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  • 无线传感器数据融合与时钟同步研究论文 - 下载本文

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    无线传感器网络的数据融合与时钟同步机制研究

    摘要

    为了保障重大工程结构的安全性、适用性与耐久性等,对己建成使用的许多重大工程结构和基础设施需采用有效的健康监测手段来评定其安全状况。传统的结构健康监测通常采用有线方式,这种方式线路铺设工作量大、维护困难、布点不灵活。无线传感器网络以其高密度、低功耗、低维修费用、易于安装、布点灵活等优点在健康监测中将发挥重要作用。

    目前对于无线传感器网络的研究,主要集中在传感器节点的路由算法、能量算法、传感器组网以及传感器网络管理等方面,而对于无线传感器的数据融合和时钟同步等方面还不多,本文探讨了无线传感器网络有关数据融合和时钟同步的相关理论。主要研究内容如下:

    (l)在分析比较现有无线传感器网络数据融合算法的基础上,提出了一种动态自适应制数据融合机制(WADA),该机制主要思想是根据接收到的数据应答包数量,动态调整最大延迟时间,并最大延迟时间按照递减规则分配至各层节点,以平衡数据的准确性和实效性。。

    (2)详细分析了无线传感器网络(WSN)中时钟同步技术的特点、种类及其在WSN设计中的作用.给出了一种全面的研究体系内容.提出了两种技术方案:一种是以在传统局域网范围内实现的精度达100ns的同步技术为基础进行无线电媒介下的改造;另一种是Internet的NTP协议的精简及向WSN的移植。

    关键词:无线传感器网络,数据融合,时间同步

    Research on Mechanism of Data Fusion and

    Time Synchronization for Wireless Sensor Network

    Wang wei

    Abstract

    In order to guarantee the security, serviceabilityanddurabilityetc.ofsignificantengineeringstructures, aneffectivewayofstructuralhealthmonitoring(SHM)shouldbeadoptedforalotofestablishedsignificantengineeringstructuresandinfrastructuralfacilitiestoappraisetheirssafesituation.Traditionally,thewiredway is adoptedgenerally,whichtakesagreatdealofworktolaycircuit, maintainthestructuresdifficultlyand can’t locatenodesnimbly.Thewirelesssensornetworkwillplayan importantroleinSHMforitshighdensity, low-power consumption,lessassemblingtimeandlocatingnodesnimbly.

    At present, the research of wireless sensor networkfocuses on routing algorithms of sensor node,energy algorithm, organization algorithm and management scheme on wireless sensornetwork.There is less research about the data and clock synchronism algorithm. Inthis paper,the related theory about the wirelesssensorsdatafusion,timesynchronization have been researched.Themain contentsinclude:

    (1)A wait-time adaptive data aggregation scheme(WADA)byanalyzingtheexistingachievement fordatafusionofWSN is presented. The main idea is to adaptively adjust maximum wait time based on the number of data responses and allocate thewait time to the node in each layer degressively as well as balance the accuracy and effectiveness.

    (2) This paper gives a detailed analysis on the characteristics and category of clock synchronization andits application to the design of wireless sensor networks(WSNs).A comprehensive research architecture is presented,and two technical schemes are proposed, i.e., the reform of LAN—based 100ns precision clock synchronizationtechnique under radio media,and the simplification of network time protocol(NTP)and its transplantation intoWSNs.

    Keywords:Wireless sensor network, datafusion, clock synchronization,

    目录

    第一章绪论....................................................................................................................................... 4

    1.1研究目的与意 .................................................................................................................... 4 1.2相关研究领域及其发展现状 ............................................................................................ 4

    1.2.1无线传感器 ............................................................................................................ 4 1.2.2数据融合 ................................................................................................................ 5 1.2.3时间同步 ................................................................................................................ 6

    第二章无线传感器网络数据融合理论研究 ................................................................................... 7

    2.1数据融合定义 .................................................................................................................... 7 2.2数据融合模型 .................................................................................................................... 9

    2.2.1JDL模型 .................................................................................................................. 9 2.2.2UK情报环 .............................................................................................................. 10 2.2.3Boyd控制环 .......................................................................................................... 10 2.2.4瀑布模型 .............................................................................................................. 11 2.2.5Dasarathy模型 .................................................................................................... 11 2.3无线传感器网络数据融合分类 ...................................................................................... 12 2.4无线传感器网络数据融合方法 ...................................................................................... 14

    2.4.1估计方法 .............................................................................................................. 14 2.4.2统计方法 .............................................................................................................. 14 2.4.3信息论方法 .......................................................................................................... 15 2.4.4人工智能方法 ...................................................................................................... 16 2.4.5遗传算法和模糊聚合相结合 .............................................................................. 17 2.4.6模糊系统与神经网络相结合 .............................................................................. 17

    第三章无线传感器网络时钟同步理论研究 ................................................................................. 17

    3.1无线传感器网络时钟同步基本原理 .............................................................................. 18

    3.1.1节点物理时钟 ...................................................................................................... 18 3.1.2节点的逻辑时钟。 .............................................................................................. 19 3.2时钟同步原理 .................................................................................................................. 19 3.3同步分类 .......................................................................................................................... 20 3.4时钟同步算法分类及比较 .............................................................................................. 21

    3.4.1基于发送者的同步模型 ...................................................................................... 21 3.4.2基于发送者-接收者交互的同步 ........................................................................ 22 3.4.3基于接收者-接收者交互的同步 ........................................................................ 22

    第四章数据融合算法设计实现 ..................................................................................................... 23

    4.1 设计原则 ......................................................................................................................... 23 4.2详细设计 .......................................................................................................................... 24 第五章两种时钟同步算法设计实现 ............................................................................................. 25 第六章总结..................................................................................................................................... 28 致谢 ................................................................................................................................................ 28 参考文献......................................................................................................................................... 28

