【摘 要】
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随着智能传感技术的发展,无线传感器网络的应用场景也更为广泛,随之而来的是用户对网络数据可靠性要求也越来越高,尤其是在事件监测系统中。由于无线传感器网络中感知节点自身固有属性和工作环境的特殊,极易影响数据采集与传输过程,特别是在对数据质量有着更高要求的事件监测网络中。本文以事件驱动型分层的无线传感器网络为模型并结合监测事件特点,深入研究事件监测网络中感知端数据的可靠采集和突发网络拥塞问题对数据可靠传
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随着智能传感技术的发展,无线传感器网络的应用场景也更为广泛,随之而来的是用户对网络数据可靠性要求也越来越高,尤其是在事件监测系统中。由于无线传感器网络中感知节点自身固有属性和工作环境的特殊,极易影响数据采集与传输过程,特别是在对数据质量有着更高要求的事件监测网络中。本文以事件驱动型分层的无线传感器网络为模型并结合监测事件特点,深入研究事件监测网络中感知端数据的可靠采集和突发网络拥塞问题对数据可靠传输的影响,并提出相应的解决方案。（1）针对感知端数据可靠采集问题,提出了一种基于信任模型的数据可靠采集方法,该方法通过数据偏移量改善信任模型历史局限性,并根据事件数据流特点和历史信息化分“异常数据”。对于小规模数据异常,基于信任模型判断该异常数据可信度,对于可信度较高的数据及时上传,对于可信度较低的数据进行过滤。另外,对于监测事件引起的大规模数据异常,设计了一套紧急数据传输机制。该方案提高感知端数据采集可靠性,为数据可靠传输的奠定了基础。（2）针对突发事件引起数据流激增易导致簇首节点拥塞问题,提出了一种基于卡尔曼滤波的拥塞控制与缓解方案,该方案首先基于卡尔曼滤波理论依据簇首当前缓存队列情况来预测下一时刻队列状况,并结合簇首吞吐量对网络拥塞情况进行预判。此外,通过拥塞阈值来划分网络拥塞程度,对于不同程度拥塞使用对应的控制方案,进而满足事件监测系统需要。该方案通过提高簇首节点适应性和健壮性,为数据可靠传输提供保障。经仿真实验对比表明,改进的信任模型对事件数据流的异常检测可信度较高,同经典信任模型RFSN算法相比平均检测精度上高出9.14%左右,且信任度积累效果明显;此外基于卡尔曼滤波的拥塞控制方案较CODA算法网络时延减少10%左右,同时在减少网络能耗和延长网络生命周期上也有更好的表现。图[24]表[4]参[61]
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