余修武,范飛生,周利興,2,張 楓,2

(1.南華大學(xué)環(huán)境保護與安全工程學(xué)院,湖南 衡陽 421001;2.金屬礦山安全與健康國家重點實驗室,安徽 馬鞍山 243000)

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無線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)預(yù)測加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法*

余修武1,2*,范飛生1,周利興1,2,張 楓1,2

(1.南華大學(xué)環(huán)境保護與安全工程學(xué)院,湖南 衡陽 421001;2.金屬礦山安全與健康國家重點實驗室,安徽 馬鞍山 243000)

為提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測系統(tǒng)的可靠性及壽命,提出了一種基于分簇的自適應(yīng)的預(yù)測加權(quán)數(shù)據(jù)融合(AFWDF)算法。AFWDF算法依據(jù)數(shù)據(jù)在時間上的相關(guān)性,建立預(yù)測模型。源節(jié)點與簇頭利用前期監(jiān)測數(shù)據(jù)的變化態(tài)勢自適應(yīng)調(diào)整預(yù)測模型參數(shù)對后期數(shù)據(jù)進行預(yù)測,源節(jié)點通過預(yù)測值與測量值比較提取特征值和剔除異常值,簇頭根據(jù)特征值和預(yù)測值還原監(jiān)測值,并計算監(jiān)測值可信度和權(quán)重進行加權(quán)數(shù)據(jù)融合。通過性能分析及仿真,得出AFWDF可靠性較高,且在模擬環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)壽命周期比SAEMDA和BPNDA算法提高了15%左右。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò);數(shù)據(jù)融合;自適應(yīng)預(yù)測模型;環(huán)境監(jiān)測;可信度

無線傳感網(wǎng)絡(luò)WSN(Wireless Sensor Network)由大量的無線傳感器節(jié)點及少數(shù)匯聚節(jié)點組成,具有感知、計算和無線通信能力,可用于各種環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域[1-2],能夠?qū)崟r動態(tài)的進行數(shù)據(jù)采集分析,有效的對環(huán)境參數(shù)進行監(jiān)測預(yù)警。由于傳感器節(jié)點一般隨機布設(shè),且單個節(jié)點監(jiān)測范圍受限,為增加監(jiān)測數(shù)據(jù)的魯棒性和可靠性,要使多個節(jié)點監(jiān)測范圍部分重疊,這勢必造成了監(jiān)測數(shù)據(jù)的冗余[3],而WSN能量、存儲、通信帶寬等資源非常有限[4-5],為保證WSN能夠長期有效運行,必須盡量降低其運行能耗。且傳感器屬于靈敏元件,在外界環(huán)境的干擾下很容易得到不可靠數(shù)據(jù)。為了增加可靠性和通信效率、降低能耗來提高節(jié)點以及整個網(wǎng)絡(luò)壽命,需對數(shù)據(jù)進行融合處理。

如何增加數(shù)據(jù)可靠性及延長網(wǎng)絡(luò)壽命是WSN中的一個關(guān)鍵問題[6-10],文獻[8]提出使用信息熵反映節(jié)點數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)計特性,最大尋優(yōu)確定數(shù)據(jù)融合上下限閥值進行局部融合、實現(xiàn)冗余數(shù)據(jù)過濾,但其融合率低,融合度受到熵值的限制,節(jié)能有限;文獻[9]從驅(qū)動事件出發(fā),使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNDA)對數(shù)據(jù)融合,動態(tài)訓(xùn)練樣本信息,提取特征值,但該算法在不含標簽信息時將無法訓(xùn)練,且事件驅(qū)動訓(xùn)練成本較高;文獻[10]基于深度學(xué)習(xí)模型(SAEMDA)采用自動編碼器簇內(nèi)構(gòu)建特征提取分類模型,克服了傳統(tǒng)訓(xùn)練方法的不足,一定程度上減少了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)能耗。以上算法對數(shù)據(jù)的可靠性分析較少,單純的以數(shù)據(jù)為中心融合,容易產(chǎn)生不可靠融合數(shù)據(jù),且目前由于能耗的限制,WSN生命周期還較短,為最大限度延長網(wǎng)絡(luò)生命周期及提高數(shù)據(jù)可靠性,本文使用自適應(yīng)預(yù)測模型在源節(jié)點即提取數(shù)據(jù)特征值來判斷數(shù)據(jù)可靠性,并發(fā)送可靠數(shù)據(jù)特征值至融合簇頭,簇頭還原原始數(shù)據(jù)并以數(shù)據(jù)可信度進行加權(quán)融合,在保證數(shù)據(jù)的可靠性的基礎(chǔ)上大大降低了通信能耗。

