一种基于最佳投影点的光电-雷达传感器网数据收集方法技术

本发明专利技术公开了一种基于最佳投影点的光电

【技术实现步骤摘要】
一种基于最佳投影点的光电
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雷达传感器网数据收集方法


[0001]本专利技术属于网络优化设计领域，特别是指一种基于最佳投影点和移动数据收集器的无线传感器网络数据收集方法，可用于边境防护的无线传感器网络。

技术介绍

[0002]随着传感技术和无线通信技术的快速发展，IoT应运而生，其被认为是未来信息化社会发展与变革的重要推动力。WSN(无线传感器网络)是IoT的重要组成部分，可用于边境防护的场景中。
[0003]针对边境防护的无线传感器网络以数据为中心，能够协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息，并将处理后的信息传送给基站，是一种面向边境防护与监测的有效手段。
[0004]将无线传感器网络应用到边境监测中的场景中时，限制网络生存周期的关键因素是无线传感器节点的能源受限，而网络中能耗最多的部分就是各个节点对数据包的转发。为了减少网络中整体的数据传输量，可将CS(Compressed Sensing，压缩感知)理论应用于面向边境防护的WSN，这在以前的工作中已被证明是一种能够有效减少数据量的方式。若将稀疏投影技术与CS理论结合，在数据收集过程中随机选择若干个节点对其数据进行加权求和产生一个观测值，而Sink只需要收集M个这样的观测值就能恢复原始数据。现有技术已经从理论上证明了稀疏投影矩阵用于基于CS的压缩数据采集能够保证数据恢复精度，但是并没有说明如何对将压缩编码与网络的路由结合完成数据的汇聚过程。Ebrahimi D等人提出了一种将稀疏投影与最小生成树算法结合的压缩数据收集算法MSTP，该算法随机的在网络中选择节点充当投影节点，并以投影节点构造一棵数据转发树完成CS编码过程，其能够减少网络中的数据量，但是其存在两个问题：
[0005]1.随机的选择投影节点，导致在压缩数据汇聚过程中数据包传输的跳数增加，从而增加了网络整体能耗。
[0006]2.没有考虑观测值汇聚到Sink过程中的能耗过高问题。
[0007]另一种基于最短路径树的压缩感知数据收集算法CN
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MSTP，对MSTP算法进行了部分优化，即节点在发送数据时根据距离选择最合理的目标节点，但是并没有从本质上解决MSTP算法存在的关键问题。

