基于时空相关性的无线传感器网络数据融合算法研究

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1、南京邮电大学博士学位论文基于时空相关性的无线传感器网络数据融合算法研究姓名：王天荆申请学位级别：博士专业：信号与信息处理指导教师：杨震20090610南京邮I乜人学博J二研究生学位论文摘要据的情况下，汇聚节点(Sink)根据用户提出的查询误差将感知区域划分为虚拟等价域，从而对节点进行分簇；MA只需收集虚拟等价域内簇头的感知数据。这两种有损的分布式数据融合方法，在满足用户要求的前提下，提供了近似查询结果，大大减少了网络的数据传输量，达到了节能目的。(4)WSN中自适应数据融合路由算法针对进行数据融合时的数据融合能量开销，提出了基于遗传算法的自适应

2、数据融合路由ADFR(AdaptiveDataFusionRouting)算法，以解决MA如何以能量有效的方式融合、收集时空相关性数据的问题。该算法综合考虑了MA在路由过程中传输能量和融合能量的消耗，并根据数据融合算法的能量开销和节能增益，对MA迁移到各节点时是否执行数据融合操作进行自适应调整，以达到减少网络能量丌销的目的。关键词：无线传感器网络；时空相关性：压缩感知；数据挖掘；遗传算法ABSTRACTWirelessSensorNetworks(WSN)consistsofalargenumberoflow—powerhomogeneousw

3、irelesssensorswithlimitedcomputationalandwirelesscommunicationcapabilities．Sensordatahavehighlytemporalandspatialcorrelations．Weputourresearchfocusesontemporal-and-spatial—correlations—baseddatafusiontechnologies，whichguaranteethereconstructionprecisionofsensordatainWSN．Sens

4、ordatacanbefusedandcollectedindistributedmannerthroughintelligentmigrationofMobileAgent(MA)，whichcanreducenetworkloadandimprovenetworkscalability,reliability,real-timeperformanceandprolongnetworks’lifetime．Themaincontributionsofthispaperareasfollows：(1)NewTemporal—Correlatio

5、ns—BasedDataCompressionAlgorithmsinWSNWeproposeanewencodinganddecodingalgorithmforsinglesensornodebasedonCompressedSensing(CS)thatexploitstemporalcorrelationofcompressiblesingle．MaximumEntropyFunction(MEF)methodisutilizedasacomputationalapproachtosolvethe‘optimizationproblem

6、andthe‘(o

7、roposedtoadaptivelychoosemeasurement．ASCanalysesenergydistributionofsignalandmeasurementsaccordingtoUniformUncertaintyPrinciple(tmP)，andthengetsthemaximumenergysubset．WeCanadaptivelychoosemeasurementduetothemaximumenergysubsetinordertoreducethenumberofmeasurementseachnodereq

8、uiredforperfectsignalreconstruction，(2)ANewTemporal—and-Spatial—Correlation