無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的量化狀態(tài)信息融合研究

信息融合有助于解決無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的定位跟蹤問題，而量化測量則為解決無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能量和通信帶寬的約束提供了可行的解決思路。本研究旨在將量化測量引入信息融合，建立穩(wěn)健量化參數(shù)估計(jì)和信息融合算法；重點(diǎn)研究最優(yōu)量化策略；基于量化測量的測量噪聲概率密度估計(jì)；針對WSN定位過程中的色噪聲環(huán)境、非線性估計(jì)以及個(gè)別節(jié)點(diǎn)測量錯(cuò)誤（野值）等實(shí)際條件，建立穩(wěn)健量測狀態(tài)估計(jì)；針對簇內(nèi)不同分組、不同簇之間以及不同測量信息進(jìn)行信息融合研究以提高定位精度和系統(tǒng)穩(wěn)定性，尤其是針對量測數(shù)據(jù)相關(guān)且相關(guān)性未知情況下的狀態(tài)信息融合。其最終目標(biāo)是基于系統(tǒng)性能分析和整體優(yōu)化建立穩(wěn)健量化狀態(tài)信息融合算法，從而豐富信息融合理論，為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的高精度定位跟蹤及實(shí)際應(yīng)用提供系統(tǒng)的理論支持。 2100433B

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的融合系統(tǒng)不可避免地產(chǎn)生或受限于諸多彼此相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)約束條件，如信息延遲(無序)、丟包、帶寬、動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜吐酚蓞f(xié)議等，從而使得傳感器網(wǎng)絡(luò)融合的研究面臨著諸多新的難題和挑戰(zhàn)。海上船舶監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)際上是一個(gè)大型的無線Ad hoc網(wǎng)絡(luò)，其信息處理的核心就是多網(wǎng)絡(luò)約束下的多傳感器信息融合問題。因此，開展多約束多傳感器網(wǎng)絡(luò)融合的關(guān)鍵科學(xué)問題研究具有重要的理論意義，其研究成果在船舶安全監(jiān)控中具有廣泛的工程實(shí)際應(yīng)用前景。本項(xiàng)目主要研究內(nèi)容包括：1)建立各約束條件間的相關(guān)性模型以及延遲、丟包特性模型；2)以帶寬約束為基礎(chǔ)，逐步引入其它約束開展網(wǎng)絡(luò)融合算法設(shè)計(jì)和性能分析；3)開展不同信息傳輸形式下的網(wǎng)絡(luò)融合算法的設(shè)計(jì)和比較研究；4)完成船舶監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)下多源異步異類信息融合和不可靠信息的組合導(dǎo)航方法；5)利用仿真系統(tǒng)和Highlander公司的VMS平臺(tái)進(jìn)行各種模型和算法的驗(yàn)證、測試和評(píng)估。

為了延長網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間或保證網(wǎng)絡(luò)的連通性，可以在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中布置少量專門用于路由數(shù)據(jù)的中繼節(jié)點(diǎn)。本項(xiàng)目以幾何理論為基礎(chǔ)，系統(tǒng)深入地研究了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的中繼節(jié)點(diǎn)布置問題，主要研究內(nèi)容和研究結(jié)果包括： (1) 研究了不同網(wǎng)絡(luò)模型和優(yōu)化目標(biāo)下的簇內(nèi)中繼節(jié)點(diǎn)布置問題，由于作為簇頭的中繼節(jié)點(diǎn)的功能類似于一個(gè)獨(dú)立網(wǎng)絡(luò)中的基站，因此無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的基站布置算法也可用于求解類似的簇內(nèi)中繼節(jié)點(diǎn)布置問題。(i) 假設(shè)傳感器節(jié)點(diǎn)可以自動(dòng)調(diào)整其無線發(fā)送功率，提出了一種基于最速下降法的中繼節(jié)點(diǎn)布置算法，使得傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)所消耗的總功耗最小。在該算法中，先選擇基站的一個(gè)初始位置，然后沿著負(fù)梯度方向，通過不斷迭代求出總功耗的極小值點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以得到使得傳感器節(jié)點(diǎn)總功耗最小的中繼節(jié)點(diǎn)位置。(ii) 假設(shè)傳感器節(jié)點(diǎn)可以自動(dòng)調(diào)整其無線發(fā)送功率，提出了一種基于貪婪搜索的中繼節(jié)點(diǎn)布置算法，最大化了所有傳感器節(jié)點(diǎn)的最短生存時(shí)間。首先證明了對于一個(gè)三維無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，中繼節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)位置最多只取決于所有傳感器節(jié)點(diǎn)中的某四個(gè)節(jié)點(diǎn)，然后通過貪婪搜索得到這四個(gè)節(jié)點(diǎn)。相比現(xiàn)有算法，該算法可以適用于三維空間。(iii) 假設(shè)傳感器節(jié)點(diǎn)具有固定的無線發(fā)送功率和通信范圍，提出了一種基于平面分割的中繼節(jié)點(diǎn)布置算法，使得傳感器節(jié)點(diǎn)用于傳輸數(shù)據(jù)的總功耗最小。通過所有傳感器節(jié)點(diǎn)的通信圓來分割二維平面，可以得到有限多個(gè)具有不同總功耗的中繼節(jié)點(diǎn)位置，從而將中繼節(jié)點(diǎn)位置在二維平面的無限搜索空間縮小為有限多個(gè)搜索空間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以得到使得傳感器節(jié)點(diǎn)總功耗最小的中繼節(jié)點(diǎn)位置。 (2) 研究了單層網(wǎng)絡(luò)中滿足連通性的中繼節(jié)點(diǎn)布置問題，提出了一種基于合并連通片的近似算法，以最小化使得網(wǎng)絡(luò)連通所需的中繼節(jié)點(diǎn)數(shù)目。在該算法迭代求解過程的每步中，先基于Voronoi圖求出各個(gè)連通片的外圍節(jié)點(diǎn)，然后嘗試布置最小數(shù)目的中繼節(jié)點(diǎn)，以連接其中兩個(gè)連通片或三個(gè)連通片中的外圍節(jié)點(diǎn)，形成新的連通片，重復(fù)該迭代過程直至所有節(jié)點(diǎn)連通。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法得到的平均中繼節(jié)點(diǎn)數(shù)目約為現(xiàn)有算法的90%。 通過本項(xiàng)目的研究，推動(dòng)了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中繼節(jié)點(diǎn)布置問題的研究，促進(jìn)了項(xiàng)目組團(tuán)隊(duì)的成長，已發(fā)表和錄用了5篇相關(guān)論文，其中3篇被SCI收錄，5篇被EI收錄，此外還有4篇論文已投稿，已培養(yǎng)了1名碩士研究生畢業(yè)，現(xiàn)有5名在讀碩士研究生正在研究此方向。 2100433B