李　娜　吳　帆　劉元安

摘要:無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)的傳輸技術(shù)發(fā)展迅速,但單純的傳輸原始感知數(shù)據(jù)并不能滿足傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用日益發(fā)展的智能化需求。傳感器網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)內(nèi)信息處理技術(shù)在原始采集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,將大量的信息處理和計(jì)算移植到傳感網(wǎng)內(nèi)部進(jìn)行,從海量的、雜亂無(wú)章的、難以理解的原始數(shù)據(jù)中抽取并推導(dǎo)出對(duì)于某些特定的用戶來(lái)說(shuō)具有特定意義和判決參考價(jià)值的數(shù)據(jù)。網(wǎng)內(nèi)信息處理技術(shù)能夠降低網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量、節(jié)約能量資源、提高數(shù)據(jù)精度、減小傳輸延遲,以達(dá)到提高網(wǎng)絡(luò)性能,高度契合用戶信息需求的目標(biāo),是未來(lái)傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的重要方向。

關(guān)鍵詞:無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò);網(wǎng)內(nèi)信息處理;協(xié)作聚集;數(shù)據(jù)融合

Abstract: The transmission technology of Wireless Sensor Networks (WSNs) has developed rapidly; however, it cannot follow the steps of intelligent applications of the future WSN by just transmitting the original data. Network information processing transfers the majority of processing and computing works into WSN based on original data collection. A mass of incomprehensible original data is extracted and inferred into meaningful and consultable data to some certain users. Meanwhile, by network information processing, the data transmission account and latency are decreased; the energy efficiency and data accuracy are increased. Network information processing for advancing network performance and according to users information requirements is one of the most important development directions of the future WSN.

Key words: wireless sensor network; network information processing; cooperated collection; data fusion

近年來(lái),無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)發(fā)展突飛猛進(jìn)[1-2],在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、工作機(jī)制、傳輸協(xié)議等方面已具備較為成熟的理論體系。在現(xiàn)有的較完備的網(wǎng)絡(luò)傳輸體系基礎(chǔ)之上,傳感網(wǎng)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)將朝向網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步的完善技術(shù)——傳感網(wǎng)的應(yīng)用技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)支撐技術(shù)。應(yīng)用技術(shù)從傳感器節(jié)點(diǎn)硬件設(shè)備及平臺(tái)的制造、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)開(kāi)發(fā)的角度推進(jìn)傳感器網(wǎng)絡(luò)向現(xiàn)實(shí)應(yīng)用轉(zhuǎn)化;網(wǎng)絡(luò)支撐技術(shù)包括定位技術(shù)、同步技術(shù)、安全技術(shù)、網(wǎng)內(nèi)信息處理技術(shù)等,以網(wǎng)絡(luò)性能的提升為主要目標(biāo),提高網(wǎng)絡(luò)整體的服務(wù)質(zhì)量和智能化。

網(wǎng)內(nèi)信息處理技術(shù)旨在對(duì)原始采集數(shù)據(jù)進(jìn)一步包裝整合,將大量的信息處理和計(jì)算移植到傳感網(wǎng)內(nèi)部進(jìn)行,從而簡(jiǎn)化對(duì)用戶端的設(shè)備要求,用戶側(cè)可以使用更加低端和簡(jiǎn)易設(shè)備進(jìn)行感知信息的讀取和應(yīng)用。網(wǎng)內(nèi)信息處理技術(shù)使傳感網(wǎng)具有更高級(jí)、更完善的信息處理能力,提供給用戶的感知信息將更易理解。

1 網(wǎng)內(nèi)信息處理概述

從無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的角度來(lái)看,由大量底層的感知節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)層層聚集,傳輸?shù)絽R聚節(jié)點(diǎn),這種網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量分布特性稱為“漏斗效應(yīng)”[3]。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大,數(shù)據(jù)流量越多,漏斗的壓力也就越大,發(fā)生阻滯和擁塞的可能性也越大,將會(huì)嚴(yán)重地影響網(wǎng)絡(luò)性能。網(wǎng)內(nèi)信息處理技術(shù)能夠很好地解決這個(gè)問(wèn)題,針對(duì)底層節(jié)點(diǎn)龐大的數(shù)據(jù)流量,隨著數(shù)據(jù)匯聚程度的增加,在保證基本信息不丟失的前提下,盡量地減小傳輸數(shù)據(jù)量。