    第一章绪论

    1.1研究目的与意

    为了保障重大工程结构的安全性、完整性、适用性与耐久性,对己建成使用的许多重大工程结构和基础设施需采用有效的健康监测手段和评定其安全状况、维护和修复的方法,进行健康监测,这种监测过程和手段就是“结构健康监测”(Structural HealthMonitoring,SHM)。

    对于无线传感器及其网络的研究,主要集中在传感器节点的路由算法、能量算法、传感器组网以及传感器网络管理等方面,而对于无线传感器的数据融合和时钟同步等方面研究还不多。在无线传感器网络中,由于节点资源在电池能量、处理能力、存储容量和通信带宽等方面十分有限,收集数据时采用各个节点单独传送到汇节点显然不合适。为避免浪费能量和通信带宽,提高数据聚集的效率,需要采用网内融合机制(in-netdatafusion)处理同一类型传感器的数据。数据融合为无线传感器网络带来的能量节约等益处已经在理论上和实验中得到证实。

    在结构化监测中,土木工程结构正向超大化、复杂化方向发展,这样使得实际的无线传感器网络是一种节点密集度比较大的网络。整个系统所要实现的功能需要网络内所有节点相互配合共同完成,这就对各节点的时钟同步提出了要求。此外,节点间的数据融合和节点间通信的调度算法等也对系统提出了不同精度的时间同步要求。时钟同步是无线传感器网络数据处理的基础。在结构健康监测应用中,要采集分散在各处节点的数据,这些数据往往具有相关性,因此必须保证数据采集的同步,要求无线传感网络提供时序同步机制。但传统的分布式系统的集中同步方式已经不适应于传感网络,已知节点每传输一位信息所需的电能足以执行3000条计算指令,因此,如采用传统的同步方法会传送大量的时间信息,势必会耗费节点的大量电能,不适合能量受限的无线传感器网。

    因此,针对无线传感器网有限的传输带宽和有限的计算资源特点,要保证各节点数据的同步性和不失真性,必须提出有效的时钟同步、数据融合算法,才能推广到具体工程应用中。

    1.2相关研究领域及其发展现状

    1.2.1无线传感器

    无线传感器网络是从传感器网络开始的,传感器网络经历了五个发展历程[5]。第一代传感器网络出现在20世纪70年代,使用具有简单信息信号获取能力的传统传感器,采用点对点传输、连接传感控制器构成传感器网络;第二代传感器网络,具有获取多种信息信号的综合能力,采用串并接口与传感控制器相联,构成有综合多种信息的传感器网络;第三代传感器网络出现在20世纪90年代后期和本世纪初,采用现场总线连接传感控制器,构成局域网络,成为智能化传感

    器网络;第四代传感器网络正在研究开发,目前成形并大量投入使用的产品还没有出现,用大量的具有多功能多信息信号获取能力的传感器,采用自组织无线接入网络,与传感器网络控制器连接,构成无线传感器网络。

    近年来,无线传感器网络的研究项目主要有:由美国加州大学洛杉矶分校和罗克维尔自动化中心共同开发的DARPA项目[6],UCLA和Rockwell研究中心的CENS项目[7],由Intel公司、 Carnegie Mellon大学和U.C Berkeley给出的IRIS传感器网络的系统结构,由普林斯顿大学电子工程系提出并实施的ZebraNet工程,由MIT承担的uaMPS[6][8],由 U.C Berkeley、 UCLA、MIT、哈佛在内的25个研究机构共同承担的SensIT项目[9],美国sandia国家实验室与美国能源部合作、共同研究的防范生化武器袭击系统等。

    我国从2002年前后开始开展无线传感器网络的研究工作,国内研究起步较早的有中科院上海微系统研究所、沈阳自动化所、软件研究所、计算所、电子所、自动化所和合肥智能技术研究所等科研机构,清华大学、哈尔滨工业大学、西北工业大学、天津大学、北京邮电大学和国防科技大学等院校。2004年起有更多的院校和科研机构加入到该领域的研究工作中来。 1.2.2数据融合

    数据融合技术的雏形出现在第二次世界大战末期,在高炮火力控制系统中同时使用了雷达和光学传感器。这两种传感器信息的组合,不仅有效地提高了系统的测距精度,也提高了恶劣气象下抗干扰能力。不过,当时这两种数据的综合评判是靠人工完成的,质量不高,速度缓慢,这种系统没有对战争形势产生重大影响,也没有引起人们的充分注意。

    20世纪70年代,在1973年美国国防部资助的声纳信号理解系统中,才正式提出数据融合 (Data Fusion)的概念。

    1984年,美国三军政府组织中的C3委员会成立了数据融合专家组(Data Fusion Subpanel,DFS)。

    1988年起,SPIE(国际光学工程学会)开始连续主持召开有关数据融合的学术会议。1989年9月,Ren C. Luo在IEEE Trans. on SMC上发表了综述性文章Multi sensor Integration and Fusion in Intelligence systems,对此前这方面工作进行了概括总结,自此这一方向的研究变得十分活跃。

    Hall和Llinas的专著《多传感器数据融合手册》[10]详尽论述了数据融合的模型、术语、算法(包括多目标多传感器跟踪算法、图像融合当中的图像配准算法、决策级数据融合算法等)等,是研究数据融合的基础。Blackman的《多目标跟踪及在雷达中的应用》[11]给出了数据融合在目标跟踪领域的应用。国外一些大学也早在20世纪80年代就成立了数据融合研究机构,华盛顿的 George Mason大学在 1989年成立了C3I研究中心,现更名为C4I研究中心,致力于为美国军





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