传感器网络中空间相关性模型及其在MAC协议中的应用

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无线传感器网络特点之一是监测事件的节点分布稠密且相互邻近的节点获得的事件观测值具有很高的相关性,如何合理建立空间相关性模型来挖掘网络中的存在的空间相关性并依此设计适合传感器网络的MAC协议对改善传感器网络的性能具有重要意义。本文研究无线传感器网络中的空间相关性模型及其在MAC协议中的应用,所做的工作归纳如下:本文首先介绍传感器网络特点、应用以及研究现状;然后介绍空间相关性在传感器网络中的一些应用及传感器网络中一些常见的MAC协议;接着介绍传感器网络中空间相关性模型以及基于空间相关性的MAC协议的特点和研究现状,并分析空间相关性模型的缺点;最后介绍了随机过程的相关理论,为本文后续章节的研究提供理论和实验基础。对传感器网络的异常监测应用,本文提出了一种基于距离权重的空间相关性模型,新模型利用引入的权值来对事件源进行估计。理论分析和模拟实验表明,新模型对事件源估计更精确,因而能更好地挖掘出网络中存在的空间相关性。基于距离权重的空间相关性模型为开发基于空间相关性的MAC协议提供了一个理论框架。虽然基于距离权重的空间相关性模型的估计精确度有所提高,但是我们指出它仍然存在着假设不合理的问题。本文随后提出了一种适合于无线传感器网络中异常事件监测应用的环状空间相关性模型。环状模型依据离事件源距离相等节点采样数据空间相关性更高的事实,针对能量衰减模型,采用最小二乘估计对事件源进行更精确的估计。分析和模拟实验表明,对传感器网络的异常监测应用,新模型能更精确地挖掘传感器网络中的空间相关性。基于空间相关性的MAC协议通过选择代表性节点来发送数据,可减少进入网络中的数据量,减小冲突的机会,减少网络能耗。本文针对传感器网络中的异常事件监测应用提出了WSCM-MAC协议。实验表明,WSCM-MAC协议在延时和能耗等方面都有减少,更好地体现了基于空间相关性MAC协议的特点。
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