1 自適應(yīng)預(yù)測模型

監(jiān)測節(jié)點布設(shè)完成后,通過分簇機制自行分簇,選取簇頭節(jié)點,在此采用經(jīng)典的LEACH[11]分簇模型。假設(shè)源(S)節(jié)點通過定位ID位置已知,初始狀態(tài)S節(jié)點數(shù)據(jù)集合為空,當(dāng)監(jiān)控中心給S節(jié)點下達監(jiān)測指令,開始收集數(shù)據(jù)。若簇內(nèi)有n個S節(jié)點,設(shè)為Si(i為1,2,3…n),Si監(jiān)測時間序列數(shù)據(jù)集合為{dij},j為時間序列(j為1,2,3…)。在WSN中節(jié)點采集的數(shù)據(jù)之間在時間上存在著相關(guān)性,即后一時刻的數(shù)據(jù)和前期的監(jiān)測數(shù)據(jù)有關(guān),且時間越接近相關(guān)性越大,故可通過前期數(shù)據(jù)來預(yù)測后一時刻數(shù)據(jù),建立時間預(yù)測模型,通過預(yù)測值與測量值求取特征值與可信度來加權(quán)融合監(jiān)測數(shù)據(jù)。

預(yù)測及融合流程如圖1所示。

圖1 AFDWF數(shù)據(jù)融合流程

1.1 預(yù)測模型的建立

WSN的監(jiān)測是一個實時在線過程,數(shù)據(jù)之間存在一定的連貫性。如果在無強烈的外力的干擾下,如人為干擾產(chǎn)生異常值或者環(huán)境突變而發(fā)生的監(jiān)測數(shù)據(jù)急劇增加或降低,相鄰的監(jiān)測數(shù)據(jù)不會產(chǎn)生劇烈的變化。結(jié)合預(yù)測模型理論,可用如下平滑預(yù)測模型進行預(yù)測,如式(1)所示[12]:

(1)

(2)

(3)

外界壞境的變化會使數(shù)據(jù)擁有不同的變化趨勢,為增加預(yù)測的準確性,αij需進行進自適應(yīng)調(diào)整。

1.2 異常值檢測機制

由于監(jiān)測數(shù)據(jù)之間具有相關(guān)性,且相鄰兩監(jiān)測數(shù)據(jù)之間差距較小,預(yù)測值趨近于前期數(shù)據(jù),可以認為預(yù)測值趨近于真實值,當(dāng)測量值和預(yù)測值發(fā)生較大誤差時,則用如下機制確定。

1.3 自適應(yīng)線性變化趨勢系數(shù)αij

2 自適應(yīng)預(yù)測加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法

自適應(yīng)預(yù)測加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法AFDWF(AdaptiveForecastWeightingDateFusion)是在自適應(yīng)預(yù)測模型的基礎(chǔ)上,通過預(yù)測值與監(jiān)測值的比較,提取特征值,特征值數(shù)據(jù)比源監(jiān)測數(shù)據(jù)小的多,根據(jù)特征值排除異常值,并可得出監(jiān)測值的可信度,進而根據(jù)可信度算出權(quán)重,依據(jù)權(quán)重最終對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行融合的一種算法。

2.1 監(jiān)測數(shù)據(jù)可信度

λi(j+1)=(2.58σ-|ηi(j+1)|)/(2.58σ)

(4)

化簡得

λi(j+1)=1-|ηi(j+1)|/(2.58σ)

(5)

2.2 加權(quán)融合

其中權(quán)重q計算公式如下

則最終融合值dj+1如式(6)所示。

(6)

3 算法性能分析及仿真

3.1 可靠性分析

3.1.1 預(yù)測模型分析

本實驗采用美國InspectorALERTV2多功能輻射測氡儀采集了兩組某鈾尾礦庫內(nèi)兩個不同時間段的同一區(qū)域各節(jié)點連續(xù)時期γ射線輻射劑量率(單位μSv/hr)樣本數(shù)據(jù),分別設(shè)為節(jié)點S1、S2時間段,在此把同一時期的各節(jié)點樣本數(shù)據(jù)做均值處理,分別使用上述平滑預(yù)測型模型進行預(yù)測,即

