趙 凌 張從知

（鄭州大學(xué)升達(dá)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院，河南 鄭州451191）

一種基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合算法

趙 凌 張從知

（鄭州大學(xué)升達(dá)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院，河南 鄭州451191）

數(shù)據(jù)融合是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，目的是減少傳感器節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)傳輸量，降低整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量消耗和數(shù)據(jù)沖突，延長(zhǎng)全網(wǎng)的生命期。文章針對(duì) WSN 中數(shù)據(jù)融合與傳統(tǒng)的多傳感器數(shù)據(jù)融合進(jìn)行比較，介紹了 WSN中數(shù)據(jù)融合的原理和方法，并基于森林防火和貝葉斯方法相結(jié)合提出了一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用，最后給出了WSN數(shù)據(jù)融合所面臨的挑戰(zhàn)。

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)；森林防火；貝葉斯方法；數(shù)據(jù)融合

（一）引言

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks， WSN）就是由部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)大量的具有特定功能的傳感器節(jié)點(diǎn)（sensor node）通過(guò)自組織的無(wú)線通信方式，形成一個(gè)多跳的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，從而相互傳遞信息，協(xié)同合作來(lái)完成特定任務(wù)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有十分廣闊的應(yīng)用前景，在軍事國(guó)防、工農(nóng)業(yè)、城市管理、生物醫(yī)療、環(huán)境監(jiān)測(cè)、搶險(xiǎn)救災(zāi)、反恐、危險(xiǎn)區(qū)域遠(yuǎn)程控制等許多重要領(lǐng)域都有重要的實(shí)用價(jià)值，已經(jīng)引起了許多國(guó)家學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的高度重視，被認(rèn)為是對(duì)21世紀(jì)產(chǎn)生巨大影響力的技術(shù)之一。

傳感器節(jié)點(diǎn)體積微小，通常攜帶能量十分有限的電池。由于傳感器節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)多、成本要求低廉、分布區(qū)域廣，而且部署區(qū)域環(huán)境復(fù)雜，有些區(qū)域甚至人員不能到達(dá)，所以傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)更換電池的方式來(lái)補(bǔ)充能源是不現(xiàn)實(shí)的。如何高效使用能量來(lái)最大化網(wǎng)絡(luò)生命周期是傳感器網(wǎng)絡(luò)面臨的首要挑戰(zhàn)。

鑒于單個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)范圍和可靠性是有限的，在部署網(wǎng)絡(luò)時(shí)，需要使傳感器節(jié)點(diǎn)達(dá)到一定的密度以增強(qiáng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和監(jiān)測(cè)信息的準(zhǔn)確性，有時(shí)甚至需要使多個(gè)節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)范圍互相交疊。這種監(jiān)測(cè)區(qū)域的相互重疊導(dǎo)致鄰近節(jié)點(diǎn)報(bào)告的信息存在一定程度的冗余。

隨著集成電路工藝的進(jìn)步，處理器和傳感器模塊的功耗變得很低，絕大部分能量消耗在無(wú)線通信模塊上。傳感器節(jié)點(diǎn)傳輸信息時(shí)要比執(zhí)行計(jì)算時(shí)更消耗電能，1比特信息傳輸100m距離需要的能量大約相當(dāng)于執(zhí)行 3000條指令消耗的能量，數(shù)據(jù)融合技術(shù)就是從解決這個(gè)問(wèn)題出發(fā)的。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命期作為檢驗(yàn)全網(wǎng)性能的主要指標(biāo)，本文主要介紹了利用數(shù)據(jù)融合技術(shù)來(lái)減少網(wǎng)絡(luò)通信量，對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行高效管理，提高能量有效性，從而達(dá)到延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命期的目的。

