无线传感器网络中的数据融合方法

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数据融合的研究现状
数据包合并
数据包合并是无线传感器网络中一种有效的数据融合算法。 数据包合并的主要思想是当某个节点收到多个子节点发来的 数据包时，将它们合并成一个大的数据包，然后将合并后的数 据包发送到父节点。在无线传感器网络中，数据字段相对较短， 而控制字段相对较长。数据包合并能够有效地降低包头的开销。 在无线传感器网络中，典型的数据包合并算法包括数据漏斗以 及AIDA（Application Independent Data Aggregation）等。
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数据融合的研究现状
3、基于链的路由
PEGASIS是对LEACH算法的融合方式进行改进。该算法 在收集数据前，将网络中的所有节点链接成为一条单链，然后随 即选择一个节点作为首领，它向链的两端发出收集数据的请求， 数据从单链的两端向首领流动。中间节点在传递数据前要执行数 据融合操作，最终由数据节点将结果传送给Sink节点。
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数据融合的研究现状
模型驱动
无线传感器网络是以数据为中心的。传感器节点采集的 数据在空间及时间上往往具有一定的规律，能够用某种模型进 行描述。无线传感器网络中的一些研究工作集中在基于某种模 型进行数据融合。典型的模型包括神经网络、卡尔曼滤波及概 率模型等。
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数据融合的研究现状
其他方法的研究
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就成为数据融合的一个关键性问题。
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未来的研究重点和热点问题
2、基于事件驱动的自适应数据融合算法
数据融合算法主要是针对网络层和应用层设计的方法， 而且许多方法都是被动进行数据融合。传感器网络中节点以 事件驱动，能自主感知周围环境的变化，自动获取信息，并 接受有关数据，选择合适的融合方法进行数据融合并传送数 据。此外，由于网络动态拓扑结构、节点的随机布局，数据 融合机制应融合自适应行为。所以，研究基于事件驱动的自 适应数据融合算法是有助于节省能量、提高采集数据的准确 率。
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未来的研究重点和热点问题
5、数据融合的模式
无线传感器网络中大量的感知数据从多源节点向汇聚节 点传送,而且信息流通形式和网络节点处理的层次也有所不同， 从而衍生出各种不同的数据融合模式。在设计数据融合模式， 应该考虑能量约束和网络能量的均衡，以及数据的准确性等 问题，而且还要从时域和空间方面考虑。此外，由于无线传 感器动态拓扑结构，在数据融合模式中应考虑具有自适应的 行为。
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数据融合的研究现状
数据融合（Data Aggregation）是WSNs的重要研 究领域
数据融合的作用
节省能量 提高数据收集效率 增强数据准确性 获取综合性信息
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数据融合的研究现状
数据融合方法
基于分布式数据库 的聚集操作方法
网络层的 数据融合
数据包合并
模型驱动
其他
TAG TiNA
优点：在于每个节点发送数据的距离几乎是最短的，而且最 终只有一个节点进行远距离数据传输，比LEACH算法更节省能 量，缺点是平均延迟较大且鲁棒性较差。
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数据融合的研究现状
4、基于事件的路由
无线传感器网络节点通常有三种状态：发送、接受和休眠 状态。在实际应用时，传感器网络的节点分布范围很广，被监 测的事件不定时出现在某些区域，这些区域的传感器节点被激 活退出休眠状态，进入触发状态。此时，可以用恰当的数据融 合算法在事件发生区域内快速有效的进行处理，将处理后的结 果按照一定的路由传递给汇聚节点。例如，基于事件驱动的中 心点融合算法。
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未来的研究重点和热点问题
4、数据融合算法的安全机制
无线传感器分布范围广，处于无人监管状态，容易受到 各种类型的攻击，这些攻击常会导致节点被捕获和窃听， 继而会造成泄漏网络信息。此外，为了提高系统的能量效 率，传感器网络经常在网内进行数据融合，而且被捕获的果引入了不确定性。因此，为了解决融合过程中节点 被捕获的攻击以及保障数据融合的准确，有必要对有关的 数据融合算法安全机制进行研究。
