本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)收集技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的無人機數(shù)據(jù)收集方法。

背景技術(shù)：

數(shù)據(jù)收集是傳感網(wǎng)最重要的任務(wù)，它是連接感知層和應(yīng)用層的橋梁。行之有效的數(shù)據(jù)收集方法可以降低感知節(jié)點的工作負(fù)載，避免網(wǎng)絡(luò)“區(qū)域性死亡”，延長網(wǎng)絡(luò)的生存周期。

總體來說，根據(jù)傳感網(wǎng)中sink節(jié)點是否固定，可以將目前傳感網(wǎng)中主要的數(shù)據(jù)收集方法分為兩類：第一類是基于固定sink節(jié)點的數(shù)據(jù)收集方法，第二類是基于移動sink的數(shù)據(jù)收集方法。其中基于移動sink的數(shù)據(jù)方法是指sink節(jié)點按照一定的規(guī)則或者自由的在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)移動，并收集數(shù)據(jù)感知節(jié)點所采集的數(shù)據(jù)。這類方法可以完全避免能量空洞問題，進(jìn)而延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

但是這類方法在討論sink節(jié)點在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)移動的時候，都默認(rèn)了sink節(jié)點可以在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)自由的移動，并且應(yīng)用本身可以允許sink節(jié)點在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)移動。但是在復(fù)雜的環(huán)境下，現(xiàn)有的基于移動sink節(jié)點的數(shù)據(jù)收集方法都忽略了“sink移動受限問題”以及“應(yīng)用場景受限問題”。因此，在實際環(huán)境中這類方法的應(yīng)用將嚴(yán)重受限。同時在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模巨大的情況下，sink節(jié)點要在全網(wǎng)移動收集收據(jù)，時間與能量的花銷都是巨大的，對一些搭載sink節(jié)點的移動設(shè)備而言，如此巨大的時間能量花銷，可能難以承受，從而再次限制了該類方法在現(xiàn)實場景中的應(yīng)用。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問題或缺陷，本發(fā)明的目的在于，提供一種基于數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的無人機數(shù)據(jù)收集方法，通過將sink節(jié)點搭載在無人機上，改善了sink節(jié)點移動受限問題；通過對網(wǎng)絡(luò)中某些關(guān)鍵性節(jié)點數(shù)據(jù)的收集，對全網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的補全，保證了無人機在有限的電量下正常完成對全網(wǎng)數(shù)據(jù)情況的收集工作，保證了監(jiān)測區(qū)域長期且有效的數(shù)據(jù)收集工作。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的無人機數(shù)據(jù)收集方法，包括以下步驟：

步驟一：獲取無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點在某一時間段[t,t+α]內(nèi)所采集的所有數(shù)據(jù)；

步驟二：判斷所有節(jié)點中任意兩個節(jié)點n_i和n_j是否相似，得到無線傳感網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的相似情況；判斷任意兩個節(jié)點n_i和n_j是否相似的方法如下：

節(jié)點n_i和n_j在時間段[t,t+α]內(nèi)采集到的數(shù)據(jù)序列為和若數(shù)據(jù)序列和之間的距離小于則節(jié)點n_i和節(jié)點n_j在[t,t+α]上是相似的，否則，節(jié)點n_i和節(jié)點n_j在[t,t+α]上是不相似的；其中，ε為應(yīng)用誤差；

步驟三：根據(jù)步驟二得到的所有節(jié)點的相似情況，在無線傳感網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點中選出數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點；

步驟四：無人機對數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，得到整個無線傳感網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的數(shù)據(jù)情況。

具體地，所述步驟三中的在無線傳感網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點中選出數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點，其具體包括以下步驟：

步驟3.1，給定無線傳感網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的歷史數(shù)據(jù)集合D_pre以及應(yīng)用誤差ε，通過給定的歷史節(jié)點數(shù)據(jù)D_pre和應(yīng)用誤差ε利用DTW算法計算得到網(wǎng)絡(luò)中相似節(jié)點的圖Sim_graph；

步驟3.2，針對相似節(jié)點的圖Sim_graph中的所有節(jié)點進(jìn)行計算得到每個節(jié)點的worth屬性；

步驟3.3，對圖Sim_graph中每個節(jié)點進(jìn)行遍歷，找出其中worth屬性最大的節(jié)點，該節(jié)點即為一個數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點，將該節(jié)點添加到集合cnodeset{}中，同時在圖Sim_graph中找到該數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的鄰居節(jié)點Sim_graph[cn].neibor，在圖Sim_graph的節(jié)點集合中，刪除數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點以及其鄰居節(jié)點，得到新的圖Sim_graph；