（二）無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合

在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)融合起著非常重要的作用，主要表現(xiàn)在節(jié)省整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量、增強(qiáng)所收集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性以及提高數(shù)據(jù)收集的效率等三個(gè)方面。由于節(jié)點(diǎn)采用電池供電，所以節(jié)省能量、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命期是一個(gè)非常重要的問(wèn)題。考慮到無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)采用以數(shù)據(jù)為中心的方法進(jìn)行回傳，節(jié)點(diǎn)的通信代價(jià)比較高，單個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)探測(cè)到的數(shù)據(jù)對(duì)sink節(jié)點(diǎn)（匯聚節(jié)點(diǎn)）用處不大，最終用戶也不關(guān)心數(shù)據(jù)是由哪個(gè)具體的傳感器節(jié)點(diǎn)采集的，而且一般情況下被測(cè)區(qū)域內(nèi)部或者附近部署了大量的節(jié)點(diǎn)采集，它們對(duì)同一事件采集到的數(shù)據(jù)是相近或者是相同的，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)融合（data aggregation）。圖1給出了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)。

圖1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)融合是指，利用傳感器節(jié)點(diǎn)的處理能力，先對(duì)采集到的或者接收到的其它傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送的多個(gè)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理，消除冗余信息，然后再傳輸處理后的信息，消除冗余信息，然后再傳輸處理后的數(shù)據(jù)，如圖2所示。

1.與傳統(tǒng)多傳感器數(shù)據(jù)融合的比較

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)融合與傳統(tǒng)多傳感器信息處理技術(shù)中的數(shù)據(jù)融合概念是有所區(qū)別的。

傳統(tǒng)的多傳感器數(shù)據(jù)融合是一個(gè)多級(jí)、多層面的數(shù)據(jù)處理過(guò)程，主要完成來(lái)自多個(gè)信息源的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)、關(guān)聯(lián)、相關(guān)、估計(jì)及組合等處理。

而無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)融合是指中間節(jié)點(diǎn)對(duì)采集或者接收到的多個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，具體處理有：幾個(gè)數(shù)據(jù)任選一個(gè)，計(jì)算數(shù)據(jù)的平均值、最大值或最小值，這樣就將多個(gè)數(shù)據(jù)合并為一個(gè)數(shù)據(jù)，目的主要是有效減少網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。具體來(lái)說(shuō)包括：

（1）穩(wěn)健性和自適應(yīng)性。從提高數(shù)據(jù)采集率出發(fā)，數(shù)據(jù)融合在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)部進(jìn)行，由于部分節(jié)點(diǎn)會(huì)在惡劣環(huán)境因素或自身能量耗盡而造成失效，因此數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)健性和自適應(yīng)性是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)的前提。

（2）數(shù)據(jù)的相關(guān)性。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，由于大量節(jié)點(diǎn)之間的通信可能會(huì)引起相互干擾，且傳感器所采集的數(shù)據(jù)存在不精確因素，因此它更注重解決數(shù)據(jù)的相關(guān)性問(wèn)題。

（3）節(jié)點(diǎn)能量的有限性。由于大量傳感器節(jié)點(diǎn)的能量依靠有限的電源能量（例如普通的兩節(jié) 5號(hào)電池）進(jìn)行供電，且節(jié)點(diǎn)發(fā)送和接收數(shù)據(jù)所消耗的能量要遠(yuǎn)大于節(jié)點(diǎn)內(nèi)部計(jì)算及存儲(chǔ)信息所消耗的能量，因此數(shù)據(jù)融合應(yīng)該考慮節(jié)點(diǎn)的能耗與網(wǎng)絡(luò)能量的均衡，需要選擇合適的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。

2.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)融合的原理與方法

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合的原理就是根據(jù)具體的環(huán)境充分利用節(jié)點(diǎn)內(nèi)嵌入的傳感器資源，通過(guò)對(duì)這些傳感器及其觀測(cè)信息的合理支配和使用，把不同節(jié)點(diǎn)的傳感器在空間或時(shí)間上的冗余或互補(bǔ)信息依據(jù)某種準(zhǔn)則來(lái)進(jìn)行組合，其目的是提高數(shù)據(jù)收集效率，減少網(wǎng)絡(luò)通信量，提高能源的有效利用性，最終延長(zhǎng)全網(wǎng)的生命期。

