无线传感器网络中的信息处理

无线传感器网络中的信息处理摘要：本文对无线传感器网络的概念和现状进行了概括性介绍，指出信息处理是无线传感器网络的核心问题。

然后着重介绍了传感器网络信息处理的挑战、基本内容、国内外研究现状及最新进展，对前人所研究的各种算法优缺点进行评述，并指出了其关键问题。

关键词：无线传感器网络信息处理数据压缩分布式数据存储与查询数据融合1无线传感器网络近年来无线通信、集成电路、传感器以及微机电系统(MEMS)等技术的飞速发展，使得低成本、低功耗、多功能的微型无线传感器的大规模应用成为可能。

这些微型无线传感器具有无线通信、数据收集和处理、协同合作等功能，共同组成了无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)，带来了一种全新的信息获取和处理模式，是因特网从虚拟世界到物理世界的延伸。

因特网改变了人与人之间交流、沟通的方式，而无线传感器网络将逻辑上的信息世界与真实物理世界融合在一起，将改变人与自然交互的方式。

无线传感器网络是继因特网之后的IT 热点技术，具有广阔的应用前景，引起了学术界和工业界的高度重视[1]。

无线传感器网络是由大量无处不在的、具有无线通信与计算能力的微小传感器节点构成的自组织分布式网络系统，是能根据环境自主完成指定任务的“智能”系统。

它通过无线通信方式形成多跳自组织的网络系统，能够协同地感知、采集和处理网络覆盖地理区域中对象的信息，并传送给观察者。

网络中的每个节点都含有一个体积小、价格便宜、低能耗、支持短距离通信的多功能传感器。

每个传感器节点具备信号采集、数据处理、相互通信的功能，直接嵌入到相应的设备或环境当中，具有很大的灵活性和移动性[2]。

通过自动随机部署(比如无人驾驶飞机播撒)在监测区域的传感器节点，自组织形成网络，并通过接收器(Sink)或具有较强通信、存储和处理能力、配备足够电力的基站(Base Station)将各种传感信号通过卫星、无线网络或Internet等传送到控制中心服务器，用户可以通过服务器查看、查询、搜索相关数据，并通过控制服务器发送相应的命令，实现远程监控和操作。

典型的无线传感器网络体系结构如图1.1所示。

图1.1无线传感器网络同构型结构根据开发系统互联参考模型(Open System Interconnect Reference Model, OSI)的七层模型，结合无线传感器网络的节点组成结构，可以用图1.2来表示带协议栈的节点组成结构[3]。

其中，物理层负责数据的调制、发送与接收，涉及传输的媒介、频段的选择、载波产生、信号检测、调制解调方式、数据加密和硬件设计等[4]。

数据链路层包括差错控制和媒介访问控制(MAC)。

目前的数据通信网中两种重要的差错控制是：前向纠错(Forward Error Correction, FEC)及自动重复请求(Automatic RepeatreQuest, ARQ)。

网络层主要是对路由协议进行设计，实现数据的实时多跳传输和整个网络的节能。

传输层协议主要实现与Internet或其它的网络进行互联。

应用层主要是面向应用提供专用的服务，它通过协调控制整个网络，提供可供操作的的“人网交互”界面。

图1.2无线传感器网络节点组成结构图2无线传感器网络以信息处理为中心无线传感器网络是面向物理世界的一种崭新信息处理系统，是一种新的计算模型，涉及网络的组织、管理和服务框架、信息传输路径的建立机制、面向需求的分布信息处理模式等等问题。

无线传感器网络作为当今信息领域的研究热点，涉及多学校交叉的研究领域，有非常多的关键技术和研究热点[5]，如路由协议、时间同步、跟踪定位等等，吸引了众多的学者进行各方面的研究，每个领域都己经有许多的研究成果，并有新的不断涌现。

从无线传感器网络的功能上，可以把它划分为通信体系、中间件和应用系统三大部分[2]，各部分所包含的功能和对应的研究热点如图1.3所示。

图1.3一种典型的无线传感器网络的体系结构图通信体系(Communication Architecture)模块的主要功能是组网和通信，包括各种网络通信协议(物理层、数据链路层、网络层和传输层)，以及低功耗的无线射频通信电路设计，为物理数据传输提供基本保证[2]；中间件(Middleware)主要提供低通信开销、低成本、动态可扩展的核心服务，包括部署/拓扑控制、时间同步、系统管理和节点定位等，为上层应用系统提供基础支持；应用系统提供节点与网络的服务接口。

面向通用的系统提供一套通用的服务接口，而面向专用系统则提供不同的专用服务。

通过协调控制整个网络，优化现有的网络资源，以获得网络资源的最大利用率和单个任务的最少消耗量，同时提供可操作的“人网交互”界面。

衡量应用系统协调的好坏，主要考虑采集信息的完整性和精确性、信息的可传输性和系统能耗(即网络寿命)。

其热点问题包括动态资源管理、信息处理、协调控制、信息处理、数据查询和安全问题等。

无线传感器网络直接面向感知的物理信息，与Ad hoc网络的一个区别是以数据为中心，而不是以通信连接为中心。

无线传感器网络的最终目标始终是感知和采集各种环境或监测对象的信息，并对其进行处理，以更少的能耗、更快捷的方式传送到这些信息的用户。

通信体系和中间件都是为上层应用服务，用户直接访问的是信息处理的结果。

基于传感器网络的任何应用系统都离不开信息(感知数据)的管理和处理技术。

不言而喻，传感网数据管理和处理技术是确定传感网可用性和有效性的关键技术，是无线传感器网络的核心问题，关系到感知网的成败。

对于观察者来说，传感器网络的核心是感知数据，而不是网络硬件。

观察者感兴趣的是传感器产生的数据，而不是传感器本身。

传感器网络是一种以数据为中心的网络。

传感器网络以数据为中心的特点使得其设计方法不同于其他计算机网络(包括Internet)。

传感器网络的设计必须以感知数据管理和处理为中心，把数据库技术和网络技术紧密结合，从逻辑概念和软、硬件技术两个方面实现一个高性能的以数据为中心的网络系统，为用户或观察者提供一个有效的感知数据空间或感知数据库管理和处理系统。

