吳德

摘 要 將多Agent技術與無線傳感器網(wǎng)絡相結合，充分利用Agent與傳感器網(wǎng)絡節(jié)點的自治性與協(xié)作性，以煤礦井下無線傳感器網(wǎng)絡人員定位系統(tǒng)為背景，提出了一種基于多Agent系統(tǒng)的無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合模型，分析了網(wǎng)絡中本地傳感器節(jié)點Agent與融合中心Agent的內部結構，介紹了節(jié)點間協(xié)商的基本策略。

【關鍵詞】多Agent 無線傳感器網(wǎng)絡 數(shù)據(jù)融合

無線傳感器網(wǎng)絡（WSN，Wireless Sensor Network）由大量具有感知能力、計算能力和通信能力的微型傳感器以自組織方式構成，網(wǎng)內節(jié)點協(xié)作完成數(shù)據(jù)的采集與傳送，可廣泛應用于戰(zhàn)場監(jiān)測、環(huán)境保護和智能家居等諸多領域。多Agent系統(tǒng)是分布式人工智能的主要研究內容，在此系統(tǒng)中多個獨立的、智能的、自主的Agent通過相互作用共同完成特定的目標和任務，其典型特征就是系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)、計算以及控制都是分布式的，這一點與無線傳感器網(wǎng)絡相一致。

無線傳感器網(wǎng)絡是一種分布式自主系統(tǒng)，具有自組織功能，分布在不同位置的傳感器網(wǎng)絡節(jié)點擁有一定的獨立決策感知信息的能力，若將節(jié)點是為Agent，那么無線傳感器網(wǎng)絡就是一種多Agent系統(tǒng)。盡管如此，無線傳感器網(wǎng)絡具有一些自己的特殊特征，多Agent系統(tǒng)中的方法還不能直接應用到無線傳感器網(wǎng)絡中。Ortiz C L等人以多Agent系統(tǒng)中的合同網(wǎng)為原型開發(fā)了無線傳感器網(wǎng)絡協(xié)同方法；Sandholm T等人提出了基于任務再分配的動態(tài)仲裁方法。本文以無線傳感器網(wǎng)絡目標追蹤技術為背景，研究了基于多Agent系統(tǒng)的無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合方法。

1 多Agent系統(tǒng)

多Agent系統(tǒng)是由多個Agent組成的Agent社會，是一種分布式自主系統(tǒng)。該系統(tǒng)的通過Agent的交互，設計多Agent協(xié)作求解復雜問題，其關鍵是協(xié)調各Agent的知識、目標、策略和規(guī)劃。在實際系統(tǒng)中，多Agent系統(tǒng)通過各Agent間的協(xié)同工作來表達系統(tǒng)的結構和功能，其主要的協(xié)同方式有通訊、合作、互解、協(xié)調、調度、管理及控制等。

2 無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合

數(shù)據(jù)融合過程是一種將來源于不同或相同源的數(shù)據(jù)或信息進行統(tǒng)一協(xié)調處理，以得到更有效、更符合要求的決策信息或數(shù)據(jù)的過程。無線傳感器節(jié)點一般是以預先設定的頻率采樣并進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)模@些采樣信息在語義上多具有時空相關性。若將網(wǎng)絡中具有相關性的數(shù)據(jù)融合成能夠準確表達真實物理狀態(tài)的信息或數(shù)據(jù)，即可有效減少網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)量，進而降低網(wǎng)絡節(jié)點的能量消耗，延長網(wǎng)絡壽命。此外，數(shù)據(jù)融合還能夠剔除掉因傳感器節(jié)點受擾而產(chǎn)生的錯誤。無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合技術的主要思想是將來自不同節(jié)點的信息結合起來進行融合處理，達到減少網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸量的目的。

3 多Agent的無線傳感網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合設計

3.1 問題描述

由于煤礦井下通信存在嚴重的多徑傳播、衰減、非視距、通信盲點，因此，為了保證網(wǎng)絡的可靠性，就需要使用融合技術對采集到的數(shù)據(jù)進行處理。

基于煤礦井下無線傳感器網(wǎng)絡人員定位系統(tǒng)，是在采煤工作面布置一定密度的無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點，當攜帶可識別模塊的礦工進入工作區(qū)域去，傳感器網(wǎng)絡就返回感知信息并保持對目標的追蹤。整個網(wǎng)絡動態(tài)調整傳感器節(jié)點的工作狀態(tài)，實時選舉簇頭，然后由簇頭跟上級節(jié)點進行通信，返回追蹤信息，其中簇頭的選舉動作由事件觸發(fā)的。如圖1所示，在某一特定時刻，處在偵測范圍內的節(jié)點選舉一個簇頭，該簇頭節(jié)點作為信息融合中心，其他節(jié)點將各自偵測到的信息發(fā)送到該簇頭節(jié)點。

3.2 融合模型設計

基于Agent的無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合模型如圖2所示，各類傳感器節(jié)點的Agent都具有任務管理、信息中繼、資源管理以及數(shù)據(jù)處理等功能。動態(tài)選舉出來的簇頭節(jié)點作為融合中心，處在活動狀態(tài)的其他節(jié)點即作為本地傳感器，數(shù)據(jù)的融合通過本地傳感器Agent與融合中心Agent協(xié)作完成。圖3是本地傳感器節(jié)點Agent的內部結構，由任務管理負責調度Agent各個功能直接的調度任務，數(shù)據(jù)處理任務根據(jù)傳感器采集的信息與本地規(guī)則，對數(shù)據(jù)進行預處理，通信與信息中繼任務實現(xiàn)本地節(jié)點與融合中心的協(xié)作與通信。與本地Agent不同的是，融合中心Agent具有調度簇內節(jié)點的功能，且擁有不同的中心融合規(guī)則，其內部結構如圖4所示。

3.3 協(xié)作

數(shù)據(jù)的融合是由本地傳感器節(jié)點與簇頭節(jié)點間的協(xié)商實現(xiàn)。其具體的協(xié)商策略是：融合中心接到任務后，對鄰近節(jié)點進行評價并分級，目的是選擇能夠完成任務的高效節(jié)點，進而在局部形成一個偵測網(wǎng)絡；然后融合中心Agent將任務靜態(tài)的分配到該網(wǎng)絡，各分配到任務的本地Agent按照中心提供的本地規(guī)則對采集到的數(shù)據(jù)進行預處理，再將結果發(fā)送到融合中心Agent；最后由融合中心Agent根據(jù)中心融合規(guī)則完成任務，并將最終結果反饋到任務發(fā)布者。

4 結論

基于多Agent技術的無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合模型，以邏輯分析為基礎，利用Agent與傳感器網(wǎng)絡節(jié)點對煤礦環(huán)境的感知和決策功能，通過多Agent協(xié)作，減少決策過程對數(shù)據(jù)融合中心的依賴，增強了無線傳感器網(wǎng)絡的可靠性。但是多Agent任務管理需要消耗一定的系統(tǒng)資源，主要包括物理存儲空間、能量等，這對傳感器網(wǎng)絡的整體性能帶來一定影響。多Agent的協(xié)商算法及融合規(guī)則，以及Agent向后傳播的算法是下一步研究的重點。

參考文獻

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作者單位

金華經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)管委會高新技術產(chǎn)業(yè)局 浙江省金華市 321017