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鸡舍温度传感器网络数据融合算法分析.pdf

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华南理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名掀日期力哆年歹月7日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华南理工大学。学校有权保存并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许学位论文被查阅除在保密期内的保密论文外;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。本学位论文属于口保密,在年解密后适用本授权书。叻≮保密。学位论文全文电子版提交后口同意在校园网上发布,供校内师生和与学校有共享协议的单位浏览。请在以上相应方框内打“√”作者签名指导教师第一章引言第一章引言1.1研究背景国家2006.2020年中长期科学和技术发展规划纲要明确提出将加大对农林牧渔领域的科学研究和技术开发工作。动物的生长受到自然条件的影响,如光照、温度和湿度等;近年来,部分地区季节温度不稳定,出现温度大幅波动甚至偏高,已经严重影响了家禽的生长。温度是鸡生长环境中重要的影响因子之一,鸡同其它畜禽一样,有一个适宜的温度范围,叫等热区或舒适区。此时鸡的产热、散热达到平衡,机体代谢率低,饲料利用率高,生产性能好,机体健康而抗病力强。环境温度过高,鸡的采食量减少,肉鸡的生长缓慢或体重减轻,蛋鸡的产蛋率下降,雏鸡的采食量和增重则随温度的升高而下降;环境温度过低,则容易诱发鸡白痢、CRD或其它疾病,增加饲料消耗量,雏鸡死亡率上升。本文选取的是华南农业大学原种鸡场作为测试对象,成鸡最大饲料效率的鸡舍环境温度为24℃27℃,温度过高或过低都会对其产生明显影响。一般情况下,鸡舍环境温度每下降1℃,鸡每天要多吃1.5%的饲料,少产蛋5%。如果温度下降到5“C时,鸡每天要多吃15%的饲料,少产蛋50%以上。因此可以看出鸡舍温度对鸡的产蛋量也是关键因素。无线传感器网络Wireless SensorNetworks,WSNs是当前在国际上备受关注的、涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域,它能够通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,这些信息通过无线方式被发送,并以自组多跳的网络方式传送到用户终端,从而实现物理世界、计算世界以及人类社会三元世界的连通。传感器网络具有十分广阔的应用前景,在军事国防、工农业、城市管理、生物医疗、环境监测、抢险救灾、防恐反恐、危险区域远程控制等许多重要领域都有潜在的实用价值。未来,传感器网络将向天、空、海、陆、地下一体化综合传感器网络的方向发展,最终将成为现实世界和数据世界的结构,深入到人们生活的各个层面,像互联网一样改变人们的生活方式。传感器网络已经引起了许多国家学术界和工业界的高度重视,美国商业周刊和MIT技术评论将无线传感器网络列为2l世纪最有影响的2l项技术、改变世界10大技术之一以及全球未来的三大高科技产业之一。鸡舍温度信息的实时传输是无线传感器网络的一大挑战。鸡舍中不同地点的数据采集量很大,利用网络可以比较方便地实现大量数据的远距离传输;但如果在鸡舍中铺设有线网络,一方面不便于鸡舍的运作,另一方面成本也较高。在传统的鸡舍温度监控系华南理工大学硕士学位论文统中,一般鸡舍测试点到控制器的接线为点到点方式,接线复杂,布线困难,存在抗干扰能力差、工作不稳定、维护成本高和系统测试精度低等问题,错过了指导控温的良好时机,造成的蛋鸡产蛋率下降、雏鸡死亡率上升的后果十分严重。针对当前鸡舍温度监测中存在的上述问题,近几年发展起来的无线传感器网络由于应用成本低、网络结构灵活、数据传输距离远,已经在很多领域得到广泛应用,但应用于鸡舍中的技术尚不多见,体系还不成熟,大多数还停留在理论研究阶段。