基于信念重用的WSNs能量高效跟踪.pdf

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1、30传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2012年第3l卷第8期基于信念重用的WSNs能量高效跟踪仵博，吴敏，郑红燕，冯延蓬(1．中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙410083：2．先进控制与智能自动化湖南省工程实验室，湖南长沙410083：3．深圳职业技术学院教育技术与信息中心，广东深圳518055)摘要：针对无线传感器网络(WSNs)中目标跟踪性能与传感器能量消耗难以平衡问题，提出一种信念重用的WSNs能量高效跟踪算法。使用部分可观察马尔可夫决策过程(POMDPs)对动态不确定环境下的WSNs进行建模，将跟踪性能与能量消耗平

2、衡优化问题转化为POMDPs最优值函数求解过程；采用最大报酬值启发式查找方法获得跟踪性能的逼近最优值；采用信念重用方法避免重复获取信念，有效降低传感器通信带来的能量消耗。实验结果表明：信念重用算法能够有效优化跟踪性能与能量消耗之间的平衡，达到以较低的能量消耗获得较高跟踪性能的目的。关键词：无线传感器网络；能量高效跟踪；信念重用；部分可观察马尔可夫决策过程中图分类号：TP393；TP181文献标识码：A文章编号：1000-9787(2012)08-0030-04Energy·eficienttrackinginWSNsbasedonbeliefreusingWUBo，。WUMin，ZH

3、ENGHong—yan。FENGYan—peng。，，(1．SchoolofInformationScienceandEngineering，CentralSouthUniversity，Changsha410083，China；2．HunanEngineeringLaboratoryforAdvancedControlandIntelligentAutomation，Changsha410083，China；3．EducationTechnologyandInformationCenter，ShenzhenPolytechnic，Shenzhen518055，China)Abstr

4、act：Inordertosolvetheproblemofthetradeofbetweentargettrackingperformanceandsensorsenergyconsumptioninwirelesssensornetworks(WSNs)，anovelalgorithmusingbeliefreusingforenergy—efficienttrackinginWSNsisproposed．WSNsismodeledunderdynamicuncertaintyenvironmentusingpartiallyobservableMarkovdecisionpro

5、cesses(POMDPs)，andtheoptimizationofthetradeoffbetweentrackingperformanceandenergyconsumptionistransformedintosolvingtheoptimalfunctionvalueofPOMDPs．Themaximumrewardsheuristicsearchalgorithmisusedtoapproximatetheoptimalvaluewithrespecttotrackingperformance．Anovelapproachcalledthebeliefreusing(BR

6、)ispresentedtoavoidrepeatedlyacquiringbeliefstates，thisapproachcaneffectivelyreducesensorsenergyconsumptionduringcommunication．Theexperimentalresuhsshowthattheproposedalgorithmhasitseffectivenessinoptimizingthetradeofbetweentrackingperformanceandenergyconsumption，SOitcanmeettherequirementofhigh

7、trackingperformancewithlowenergyconsumption．Keywords：wirelesssensornetworks(WSNs)；energy—eficienttracking；beliefreusing(BR)；partiallyobservableMarkovdecisionprocesses(POMDPs)0引言感器能量消耗的冲突。因此，构建合理的节点调度算无线传感器网络(wirelesssensornetworks