圖2為此兩時間段測量與預(yù)測均值比較。

圖2 S1、S2時間段節(jié)點平均測量值與預(yù)測值

選取實驗樣本測得2.58σ=0.075,測量值與預(yù)測值在S1時間段有最大相對誤差εmax

=0.043×100%=6.06%

兩組實驗測量值與預(yù)測值平均相對誤差為

3.1.2 AFWDF可靠性分析

3.2 算法能耗分析

數(shù)據(jù)融合算法的優(yōu)良除了需考慮數(shù)據(jù)可靠性外,另外一個最重要的因素是系統(tǒng)和節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)壽命,節(jié)點的能量消耗主要分為兩個部分,信號收發(fā)(通信)和信號處理,研究表明[13]通信能耗遠遠大于信號處理能耗,故減少收發(fā)數(shù)據(jù)包的大小能夠有效的減少節(jié)點的能量消耗,節(jié)點能量消耗(Econ)模型可用式(7)表示。

Econ=k1Erec+k2Esend(d,εmp)+k3Etrans+Ecollect

(7)

式中:k1、k2和k3分別為節(jié)點接收、發(fā)送和處理數(shù)據(jù)包的大小,Erec和Esend分別為節(jié)點接收、發(fā)送和處理1bit的數(shù)據(jù)包消耗的能量(在環(huán)境一定的情況下為定值),其中Esend和發(fā)送距離d和多徑衰落系數(shù)εmp有關(guān),且Etrans?Esend& Erec,Ecollect為節(jié)點數(shù)據(jù)采集能耗(指定能耗,在此假設(shè)為一固定值)。

AFWDF算法運用LEACH協(xié)議對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進行分簇。若網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)未融合,即源節(jié)點數(shù)據(jù)包直接經(jīng)過簇頭發(fā)送給匯聚節(jié)點,設(shè)每個節(jié)點數(shù)據(jù)包大小相同且都為k,則一個簇其除去數(shù)據(jù)采集所需能耗之外的網(wǎng)絡(luò)能耗為E1=nk(2Esend+Erec+Etrans)。通過AFWDF算法融合之后,其網(wǎng)絡(luò)能耗為E2=nk[(ρ1+ρ2)Esend+ρ1Erec]+ρ3nkEtrans,其中n為簇內(nèi)源節(jié)點數(shù)量,ρ1為特征值提取數(shù)據(jù)包壓縮系數(shù)(0<ρ1<1),如表3所示,特征值的數(shù)據(jù)遠遠小于源采集數(shù)據(jù),即0<ρ1?1;ρ2為簇頭數(shù)據(jù)包壓縮系數(shù)(0<ρ2<1),且ρ2≈1/n;ρ3為數(shù)據(jù)處理倍增系數(shù)。

假設(shè)Erec=(3/4)Esend,Etrans=(1/1000)Esend,ρ1=0.1,ρ2=0.1,ρ3=10。則E2≈0.1E1,融合后節(jié)點能耗顯著降低。

3.3 網(wǎng)絡(luò)仿真對比

為了更好的分析AFWDF算法的性能,在此通過仿真對AFWDF算法與BPNDA算法和SAEMDA算法的網(wǎng)絡(luò)消耗和壽命進行簡化比較。為了保持仿真環(huán)境的近似性,采用同種通信能耗模型和LEACH分簇協(xié)議,設(shè)置在100m×100m平面區(qū)域中,設(shè)置初始化參數(shù)如表1所示,布設(shè)50個節(jié)點。在此使用簡化能耗模型,即不考慮通信距離、通信多徑衰落、等因素的影響,直接以定值Erec、Etrans、Esend和數(shù)據(jù)包長度來模擬,20s計算一次網(wǎng)絡(luò)能耗。

表1 仿真參數(shù)設(shè)置

由圖3可以看出,在600輪之前AFWDF的匯聚節(jié)點收包率稍低于SAEMDA和BPNDA,600輪之后SAEMDA和BPNDA下降趨勢明顯,至700輪左右下降至低于AFWDF,1100輪左右收包率趨于零,而AFWDF下降趨勢相對于SAEMDA和BPNDA較慢,壽命相對增加15%左右。這是因為:AFWDF是由簇頭高度融合的數(shù)據(jù),其相對于其余兩種算法的數(shù)據(jù)融合率較高,且能夠剔除異常數(shù)據(jù),相應(yīng)的減少了信息通信量,網(wǎng)絡(luò)能耗低;3種算法工作一段時間后出現(xiàn)死亡節(jié)點或無效節(jié)點,使匯聚節(jié)點接收數(shù)據(jù)量減少,降低了收包率。