因此,網(wǎng)內(nèi)信息處理技術(shù)最大的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)為:網(wǎng)絡(luò)在傳輸數(shù)據(jù)的同時(shí),也對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)在由采集節(jié)點(diǎn)到用戶域的傳輸過(guò)程中,完成了復(fù)雜而完整的信息處理流程,而具體的信息處理方法則根據(jù)不同的應(yīng)用需求進(jìn)行設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。由網(wǎng)內(nèi)信息處理技術(shù)帶來(lái)的直接網(wǎng)絡(luò)收益主要體現(xiàn)在以下4個(gè)方面:節(jié)約電池能量、減少數(shù)據(jù)冗余、提高數(shù)據(jù)精度、減小傳輸延遲。

(1)節(jié)約電池能量

大量文獻(xiàn)表明[4-5],無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)電池電量消耗最大的是無(wú)線電發(fā)送和接受數(shù)據(jù),而在節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)處理模塊中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理所消耗的能量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于無(wú)線射頻模塊。因此,對(duì)節(jié)點(diǎn)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,能夠減少發(fā)送的數(shù)據(jù)量,節(jié)約電池能量,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生存周期。

(2)減少數(shù)據(jù)冗余

在傳感器網(wǎng)絡(luò)中,位置相近的傳感器節(jié)點(diǎn)采集到的周邊環(huán)境信息,往往具有較高的相似性,重復(fù)發(fā)送冗余信息顯然不是明智之舉。因此,將具有較高相關(guān)度的多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)采集信息先進(jìn)行合并處理,得到高質(zhì)量數(shù)據(jù)再進(jìn)行發(fā)送將會(huì)減小中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)總量,節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬。

(3)提高數(shù)據(jù)精度

網(wǎng)內(nèi)信息處理擴(kuò)展了單個(gè)感知小區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)的連通性,通過(guò)協(xié)同工作的工作模式,節(jié)點(diǎn)之間信息交互,能夠進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算,得到網(wǎng)絡(luò)管理、移動(dòng)性管理、業(yè)務(wù)管理、數(shù)據(jù)傳輸?shù)葍?yōu)化結(jié)果,輔助上層的業(yè)務(wù)操作、傳輸選路、用戶決策等。精度在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中有不同的定義,比如在目標(biāo)跟蹤定位的應(yīng)用中,多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的信息交互和聚合協(xié)作,能夠計(jì)算出更為精確的目標(biāo)位置信息。

(4)減小傳輸延遲

傳輸延遲在很多應(yīng)用中是非常重要的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo),在傳輸過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序、壓縮等處理方法,能夠降低傳輸擁塞率,減小數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)的傳輸延遲。

網(wǎng)內(nèi)信息處理過(guò)程貫穿于從數(shù)據(jù)鏈路層到應(yīng)用層的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議中,如圖1所示。各層協(xié)議根據(jù)網(wǎng)內(nèi)信息處理的總體策略和規(guī)劃,以信息處理為最終目標(biāo),執(zhí)行各自的網(wǎng)絡(luò)職能。網(wǎng)內(nèi)信息處理技術(shù)將信息處理與數(shù)據(jù)傳輸同步進(jìn)行,因此,在網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)程中的每一步都需要針對(duì)總體的網(wǎng)內(nèi)信息處理策略制訂相應(yīng)的機(jī)制。網(wǎng)絡(luò)控制與管理負(fù)責(zé)協(xié)議各層嵌入各種信息接口,定時(shí)收集協(xié)議運(yùn)行狀態(tài),以網(wǎng)內(nèi)信息處理的總體策略為指導(dǎo),實(shí)時(shí)的協(xié)調(diào)控制網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)協(xié)議組件的運(yùn)行。網(wǎng)內(nèi)信息處理技術(shù)主要包括兩方面的研究?jī)?nèi)容:網(wǎng)內(nèi)協(xié)作模式的數(shù)據(jù)聚集和網(wǎng)內(nèi)信息融合處理。

2 網(wǎng)內(nèi)協(xié)作模式的數(shù)據(jù)聚集

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)是:節(jié)點(diǎn)的體積微小,存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力低下,且大部分節(jié)點(diǎn)由電池供電,能量受到極大的限制。多年來(lái),關(guān)于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的研究和設(shè)計(jì)大部分都是圍繞著低能耗、低處理能力特點(diǎn)而進(jìn)行的,網(wǎng)內(nèi)協(xié)作模式的數(shù)據(jù)聚集一直是傳感器網(wǎng)絡(luò)的重要研究?jī)?nèi)容,以網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的協(xié)作互助為基本方式,解決傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題,通過(guò)協(xié)作模式補(bǔ)償節(jié)點(diǎn)能力和能量受限的問(wèn)題。

