网络拓扑结构动态自适应的压缩感知数据收集方法技术

本发明专利技术公开了一种网络拓扑结构动态自适应的压缩感知数据收集方法，包括以下步骤：(1)节点部署与初始化；(2)通过同层随机游走和跨层随机游走的组合，实现双重随机游走；(3)基于双重随机游走，完成压缩感知测量和测量结果同步上传过程；(4)SINK节点进行压缩感知数据恢复。本发明专利技术摆脱了对全局性位置坐标的依赖；通过双重随机游走同时实现了有向随机游走和路由节点空间分布非均匀性补偿；随机游走路径节点空间分布均匀性好，可以避免汇聚效应导致的瓶颈问题，同时数据恢复精度更高；实现了压缩感知测量和测量结果传的统一，摆脱了对静态传输路径的依赖，网络拓扑动态自适应性能好。

Dynamic adaptive data collection method of compressed sensing based on network topology

【技术实现步骤摘要】
网络拓扑结构动态自适应的压缩感知数据收集方法
本专利技术涉及无线传感器网络领域，涉及利用压缩感知技术和动态路由技术结合来实现数据收集的方法。
技术介绍
典型的无线传感器网络(WSN)通常包括一个SINK节点和大量的无线传感器节点。传感器节点通常由电池供电，能量储备有限，提高能量利用效率是重要研究内容。压缩感知已广泛应用于无线传感器网络中，以实现高效的数据采集。它将数据采集和数据压缩相结合，通过挖掘传感器数据中的稀疏结构，超越了传统的奈奎斯特-香农边界。无线传感器网络的拓扑结构通常具有一定的动态特性。WSN通常部署在无人值守的环境中，甚至是在恶劣的环境中。无线网络信号环境通常并不稳定，容易出现信道失效等问题。传感器节点通常成本较低，并且使用容量有限的电池供电，容易由于各种原因而导致节点失效。这些因素使得，无线传感器网络的拓扑结构呈现动态变化的特征。因此，有必要设计具有网络拓扑结构动态自适应能力的方案。随机游走是一种典型的动态路由机制。在随机游走的每一跳中，当前节点随机选择一个相邻节点作为其下一跳的目标节点。它比传统的静态路由机制具有更好的网络动态适应性。随机游走方案中单个节点或者信道的失效对整体性能影响较小。如果没有这些故障节点或者信道，仍然可以通过其他节点或者信道完成随机游走过程。随机游走机制，也有利于实现局部负载平衡，减轻网络瓶颈的形成，延长网络寿命。在基于随机游走的压缩感知数据采集方案中，压缩感知测量结果通常是传感器数据沿随机游走路径的累积。它本质上是一种基于稀疏采样的压缩感知方案，充分挖掘了传感器数据的时空相关性，大大降低了数据冗余度。尽管，将压缩感知与随机游走相结合，提供了同时实现效率和动态适应性的可能性。然而，如何将这两种技术有效合理地集成起来仍然存在挑战。压缩感知技术要求所有的压缩感知测量结果传送到SINK节点进行恢复。传统的随机游走是无方向的，可以路由到网络中的任何节点。因此，沿传统的随机游走路径进行的压缩感知测量并不能保证测量结果直接到达SINK节点。针对这一挑战，有两种具有代表性的解决方案。一种解决方案，是通过引入额外的上传过程来解决这一挑战。代表性方案有MinhT.Nguyen等人2017年在《AdHocNetworks》中提出的M-CSR方案。该方案如图1所示，他们的方案由两个步骤组成。第一步是沿着随机游走路径进行压缩感知测量。第二步是沿静态路由树的压缩感知测量结果上传过程。该方案存在一些不足之处。首先，虽然压缩测量过程是沿着动态路由路径进行的，但是测量结果是沿着静态路由路径上传的，这意味着它实质上仍然还是一个静态方案，因此仍然存在网络动态适应性不强的问题。第二，每个压缩感知测量的总路径长度由这两个步骤的长度组成。多跳路径的过长会增加总的传输开销。第三，压缩感知测量过程是以累积的方式进行的，对应的压缩感知结果是对原始数据的偏估计。它将以相当大的概率增加测量误差。另一种解决方案是引入有向随机游走，即每次随机跳转总是选择更靠近SINK的节点，代表性的包括2015年《IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems》上的CDC方案和2019年初《IEEETransactionsonVehicularTechnology》上HuangJ等人的方案。如图2所示。然而这种方案中存在两个主要问题：其一，它假定每个节点都具有所有节点的全局位置信息。这种假定并不总是成立的，尤其是在大规模无线传感器网络中。其二，它没有考虑有向随机游走的汇聚效应，也就是远离SINK位置的随机游走路径节点密度要远远小于靠近SINK位置的随机游走路径节点密度，例如图2中，包括了3条有向随机游走路径，他们的终点都是SINK。在远离SINK节点的两个实线圆圈区域内只有一个路径节点，而SINK节点附近的实线圆圈区域有3个路径节点。显然离SINK节点近的区域，路径节点密度要大于远离SINK节点的区域。这种汇聚效应，一方面，会导致SINK节点附近能量消耗过快，容易形成网络瓶颈，另一方面，会导致压缩感知采样的空间分布不均匀，从而降低压缩感知恢复性能。专利技术人团队在2018年的《Computercommunications》上，提出了一种有向随机游走，解决了传统有向随机游走对全局坐标的依赖问题，方案的路由效果与图2基本一致。为了实现压缩感知采样空间分布不均匀补偿，该方案强制要求随机选择部分随机游走路径上的节点不参与压缩感知测量。具体而言，越靠近SINK的区域，路径节点密度越大，因而需要确保它们参与压缩感知测量的概率越小。然而，该方案并没有从根本上解决有向随机游走的汇聚问题。其随机游走路径节点依然是空间分布不均匀的，仍然存在SINK节点附近能量消耗过快，容易形成网络瓶颈的问题。因此，有必要设计一种新的网络动态自适应性分布式压缩感知数据收集方案，解决好随机游走和分布式压缩感知方案的整合问题。该方案中的随机游走路由应当是有向的，不依赖全局坐标的，可以确保随机游走测量和测量结果传输的统一，避免对额外静态路由的依赖。该方案还应当解决压缩感知采样不均匀和汇聚效应引起空间节点分布不问题，以避免网络瓶颈产生的和提高压缩感知测量矩阵的性能，进而延长网络生命周期，并提高压缩感知恢复性能。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提出一种新的网络拓扑结构动态自适应的压缩感知数据收集方法。本专利技术的技术方案为：一种网络拓扑结构动态自适应的压缩感知数据收集方法，通过设计一种双重随机游走方法，并基于该双重随机游走，设计了一种压缩感知数据收集方案，包括以下步骤：(1)初始化阶段，进行传感器节点部署，并且分别为每个网络节点，生成一个节点层次编号layerID和两个邻居节点集合，这两个邻居节点集合分别是上一层邻居节点集合Su和同层邻居节点集合Sc；(2)双重随机游走：每一次测量过程中，网络最外两层节点中，随机选择部分节点作为双重随机游走起点，并基于各个节点的层次编号(layerID)和两类邻居节点集合(Su和Sc)，进行同层随机游走和跨层随机游走；进行同层随机游走时，其下一跳节点来自于同层邻居节点集合Sc，进行跨层随机游走时，其下一跳节点来自于上一层邻居节点集合Su；通过同层随机游走和跨层随机游走的组合，实现双重随机游走；各条双重随机游走路径都结束于SINK节点；(3)基于双重随机游走的压缩感知测量过程：压缩感知测量过程，与双重随机游走过程同步进行；压缩感知测量结果是双重随机游走路径节点数据的加权之和；每条双重随机游走所对应的压缩感知测量结果，将沿着双重随机游走路径传输到SINK节点；(4)SINK节点利用从各条双重随机游走路径上收集到压缩感知测量结果，采用现有的压缩感知数据恢复技术进行数据恢复。进一步地，所述步骤(1)具体步骤如下：(1.1)SINK节点设定自己的在环形网络拓扑结构中的层次编号为1，并向外广播自己的层次编号；(1.2)每个节点根据其第一次收到的消息确定自身的层次编号，具体方法为：将该消息中的层次本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络拓扑结构动态自适应的压缩感知数据收集方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)初始化阶段，进行传感器节点部署，并且分别为每个网络节点，生成一个节点层次编号layerID和两个邻居节点集合，这两个邻居节点集合分别是上一层邻居节点集合S

