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第一章绪论
1.1硏究背景
我们在研究背景中先简要介绍无线传感网络发展的历史与背景,随后介绍传感器的功能并由此描述了传感网的特性,列举了一些无线传感网的典型应用。最后,我们引入本文讨论的传感网中的覆盖问题与定位问题的分类介绍。
无线传感器的应用需求最初源自美国军方,他们希望利用传感网来増强对战场信息的监控以便于实时响应。随着研究的进一步深化和商业公司intel的参与,研巧者开始考虑无线传感网在民用领域应用的可能性。1999年商业周刊将传感器网络列为21世纪最具影响的21项技术之一。2003年MIT技术评论杂志对十大新兴技术评价中将无线传感网列为最大可能改变人类未来生活的技术。随后世界各个国家都加大了无线传感器网络领域研究的力度。美国NSF2003年通过了无线传感网研究计划,在加州洛杉机大学成立传感器网络研究中心、开展嵌入式智能传感器的研究项目。中国在2006年将智能感知和自组织网络技术列入国家中长期科学和技术发展规划纲要中。这些项目的研究使得传感器网络技术与人们日常生活之间的联系越发紧密,催生了一些新的应用研巧领域,如物联网,智慧城市等。
我们首先要考虑的问题是监测区域内部署的传感器是否能够收集全所在区域的信息,即无线传感器网络是否能覆盖整个监测区域拿军事应用中反狙击手系统PinPtr举例,覆盖问题是指监测区域内一旦狙击手射击,PinPtr能监测出是否有沮击手开枪。在传感器网络能覆盖并收集到我们感兴趣的信息的前提下,下一个要问题的问题就是定位问题,即通过传感器收集回来的数据回答感兴趣的目标是在何处拿PinPtr举例,感兴趣的数据就是接收到的狙击枪产生的声波信号强度,定位问题就是定位出沮击手开枪的位置。下面我们先介绍一下覆盖问题的分类,随后介绍定位问题的分类。
……
1.2研究现状
我们在上节中简要回顾了无线传感器网络中覆盖与定位算法的研巧中的代表工作。在本节中,我们将围绕本文研究的覆盖问题与定位问题相关的研究工作进行介绍。具体来说,在覆盖优化中我们讨论了基于不同覆盖模型的覆盖中一些优化问题的研究进展。在无源定位中我们介绍了无源定位的各种实现方法。
覆盖问题中的优化目标主要为减少部署的节点数与优化调度工作传感器集合以延长传感器网络的生存时间。我们按照覆盖模型的不同介绍己有的研究工作。
最先关于覆盖中的优化问题脉研究是基于圆盘感知模型。大规模传感器网络的随机部署导致覆盖的冗余,Tian和Georganas提出一种分布式保证覆盖的的节点调度方法。通过分布式识别节点的覆盖区域是否被其他节点的覆盖区域所包含来判定冗余节点,调度冗余节点由工作状态转为休眠状态可以延长网络覆盖的时间。Gui和Mohapatra考虑了如何为移动目标识别和跟踪设计传感器节点能量島效的调度协议,他们将传感器网络的监控分为监控模式和跟踪模式并给出了针对移动目标的监测质量的定义,他们通过调度移动目标附近的传感器节点进入工作状态,不在附近的节点休眠以节省网络的能量开销。Cardei等人研究目标覆盖中最大化传感器网络生存时间的优化问题,他们将最优目标覆盖建模为最大集合覆盖问题,按轮调度节点集合对监控目标施行监控。需耍指出的是,每个传感器可以参与多轮的节点集合。他们证明了最大集合覆盖问题为NP完全问题并给出了近似解法。
近年来,无源定位领域的研究提供了一种新的感知模型来监测监控位置是否出现入侵者。新的感知模型利用无线链路之间的数据包传输来监测入侵者是否存在。已有的实验验证了无线链路的感知区域可近似为一个焦点位于发送节点和接收节点位置的楠圆。不同于传统的以某个传感器节点为中也的感知模型,新的感知模型是以无线链路为中也的覆盖模型。在链路覆盖模型下的最优化问题尚未有研究者研究,我们在第3章研究了无源定位中的最少接收节点部署问题。考虑到一些基于位置的服务需要感知模型为圆形边界,Zhou等人的工作试图从链路感知模型中构建以接收节点为中心的圆盘覆盖。
……
第二章无线传感网中基于数据融合的概率覆盖
2.1引言
无线传感网部署在一些监测特定目禄或突发事件应用中。在这类应用中,大量传感器被部署到多个监测目标附近。在特定的监测要求下,送些目标需要被传感器网络同时覆盖并监测。我们注意到现有的研究文献,假设监测目标是确定性存在的,并且这些工作对于传感器覆盖优化问题很少考虑到数据融合对覆盖的影响及应用对系统可靠性的多样化要求。在实际问题中,我们需要考虑到监测目标概率性出现的模型,以及系统可靠性和网络生存时间么间的权衡,即可以稍微降低系统可靠性获得较大的传感器网络生存时间。
现有的大量关于传感器覆盖的工作均假设传感器对监测目标的覆盖模型是圆盘模型,即突发事件或者目标在传感器的监测范围内能一定能被监测到,在监测范围之外不能被监测到。圆盘模型的提出方便了对覆盖问题的几何分析,但此模型忽略了实际传感器监测系统的两个事实:信号随距离的衰减以及实际噪音对传感器读数的影响。伴随着数据处理技术的改进,数据融合技术被引入传感器网络研究中用于改进对监测目标的覆盖以及提髙网络生存时间。实际系统中,数据融合技术把监测目标附近的传感器自姐织成簇,把簇内的多个传感器读数结合起来以移除噪音对读数的影响。已有工作表明数据融合可提高传感器对目标的监测性能和降低为满足覆盖性能的节点部署的密度。
……
2.2背景知识
