际应用需求的前提下尽量减小网络通信量，减轻网络拥塞，降低能耗，延长网络寿命。针对网内聚集机制提出一种基于近似最小生成树聚合算法GLB-MST，该算法复杂度较低且具有较好的节能效果。