缺点：增加网络的时延、降低网络的鲁棒性
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数据融合的研究现状
基于分布式数据库的聚集操作方法
分布式数据库被用于传感器网络的应用层，完成数据收 集。用户使用描述性的语言向网络发送查询请求，查询请 求在网络中以分布式的方式进行处理。通过让每个节点都 理解数据请求，中间节点可以对收集到的数据和自己的数 据进行本地运算，并只传送查询或运算结果。处理查询请 求以及返回查询结果的过程实质上就是进行数据融合的过 程。在这类算法中,典型的方法包括TAG 、TiNA等。
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数据融合的研究现状
网络层的数据融合
为了节省传输的能量，在网络层中开发与路由相结合 的数据融合技术。
1、基于查询的路由
定向扩散（Directed Diffusion，DD）路由中的数据融 合包括路径建立阶段的任务融合和数据发送阶段的数据融 合，这两种融合都是通过缓存机制得以实现。DD的数据融 合采用的是“抑制副本”的方法，即对转发过的数据进行 缓存，发现重复的数据将不予转发。
无线传感器网络中的数据融合方法
报告人： 许 亮
2008年10月21日
报告内容：
一、研究背景 二、数据融合的研究现状 三、未来研究的重点和热点问题
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研究背景
随着低功耗无线通信的发展，微传感器、微处理器 等硬件的小型化，分布式信息处理技术的进步，普 适计算和Ad Hoc 网络的大量研究，无线传感器网 络(Wireless Sensor Networks , WSNs) 成为了一种 新兴技术，引起了人们的广泛关注。而在基础理论 和工程应用方面都有大量挑战性课题。
数据融合模式 基于预测的时域数据融合方法 数据融合中的安全问题 数据融合的体系结构问题
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未来的研究重点和热点问题
1、有效数据融合的保障机制
数据的准确性是数据融合的重要问题。由于，无线传 感器的节点分布广泛、网络拓扑结构动态多变，而且处于 长期无监控状态，容易造成节点故障或数据传输错误，从 而将会导致错误数据出现在数据融合的过程中，这些问题 的出现都给数据融合带来新的困难。因此，如何剔除错误 数据，保障有效数据进行融合，提高数据融合的准确性，
基于查询 的路由
基于层次 的路由
基于事件 的路由
基于层次 的路由
数据漏斗 AIDA
神经 网络
卡尔曼 滤波
概率 模型
基于预测的 数据融合 数据融合的 安全机制
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数据融合的研究现状
数据融合是将多份数据或信息进行处理，组合出 更有效、更符合用户需求的数据的过程。
优点：数据融合技术能够有效克服无线传感器网 络中能量约束，去处冗余信息，减少网络中的数 据传输量，从而节省WSNs节点能量，延长WSNs 的生命期 。
无线传感器的应用前景十分广阔，能够广泛应用于 军事、环境监测、医疗健康、交通管理以及商业应 用等领域。
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研究背景
国内的许多研究所、高校也从事相关研究工作 国家自然科学基金委资助大量有关这方面的研究课
题（2003－至今）， 2007年资助的课题多达32项， 研究内容广泛
WSNs的理论、通讯协议、组网技术、路由算法、空 间数据挖掘、节点定位、功率控制机制、网络测量、中 间件到应用研究，如列车运行安全、钨矿环境监测、重 型非公路用车监测、冶金工业监测等
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数据融合的研究现状
2、基于层次的路由
LEACH与TEEN都是基于层次的路由，它们使用分簇的方 法体现数据融合。每个簇首在收到本簇成员的数据后进行融合处 理，并将结果发给Sink节点。LEACH算法仅强调数据融合，但 并没有涉及具体的融合方法。LEEN是LEACH的一种改进，应用 于监测事件的反应网络。TEEN和DD一样通过缓存机制抑制不需 要转发的数据，但它利用阀值的设置，增加了灵活性。
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未来的研究重点和热点问题
3、基于预测技术的数据融合方法
在无线传感器网络中，节点感知的采样数据往往具有 时间相关性, 这种相关性表现为数据的可预测性，即可以根 据数据的历史观测值来预测未来的观测值。
基于预测的数据融合方法，主要是根据传感器节点采 集到的历史数据来预测未来数据, 达到减少网络中的数据传 输量、节省节点的能量以及延长网络寿命的目的。但是， 由于传感器网络的动态多变性，势必给时域预测带来许多 困难。因此，算法简单，具有自适应自学习能力的时域预 测数据融合方法是一个值得关注的研究领域。