本文根据鸡舍的具体情况,结合无线传感器网络的特点,设计了一个鸡舍温度传感器网络。鸡舍温度传感器网络是以数据为中心的网络,用户关心的是传感器产生的数据,而不是鸡舍温度传感器网络的基础结构或传感器节点的ID等物理细节,用户不会提出这样的查询“两个鸡舍之间是怎样连接的”,用户经常会提出如下的查询“鸡场中哪个区域的鸡舍温度过高了”,在鸡舍温度传感器网络中,用户不关心传感器节点地址之类的标识。用户不会提出这样的查询“地址为27的传感器的温度为多少”,用户感兴趣的查询是“某一区域的鸡舍温度有没有超标”,传感器网络以数据为中心的性质表现在用户把传感器视为感知数据流或感知数据源,把传感器网络视为感知数据空间或感知数据库,所有传感器网络应用都需要感知数据的查询、分析、挖掘和理解,最终目标都是基于感知数据做出决策或制定行动方案。基于传感器网络的任何应用系统都离不开传感器网络数据的管理技术。因此任何传感器网络的应用都需要借助传感器网络数据管理技术来屏蔽传感器网络的内部实现细节。通过传感器网络数据管理系统提供的查询语言,用户可以向传感器发送自己的兴趣,传感器网络数据管理系统为用户发出的各种复杂的查询提供最优的查询计划,通过节点之间的协同,把用户感兴趣的数据收集后返回到基站以回答用户的查询。目前其他网络设计中,网络技术与数据管理技术分离,是不能适应传感器网络节点资源受限的特点,传感器网络数据管理是关系到传感器网络成败的关键技术。目前的传感器网络研究工作主要集中在传感器网络技术和通信协议方面,几乎没有开展实质性的传感器网络数据管理技术的研究。到目前为止,我国在温度数据管理与聚集处理技术研究成果十分少见,大量的问题有待解决。特别是能源有效的、资源约束的查询聚集技术研究还很少,不成完善的体系。而如何对大量实时数据进行有效的管理,是减少网络通信带宽和能量消耗的关键问题。目前该领域没有系统的论述,只是在一些文献中被零散的提到,关于在农业鸡舍上应用的论述更是少之又少,而这些研究对于能量受限的传感器网络数据管理具有重要的作用。2第一章引言本文就是在这样的应用背景和研究现状下应运而生,重点研究了鸡舍温度监测中基于权重相关的数据融合算法。1.2研究意义由于无线传感器网络最基本的功能就是收集监测区域内的数据,因此数据收集技术是无线传感器网络最重要的技术之一。在无线传感器的众多研究课题中,鸡舍温度监测是一类典型的传感器网络应用。它通过使用由大量互连的微型传感器节点组成的传感器网络,我们可以对感兴趣的鸡舍领域进行有针对性的温度数据搜集,随时了解鸡舍中各区域温度的情况,指导饲养员适时适量管理。由此可见数据融合地位十分重要,而数据融合技术贯穿整个无线传感器网络数据收集的整个过程,对网络能否长时间、高效、准确地获取数据至关重要。同时,数目巨大、分布范围广的传感器节点由电池供电且不能补充能量,存在严重的能量约束。高效使用节点的能量,延长网络系统的生存期成为传感器网络的首要设计目标。因此,节约能量研究对传感器网络十分重要,其包括如何减少单个节点的能耗和最大化整个网络的生存期。无线传感器网络中由于传感器节点非常多,感知信息具有很大的冗余度,传感器节点的冗余性保证了在个别节点失效或个别通信链路失效的情况下,不至于引起网络分立或监测数据不完整。但如果直接把这些原始数据传输给用户节点集中计算,会造成网络通信量巨大,消耗过多的网络能量。因此在自组织无线传感器网络中嵌入“网内处理”in-network processing,实现传感器数据融合,降低了数据冗余,减少了网络的通信量,从而提高了带宽效率和能量效率。将无线传感器网络应用于鸡舍温度监测,可利用其无需派人现场维护的优点以及自组织、面向数据的特点,定期对区域鸡舍进行温度数据采集,并将获取的数据自动通过网络融合和传输到达用户终端。饲养员可以在终端计算机上实时地提交查询请求,动态的了解各个感兴趣的鸡舍各区域的实时温度状况,一旦发现某区域出现异常可以即时采取相应的处理措施。无线传感器网络使得饲养员对信息的获取更加及时,能够及时采取措施控制异常温度的鸡舍进一步恶化,在很大程度上帮助饲养员提高了家鸡饲料效能。