【技术特征摘要】
1.一种网络拓扑结构动态自适应的压缩感知数据收集方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)初始化阶段，进行传感器节点部署，并且分别为每个网络节点，生成一个节点层次编号layerID和两个邻居节点集合，这两个邻居节点集合分别是上一层邻居节点集合Su和同层邻居节点集合Sc；
(2)双重随机游走：每一次测量过程中，网络最外两层节点中，随机选择部分节点作为双重随机游走起点，并基于各个节点的层次编号(layerID)和两类邻居节点集合(Su和Sc)，进行同层随机游走和跨层随机游走；进行同层随机游走时，其下一跳节点来自于同层邻居节点集合Sc，进行跨层随机游走时，其下一跳节点来自于上一层邻居节点集合Su；通过同层随机游走和跨层随机游走的串联组合，实现双重随机游走；各条双重随机游走路径都结束于SINK节点；
(3)基于双重随机游走的压缩感知测量过程：压缩感知测量过程，与双重随机游走过程同步进行；压缩感知测量结果是双重随机游走路径节点数据的加权之和，权值系数由测量系数列表(flaglist)决定；每条双重随机游走所对应的压缩感知测量结果，将沿着双重随机游走路径传输到SINK节点；
(4)SINK节点利用从各条双重随机游走路径上收集到压缩感知测量结果，采用现有的压缩感知数据恢复技术进行数据恢复。


2.根据权利要求1所述的网络拓扑结构动态自适应的压缩感知数据收集方法，其特征在于，所述步骤(1)具体步骤如下：
(1.1)SINK节点设定自己在环形网络拓扑结构中的层次编号为1，并向外广播自己的层次编号；
(1.2)每个节点根据其第一次收到的消息确定自身的层次编号，具体方法为：将该消息中的层次编号加1，作为自己的层次编号，并把消息发送方添加到自己的上一层邻居节点集合Su中，再进行适当延时后广播自己的层次编号；
(1.3)每个节点依据接受到的消息中层次编号的大小，来确定自己的两个邻居节点集合(即Su和Sc)中的内容；具体方法为：若当前节点还没设置自己的层次编号，则将第一次收到消息的发送方加入自己的上一层邻居节点集合Su中；若当前节点已经设置自己的层次编号，并且消息中的层次编号小于自己的层次编号，则将消息发送方添加到自己的上一层邻居节点集合Su中；若当前节点已经设置自己的层次编号，并且若消息中的层次编号等于自己的层次编号，则将消息发送方添加到自己的同层邻居节点集合Sc中。


3.根据权利要求1所述的网络拓扑结构动态自适应的压缩感知数据收集方法，其特征在于，所述步骤(2)步骤如下：
(2.1)双重随机游走起始点的设定：所有最外面2层节点，各自独立随机地决定自己是否作为随机游走起...

【专利技术属性】
技术研发人员：张平，唐艳艳，陈荣元，
申请(专利权)人：湖南商学院，
类型：发明
国别省市：湖南;43