由于传感器受限于能量供应,减少数据传输从而实现节能目标是无线传感器网络设计的重要任务。压缩传感是一种新兴技术,它从少量不完整的观察中重建原始数据,该理论表明传感器只需传输少量的数据投影到汇聚节点,就可以重建原始数据。本项目研究压缩传感在无线传感器网络应用中的关键技术。为了正确地运用压缩传感恢复数据,我们将研究不可靠传感器节点和易失效通信链路对压缩数据收集的影响,在包错误或丢失的情况下设计高效准确的数据恢复算法;根据监测区域数据的时间相关性和空间相关性,使用更少的采样或历史数据重建完整的数据地图;设计利用压缩传感进行数据收集的路由算法,最小化数据传输代价;设计传感器网络的分簇算法,利用混合的数据收集方法,减少数据收集的通信开销;探索将压缩传感应用于目标定位的可行性,开发有效的定位算法。研究成果可直接应用于无线传感器网络的数据收集和目标定位,具有较强的理论和实际研究意义。
wireless sensor networks;compressive sensing;data collection;data aggregation;broadcast
围绕物联网和传感器网络、数据传输和处理、网络和计算结构等方面开展了研究。1)物联网和传感器网络。在无线传感器网络中若仅仅只采用压缩传感,总传输次数还是很大。我们提出了使用压缩传感的混合式技术。已有工作通常将压缩传感使用在路由树上,我们提出使用混合压缩传感的聚簇算法。传感器网络被聚集成若干个簇,在一个簇内。节点将数据传输到簇头,该过程不使用压缩传感;而簇头之间使用压缩传感将数据传输到汇聚节点;研究了基于竞争的无线传感器网络的实时数据聚集,该网络使用在IEEE 802.15.4和IEEE 802.11标准中定义的CSMA/CA协议。问题是给定一棵数据聚集树和时延约束,在满足时延约束条件下最大化所有传感器节点的平均传输成功率。在CSMA/CA协议中,传输成功率与期望传输时延对节点所受干扰非常敏感,它们随着干扰程度的增大急剧增长,并且在大规模的传感器网络中,节点干扰也较大。提出将CSMA/CA和TDMA调度相结合的方法。将同一个父节点下的子节点分成若干组,每一组节点调度到不同的时间帧传输。在同一组内,节点之间还是采用CSMA/CA协议竞争信道;在自组织车载网络中,路边单元被应用于许多领域,以提高智能交通系统的性能。研究了有预算的时延受限系统中的RSU放置问题。给定预算和时延约束,考虑的问题是如何发现最佳的候选点放置c-RSU或w-RSU,以实现最大的覆盖范围,因此从c-RSU发出的信息可以在时延范围内被快速分发到尽可能多的车辆;2)数据传输和处理。我们研究了在无线mesh网络中联合使用功率控制和传输调度最小化广播时延。给定多个mesh路由器和一棵根节点为网关的广播树,任务是为每个中继节点调节功率,并且计算最优的调度,使得从根节点广播的数据包所经历的最大时延最小;研究多速率无线mesh网络中使用定向天线的最小化时延广播。给定多个装配了定向天线的无线路由器和一个网关节点,网关同时也是广播源,目标是通过确定中继节点、并为中继节点设置天线的波束数量和波束方向以最小化所有路由器从网关接收到广播数据包的时延;3)网络和计算结构。随着应用对计算能力需求的不断提高,越来越多的数据中心消耗大量的电力资源,因此数据中心的节能是一个刻不容缓的问题。提出在虚拟数据中心中进行多维度的资源分配,以减少能量消耗,并满足QoS需求;研究了独立支撑树的构造。