无线传感器网络可以为实现更加准确、数据量更大、对环境影响更小的鸡舍温度监测提供一个全新的手段。基于上述原因,本设计拟对鸡舍温度传感器网络技术进行一些基础研究,为最终建立基于权重相关的数据融合算法提供理论依据。基于权重相关的数据融合算法的研究和设计,可以极大提高区域查询的精度,准确3华南理工大学硕士学位论文地分析鸡舍温度传感器的运行情况,科学指导鸡舍管理,同时减少了网络中传送数据包的能量消耗,延长了网络的生命周期,以最小化传感器网络的总能源消耗。1.3论文结构本文结构具体分为以下六大部分第一章引言。首先介绍了本文的研究背景,在充分分析目前温度因素对畜牧业的影响及无线传感器网络技术发展的基础上讨论了其两者的切合点以及当前传感器网络数据管理面临的挑战,阐明了本文的研究意义和学术价值,最后介绍了本文的结构。第二章国内外研究现状。重点研究无线传感器网络连续区域信息处理技术的特点以及现有的相关技术研究进展,并展望了其未来的发展趋势。第三章算法的框架设计。主要介绍了WSN鸡舍区域采样的网络体系结构、数据融合算法的结构以及自主研发的传感器节点的设计。第四章研究设计了基于权重相关的数据融合算法。以节能和精度为主要设计目标,以鸡舍作为特定应用背景,探讨了数据融合算法的设计思路并实现。第五章算法分析与测试。利用仿真工具Matlab模拟算法在鸡舍网络中的运行情况,测试算法的性能。同时依靠现有的实验平台,进行真实小规模网络测试。1最后, 给出本文的结论、不足之处并指出后续的研究工作思路。本文的贡献主要在于以下三点1实现了将无线传感器网络技术应用于鸡舍温度监测这一领域,并在实际鸡舍实验基地上成功试验,有助于随时了解鸡舍中各区域温度情况,更好地指导科学决策。2提高了区域查询的数据精度。通过设计的反映区域传感器节点之间重要程度的权重系数,及时反映节点的真实情况,有助于传感器网络数据管理,实时地掌握区域中各传感器节点的状态。解决由于饲养员查询不是针对单个节点或者全网节点,而是针对某个区域多个传感器节点时面临的多传感器数据融合问题,更准确的反映该查询区域的鸡舍温度信息以供科学决策。3节约网络能量。通过数据融合算法对冗余数据进行网内处理,去除冗余信息,在满足查询请求的前提下尽可能将数据传输量最小化,节约整个网络的能量。4第二章WSN数据融合算法研究现状第二章WSN数据融合算法研究现状2.1无线传感器网络数据的特点无线传感器网络节点自身的局限性以及特点决定了无线传感器网络数据信息不同于传统网络的数据系统,它体现在以下几个主要特点1由于无线传感器网络中的节点随时可能失效,网络层只能提供非常有限的服务质量保证,每个传感器节点只有非常有限的存储容量、计算能力和电池能量,这些特征决定了在无线传感器网络中,温度数据的查询处理必须与传感器网络紧密结合,相互配合,进行有效的资源管理,特别是能源管理,提高传感器网络的生命周期。2每个传感器节点产生的是连续的无限数据流。传感器网络数据管理系统面对的是大量的分布式无限数据流。3传感器节点产生的测量值多数具有误差。这就要求传感器网络数据管理系统必须具有处理温度数据误差的机制,为饲养员提供尽量可靠的观测数据。4传感器节点的能源有限。传感器网络数据管理系统需要尽量减少其能源消耗,从而延长传感器网络的生命周期。由于通信的能量消耗远远大于计算的能量消耗,所以尽可能减少传输的数据量。每个传感器节点对于自身产生的原始数据应该在本地进行尽量多的处理,以减少需要传输的数据量。5由于传感器网络产生的数据量极其庞大,难以全部保存到存储器中,同时受传感器网络通信带宽节点处理能力和能量等约束,数据的集中式存储和计算不适合于传感器网络,也不利于数据处理的容错性。所以,为了提高系统的性能和容错性,传感器网络数据管理系统需要能源有效的网络内分布式数据处理算法,以实现高效的查询处理和数据管理。2.2无线传感器网络数据融合技术无线传感器网络不同于传统网络的特点给它的网内信息数据融合带来了许多新的挑战。