传感器网络信息处理的目的是把传感器网络上的数据的逻辑视图(命名，传输、存取和操作)和网络的物理实现分离开来，使得传感器网络用户和应用程序只需关心所要提出的查询的逻辑结构，而无需关心传感器网络的细节。

从数据处理的角度来看，传感器可视为感知数据流或感知数据源，而传感器网络类似于分布式数据库系统，但不同于传统的分布式数据库系统。

传感器网络数据管理系统组织和管理传感器网络监测区域的感知信息，回答来自用户或应用程序的查询，使用户如同使用通常的数据库管理系统和数据处理系统一样自如地在传感器网络上进行感知数据的管理和处理。

信息处理技术主要包括数据的压缩、存储、查询、分析、挖掘、理解以及基于感知数据决策和行为的理论和技术。

传感器网络的各种实现技术必须与这些技术密切结合，融为一体，而不是像目前其他网络设计那样分而治之。

只有这样，我们才能够设计实现高效率的以数据为中心的传感器网络系统。

3无线传感器网络信息处理的挑战无线传感器网络与传统的Ad hoc网络相比，有很多相似之处，但同时也存在着很大的差别。

传感器网络是集成了监测、控制以及无线通信的网络系统，节点数目更为庞大(上千甚至上万)，节点分布更为密集；由于环境影响和能量耗尽，节点更容易出现故障；环境干扰和节点故障造成网络拓扑结构的变化；通常情况下，大多数传感器节点是固定不动的。

另外，传感器节点具有的能量、处理能力、存储能力和通信能力等都十分有限。

传统无线网络的首要设计目标是提供服务质量和高效带宽利用，其次才考虑节约能源；而传感器网络的首要设计目标是能源的高效利用，这也是传感器网络和传统网络最重要的区别之一。

无线传感器网络不同于传统网络的特点给它的信息处理带来了许多新的挑战，如：以数据为中心，要求数据在网路中路由时必须对数据内容进行处理，而不是像传统网络那样仅仅转发数据；面向具体应用，决定了传感器网络的信息处理方法必须结合具体应用特点，因此很难找到一种适用于所有应用的统一处理方法；超大网络规模，对算法的可扩展性提出了严峻挑战；高密度节点分布，要求算法必须能有效地消除节点数据间的相关性，避免因传输大量冗余数据所带来的通信能耗；单个节点的计算、存储能力极其有限，要求采取完全分布式处理策略，各节点负担尽可能均匀分布，同时还要考虑到节点的能量状况，以便尽可能延长节点寿命和整个系统的有效工作时间；网络拓朴结构变化频繁，对算法的鲁棒性和适应性提出了很高的要求。

理论分析和实验研究表明，无线传感器网络环境下，通信在能量消耗中占据主要因素。

有研究数据表明，每传输1字节数据所消耗的能量可以用来执行数千条CPU条指令，而且所消耗的时间也少得多[6]，因此可以采取用计算量的增加换取通信量的降低的方法。

为此，研究者采取了一系列措施，如在传输过程中进行网内数据处理，在节点本地对数据进行融合，只传输结果数据，用计算量的增加来换取数据通信量的降低；节点发送数据前对数据进行一定的压缩，节点接收到数据后再进行解压缩：将传感器网络作为一个分布式数据系统，以节点的地理位置为索引，以便进行高效的数据查询操作。

4信息处理的研究现状在美国自然科学基金委员会的推动下，美国的加州大学伯克利分校、麻省理工学院、康奈尔大学、加州大学洛杉矶分校等学校开始了传感器网络的基础理论和关键技术的研究。

英国、日本、意大利等国家的一些大学和研究机构也纷纷开展了该领域的研究工作。

我国的哈尔滨工业大学、黑龙江大学和浙江大学也从2002年起开始了对传感器网络的研究。

学术界的研究主要集中在传感器网络技术和通信协议的研究上，也开展了一些感知数据管理和处理技术的研究，取得了一些初步研究结果。

目前的研究工作还处于起步阶段，大量的问题还没有涉及到，未来的研究工作任重而道远。

下面，我们介绍一下目前在感知数据管理和处理技术的主要研究进展。

加州大学伯克利分校研究了传感器网络的数据查询技术，提出了实现可动态调整的连续查询的处理方法和管理传感器网络上多查询的方法，应用数据库技术实现了传感器网络上的数据聚集函数，提出了在低能源、分布式无线传感器网络环境下实现聚集函数的方法，并研制了一个感知数据库系统TinyDB[7]。

康奈尔大学在感知数据查询处理技术方面开展的研究工作较多[8]。

他们研制了一个测试感知数据查询技术性能的COUGAR系统，提出了在传感器网络上计算聚集函数的容错和可扩展算法，并探索了把传感器网络表示为数据库的思想，探讨了如何把分布式查询处理技术应用于感知数据查询的处理。

南加州大学研究了传感器网络上的聚集函数的计算方法，提出了节省能源的计算聚集的树构造算法，并通过实验证明了无线通信机制对聚集计算的性能有很大的影响[9]。