劉 濤

（阜陽職業(yè)技術學院工程科技學院，安徽阜陽 236031）

0 引 言

無線傳感器網(wǎng)絡能夠很好地實現(xiàn)人們對于監(jiān)測對象的遠程實時動態(tài)監(jiān)控，在現(xiàn)代社會多個領域中有著廣闊的發(fā)展前景，但由于無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點的計算、存儲能力及電源能量、通信寬帶有限，同時節(jié)點內(nèi)及各節(jié)點間存在著嚴重的冗余數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)傳輸需要消耗大量的能量，影響到網(wǎng)絡的使用壽命，不利于實時監(jiān)測，因此必須在數(shù)據(jù)傳輸前對數(shù)據(jù)進行壓縮處理，以消除冗余，降低能量消耗。關于無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)壓縮方法國內(nèi)外有較多的研究，但多數(shù)研究仍是基于傳統(tǒng)的壓縮方法提出的，在應用中需要大量的采樣數(shù)據(jù)，不能很好地適應無線傳感器網(wǎng)絡發(fā)展的要求，因此，有必要構建一種新的采樣機制來實現(xiàn)無線傳感器網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)壓縮。

1 無線傳感網(wǎng)絡概述

無線傳感器網(wǎng)絡（WSN）是以無線通信的方式將大量靜止或移動的傳感器節(jié)點組合形成的一個多跳的自組織無線網(wǎng)絡，在網(wǎng)絡覆蓋區(qū)域內(nèi)，無線傳感器網(wǎng)絡可以感知、采集、處理和傳輸所有被感知對象的信息，并將經(jīng)過處理的信息最終傳送給網(wǎng)絡所有者，系統(tǒng)中類型眾多的傳感器可探測周邊環(huán)境的各種現(xiàn)象，如電磁、溫度、噪聲、光強度、壓力、速度方向等，在包括軍事、航空、防爆、醫(yī)療、工業(yè)、環(huán)境等在內(nèi)的多個領域中有著廣闊的應用前景。

無線傳感器網(wǎng)絡系統(tǒng)一般由傳感器節(jié)點（End Device）、匯聚節(jié)點（Router）、管理節(jié)點（Coordinator）組成，具有大規(guī)模、自組織、動態(tài)性、集成化、以數(shù)據(jù)為中心、密集節(jié)點布置、協(xié)作執(zhí)行任務等特點［1－2］。傳感器由小容量電池供電，節(jié)點處理、存儲和通信的能力較弱，在無線傳感器網(wǎng)絡系統(tǒng)中，傳感器節(jié)點的主要任務是收集并處理本地的信息數(shù)據(jù)，存儲、管理、融合其它節(jié)點傳送來的數(shù)據(jù)，協(xié)作其它節(jié)點完成一些特定任務；匯聚節(jié)點是用于連接傳感器與其它外部網(wǎng)絡的網(wǎng)關，節(jié)點處理、存儲和通信的能力相對更強，可以將更多的信息傳輸?shù)接嬎銠C中，并利用匯編軟件將信息轉(zhuǎn)換為匯編文件格式，分析傳感器節(jié)點存儲的機密信息，同時還可對程序代碼進行修改，在無線傳感器網(wǎng)絡中，匯聚節(jié)點主要負責實現(xiàn)傳感器網(wǎng)絡與外部網(wǎng)絡協(xié)議間的轉(zhuǎn)換，將無線傳感網(wǎng)絡收集的數(shù)據(jù)發(fā)布到外部網(wǎng)絡中，并將來自管理節(jié)點的監(jiān)測任務傳送到傳感器節(jié)點中；管理節(jié)點是無線傳感器網(wǎng)絡中用于管理的部分，網(wǎng)絡所有者通過管理節(jié)點，可對無線傳感器網(wǎng)絡進行動態(tài)管理，訪問無線傳感器網(wǎng)絡中的資源。

無線傳感器網(wǎng)絡體系結(jié)構如圖1所示。

圖1 無線傳感器網(wǎng)絡體系結(jié)構

在實際應用中，隨機部署在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)部或附近的大量傳感器節(jié)點可通過自組織構成網(wǎng)絡，傳感器節(jié)點監(jiān)測的數(shù)據(jù)以多跳的形式在各傳感器節(jié)點中傳輸，經(jīng)過多個節(jié)點的處理最終達到匯聚點，再經(jīng)由互聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星通信網(wǎng)等外部網(wǎng)絡到達管理節(jié)點，用戶通過管理節(jié)點完成數(shù)據(jù)的存儲、融合等管理，實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的收集和監(jiān)測任務的發(fā)布。