例如以数据为中心,要求在路由的同时必须对所传递的数据内容进行处理,而不是像传统网络那样仅仅转发数据;面向具体应用,要求信息处理方法必须与特定的应用相对应,很难找到适合于所有应用的统一处理方法;超大网络规模,对算法的可扩展性需求迫切;大密度节点分布,要求算法必须能有效地消除节点数据间的相关性,避免因传输大量冗余数据所带来的通信消耗;单个节点的计算、存储能力极其有限,要求采取完全分布式的处理策略,各节点负担均匀分布,同时还要考虑到节点的能量状况,以5华南理工大学硕士学位论文便尽可能延长节点寿命和网络的生存期;网络拓扑结构变化频繁,对算法的鲁棒性和适应性提出了很高的要求。这些都要求构造一种以数据为中心、最大限度节能的、协作的网内信息处理模式。主要可以采取以下几种措施在传输过程中进行数据聚集,以计算量的增加来换取数据通信量的降低;节点发送数据前对数据进行压缩,接收到数据后进行解压缩;在节点间建立分布式的协商与合作机制,由多个节点协作完成网内信息处理。1数据聚集在无线传感器网络的信息采集过程中,采用各节点单独发送数据到汇聚节点的方法不太合适。这是因为相邻节点采集的信息往往存在冗余,各个节点单独传送数据会浪费通信带宽;同时,大数据量的传输会使整个网络消耗过多的能量,降低网络寿命。此外,多节点同时传送数据所引起的频繁冲突碰撞还会造成网络拥塞,降低通信效率,影响信息的及时收集。使用数据聚集能很好的解决这些问题,其基本思想是在从各节点收集数据的过程中,利用节点本地的计算和存储能力处理数据,去除冗余数据,尽量减少数据传输量;同时将来自不同节点的多份数据结合起来,提取或综合出较单个节点数据采集更为有效、准确地数据信息,最终达到精确感知目标信号,降低能耗,延长网络生命期的目的。2数据压缩数据聚集方法仅对监测目标的统计结果感兴趣,而不关心中间数据记录的应用场合是否有效。这对需要同时保留中间观测数据的应用就不适用了。一种可行的方案是,在传感器节点和汇聚节点处分别采用压缩和解压缩处理,即节点在发送数据前对数据进行压缩,汇聚节点收到数据后首先进行解压缩处理。这样虽然加重了节点处理的负担,但只要数据包设计合理,与直接传输原始数据所消耗的能量相比,这些代价还是必要的。无线传感器网络中的数据压缩采用分布式的方式,实现低复杂度、高压缩率。还可以将数据聚集和数据压缩方法综合起来考虑。3协作信号信息处理协作信号信息处理Collaborative Singal and Ination Processing,CSIP致力于节点间的协商与合作,通过选择合适的节点参与协作,平衡节点个体和网络整体在协作过程中的信息收益和资源代价,解决网络信息处理中的驱动机制、节点选择、处理地点、时机和算法等问题。它的基本目标包括提高事件监测和目标信息质量,提供按需集成、逐步求精的多分辨率信息;提高信息获取的资源利用效率,特别是低功耗和低带宽占用6第二章WSN数据融合算法研究现状提高信息处理的可靠性,适应网络节点易失效和链路不可靠等环境;提高信息收集的可扩展性,适应网络规模、目标特征和饲养员查询模式等因素的变化。CSIP的一般处理流程是节点任务关联、分布式感知和本地处理、节点选择、数据传输与信息提取或融合等。2.3无线传感器网络数据融合技术研究现状针对无线传感器网络连续区域的信息数据融合技术,在数据聚集、数据压缩和协作信号处理等方面已经有许多模型和算法被提出。在数据聚集方面,目前的研究分别在数据包级和应用级两个层次上展开。数据包级上的聚集操作有两种方法无损的和有损的。在无损聚集中,所有有效的信息将会被保留,在各个结果之间有非常大的相关性的情况下,会存在许多冗余数据,数据缩减的基本原则就是减少这些冗余信息。与无损聚集不同,有损聚集是以减少信息的详细内容或降低信息质量的方法来减少更多的数据传输量,从而达到节省能源的目的。应用级上的数据聚集操作是用整个网络作为对数据信息进行处理的计算平台,数据信息在传送给饲养员萃取分析之前要在网内进行预处理。例如接收节点对温度数据的最大值感兴趣,那么若某个节点同时收到了两个传感数据包,则只需传送含有最大值的那个数据包。同时,对应于无线传感器网络协议栈的物理层、网络层及应用层,数据聚集研究主要集中在信号层、特征层和决策层三个领域。