目前用到的數(shù)據(jù)融合的方法很多，主要有：加權(quán)平均法，是最簡(jiǎn)單、最直觀的數(shù)據(jù)融合的方法；卡爾曼濾波法，主要用于融合低層的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)多傳感器冗余數(shù)據(jù)；統(tǒng)計(jì)決策理論法，不同傳感器觀測(cè)到的數(shù)據(jù)必須經(jīng)過(guò)一個(gè)魯棒性綜合測(cè)試，以檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的一致性，經(jīng)過(guò)一致性檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)用魯棒極值決策規(guī)則融合；Dempster-Shafer證據(jù)推理法，用以處理由未知因素而引起的不確定性；模糊邏輯法，將每個(gè)命題及推理算子賦予0到1之間的實(shí)數(shù)值，來(lái)數(shù)據(jù)融合過(guò)程中的可信度，通過(guò)合并運(yùn)算實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合；另外，還有產(chǎn)生規(guī)則法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等等。

本文將依據(jù)貝葉斯法，提出了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在森林防火中數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用。

（三）背景及問(wèn)題分析應(yīng)用

在森林防火管理中，普遍采用在防火期間派出防火人員到林區(qū)巡邏、瞭望塔人工觀測(cè)以及“3S”技術(shù)（地理信息系統(tǒng)(GIS)、遙感(RS)和全球定位系統(tǒng)(GPS)）得到了廣泛應(yīng)用。人工巡檢、瞭望塔方式雖然簡(jiǎn)單易行，但其弊端是需要投入很多財(cái)力、物力、勞力，存在防火人員主觀麻痹大意、擅離崗位、無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、覆蓋范圍有限等諸多的不利因素。

相比之下，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)采集到的數(shù)據(jù)更為準(zhǔn)確、直接地反映監(jiān)控現(xiàn)場(chǎng)的各種環(huán)境因素變化情況，而且時(shí)效性更好，能夠很好地彌補(bǔ)“3S”防火技術(shù)的不足。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在無(wú)人值守的環(huán)境監(jiān)測(cè)、災(zāi)害撲救等特殊領(lǐng)域，具有傳統(tǒng)技術(shù)無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在森林火險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域有著廣闊應(yīng)用前景，這已經(jīng)引起了國(guó)內(nèi)外許多研究者的高度重視。

在氣象條件中，空氣濕度是火險(xiǎn)天氣中的關(guān)鍵因素，當(dāng)空氣濕度小于60%時(shí)，就有發(fā)生森林火災(zāi)的可能。本文接下來(lái)，將利用貝葉斯估計(jì)法在濕度傳感器中的應(yīng)用模型。

1.貝葉斯法在濕度傳感器模型中的應(yīng)用

我們假設(shè)，整個(gè)森林的監(jiān)控區(qū)域是一個(gè)二維的空間，由于傳感器節(jié)點(diǎn)的能量有限，這樣可以變相的認(rèn)為傳感器節(jié)點(diǎn)是運(yùn)動(dòng)著的節(jié)點(diǎn)，我們用向量來(lái)描述，其中x, y是目標(biāo)傳感器節(jié)點(diǎn)在二維空間中的坐標(biāo)，是笛卡爾坐標(biāo)系中目標(biāo)節(jié)點(diǎn)沿 軸方向和y軸方向的分速度。

設(shè)第j個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)返回的測(cè)量濕度數(shù)據(jù)mi，那么有如下的關(guān)系是成立：

其中Mj是目標(biāo)狀態(tài)Ts及參數(shù)jθ的函數(shù)。模型的建立可以根據(jù)物理學(xué)定律或者是經(jīng)驗(yàn)觀察。但是函數(shù)Mj無(wú)法徹底解釋測(cè)量值mi，這是因?yàn)樵谠谌魏畏椒ㄖ卸紵o(wú)法考慮到所有影響系統(tǒng)的因素，因此這里我們建立一個(gè)更為完善的數(shù)學(xué)模型：