無線傳感器網(wǎng)絡大規(guī)模的特點使得其系統(tǒng)可以通過不同空間視角獲得信噪比更大的信息，覆蓋更大監(jiān)測區(qū)域；采集信息的分布式處理可減低對單個傳感器節(jié)點的精度要求；存在的大量冗余節(jié)點使系統(tǒng)容錯性能更強。但隨著無線傳感器網(wǎng)絡的發(fā)展，節(jié)點不斷增加，系統(tǒng)中存在著嚴重的數(shù)據(jù)冗余，若直接傳輸則不僅無法充分利用有限的帶寬，還會導致系統(tǒng)存在較大的時延，影響到對監(jiān)測對象的實時監(jiān)測，同時，大量數(shù)據(jù)的傳輸會嚴重耗費節(jié)點的能量，縮短整個系統(tǒng)壽命，因此，在數(shù)據(jù)傳輸前必須先對傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進行處理。而由于無線傳感器網(wǎng)絡自身存在的計算能力弱、存儲空間小等特點，傳統(tǒng)的壓縮方法不適用于無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)壓縮中，因此，建立一種簡單有效的無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)壓縮機制，尋找數(shù)據(jù)壓縮方法十分必要。

2 無線傳感網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)壓縮算法

2.1 基于數(shù)據(jù)傳輸特性和封包結(jié)構的壓縮算法

基于數(shù)據(jù)傳輸特性和封包結(jié)構的壓縮算法中較為典型的有基于排序和基于管道的數(shù)據(jù)壓縮算法兩種?；谂判虻臄?shù)據(jù)壓縮算法是在傳感器聚合節(jié)點收到各個節(jié)點發(fā)送來的數(shù)據(jù)后，按照數(shù)據(jù)排列順序與數(shù)據(jù)間的映射關系對數(shù)據(jù)進行排序，完成數(shù)據(jù)壓縮；基于管道的數(shù)據(jù)壓縮算法是在傳感器聚合節(jié)點收到各個節(jié)點發(fā)送來的數(shù)據(jù)后，將節(jié)點數(shù)據(jù)整合為一個單一的數(shù)據(jù)包，在數(shù)據(jù)整合的過程中刪除冗余數(shù)據(jù)，該類算法相對較為簡單，但未充分利用傳輸數(shù)據(jù)間的相關性，數(shù)據(jù)壓縮的效率較低［3］。

2.2 基于節(jié)點間數(shù)據(jù)相關性的壓縮算法

基于節(jié)點間數(shù)據(jù)相關性的壓縮算法是利用傳輸數(shù)據(jù)間存在的相關性對傳輸數(shù)據(jù)進行壓縮，相對于基于數(shù)據(jù)傳輸特性和封包結(jié)構的壓縮算法來說這種算法的效率更高。目前有基于時空相關性、基于小波變換和分布式數(shù)據(jù)壓縮算法。

2.2.1 基于時空相關性的數(shù)據(jù)壓縮算法

基于時空相關性的數(shù)據(jù)壓縮算法基本思想是在無線傳感器網(wǎng)絡中，各個傳感器節(jié)點之間存在著時間上的相關性，利用這一相關性可以從傳輸數(shù)據(jù)序列中提取部分可體現(xiàn)所有數(shù)據(jù)分布特性的子序列作為基礎信號，實現(xiàn)傳輸數(shù)據(jù)的壓縮，常用的方法有預測編碼技術和時間序列線性擬合技術。

預測編碼是根據(jù)離散信號間存在的關聯(lián)性，利用前一個或多個信號對下一個信號進行預測，再對預測誤差進行編碼，通常若預測的較為準確，則誤差就會很小，編碼所需要的比特少，即可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的壓縮，該方法可有效地降低網(wǎng)絡冗余信息，降低能量消耗，延長無線傳感器網(wǎng)絡壽命，但關于大數(shù)據(jù)量的圖像傳輸目前尚無研究［4－5］。

在實際監(jiān)測過程中，傳感器的監(jiān)測數(shù)據(jù)在一個較長的時間內(nèi)均保持著相對穩(wěn)定的趨勢，監(jiān)測對象信息的采集在時間上構成一個時間序列。時間序列線性擬合技術即是根據(jù)采集數(shù)據(jù)在時間上的相關性，通過建立數(shù)據(jù)模型得到近似數(shù)據(jù)后進行壓縮，利用近似數(shù)據(jù)代替原時間序列進行傳輸，來降低網(wǎng)絡通信的能量消耗。目前有基于曲線擬合技術的流數(shù)據(jù)壓縮傳輸方法和基于一元線性回歸模型的空時數(shù)據(jù)壓縮算法，前者是將最小二乘法曲線擬合技術與流數(shù)據(jù)傳輸相結(jié)合，對每個傳感器節(jié)點數(shù)據(jù)進行壓縮后在基站還原，該算法難度較高，且算法中沒有考慮到傳感器數(shù)據(jù)延遲時間的影響；后者是通過在傳感器節(jié)點消除采集信號的時間冗余，在傳感器聚合節(jié)點消除空間冗余來實現(xiàn)傳輸數(shù)據(jù)的壓縮，該方法通過分別消除冗余的能夠較為有效地降低數(shù)據(jù)冗余帶來的能量消耗，但在研究的過程中沒有考慮到異常數(shù)據(jù)的情況［6］。