2.1 數(shù)據(jù)聚集的空間策略

傳感器網(wǎng)絡(luò)中邊傳輸邊處理的總體策略決定了網(wǎng)絡(luò)層路由“以數(shù)據(jù)為中心”的特點(diǎn),如何選擇適合信息處理的最佳傳輸路徑,數(shù)據(jù)流相遇時(shí)是否應(yīng)該融合處理,不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中如何選擇最優(yōu)聚合點(diǎn),是數(shù)據(jù)聚集的空間策略解決的主要問(wèn)題。

顯而易見(jiàn),數(shù)據(jù)聚集的空間策略與網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)傳輸路徑存在非常緊密的聯(lián)系?；趯哟蔚姆执鼐W(wǎng)絡(luò)是一種適合于網(wǎng)內(nèi)信息處理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[6],在分簇結(jié)構(gòu)的路由協(xié)議中,簇首節(jié)點(diǎn)則是理想的數(shù)據(jù)聚合點(diǎn),所有的簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)都會(huì)將本地采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送給簇首節(jié)點(diǎn)。而且簇成員節(jié)點(diǎn)因?yàn)榈乩砦恢帽容^接近,相關(guān)性比較大,數(shù)據(jù)冗余度相對(duì)較高,適宜在簇內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理以消除冗余。另一種數(shù)據(jù)收集方法采用樹(shù)狀的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以數(shù)據(jù)融合相關(guān)參數(shù)為路由啟發(fā),生成最優(yōu)化路由,在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中,進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。文獻(xiàn)[7]提出一種以鄰居節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)相關(guān)度為選路標(biāo)準(zhǔn),便于相關(guān)度較高的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)合并壓縮,降低傳輸能量消耗的路由算法。文獻(xiàn)[8]對(duì)大數(shù)據(jù)量的感知信息在路由過(guò)程中的融合處理考慮了融合代價(jià)問(wèn)題,即對(duì)融合處理和直接轉(zhuǎn)發(fā)在能量上的權(quán)衡,對(duì)數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中最優(yōu)化的聚合點(diǎn)和聚合條件做出詳細(xì)的決策依據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)聚集的時(shí)機(jī)控制

在無(wú)線傳感網(wǎng)中,一個(gè)事件的產(chǎn)生所涉及的相關(guān)數(shù)據(jù)由多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)協(xié)作采集和傳輸。以網(wǎng)內(nèi)信息處理為需求的路由方法決定了空間策略的數(shù)據(jù)聚集,而時(shí)間上的控制方法也會(huì)對(duì)其性能產(chǎn)生重要的影響。數(shù)據(jù)聚集的時(shí)機(jī)控制決定中間節(jié)點(diǎn)合并下游節(jié)點(diǎn)傳來(lái)數(shù)據(jù)的最優(yōu)時(shí)機(jī),以及對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)、合并數(shù)據(jù)的發(fā)送需要等待多長(zhǎng)時(shí)間等。

關(guān)于聚集時(shí)機(jī)的選擇有很多種方案。文獻(xiàn)[9]提出一種周期性簡(jiǎn)單的聚合時(shí)機(jī)控制方法,節(jié)點(diǎn)等待一個(gè)規(guī)定的固定長(zhǎng)度的時(shí)間,對(duì)已經(jīng)接收到的數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)聚合,然后向下一跳發(fā)送聚合后的數(shù)據(jù)包。文獻(xiàn)[10]根據(jù)節(jié)點(diǎn)在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的位置,確定數(shù)據(jù)聚合的時(shí)機(jī),距離匯聚節(jié)點(diǎn)近的節(jié)點(diǎn)等待時(shí)間長(zhǎng),距離匯聚節(jié)點(diǎn)遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)等待時(shí)間短,所有節(jié)點(diǎn)的等待時(shí)間形成一種級(jí)聯(lián)效應(yīng),也就是說(shuō)處于同一層次的節(jié)點(diǎn),其數(shù)據(jù)聚合時(shí)機(jī)相同。這種選擇方法在保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性及時(shí)延的情況下,可以使所有傳感器節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)在沿已知路徑回傳時(shí),最大程度地聚合,有效節(jié)省了傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量。