信号层的数据聚集主要是利用传感器节点监测数据之间的相关信息,采用一些编码技术来对传感器节点的原始数据进行编码,从而达到减少数据通信量的目的。例如Distributed Source Coding,小波分析等方法。特征层数据聚集主要是利用多个传感器节点之间监测到的数据之间存在的特征信息来进行数据聚集。通常采用的是在数据路由的过程中,通过合并相同的监测数据、对多个相关数据进行聚集等方法来减少数据的传输。例如利用多个节点监测数据之间的时间、空间相关性,通常是在数据路由的过程中来进行数据的聚集,采用的技术有回归拟合,线性规划等技术。决策层的数据聚集技术主要是对饲养员的查询进行分析并在网络内自行如何处理监测数据,只需将查询结果通知饲养员,最典型的应用是TinyDB等数据库技术。传感7华南理T大学硕士学位论文器节点能够同时执行多个查询任务,并能够对多个任务之间的查询进行合并、优化。传感器节点根据饲养员的查询任务在网络中进行多级的任务分解,生成子查询命令发送给下一级节点,并将收到的子查询的结果根据查询需求进行处理,最后只将在该节点负责区域内查询结果返回给上一级节点。在数据压缩方面,目前主要有基于排序编码的压缩算法、分布式数据压缩算法、基于数据相关性的压缩算法和基于管道的数据压缩算法。基于排序编码的压缩算法是让汇聚节点通过组合保留节点数据的存储顺序来表达被丢弃的节点数据,从而达到压缩数据的目的。分布式数据压缩算法采用汇聚节点、簇首节点和传感器节点所构成的三层式结构,探寻最优层次组织问题。基于数据相关性的压缩算法是利用各节点间数据的相关性对数据进行压缩,然后通过压缩数据和未压缩数据之间的相关性进行解压缩,从而恢复原始数据。基于管道的数据压缩算法是将数据缓存在网络中,并组合起来形成组数据,根据指定的延迟值等待合适时间后再传输。此外,通用数据压缩算法在适当剪裁后也可移植到无线传感器网络环境中。协作信号处理设计无线传感器网络信息的表达、存储、传输和处理等环节,目前的研究工作分别是从网元层、网络层和应用层三个角度来分析,每层都有特定的问题需要解决。网元层探讨协作感知、本地数据处理和节点任务关联等;网络层探讨协作数据传输与聚集;应用层探讨信息建模、信息提取与融合等。2.3 WSN连续区域数据融合技术的发展趋势尽管无线传感器网络数据融合技术取得了很大进展,但还有一些问题尚未完全解决。总的来说,其未来的发展方向如下所述1缩短延迟。在数据传送的过程中,寻找易于进行数据聚集的路由,进行数据聚集操作,为聚集而等待其它数据的到来这三个环节都有可能增加网络的平均延时。如何减少数据传输的延时是无线传感器网络网内信息处理研究的一个重要挑战。2合理的延迟分配。将一个应用的最大延迟时间合理地分配到各个数据聚集节点上同样是一个至关重要的问题。很明显,将最大延迟时间平均分配到每个聚集节点上不可行的,因此,实现更加有效可行的时间分配算法还需要进一步地探索和研究。3合适的数据分发机制。为了能够更有效地实现网内数据聚集,通常要求数据8第二章WSN数据融合算法研究现状在传输过程中尽早地进行聚集,以更有效地减少网络中的数据传输量;但这有可能导致一些路径并不是最短路径,并且一旦一个节点数据传送失败,将会导致饲养员对这个节点下属的整个子树的数据读取失败。虽然这可以通过重发丢失数据的方法来解决,但会增加能源的开销和网络延迟,因此,如何找到一种合适的数据分发策略进行数据传输和聚集需要进一步研究。4保证鲁棒性。无线传感器网络相对于传统网络有更高的节点失效率以及数据丢失率。数据聚集可以大幅度降低数据的冗余性,但丢失相同的数据量可能损失更多的信息,相对而言也降低了网络的鲁棒性,这需要采取一定的措施来保证良好的鲁棒性。5基于QoS的低数据传输量。对目标信息的观测往往有多个传感节点同时完成,数据高度冗余且质量不等;目标在时空域上的运动也使获得充分目标信息的有效节点时空变化。因此,如何选择有效节点并在保证信息质量的前提下降低网络的数据传输量是确保无线传感器网络“以数量换质量”理念成为现实的关键。9
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