技术实现思路

[0008]有鉴于此，本专利技术提出了一种基于最佳投影点的光电
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雷达传感器网数据收集方法，该方法基于最佳投影点和移动数据收集器，能够解决局部数据汇聚路由的最优化问题，以及数据经历多跳传输到Sink节点的能量损耗问题。
[0009]本专利技术采用的技术方案为：
[0010]一种基于最佳投影点的光电
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雷达传感器网数据收集方法，包括如下步骤：
[0011]步骤1：设置一个Sink节点负责收集数据以及N个普通的传感器节点，传感器节点
分布在一个A*B的矩形狭长区域中，Sink节点位于区域正中心位置；传感器节点负责检测目标数据，在每一轮数据收集过程中感知到一个读数x
i
，Sink节点收集所有传感器节点的数据X＝[x1,x2,...,x
N
]T
；
[0012]步骤2：构造一个满足CS压缩感知要求的观测矩阵Φ，并在节点被部署至特定区域前将观测矩阵Φ存储到对应节点的内存中；
[0013]步骤3：针对M行的观测矩阵Φ，每一行使用基于AHP的最佳投影点方法，选择出M个投影点，获得候选节点对最上层的权重，选择权值最大的节点作为最佳投影节点；
[0014]步骤4：根据节点位置信息和最佳投影点，利用局部数据转发树构建方法构建观测矩阵Φ每一行涉及到的普通节点之间的路由；
[0015]步骤5：每个节点根据已经构造好的路由，将自己的读数与权值相乘后加上自己所有上一跳发送过来的加权和，得到一个新的结果，将此结果发送至路由中的下一跳节点；
[0016]步骤6：利用移动收集器最短路径规划方法规划好收集器的移动路径，然后按照设定路径收集所有投影点处的观测值并传输至Sink；
[0017]步骤7：Sink节点利用收集到的观测值和观测矩阵Φ，通过压缩感知还原方法，恢复传感器节点的原始读数。
[0018]进一步地，步骤3的具体方式为：
[0019](301)收集信息，将最佳投影点选择问题建模为一个受不同的因素影响的分层决策问题；
[0020](302)进行指标信息处理，包括数据正向化和标准化处理；
[0021](303)计算各层之间的局部权重，即最下层对于中间层的权重和中间层对于最上层的权重；
[0022](304)计算每个候选节点的总权值，选择权值最大的节点作为最佳投影节点。
[0023]进一步地，步骤4的具体方式为：
[0024](401)以图论中的最小生成树方法开始构建一棵以投影节点为根节点的数据转发树，完成部分路由的构建；此时还有部分孤立节点无法被添加到树中；
[0025](402)对于每一个孤立节点，找到距离其最近的并且被加入了转发树中的节点，利用迪杰斯特拉方法找到两者间的一条最短路径。
[0026]进一步地，步骤5的具体方式为：
[0027]每一个节点将自己的读数x
i
与观测矩阵Φ对应的非零元素Φ
ij
相乘得到Φ
ij
x
i
，将此值与所有此节点的上一跳节点发过来的加权和数据进行相加，得到一个新的结果，随后将这个结果继续转发到下一个节点，直到数据汇聚到投影点，完成一次观测值的收集；观测矩阵有M行，对应着M个观测值。
[0028]进一步地，步骤6的具体方式为：
[0029](601)利用模拟退火方法获取原始的移动轨迹S：
[0030]1)初始化：设置初始温度T和每一个温度T需要迭代的次数，随机产生一个初始路径S；
[0031]2)随机构造一个新的路径S1；
[0032]3)根据评价函数C，计算新解与原解之间的差值ΔT＝C(S1)
‑
C(S)，这里C是对轨迹长度求和的函数；
[0033]4)如果ΔT<0，那么就接受S1作为当前解，否则以概率接受其作为当前解；
[0034]5)重复2)至4)直至达到迭代次数；
[0035]6)减小温度值T＝0.99*T，当T小于0.001时结束；
[0036](602)利用传感器节点通信模型进一步减少轨迹S的长度，得到最终的轨迹S*：
[0037]7)初始化：设start和end为轨迹S的第一个节点和最后一个节点序号，新的轨迹S*＝{start,end}，k＝start+1；
[0038]8)连接start和k，设这两点间线段为L；
[0039]9)判断线段L到k通信半径圆的相交点P是否存在，若相交点存在，则令start＝P，k＝k+1，并将start加入S*中；若相交点不存在，判断L是否小于通信半径，若是则将start加入S*，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于最佳投影点的光电
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雷达传感器网数据收集方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：设置一个Sink节点负责收集数据以及N个普通的传感器节点，传感器节点分布在一个A*B的矩形狭长区域中，Sink节点位于区域正中心位置；传感器节点负责检测目标数据，在每一轮数据收集过程中感知到一个读数x
i
，Sink节点收集所有传感器节点的数据X＝[x1,x2,...,x
N
]
T
；步骤2：构造一个满足CS压缩感知要求的观测矩阵Φ，并在节点被部署至特定区域前将观测矩阵Φ存储到对应节点的内存中；步骤3：针对M行的观测矩阵Φ，每一行使用基于AHP的最佳投影点方法，选择出M个投影点，获得候选节点对最上层的权重，选择权值最大的节点作为最佳投影节点；步骤4：根据节点位置信息和最佳投影点，利用局部数据转发树构建方法构建观测矩阵Φ每一行涉及到的普通节点之间的路由；步骤5：每个节点根据已经构造好的路由，将自己的读数与权值相乘后加上自己所有上一跳发送过来的加权和，得到一个新的结果，将此结果发送至路由中的下一跳节点；步骤6：利用移动收集器最短路径规划方法规划好收集器的移动路径，然后按照设定路径收集所有投影点处的观测值并传输至Sink；步骤7：Sink节点利用收集到的观测值和观测矩阵Φ，通过压缩感知还原方法，恢复传感器节点的原始读数。2.根据权利要求1所述的一种基于最佳投影点的光电
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雷达传感器网数据收集方法，其特征在于，步骤3的具体方式为：(301)收集信息，将最佳投影点选择问题建模为一个受不同的因素影响的分层决策问题；(302)进行指标信息处理，包括数据正向化和标准化处理；(303)计算各层之间的局部权重，即最下层对于中间层的权重和中间层对于最上层的权重；(304)计算每个候选节点的总权值，选择权值最大的节点作为最佳投影节点。3.根据权利要求1所述的一种基于最佳投影点的光电
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雷达传感器网数据收集方法，其特征在于，步骤4的具体方式为：(401)以图论中的最小生成树方法开始构建一棵以投影节点为根节点的数据转发树，完成部分路由的构建...

【专利技术属性】
技术研发人员：付长军，贾昊，刘海娟，张红旗，李艳斌，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：