本发明专利技术公开了一种无线传感器网络的节能传播自适应RLS分布式检测方法，通过分布式RLS权值增量更新过程实现了利用全网络节点的测量数据来训练桥节点集合中桥节点的分布式RLS权值，保证算法具有与现有全网络分布式RLS算法等效的收敛性能；本发明专利技术在桥节点进行分布式RLS权值估计，在桥节点子网络中进行权值的邻接传播，实现权值的传播更新，实现分布式检测。本发明专利技术避免了以往全网络参数计算和传播，降低了通信量和节点运算量，节约了能耗，继承高稳定性优点；另在桥节点计算RLS权值，利用了全网络节点数据信息，保证了算法的性能。能够在更少能耗，更低网络通信量的情况下，达到全网络时的检测性能，提高了无线传感器网络的性能。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于通信
，涉及分布式參数估计和分布式检测方法，主要涉及基于分布式无线传感器网络桥节点组成的子网络的传播策略自适应RLS分布式检测方法，具体是无线传感器网络的节能传播自适应RLS分布式检测方法，可利用无线传感器网络实现分布式检测。在不降低无线传感器网络分布式检测性能的前提下，能够节约网络能耗、降低网络通信量、延长节点使用寿命。
技术介绍
无线传感器网络(WSN)综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等，能够通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息。当无线传感器网络运行于恶劣的通信条件吋，许多エ作变得更具挑战性，特别是考虑到WSN具有电池驱动、有限带宽等可用资源的受限条件吋，节约能耗和通信量技术指标就是WSN的重要因素。在这些方面所做的工作主要有:基于分布式算法的參数和信号估计，节点參数的同步数据更新、快收敛分布式算法、传感器数据筛选利用机制等。采用分布式处理机制的WSN可以依赖网内节点进行參数估计和信号处理；分布式处理利用本地网络节点进行估计，最終多节点联合估计得到全局估计值，进而充分利用空间相关特性最大化提升估计性能。目前基于传播策略的分布式RLS检测方法，不需要数据融合中心，各节点只与单跳邻居节点进行通信并各自进行參数估计，就可以实现在允许的均方误差范围内，使节点的估计向期望结果收敛。这种分布式RLS检测方法与需要数据融合中心的集中式处理方法相比，当节点和链路错误时稳健性更好，另外具有更低的通信量和能耗。但是由于基于传播策略的分布式RLS检测方法在全网络各个节点分别进行參数估计，这样所有节点的采集数据和估计信息可以最大限度的利用，由于各个节点均与周围单跳邻居节点进行信息交互，所以通信量较大。特别是网络庞大、节点个数很多吋，网络通信负荷会更大，一方面很容易导致网络通信阻塞，另ー方面当数据通信不畅时会影响算法收敛速度，而且在全网络各个节点分别进行參数估计的方法运算量和通信量大，进而缩短节点寿命。另外，由于基于传播策略的分布式RLS检测方法，在权值扩散环节，各个节点分别向邻居节点进行权估计值的扩散，此过程在网络庞大、节点个数很多时，也给网络带来巨大通信负担，同时降低节点的使用寿命。在实时性方面，虽然基于传播策略的分布式RLS检测方法可以自适应进行，在检测判决环节，每ー节点在获得新的測量数据后，利用此数据在当前时刻立即得到新的結果，实时性好。但是在网络庞大、节点个数多，由于全网络信息交互给网络造成的通信负担，致使信息不能及时传递，造成算法不能快速收敛，实时性反而不能充分体现。综上所述，原有算法在信息采集环节、权值扩散环节在网络庞大、节点个数多吋，会产生网络通信阻塞、节点运算量大、节点能耗高等缺点，进而会在检测判决环节会因为信息通信不流畅使信息不能及时传递，造成分布式RLS检测算法不能快速收敛等缺点。以上的缺陷，限制了无线传感器网络的性能，导致能耗增加，生命周期缩短和网络延迟増大，从而影响了基于传播策略的分布式RLS检测方法在无线传感器网络中的应用性倉^:。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述已有技术的不足，提供ー种基于桥节点传播策略的分布式RLS (recursive least squares,自回归最小平方算法)检测方法,或者说是ー种无线传感器网络的节能传播自适应RLS分布式检测方法，该方法以避免不必要的网络信息交互和节点运算量，減少能耗，继承高稳定性优点，延长生命周期和降低延迟，以提高无线传感器网络的性能。本专利技术是ー种无线传感器网络的节能传播自适应RLS分布式检测方法，其特征在干:自适应RLS分布式检测过程包括如下步骤: 步骤I在归ー化宽度为I的矩形平面区域内随机撒布N个同构的无线传感器网络节点，假设两个节点的归ー化通信距离最大为r，由此确定无线传感器网络的拓扑结构。步骤2根据无线传感器网络的拓扑结构，获得当前网络的桥节点集合，使得无线传感器网络中的所有节点要么在当前桥节点集合中，要么是桥节点集合的邻居节点。