在本节中,我们汇总了本章用到的符号及其定义。随后我们介绍本章中用到的三个模型:传感器的感知模型,数据融合模型以及随机目标出现的概率模型。传感器的感知模型刻画了监测目标释放出的信号能量伴随传输距离增加而衰减。数据融合模型中介绍了提高传感器监测系统监测性能的值融合机制。随机目标出现的概率模型刻画了监测目标在监测点出现的随机性。
本章中我们采用数据融合机制去监测可能的出现的目标。在数据融合机制中,我们用表示数据蘭合的范围。数据融合的范围表示参与监测某个目标的传感器节点需要离目标的距离不大于R。在实际系统中,数据融合范围内的节点自组织成簇,簇内节点的读数汇集到簇首节点。簇首节点会比较簇内参与数据融合的节点的读数么和与一个判定闽值相比较来决定监测目标是否出现。下面我们将根据数据融合模型定义覆盖的质量,我们称为可靠覆盖。
……
第三章无源监控系统中最少接收节点部署问题……39
3.1引言………………………………………………39
3.2链路覆盖模型………………………………………41
3.3最优链路覆盖问题………………………………41
3.3.1最优链路覆盖………………………………42
3.3.2最优链路覆盖问题是NP难问题………………43
3.4近似算法………………………………………47
3.4.1基于线性规划的随机舍入算法………………47
3.4.2贪婪算法………………………………………48
3.4.3针对密度受限的PTAS算法………………51
3.4.4算法近似比比较………………………53
3.5仿真实验结果………………………………55
3.5.1小规模网络中的算法性能比较………………57
3.5.2大规模网络中的算法性能比较………………59
3.6问题拓展………………………………………61
3.7小结………………………………………63
第四章能量高效的无源定位………………………65
4.1引言………………………………………65
4.2背景知识………………………………………67
4.2.1链路模型………………………………67
4.2.2RSS分布和KL散度…………………………68
4.3EE-Loc的概述………………………69
4.4EE-Loc的设计………………………70
4.4.1用1比特信息实现无源定位………………73
4.4.2能量髙效的追踪………………………75
4.4.3协议设计与实现………………………76
4.5实验验证………………………………………78
4.5.1实验设置…………………………………78
4.5.2扫描时延………………………………79
4.5.3室内环境的定位精度………………………80
4.5.4室外环境追踪性能………………………81
4.6小结………………………………………82
……
第四章能量高效的无源定位
4.1引言
无线传感器网络中的无源定位可被用于很多应用场景,如医护服务,智能楼宇化及安防应用。不同于传统的定位技术,如RFID定位技术,对用户实现定位不需要假设用户穿戴着电子设备(RFID标签)。这一性质对于安防针对入侵者特别重要,入侵者不会配合定位技术携带设备暴露自己的行踪。具体地说,无源定位主要是利用人在链路附近出现时会对无线信道造成影响。送一影响可由观察受影响链路的接收节点的信号能量(RSS值)的变化来衡量。另外,考虑到现有的无线传感设备平台均支持查询RSS值,这方便了我们用无线传感器网络实现无源定位。
我们希望在无源定位中考虑节能方案不能降低定位的精度。观察己有系统实现,我们有如下观察:首先,RSS值在大多数传感器平台上(Telosb节点)用8比特来表示。实际我们并不需要传输所有原始数据给基站节点。如果我们可以设计一个精简的RSS变化值的度量,我们可以利用节点的计算能力对原始数据做预处理算出RSS变化值的度量,传输位数的减少可以提前结束一轮的数据收集,节点可以提前进入休眠状态。其次,对于定位一个监测目标而言,不是监控区域内的所有无线链路都能提供帮助。人的出现有一定的局部性,只对周围的链路的无线信道产生影响。如果我们能预测人的位置,就能使一些无关的链路中的节点休眠以达到节能的目的。
……
结论
覆盖和定位是无线传感器网络中的基本问题,本文围绕目标覆盖和无源定位中的三个优化问题进行研究。在基于数据融合的概率覆盖研究中,我们探索了无线传感网中基于数据融合的目标监测的覆盖质量与网络生存时间之间的权衡问题。我们定义了系统可靠性来量化目标监测的性能并研究了满足覆盖质量前提下如何最大化网络生存时间的问题。我们分析了问题的复杂度并针对不同的网络规模设计了相应的算法,实验结果显示适当降低覆盖质量能大幅延长网络生存时间。在无源监控的最优部署问题研巧中,根据无源定位领域提出的链路覆盖模型,我们考虑了基于链路覆盖的目标覆盖中如何部署最少数目的接收节点与已部署的发送节点链路覆盖所有监控目标的问题。我们分析证明了最优链路覆盖为NP难问题并设计了三个有近似比保障的近似算法。在能量高效的无源定位研究中,我们设计部署了一个能量高效的无源定位系统EE-Loc,EE-Loc使用1比特的二值AKI-散度来刻画链路的信号变化减少了定位中所需数据传输量,使用卡尔曼滤波预测出无关链路减少跟踪中的无线链路测量。实验结果显示与现有定位相比,EE-Loc在没有损失定位精度的前提下更节能地实现了定位与跟踪。
参考文献（略）