3 網(wǎng)內(nèi)信息融合處理

如前所述,傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的不僅僅是感知數(shù)據(jù)的采集與透明傳輸,網(wǎng)絡(luò)在實(shí)時(shí)、可靠地傳輸數(shù)據(jù)的同時(shí),也是一個(gè)信息加工的工廠,在原始數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)上,網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部進(jìn)行了大量數(shù)據(jù)處理工作,傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)外部終端的感知信息將是從海量的、可能是雜亂無(wú)章的、難以理解的原始數(shù)據(jù)中抽取并推導(dǎo)出對(duì)于某些特定的用戶來(lái)說(shuō)具有價(jià)值、具有意義的處理后數(shù)據(jù)。網(wǎng)內(nèi)信息融合處理功能框圖如圖2所示。

網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)融合處理與傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用模式密切相關(guān),涉及到多種數(shù)據(jù)處理功能。針對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)的不同信息獲取需求,選擇不同的數(shù)據(jù)處理功能,從而滿足對(duì)于特定應(yīng)用場(chǎng)景的需求。按照操作對(duì)象的特點(diǎn),網(wǎng)內(nèi)信息融合處理分為以下級(jí)別:數(shù)據(jù)級(jí)、特征級(jí)、融合級(jí)、表示級(jí)。

3.1 數(shù)據(jù)級(jí)處理

(1)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式直接影響系統(tǒng)各個(gè)數(shù)據(jù)處理模塊的運(yùn)行,傳感器網(wǎng)絡(luò)中采集的數(shù)據(jù)可以選擇分布式或中央集控式存儲(chǔ)方式,存儲(chǔ)方式要考慮到節(jié)點(diǎn)容量限制、數(shù)據(jù)收集和分發(fā)模式、冗余備份和能耗最小化等問(wèn)題。

(2)數(shù)據(jù)備份

網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)具有一定的時(shí)間有效性,在進(jìn)行網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)處理的時(shí)候,處理的結(jié)果可以實(shí)時(shí)傳輸?shù)浇K端用戶,以便針對(duì)發(fā)生的事件進(jìn)行及時(shí)有效的處理控制。但對(duì)于重要的數(shù)據(jù),需要進(jìn)行數(shù)據(jù)備份,制作歷史記錄以備查詢,備份的數(shù)據(jù)在超過(guò)數(shù)據(jù)的時(shí)間有效期之后可以刪除。

3.2 特征級(jí)處理

(1)特征提取

對(duì)某一模式的一組測(cè)量值進(jìn)行計(jì)算和變換,突出該模式具有代表性的特征,針對(duì)不同的數(shù)據(jù)特征,進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。同一個(gè)模擬信息源有不同的特征提取方法,根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景選擇需要提取的特征。

(2)數(shù)據(jù)分類

利用提取的不同數(shù)據(jù)特征,可以把采集的數(shù)據(jù)按不同需求整理分類,可以按數(shù)據(jù)屬性、數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度、數(shù)據(jù)內(nèi)容等多種規(guī)則進(jìn)行分類。分類后的數(shù)據(jù)便于進(jìn)行下一級(jí)的融合處理。分類規(guī)則與更高層的融合策略有關(guān)。

(3)數(shù)據(jù)排序

數(shù)據(jù)排序功能需要數(shù)據(jù)庫(kù)支持,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)的特征排序,可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)按不同的優(yōu)先級(jí)處理,排序整理后的數(shù)據(jù),提高了傳輸有序性,同時(shí)也優(yōu)化了用戶所獲得的信息結(jié)果。

(4)數(shù)據(jù)篩選

數(shù)據(jù)篩選完成傳感器節(jié)點(diǎn)所采集數(shù)據(jù)與用戶的信息需求之間的匹配、總結(jié)和轉(zhuǎn)換功能。一方面,對(duì)于數(shù)據(jù)集合,用戶所要獲取的信息可能并不是傳感器網(wǎng)絡(luò)采集得到的所有數(shù)據(jù),另一方面,對(duì)于單個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng),用戶所要獲取的信息可能只是該項(xiàng)中的一部分,因此需要針對(duì)性地通過(guò)篩選將用戶需要的信息提取出來(lái)傳送給用戶,屏蔽不需要的數(shù)據(jù)。

