詳解無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實時數(shù)據(jù)融合策略
2仿真及其分析
使用NS2來進行仿真模擬,評估了RDAUA的性能。模擬環(huán)境配置為:50個傳感器節(jié)點隨機分布在400 m×400 m的區(qū)域內(nèi),節(jié)點按照LEACH協(xié)議的思想形成相應(yīng)的簇,仿真時間為100 s,每個節(jié)點隨機產(chǎn)生一定數(shù)據(jù)位數(shù)的數(shù)據(jù)。Twait、ξ、η等常數(shù)分別取值為60 s、90%、1?235.算法主要分析了接收數(shù)據(jù)的延時、精度和量化級別這幾個參數(shù)。
圖3是Sink對接收數(shù)據(jù)的平均延時情況進行統(tǒng)計對照的結(jié)果。從接收數(shù)據(jù)的延時看,應(yīng)用RDAUA策略對數(shù)據(jù)進行融合時,延時比使用常規(guī)融合方法明顯降低,有效提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性,從而保證用戶及時獲得突發(fā)事件并采取應(yīng)對措施。
圖3 接收數(shù)據(jù)平均延時情況
圖4是Sink對接收數(shù)據(jù)的精度進行統(tǒng)計的結(jié)果對照情況。從接收數(shù)據(jù)精度結(jié)果看,應(yīng)用 RDAUA策略進行融合,Sink所接收數(shù)據(jù)的精度比使用常規(guī)方法高。因為在 RDAUA算法中,節(jié)點融合時丟棄的都是優(yōu)先級最低的數(shù)據(jù),它們對數(shù)據(jù)精度的影響最小,從而避免了因融合對數(shù)據(jù)精度的破壞。
圖4 接收數(shù)據(jù)的精度
圖5是Sink對接收數(shù)據(jù)的量化級別e的統(tǒng)計情況。從統(tǒng)計結(jié)果來看,利用常規(guī)方法融合時,量化級別很高的數(shù)據(jù)也有可能后到達,而利用 RDAUA融合策略則保證了一輪數(shù)據(jù)傳輸中,量化級別越高的數(shù)據(jù)越優(yōu)先到達,便于用戶及早了解突發(fā)事件情況,并采取應(yīng)對措施。
圖5 接收數(shù)據(jù)的量化級別情況比較
總結(jié)
應(yīng)用于地震監(jiān)測、森林火災(zāi)監(jiān)測等的響應(yīng)型無線傳感器網(wǎng)絡(luò),會由于突發(fā)性事件產(chǎn)生大量的緊急數(shù)據(jù),并且這些緊急數(shù)據(jù)對傳輸實時性要求很高。本文針對這種應(yīng)用提出了一種基于緊急數(shù)據(jù)優(yōu)先和自適應(yīng)控制的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實時數(shù)據(jù)融合策略RDAUA.
策略中對數(shù)據(jù)進行量化分級,并為分級高的數(shù)據(jù)優(yōu)先分配傳輸時隙進行傳輸,融合時自適應(yīng)調(diào)整融合等待時間,保證將緊急數(shù)據(jù)迅速融合并傳輸給用戶。該策略有效地保證了緊急數(shù)據(jù)的實時處理,減少了整個網(wǎng)絡(luò)的平均延時,且數(shù)據(jù)的融合精度較高,具有一定的實際應(yīng)用價值。
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