2.2.2 基于小波變換的數(shù)據(jù)壓縮算法

小波變換是指用有限長或快速衰竭的母小波的震蕩來表示信號，是目前數(shù)學中迅速發(fā)展的新領域，為時頻分析方法的一種，具有時域和頻域良好、可自動調(diào)節(jié)時頻窗的特點［7］，國外有研究者結(jié)合小波變換的多分辨率濾波技術提出了基于二階樣條小波變換的數(shù)據(jù)壓縮方法，根據(jù)傳感器網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)的流數(shù)據(jù)特性對數(shù)據(jù)進行壓縮。小波變換所具有的多級分解特性能夠很好地緩解傳感器網(wǎng)絡異常數(shù)據(jù)對整體數(shù)據(jù)的影響，在存在異常波動的數(shù)據(jù)壓縮中也有較好的效果，但基于小波變換的方法屬于有損壓縮，可引起邊界效應和塊效應。

在城市擴張形態(tài)上，利用緊湊度指數(shù)計算了城市各個時期建成區(qū)的緊湊度（見圖3）．由圖3可見，在研究期內(nèi)，城市的緊湊度指數(shù)下降較為明顯．在研究初期的1997年，城市緊湊度指數(shù)為0.79，到了2010年，緊湊度指數(shù)僅為0.50．表明這段時間內(nèi)城市的擴張并非以城市重心為圓心均勻地向外擴張，而是如空間方位所分析的結(jié)果一致．在2011—2017年這一研究時期內(nèi)，城市緊湊度指數(shù)出現(xiàn)小幅度上升，是由于城市重心東移，向東擴展速度低于前一研究階段，導致城市的緊湊度指數(shù)變大．

2.2.3 分布式數(shù)據(jù)壓縮算法

分布式數(shù)據(jù)壓縮算法是在可實現(xiàn)集中和分散兩種信息服務的基礎上，利用各節(jié)點間的協(xié)作，將計算量分布到各個節(jié)點中來減少無線傳感器網(wǎng)絡內(nèi)數(shù)據(jù)總量，其運行的效率較高。目前的研究一般將小波變換與分布式相結(jié)合，將小波變換中較為復雜的計算通過分布式分散到各節(jié)點中，使得每個節(jié)點的能耗都較小，從而在節(jié)點能量有限的傳感器網(wǎng)絡系統(tǒng)中實現(xiàn)數(shù)據(jù)的壓縮；將分布式融入到信源編碼的數(shù)據(jù)壓縮方法是利用數(shù)據(jù)間的相關性進行數(shù)據(jù)壓縮的一種較為有效的算法，是利用分布式對相關信息源進行編碼，在解碼端聯(lián)合解碼，該方法綜合考慮了傳感器陳列的特點，可進行單個節(jié)點的獨立解碼，同時可消除節(jié)點的冗余數(shù)據(jù)，充分利用了傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)間的相關性，提高了編碼效率，是當前領域內(nèi)研究的熱點之一。

3 基于壓縮感知技術的數(shù)據(jù)壓縮方法

對于無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)壓縮算法目前有較多的研究，但前面所述的算法均是基于傳統(tǒng)的壓縮算法提出的，必須先對大量數(shù)據(jù)進行采樣，再進行壓縮才能實現(xiàn)降低節(jié)點能耗的目的。在計算過程中，由于要使用的原始數(shù)據(jù)量十分大，對存儲容量和處理速度有很高的要求，同時在計算后又要丟棄大部分的分量，浪費了計算資源。壓縮感知理論是基于逼近論和泛函數(shù)分析理論，同時綜合了小波分析、傅里葉變換等理論而形成的一種理論［8］，與按照乃奎斯特采樣定理的傳統(tǒng)信號處理方式相比，壓縮感知理論下的采集表示可壓縮信號的頻率更低，可探究信號內(nèi)部的稀疏性與信號間的關聯(lián)性，高概率精確重構原始信號，且具有分散式編碼特征，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的邊壓縮邊傳輸，提高數(shù)據(jù)傳輸效率，在無線傳感器網(wǎng)絡中有著廣闊的應用前景。

3.1 壓縮感知理論的壓縮采樣過程

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)壓縮一般只關注局部信息，壓縮感知理論則關注的是全局信息，它可以在采樣的同時實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮，其具體壓縮采樣過程如圖2所示。