3.3 融合級(jí)處理

(1)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。某種情況下的感知信息獲取,單一的數(shù)據(jù)不能表征物體的特性,需要多個(gè)數(shù)據(jù)協(xié)同表示。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的結(jié)果取決于關(guān)聯(lián)規(guī)則的可信程度。關(guān)聯(lián)可分為多維度的不同數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、多時(shí)刻的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、多個(gè)不同類型的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。

(2)數(shù)據(jù)變換

某些信息(例如圖像特征的信息)直接處理的復(fù)雜性非常大,為了方便處理,需要對(duì)這類信息進(jìn)行數(shù)據(jù)的變換,在變換域中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。通過(guò)對(duì)這類數(shù)據(jù)的變換計(jì)算能節(jié)省傳感器網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算資源。對(duì)于標(biāo)量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)變換主要用于計(jì)算數(shù)據(jù)的最大最小值、平均值、統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)等。

(3)數(shù)據(jù)合并

數(shù)據(jù)合并處理數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)系,合并相同的數(shù)據(jù)項(xiàng),或按照關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)項(xiàng)的合并,從而減少數(shù)據(jù)量,減少冗余,降低網(wǎng)絡(luò)的傳輸開(kāi)銷和能耗。

(4)數(shù)據(jù)加密

考慮到網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題,數(shù)據(jù)加密以加密格式存儲(chǔ)和傳輸敏感數(shù)據(jù)。加密算法是公開(kāi)的,而密鑰則是不公開(kāi)的。傳統(tǒng)加密方法有兩種,替換和置換。替換的方法是使用密鑰將明文中的每一個(gè)字符轉(zhuǎn)換為密文中的一個(gè)字符,而置換僅將明文的字符按不同的順序重新排列。

3.4 表示級(jí)處理

(1)數(shù)據(jù)重構(gòu)

根據(jù)用戶的不同需求,最終數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)方式可能與網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部傳輸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同,這時(shí)就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)。先提取網(wǎng)內(nèi)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)描述,根據(jù)用戶的需求,通過(guò)相應(yīng)的映射函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,這樣用戶就可以訪問(wèn)到正確的數(shù)據(jù)信息。

(2)數(shù)據(jù)表示

對(duì)于不同的應(yīng)用,呈現(xiàn)在用戶面前的數(shù)據(jù)有不同的表現(xiàn)方法。對(duì)于標(biāo)量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式可以分為單點(diǎn)數(shù)值表示和多點(diǎn)數(shù)值表示。單點(diǎn)數(shù)值表示特定時(shí)間的信息。還可以根據(jù)多點(diǎn)的變化趨勢(shì)情況表現(xiàn)數(shù)據(jù)在一段時(shí)間內(nèi)的總體情況。對(duì)于非標(biāo)量數(shù)據(jù),二維或多維的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)才可以反映數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征。

(3)壓縮編碼

按照特定的編碼機(jī)制用比較少的數(shù)據(jù)位元(或者其他信息相關(guān)的單位)表示信息,從壓縮結(jié)果來(lái)看可以分為有損壓縮和無(wú)損壓縮,由于傳感器采集的一般是模擬信息,所以主要采用有損壓縮算法。針對(duì)不同的傳感器數(shù)據(jù)特征又可以采用標(biāo)量數(shù)據(jù)壓縮算法或者矢量數(shù)據(jù)壓縮算法,根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類別可以選擇對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)壓縮算法。

4 結(jié)束語(yǔ)

網(wǎng)內(nèi)信息處理技術(shù)使傳感器網(wǎng)絡(luò)的職能不僅僅是一個(gè)向用戶提供物理世界信息的傳輸工具,更是一個(gè)具有高度計(jì)算能力和處理能力的信息加工廠。數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)倪^(guò)程中得到計(jì)算處理,用戶端接收到的是經(jīng)過(guò)了大量網(wǎng)內(nèi)處理的非原始數(shù)據(jù)。在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部對(duì)節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合處理,降低數(shù)據(jù)總量、節(jié)約能量資源、提高數(shù)據(jù)精度、減小傳輸延遲,以達(dá)到提高網(wǎng)絡(luò)性能,高度契合用戶的信息需求的目標(biāo)。未來(lái)對(duì)于網(wǎng)內(nèi)信息處理技術(shù)的研究和實(shí)現(xiàn)將推動(dòng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)成為真正成為智能的信息獲取渠道。

5 參考文獻(xiàn)