步骤3对于所有桥节点k = I，...，B (桥节点集合由B个桥节点构成)，设置桥节点k在i = -1时刻的分布式RLS方法初值Wu = O7Pk^1 = n ^1, Qk^1 = n, n = e iM，其中Wk,i为桥节点k在i时刻的分布式RLS权值，e为ー常量，Im为M维标准单位矩阵；然后网络中所有节点在各i > 0时刻周期性地进行数据测量，i为整数，并将所測量数据发送给周围邻居桥节点，每ー桥节点通过自身或周围邻居节点获得新的測量数据后，自动启动增量更新计算，自适应地在当前时刻立即得到新的分布式RLS増量更新权值及第一过程參数Pu和第二过程參数Qk, 1:本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种无线传感器网络的节能传播自适应RLS分布式检测方法，其特征在于：自适应RLS分布式检测过程包括如下步骤：步骤1在归一化宽度为1的矩形平面区域内随机撒布N个同构的无线传感器网络节点，假设两个节点的归一化通信距离最大为r，由此确定无线传感器网络的拓扑结构；步骤2根据无线传感器网络的拓扑结构，获得当前网络的桥节点集合，使得无线传感器网络中的所有节点要么在当前桥节点集合中，要么是桥节点集合的邻居节点；步骤3对于所有桥节点k＝1，...，B，设置桥节点k在i＝?1时刻的分布式RLS检测算法的初值wk，?1＝0，Pk，?1＝П?1，Qk，?1＝П，П＝εIM，其中wk，i为桥节点k在i时刻的分布式RLS权值，ε为一常量，IM为M维标准单位矩阵，然后网络中所有节点在各i≥0时刻周期性地进行数据测量，并将所测量数据发送给周围邻居桥节点，每一桥节点通过自身或周围邻居节点获得新的测量数据后，自动启动增量更新计算，自适应地在当前时刻立即得到新的分布式RLS增量更新权值及第一过程参数Pk，i和第二过程参数Qk，i：for?all?l∈NkPk,i←Pk,i-Pk,iul,i′ul,iPk,lnkσvl2+ul,i+Pk,iul,i′;Qk,i←Qk,i+ul,i′ul,inkσvl2;end式中λ为遗忘因子，其典型取值为0＜＜λ≤1，式中u′l，i上标符号′表示共轭转置，ul，i表示节点l在时刻i已确知的M行回归矢量，Nk为桥节点k的所有邻居节点集合，包括桥节点和非桥节点，nk表示桥节点k的邻居节点数，包含自身，dk(i)表示节点k在时刻i的测量数据，为桥节点k在i时刻的分布式RLS增量更新权值，表示节点l的噪声均方差，当节点l的噪声均方差无法获知时，设置步骤4每一桥节点将新得到的分布式RLS增量更新权值在桥节点集合中向周围邻居桥节点进行单跳扩散传播；步骤5各个桥节点对收集的增量更新权值进行分布式RLS权值扩散更新，得到分布式RLS扩散更新权值wk，l，(i≥0)；步骤6每个桥节点根据各自计算得到的扩散更新权值进行分布式RLS检测判决，以确定条件的真假，完成一次基于桥节点扩散策略的分布式RLS检测功能；步骤7在网络拓扑结构不改变的情况下，重复执行步骤3～6，直至无线传感器网络生命周期结束；步骤8如果网络拓扑结构中某一节点耗尽导致网络拓扑结构改变，则重复执行步骤2～7，直至无线传感器网络生命周期结束。FSA00000859336000011.tif,FSA00000859336000012.tif,FSA00000859336000013.tif,FSA00000859336000016.tif,FSA00000859336000017.tif,FSA00000859336000018.tif,FSA00000859336000021.tif,FSA00000859336000022.tif...
【技术特征摘要】
1.一种无线传感器网络的节能传播自适应RLS分布式检测方法，其特征在于:自适应RLS分布式检测过程包括如下步骤: 步骤I在归一化宽度为I的矩形平面区域内随机撒布N个同构的无线传感器网络节点，假设两个节点的归一化通信距离最大为r，由此确定无线传感器网络的拓扑结构； 步骤2根据无线传感器网络的拓扑结构，获得当前网络的桥节点集合，使得无线传感器网络中的所有节点要么在当前桥节点集合中，要么是桥节点集合的邻居节点； 步骤3对于所有桥节点k = 1，...，B，设置桥节点k在i = -1时刻的分布式RLS检测算法的初值wk,η = O, Pkj_! = ΓΓ1，Qk^1 = Π, Π = ε ΙΜ,其中Wu为桥节点k在i时刻的分布式RLS权值，ε为一常量，Im为M维标准单位矩阵，然后网络中所有节点...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄庆东，卢光跃，庞胜利，包志强，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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