圖2 壓縮感知理論采集壓縮過程

在無線傳感器網(wǎng)絡中，若信號在某個緊框架上是可壓縮的，則求出信號的等價或逼近表示的變化系數(shù)，接著設計一個與緊框架不相關的平穩(wěn)的觀測矩陣M×N，將變換系數(shù)投影到觀測矩陣空間中得到觀測集合，對信號通過矩陣進行非自適應觀測，最后在接收端重構信號后利用最優(yōu)化理論求解信號的近似逼近。

3.2 基于壓縮感知的數(shù)據(jù)壓縮設計

壓縮感知包括信號稀疏表示、編碼測量和信息重構，在應用壓縮感知理論時，其前提條件是信號能夠稀疏表示，也即是要求信號可以被壓縮，信號稀疏表示也可以看作是尋找信號內(nèi)樣本的過程，其稀疏度對數(shù)據(jù)采集、存儲和傳輸?shù)男视兄鴽Q定性的影響；在編碼測量中，感知矩陣滿足約束等距性是保證信號精確重構的基本條件。

3.2.1 網(wǎng)絡編碼

在基于壓縮感知的無線傳感器網(wǎng)絡中，設計能夠滿足條件的網(wǎng)絡編碼是數(shù)據(jù)壓縮和重構的基礎，在設計過程中首先要使網(wǎng)絡編碼方案滿足壓縮感知的約束等距性條件。以往研究表明，在數(shù)據(jù)壓縮過程中，利用隨機投影，通過解決一個優(yōu)化問題即可以高概率重構原始稀疏信號，根據(jù)這一研究結(jié)論，文中網(wǎng)絡編碼方案采取伯努利／拉德馬赫隨機矩陣作為觀測矩陣，其表達式如下：

式中：p——概率；

s——投影稀疏程度。

壓縮感知的網(wǎng)絡編碼格式如圖3所示。

圖3 壓縮感知的網(wǎng)絡編碼格式

3.2.2 編碼過程

壓縮感知的編碼過程包括兩個階段：合成稀疏的隨機投影合并階段和向數(shù)據(jù)收集器轉(zhuǎn)發(fā)投影的轉(zhuǎn)發(fā)階段。在前一階段中，各個節(jié)點根據(jù)各自計劃廣播測量值，鄰近蘇醒的節(jié)點接收到廣播后，如可以滿足合并的條件，則合并到一起，若不能滿足條件，則不合并。數(shù)據(jù)包如頭部沒有多余的空槽則為飽和，不再合并數(shù)據(jù)，而只存儲和轉(zhuǎn)發(fā)，由數(shù)據(jù)收集處將其收集；否則，由節(jié)點繼續(xù)廣播，尋找可滿足條件的數(shù)據(jù)繼續(xù)合并至飽和。飽和的數(shù)據(jù)包在轉(zhuǎn)發(fā)階段將數(shù)據(jù)進行簡單存儲并準備轉(zhuǎn)發(fā)。

3.2.3 解碼過程

飽和的數(shù)據(jù)包由收集點進行收集，收集到的飽和數(shù)據(jù)包能夠滿足精確重構的目的后，進行解碼，即是根據(jù)收集的數(shù)據(jù)包重建原始測量值，這一過程也即是解碼的過程，可看做是滿足下式的最小化范數(shù)。

3.3 仿真實驗

采用Matlab仿真工具，利用二維高斯分布模擬無線傳感器網(wǎng)絡的空間相關數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)時間的相關性通過改變數(shù)據(jù)場σ值實現(xiàn)，通過對監(jiān)測對象溫度監(jiān)測的仿真模擬試驗，選取投影數(shù)目為90，壓縮比為0.4，經(jīng)試驗后發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過壓縮重構的溫度信號與原始信號雖有小部分的差別，但基本保持了原始溫度信號的特征和變化趨勢。將稀疏投影算法與隨機路由壓縮感知和密度隨機投影壓縮感知算法進行比較，發(fā)現(xiàn)密度隨機投影感知算法的重構精度最高，同時節(jié)點能量消耗最大，稀疏投影算法與隨機路由壓縮感知重構精度相同，但稀疏投影算法節(jié)點能量消耗低于隨機路由壓縮感知，證明了采用稀疏投影構建基于壓縮感知的數(shù)據(jù)壓縮方法可很好地滿足無線傳感器網(wǎng)絡中低能量消耗的要求，且信號重構的精度較高，可滿足監(jiān)測要求。

4 結(jié) 語

提出了一種基于壓縮感知的無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)壓縮方法，介紹了目前無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)壓縮算法相關研究，通過仿真模擬試驗，證明了采用稀疏投影構建基于壓縮感知的數(shù)據(jù)壓縮方法信號重構的精度較高，可滿足監(jiān)測要求，同時節(jié)點能量消耗較低，可很好地滿足無線傳感器網(wǎng)絡中低能量消耗的要求。

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