圖3 匯聚節(jié)點收包率與實驗輪數(shù)的關(guān)系

圖4 平均節(jié)點能量與實驗時間的關(guān)系

算法平均節(jié)點能量對比如圖4所示,在相同的實驗時間下,AFWDF明顯比SAEMDA和BPNDA平均節(jié)點能量多,而SAEMDA與BPNDA差距不大。與SAEMDA和BPNDA算法相比,AFWDF算法相對簡單,利用預(yù)測減少了數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練的損耗,降低了傳輸至簇頭數(shù)據(jù)包的大小,同時在簇頭的加權(quán)高度融合下,進一步降低了通信量,即明顯降低了平攤到單節(jié)點的能耗。

4 結(jié)束語

AFWDF算法依據(jù)數(shù)據(jù)在時間上的相關(guān)性,提出在源節(jié)點及簇頭同時使用自適應(yīng)型預(yù)測模型進行預(yù)測分析,利用監(jiān)測數(shù)據(jù)的變化態(tài)勢動態(tài)調(diào)整預(yù)測模型的參數(shù),源節(jié)點通過對預(yù)測值和測量值的比較提取特征值并排除異常值,簇頭求取監(jiān)測值可信度及權(quán)重對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行融合。AFWDF算法屬于高度融合型算法,信息提取度較高,降低了數(shù)據(jù)傳輸能耗,能夠有效的延長網(wǎng)絡(luò)的整體壽命。同時,由于預(yù)測模型監(jiān)測數(shù)據(jù)需建立在相近時間段的條件下,AFWDF只適用于動態(tài)實時在線監(jiān)測系統(tǒng)。對于數(shù)據(jù)監(jiān)測間隔時間較長,時間相關(guān)性很小的監(jiān)測系統(tǒng),預(yù)測模型有待進一步研究。

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Adaptive Forecast Weighting Data Fusion Algorithm for Wireless Sensor Network*

YU Xiuwu1,2*,FAN Feisheng1,ZHOU Lixing1,2,ZHANG Feng1,2

(1.Environmental Protection and Safety Engineering Institute,University of South China,Hengyang Hu’nan 421001,China; 2.The State Key Laboratory of Safety and Health for Metal Mines,Maanshan Anhui 243000,China)

In order to improve the reliability and extend lifetime of wireless sensor network(WSN)monitoring system,an adaptive forecast weighting data fusion(AFWDF)algorithm based on clustering is proposed.AFWDF builds a forecast model based on the temporal correlation of data.The source node and the cluster head adaptively adjust the prediction model parameters by using the change trend of the early monitoring data to predict the later data.The source node extracts the eigenvalues and eliminates the abnormal values by comparing the predicted values with the measured values. The cluster head restores the monitored values and calculates the reliability and weight of the monitored values to fuse the them.Through the performance analysis and simulation,it is concluded that the AFWDF algorithm has high reliability,and the network life cycle is about 15% higher than SAEMDA and BPNDA in the simulation environment.

wireless sensor network;data fusion;adaptive forecast model;environmental monitoring;reliability

余修武(1976-),男,江西九江人,博士,副教授,主要研究方向為安全智能監(jiān)測預(yù)警技術(shù),安全科學(xué)技術(shù),1248575964@qq.c om;

范飛生(1990-),男,江西上饒人,碩士研究生,主要研究方向為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理,1098471222@qq.com;

周利興(1993-),男,山西朔州人,碩士研究生,主要研究方向為無線定位技術(shù);

張 楓(1993-),女,湖南邵陽人,碩士研究生,主要研究方向為,無線傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)。

項目來源:金屬礦山安全與健康國家重點實驗室開放基金項目(2016JSKSSYS04);湖南省重點研發(fā)項目(2015SK2005);湖南省教育廳科研重點項目(15A161);江西省自然科學(xué)基金項目(20122BAB201050)

2016-09-08 修改日期:2017-01-11

TP393

A

1004-1699(2017)05-0772-05

C:7230

10.3969/j.issn.1004-1699.2017.05.023