步驟3.4，對得到的新的圖Sim_graph重復(fù)步驟3.2～步驟3.4，直到圖Sim_graph中節(jié)點的集合為空；

步驟3.5，集合cnodeset{}中的節(jié)點即為得到的所有的數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點。

具體地，所述的步驟3.2中計算worth屬性所采用的公式為：

${\mathrm{Sim}}_{graph}\[v\].worth=\frac{{\mathrm{Sim}}_{graph}\[v\]\·\left|neibor\right|}{dis({\mathrm{Sim}}_{graph}\[v\],cnodeset)}---\left(6\right)$

其中，v表示節(jié)點，公式的分子表示節(jié)點v的鄰居節(jié)點數(shù)目，分母表示節(jié)點v與現(xiàn)有的所有數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點距離的平均值。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：

1、通過對感知數(shù)據(jù)的分析，挑選出少量數(shù)據(jù)價值較大的感知節(jié)點，即數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點，它們共同采集的數(shù)據(jù)，在應(yīng)用的誤差要求下可以代表全部感知節(jié)點采集的數(shù)據(jù)。然后，將數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點作為無人機數(shù)據(jù)收集的常規(guī)目標(biāo)，從而突出了無人機在數(shù)據(jù)收集過程中的重點任務(wù)，減少無人機在數(shù)據(jù)收集過程中的工作量，最終提高了無人機的工作效率。

2、本發(fā)明用數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點代表全部感知節(jié)點采集的數(shù)據(jù)的理論，不僅可以應(yīng)用在無人機數(shù)據(jù)采集方面，在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下也可以得到很好的應(yīng)用，起到減少花銷，提高工作效率的效果。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的流程圖；

圖2為是數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的物理分布圖；

圖3為應(yīng)用誤差為0.01時室外數(shù)據(jù)集對應(yīng)數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點分布圖。

下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明的方案做進(jìn)一步詳細(xì)地解釋和說明。

具體實施方式

遵從上述技術(shù)方案，參見圖1，本發(fā)明的基于數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的無人機數(shù)據(jù)收集方法，包括以下步驟：

步驟一：獲取無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點在某一時間段[t,t+α]內(nèi)所采集的所有數(shù)據(jù)。其中，α表示該時間段的長度。

步驟二：判斷無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點中任意兩個節(jié)點n_i和n_j是否相似，得到無線傳感網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的相似情況。判斷節(jié)點是否相似的方法如下：

節(jié)點n_i和n_j在時間段[t,t+α]內(nèi)采集到的帶有時序意義的數(shù)據(jù)序列為和若數(shù)據(jù)序列和之間的距離小于即：則節(jié)點n_i和節(jié)點n_j在[t,t+α]上是相似的，否則，節(jié)點n_i和節(jié)點n_j在[t,t+α]上是不相似的。

其中，其中d_i,t表示節(jié)點n_i在t時刻采集的數(shù)據(jù)，且t＜t₁＜...＜t+α。

ε為應(yīng)用誤差，其定義為，應(yīng)用可以接受的數(shù)據(jù)誤差。如果應(yīng)用誤差ε＝a，當(dāng)最終收集到的數(shù)據(jù)與真實采集到的數(shù)據(jù)相差在[-a,a]之間時，應(yīng)用都是可以接受的。對于ε的設(shè)定沒有固定的規(guī)律可循，主要是根據(jù)應(yīng)用的要求來設(shè)定。

當(dāng)在時間段[t,t+α]內(nèi)，節(jié)點n_i和節(jié)點n_j時鐘系統(tǒng)是完全同步時，節(jié)點間的距離計算公式為：

${\mathrm{dis}}_{t,t+\mathrm{\λ}\×\mathrm{\θ}}^{i,j}=|d_{i,t}-d_{j,t}|+|d_{i,t+\mathrm{\θ}}-d_{j,t+\mathrm{\θ}}|+...+|d_{i,t+\mathrm{\λ}\×\mathrm{\θ}}-d_{j,t+\mathrm{\λ}\×\mathrm{\θ}}|---\left(1\right)$

如果在時間段[t,t+α]內(nèi)，節(jié)點n_i和節(jié)點n_j時鐘系統(tǒng)沒有完全同步，或者出現(xiàn)了丟失數(shù)據(jù)的情況，則利用DTW算法計算和之間的距離而DTW算法的本質(zhì)是將維度較短的向量進(jìn)行了“拉伸”，然后與維度較長的向量進(jìn)行距離求解。

