无线传感器网络数据处理与性能优化

随着科学的迅速发展， 信息技术在人类生活中扮演着举足轻重的角色， 为人们的日常生活提供了大量的便利。传感器作为获取信息的重要工具为信息系统的微型化、 无线化、数字化、 网络化和智能化做出了显著贡献。

随着无线传感器网络 (WSN) 的发展势头日渐迅猛和节点规模日益剧增， WSN 在为人们生活与工业进步提供了众多利益与便利的同时， 由于其在监测区内布置的数量惊人， 而产生了成千上万兆字节的数据信息。这些感知数据类型繁多(如数字、 文本、 图片和视频等)， 并且数据量大、 价值性价比低。大量的冗余数据传输导致严重的网络拥堵、 存储成本高和上传带宽不足等问题。最重要的是， 由于 WSN 存在电池供电寿命、 处理能力、 工作频率和内存等方面的限制， 大量的冗余节点和对事件的高频率感知产生了海量的相似数据， 导致大量能源消耗， 降低了传感器的生命周期。此外， 对于传感器来说， 大量的数据也为有限的内存带来极大的压力与挑战。因此， 提高 WSN 的数据传输效率与降低传输能耗始终是该领域的主要研究方向。

研究 WSN 数据处理与优化技术， 探索 WSN 的新理论与新技术， 对进一步普及各类无线应用具有深远的意义。目前， 人们的研究主要集中在传感器网络协议设计、 感知数据的预处理和性能优化三方面。而为了满足 WSN 海量数据感知与处理的需求， 感知节点的数据处理能力和网络系统性能将成为 WSN 广泛应用的两大关键因素。因此， 如何在考虑能力与资源约束的同时， 提升节点的数据处理能力， 设计 WSN 协议与算法， 优化提升 WSN性能成为研究热点。

《无线传感器网络数据处理与性能优化》着眼于 WSN 中的数据处理与性能优化技术， 第1章详细介绍 WSN的基本概念、关键技术、 国内外发展现状与最新成果， 使读者对该领域的发展有一个全局的认知和概念。

▲WSN基本模型

在对相关工作进行分析的基础上， 第 2 章介绍无线传感器网络数据去冗余技术， 将其分为基于统计学的数据去冗余技术、 基于数据压缩的数据去冗余技术和基于人工智能的数据去冗余技术三类， 并对现有技术进行比较分析。同时， 提出一种基于最大时间阈值与自适应步长的去冗余方法， 以及一种基于空间相关性的分阶段分层分簇去冗余方法， 并通过仿真验证其在去冗余率方面的性能。

▲集成自适应过滤模型图

▲WSN数据采集模型分析

第 3 章介绍无线传感器网络中数据融合相关技术， 对具有代表性的数据融合算法从基于统计学的数据融合、 基于人工智能的数据融合、 基于信息论的数据融合和基于拓扑学的数据融合 ４ 个方面进行分类， 根据不同的指标及特点等进行比较。同时， 针对无线传感器网络数据融合算法中网络能耗与时延的折中问题， 在考虑节点能耗优化与负载均衡的前提下， 提出了基于混合时延敏感分簇的无线传感器网络数据融合算法。

▲数据融合级别

▲多元线性回归算法流程图

第 4 章介绍无线传感器网络绿色路由协议， 从设置特殊节点、 节点节能调度以及优化数据流向的角度， 对相关路由协议进行详细的介绍、 分析、 总结及对比。针对无线传感器网络平面路由存在近基站节点易早亡的问题， 提出节点转发压力的概念；为了解决路由空洞问题， 提出基于节点转发压力的绿色全局路由算法。

▲WSN绿色路由协议分类

第 5 章针对车联网节能高效相关算法及协议方面的研究， 分别从介质访问控制(MAC) 层、 网络层和跨层设计三个方面分析绿色高效算法， 并对比现有算法协议各自的特点和不足。根据车辆节点的通信权重和数据量两个参数指标， 提出通信价值的概念， 并对路边单元 (RSU) 与车辆间 (R2V)上行数据传输规划的价值最大化问题进行探索， 提出近似比为 １＋ε 的多项式时间贪心调度算法， 以及以速度、 权重、 传输量为启发函数的启发式算法。

▲车联网节能高效算法的分类

第 6 章介绍命名数据的安全问题， 并着重分析区块链技术。针对数据安全问题， 提出基于名字的信任与安全机制的系统模型， 设计基于名字的信任机制与基于名字的安全机制， 提出一种基于区块链的身份认证方法， 并结合信息服务实体 (ISE) 认证数据生产者的身份。

▲区块链示意图

本书将理论与实例相结合， 力求做到深入浅出， 将复杂的概念用简洁浅显的语言来讲述， 方便读者快速掌握无线传感器网络基础知识、 概念及方法。

朱容波 王俊 著

ISBN978-7-03-073853-0

责任编辑: 杨逢渤

内容简介

本书共6章，系统全面地介绍了无线传感器网络数据处理与性能优化的基本理论、关键技术及最新成果。主要内容包括无线传感器网络的研究现状与关键技术、无线传感器网络数据去冗余技术、基于时延敏感分簇的无线传感器网络数据融合算法、无线传感器网络绿色路由协议、绿色车联网上行链路通信价值优化算法、基于名字的信任与安全机制。