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网内信息处理技术在无线传感器网络中的应用

在现有的较完备的网络传输体系基础之上,传感网未来的发展趋势将朝向网络进一步的完善技术——传感网的应用技术和网络支撑技术。应用技术从传感器节点硬件设备及平台的制造、网络应用技术开发的角度推进传感器网络向现实应用转化;网络支撑技术包括定位技术、同步技术、安全技术、网内信息处理技术等,以网络性能的提升为主要目标,提高网络整体的服务质量和智能化。
　　网内信息处理技术旨在对原始采集数据进一步包装整合,将大量的信息处理和计算移植到传感网内部进行,从而简化对用户端的设备要求,用户侧可以使用更加低端和简易设备进行感知信息的读取和应用。网内信息处理技术使传感网具有更高级、更完善的信息处理能力,提供给用户的感知信息将更易理解。
1、网内信息处理概述：
　　　　从无线传感器网络结构的角度来看,由大量底层的感知节点数据经过层层聚集,传输到汇聚节点,这种网络数据流量分布特性称为“漏斗效应”[3]。网络规模越大,数据流量越多,漏斗的压力也就越大,发生阻滞和拥塞的可能性也越大,将会严重地影响网络性能。网内信息处理技术能够很好地解决这个问题,针对底层节点庞大的数据流量,随着数据汇聚程度的增加,在保证基本信息不丢失的前提下,尽量地减小传输数据量。
　　因此,网内信息处理技术最大的特点和优势体现为:网络在传输数据的同时,也对数据进行处理。数据在由采集节点到用户域的传输过程中,完成了复杂而完整的信息处理流程,而具体的信息处理方法则根据不同的应用需求进行设计和实现。由网内信息处理技术带来的直接网络收益主要体现在以下4个方面:节约电池能量、减少数据冗余、提高数据精度、减小传输延迟。
　　(1)节约电池能量：
　　大量文献表明[4-5],无线传感器网络中,节点电池电量消耗最大的是无线电发送和接受数据,而在节点的数据处理模块中对数据进行处理所消耗的能量远远小于无线射频模块。因此,对节点采集的原始数据进行处理,能够减少发送的数据量,节约电池能量,延长网络的生存周期。
　　(2)减少数据冗余：
　　在传感器网络中,位置相近的传感器节点采集到的周边环境信息,往往具有较高的相似性,重复发送冗余信息显然不是明智之举。因此,将具有较高相关度的多个传感器节点采集信息先进行合并处理,得到高质量数据再进行发送将会减小中转节点传输的数据总量,节省网络带宽。
　　(3)提高数据精度：
　　网内信息处理扩展了单个感知小区内数据的连通性,通过协同工作的工作模式,节点之间信息交互,能够进行数学计算,得到网络管理、移动性管理、业务管理、数据传输等优化结果,辅助上层的业务操作、传输选路、用户决策等。精度在不同的应用场景中有不同的定义,比如在目标跟踪定位的应用中,多个节点之间的信息交互和聚合协作,能够计算出更为精确的目标位置信息。
　　(4)减小传输延迟：
　　传输延迟在很多应用中是非常重要的网络指标,在传输过程中对数据进行排序、压缩等处理方法,能够降低传输拥塞率,减小数据在网络的传输延迟。
　　网内信息处理过程贯穿于从数据链路层到应用层的网络协议中,如图1所示。各层协议根据网内信息处理的总体策略和规划,以信息处理为最终目标,执行各自的网络职能。网内信息处理技术将信息处理与数据传输同步进行,因此,在网络传输过程中的每一步都需要针对总体的网内信息处理策略制订相应的机制。网络控制与管理负责协议各层嵌入各种信息接口,定时收集协议运行状态,以网内信息处理的总体策略为指导,实时的协调控制网络中各个协议组件的运行。网内信息处理技术主要包括两方面的研究内容:网内协作模式的数据聚集和网内信息融合处理。
2、网内协作模式的数据聚集：
无线传感器网络的主要特点是:节点的体积微小,存储和处理数据的能力低下,且大部分节点由电池供电,能量受到极大的限制。多年来,关于无线传感器网络协议的研究和设计大部分都是围绕着低能耗、低处理能力特点而进行的,网内协作模式的数据聚集一直是传感器网络的重要研究内容,以网内节点的协作互助为基本方式,解决传感器网络的数据传输问题,通过协作模式补偿节点能力和能量受限的问题。
2.1 数据聚集的空间策略：
传感器网络中边传输边处理的总体策略决定了网络层路由“以数据为中心”的特点,如何选择适合信息处理的最佳传输路径,数据流相遇时是否应该融合处理,不同的拓扑结构中如何选择最优聚合点,是数据聚集的空间策略解决的主要问题。

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