论文研究-信息网格中基于虚拟组织的动态映射模型研究.pdf

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无线传感器网络的传感器节点能量十分有限,且数量巨大,因而传统的传感器管理方法不再适用于无线传感器网络。针对无线传感器网络提出了一个分层的传感器管理结构,将网络的传感器管理分为最高层-簇间传感器管理、中间层-簇内传感器管理和最低层-单个传感器管理,并在最低层对传感器节点实现了采样间隔的自适应,仿真结果表明在保证一定跟踪精度的条件下,大大节省了传感器节点的能量。
张静,杨峰,梁彦,等:一种wSN的传感器管理结构及仿真分析 2007,43(32)113 5.0 4.5 4.5 4.0 4.0 3.5 15 3.5· 3.0 3.0 2.5 2.0 1.0 1.0·r 050100150200250300350400 050100150200250300350400 100150200250300350400 图4公式法 图5预测协方差门限法 图6预先定义釆样周期法 33预先定义采样周期法 接近,但是后者的计算量大大降低。 在预测协方差门限法中,每次确定采样间隔都要经过若干 (4)预测协方差门限法和预先定义采样周期法中的参数既 次比较,计算量很大。为了减少计算量,考虑事先设定一组典型影响传感器节点对目标的跟踪精度,还影响采样周期的自适应 的采样间隔,求出每种采样间隔下目标状态的预测误差协方选取,越大,平均采样间隔越大,相应耗能越小,但跟踪精度降 差,预测误差协方差大于设置的门限时的采样周期即为选取低,反之亦然,可以说跟踪精度和采样周期这两个指标的折衷 值。采样间隔确定过程为:(1)预先定义一组采样周期TrJ},可由控制。因而,可以通过选择适当的值,使得在保证一定的跟 踪精度的条件下,延长网络寿命 (T≤T≤T);(2)预测下一拍采样时刻为t1=t4+T(i=1,2,…, (5)按照跟踪精度由高到低排序:公式法、预先定义采样周 N),由滤波算法得到该时刻的预测误差协方差P1;(3)根据式期法、预测协方差门限法。按照平均采样间隔由大到小排序公 Pm≤P来确定下一拍的采样间隔T+ 式法、预测协方差门限法、预先定义采样周期法。按照计算量由 大到小排序为:公式法、预测协方差门限法、预先定义采样 4仿真及结果分析 周期法。 本文以单目标跟踪为应用背景,传感器节点采用 naive方 表1儿种跟踪采样自适应策略性能比较表 式工作,即所有传感器节点都开机工作。采用IMM算法,不失 采样策略 通道 ME MSE RME RMSE SN平均采样时间 般性,模型的选取采用Cⅴ模型和CA模型。CⅤ模型系统噪 固定周期法 X0.620790.030.090.67 0.50 声为0.0025ms3,CA模型系统噪声为0.01m/s2。模型初始概率 Y0.620.790.020.050.59 均取为0.5,马尔可夫一步转移概率矩阵取为P=0.98,0.02 公式法 X0.720.910.010.020.55 1.13 0.02,0.98]量测噪声标准差为σ=σ=2m。 Monte carle仿真次 Y0.720910.010.020. 数为50。 预测协方差门限法X0.991.250.060.130.66 Y0.991.250.040.080.63 仿真中的监视区域为(0,0)m到(300,300)m的方形 区域,在其中随机散布400个传感器节点。节点间有效通讯半径预先定义采样周期法X0971220.060.5068 1.91 Y0.971.220.040.080.65 为40m。这里认为该区域被传感器节点完全覆盖。目标的起始 表2取值对跟踪精度及平均采样间隔的影响 位置为(2,5)m,初始速度为v=n,=0.5m/s,目标在0s~39s、 80s~119s、160s~200s时间段内做匀速运动,在40s~79s 采样策略 λ通道 ME MSE RME RMSE SN平均采样时间/s 120s~159s时间段内做匀加速运动,加速度为a1=a 0.)X0.6500.650.650.65063 0.65 Y0.7000.880.020.050.57 0.02m/s2。 这三种自适应采样间隔策略的仿真结果如下(图中坐标每预测协方差门限法 0.sX0.9901.250.060.100.66 Y0.9901.250.040.080.63 拍代表0.5s,y坐标每一拍代表的是由以上三种自适应采样 X1.0901.370.070.160.73 2.60 间隔计算出来的时间,单位也是s): Y1.0901.370.050.090.71 这三种采样间隔自适应策略性能比较见表1,平均采样间 X1.1701.470.080.190.76 1.0 3. 隔的单位为s。 Y1.1701.470.050.100.73 预测协方差门限法和预先定义采样间隔法的计算公式中 0.2X0.6900.870.030.090.61 0.69 Y0.6890.870.020.050.56 的值决定着目标跟踪精度以及平均采样间隔(单位为s),对不 X0.9701.220.060.150.6 同的λ值做仿真研究,结果如表2 0.5 1.91 预先定义采样周期法 Y0.9701.220.040.080.6 由仿真图4~图6,表1、表2可以得到以下结论 X1.1101410.070.170.72 0.8 2.79 (1)以上三种自适应采样间隔策略得到的平均采用间隔都 Y1.1101.410.050.100.70 要比固定间隔策略的长,能够减少数据采样率,节约计算资源。 X1.1501.430.080.180.74 3.47 (2)以上三种自适应采样间隔策略从采样间隔曲线可以看 Y1.1501.430.050.100.72 出采样间隔和目标机动特性有关。当目标做机动时,采样间隔 综合比较,公式法性能较好,预测协方差门限法和预先定 较小,当目标匀速运动时采样间隔较大,表明了自适应采样间义采样周期法可以由参数灵活控制,因而较实用。 隔策略在无线传感器网络的有效性。 (3)预测协方差门限法和预先定义采样周期法的原理相5结论 同,都是通过滤波算法输出的预测误差协方差门限(两者门限 无线传感器网络的传感器节点数量非常大,且能量非常有 相同)相比较,得到下一拍采样时间,因而二者得到的数据比较 (下转206页)

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