异常数据驱动的WSN数据采集及路由算法研究

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无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是由大量的微型传感器节点通过多跳自组织的方式构建而成,一般具有感知周围环境信息和无线通讯的功能,在生产生活中具有广泛的用途,其主要功能是数据的采集和传输,如采集工业现场的设备数据、野外的环境数据、农作物的生长环境数据等等,在很多场景下一般采用电池对传感器节点进行供电,而工作人员并不能到达这些应用场景中进行电池的更换工作,因此传感器网络的生存时间受到了极大地限制,这无疑增加了成本。针对上述问题,传感器网络节能数据采集算法和能耗均衡路由协议的研究具有重要的意义。研究节能的数据采集算法能有效降低无线传感器网络数据采集的能耗,并在数据采集算法的基础上研究能耗均衡路由协议,有利于防止网络空洞的产生,能有效延长传感器网络的生存时间。为降低WSN数据采集和传输过程中的能量消耗,本文研究了一种基于异常数据驱动的WSN数据采集及路由算法,首先对图像处理领域的区域生长算法进行改进,利用改进后的区域生长法划分传感器网络部署区域的相似子区域,划分后每个子区域内传感器节点采集的数据相似度较高;然后设计子区域内簇首节点选择方法,并结合K-means聚类方法将子区域内的传感器节点聚为若干类,簇首节点负责簇内节点的数据采集和路由转发功能;接着簇首节点根据簇内节点采集的数据并基于支持度方法判断某项数据是否异常,根据判断结果,簇首节点决定是否转发该数据;最后研究了一种簇首节点能耗均衡的路由转发协议,保证簇首节点间的能耗均衡。该方法通过区域生长法剔除传感器网络中大量的冗余节点,降低了传感器网络中的数据量,并研究了能耗均衡路由协议,避免了传感器网络出现空洞,最后利用Matlab进行仿真实验,实验结果表明该方法在数据采集方面具有较高的准确性,且节约了大量的能量,大幅度延长的传感器网络的生存时间。
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