這里我們假設(shè)森林某處的濕度小于60%這一事件為H，當(dāng)H發(fā)生的情況下，森林火災(zāi)E發(fā)生的概率：

這里假定H為正的概率值，P ( E| H )表示當(dāng)濕度小于60%時(shí)發(fā)生森林火災(zāi)E的概率。當(dāng)H發(fā)生的概率為零時(shí)，我們不定義此時(shí)的條件概率，式（3）可改寫為：

我們假設(shè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)區(qū)域中傳感器節(jié)點(diǎn)所采集的濕度數(shù)據(jù)mi所對(duì)應(yīng)的濕度指數(shù)分別為1, ,n H … H作為整個(gè)森林監(jiān)控區(qū)域內(nèi)濕度指數(shù)的樣本空間，那么森林火災(zāi)事件E可以表示為：

由于傳感器節(jié)點(diǎn)在森林中所處的環(huán)境各不相同，一處濕度指數(shù)低并不能代表整個(gè)監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的濕度指數(shù)都低，因此我們可以假設(shè)EHj是互斥的，將各個(gè)EHj對(duì)應(yīng)的時(shí)間概率求和，得到：

在式（4）中用Hj代替H，并對(duì)所有的j求和，再代入式（6）中就有：

這樣我們就會(huì)得到受監(jiān)控的森林監(jiān)控區(qū)域中火災(zāi)發(fā)生的概率，監(jiān)控中心會(huì)根據(jù)獲得的結(jié)果做出相應(yīng)的決策。文章接下來(lái)將會(huì)給出貝葉斯法的數(shù)據(jù)融合過(guò)程。

2.貝葉斯法的數(shù)據(jù)融合框圖

圖3 貝葉斯數(shù)據(jù)融合框圖

節(jié)點(diǎn)1到節(jié)點(diǎn)n采集的濕度數(shù)據(jù)為m1,...,mn，各節(jié)點(diǎn)發(fā)生火災(zāi)的概率分別為通過(guò)sink節(jié)點(diǎn)中的貝葉斯融合公式我們就可以比較直觀地獲得所監(jiān)測(cè)的區(qū)域內(nèi)森林火災(zāi)發(fā)生的指標(biāo)，從而給出相應(yīng)的決策。

（四）結(jié)語(yǔ)

數(shù)據(jù)融合是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)于其中數(shù)據(jù)融合情況由于針對(duì)不同的特性和不同的分類方法存在著很大的差異，因此無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)融合的處理方式也不盡相同，沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的處理模式。本文提出了一種基于森林防火和貝葉斯方法相結(jié)合在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合中的一種應(yīng)用。仿真實(shí)驗(yàn)表明，這種數(shù)據(jù)融合的框架可以按照無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中多傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)靈活的調(diào)整，顯示了很強(qiáng)的適用性，可以作為一種處理模式。

但是在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，將面臨如下的一些挑戰(zhàn)：

1.傳感器節(jié)點(diǎn)的不可靠性；

2.傳感器節(jié)點(diǎn)收到能量和通信帶寬的限制；

3.單個(gè)節(jié)點(diǎn)收到能量和存儲(chǔ)空間的限制，很難維護(hù)全局的網(wǎng)絡(luò)信息；

4.連續(xù)數(shù)據(jù)流的處理，是比會(huì)引起相鄰輪次的數(shù)據(jù)采集具有一定的相關(guān)性，需要利用歷史信息減少不必要的數(shù)據(jù)回傳；

5.大量傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，需要考慮協(xié)議的可擴(kuò)展性。

[1]孫利民,李建中,陳渝,等.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2005.5.

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TP393

A

1008-1151(2011)04-0063-02

2011-01-19

趙凌（1982－），男，河南南陽(yáng)人，鄭州大學(xué)升達(dá)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院助教，碩士，研究方向?yàn)榍度胧?、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)；張從知，男，鄭州大學(xué)升達(dá)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院教授，研究方向?yàn)榍度胧?、儀器儀表。