以下對節(jié)點n_i和節(jié)點n_j時鐘系統(tǒng)是完全同步時，兩個節(jié)點的相似度判斷方法的正確性進(jìn)行證明：

如果在時間段[t,t+α]內(nèi)，節(jié)點n_i和節(jié)點n_j時鐘系統(tǒng)是完全同步時和節(jié)點n_j時鐘系統(tǒng)是完全同步的，而且兩者都沒有丟失數(shù)據(jù)，則在此時間段內(nèi)兩個節(jié)點采集到的數(shù)據(jù)在數(shù)量上是相等的，即假設(shè)在時間段[t,t+α]內(nèi)，總共有H個采集周期。設(shè)β表示在時間段[t,t+α]內(nèi)的每個采集周期上，對于節(jié)點n_i和節(jié)點n_j采集到的數(shù)據(jù)，它們之間相差的絕對值所構(gòu)成的集合。

β＝{β₁,β₂,...,β_H}(2)

${\mathrm{\β}}_i=|d_{j,{\mathrm{\Δt}}_i}-d_{i,{\mathrm{\Δt}}_i}|---\left(3\right)$

${\mathrm{dis}}_{t,t+\mathrm{\α}}^{i,j}=\underset{{\mathrm{\β}}_i\∈\mathrm{\β}}{\Σ}{\mathrm{\β}}_i\≤\mathrm{\ϵ}\×max\left(\right|l_{t,t+\mathrm{\α}}^i|,|l_{t,t+\mathrm{\α}}^j\left|\right)=\mathrm{\ϵ}\×H---\left(4\right)$

假設(shè)β中小于ε的元素個數(shù)為z，大于ε的元素個數(shù)為Q。

當(dāng)Q＝0時，則β中的所有元素都小于ε。在物理意義上其表示在時間段[t,t+α]內(nèi)的任意相同采集周期內(nèi)，對于節(jié)點n_i和節(jié)點n_j采集的數(shù)據(jù)，它們之間的相差都在應(yīng)用的誤差范圍內(nèi)，因此在任意時刻n_i采集的數(shù)據(jù)都可以代替n_j采集的數(shù)據(jù)，所以節(jié)點n_i和節(jié)點n_j是相似的。

當(dāng)z＞＞Q時，則β中的幾乎所有元素都小于ε。在物理意義上其表示在時間段[t,t+α]內(nèi)的絕大多數(shù)采集周期內(nèi)，對于節(jié)點n_i和節(jié)點n_j采集的數(shù)據(jù)，它們之間的相差都在應(yīng)用的誤差范圍內(nèi)，在這種情況下我們也認(rèn)為n_i采集的數(shù)據(jù)可以代替n_j采集的數(shù)據(jù)，所以節(jié)點n_i和節(jié)點n_j是相似的。

當(dāng)z＜＜Q時，則β中的幾乎所有元素都大于ε。假設(shè)β中所有小于ε的元素之和為β_small則：

$\underset{Q\→H}{\lim }\frac{\mathrm{\ϵ}\×H-{\mathrm{\β}}_{small}}{Q}-\mathrm{\ϵ}=0---\left(5\right)$

其公式(5)的物理意義在于，此時雖然β中的幾乎所有元素都大于ε，但是它們與ε之間相差非常小幾乎為0。在這種情況下我們也認(rèn)為n_i采集的數(shù)據(jù)可以代替n_j采集的數(shù)據(jù)，所以節(jié)點n_k和節(jié)點n_j是相似的。

當(dāng)z與Q的大小相當(dāng)時，則β中的大于ε的元素個數(shù)與小于ε的元素個數(shù)基本相同。由于在穩(wěn)定的環(huán)境中，不會出現(xiàn)節(jié)點采集到的數(shù)據(jù)出現(xiàn)忽高忽低的情況，所以只能是一半連續(xù)的時間內(nèi)，n_i采集的數(shù)據(jù)與n_j采集的數(shù)據(jù)相差都在應(yīng)用誤差范圍內(nèi)，另一半時間內(nèi)兩者采集到的數(shù)據(jù)相差都不在應(yīng)用的誤差范圍內(nèi)。因此當(dāng)z與Q的大小相當(dāng)時，其物理意義在于節(jié)點n_j采集的數(shù)據(jù)與節(jié)點n_i采集的數(shù)據(jù)，在前半段(后半段)時間內(nèi)，它們之間存在相似性，而后半段(前半段)時間內(nèi)，它們之間不存在相似性。因為節(jié)點所處的環(huán)境在大部分情況下是穩(wěn)定的，不會出現(xiàn)重大的變化，因此不可能出現(xiàn)上述情況。

綜上所述，如果在時間段[t,t+α]內(nèi)，節(jié)點n_i和節(jié)點n_j時鐘系統(tǒng)是完全同步的，而且兩者都沒有丟失數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)采集序列和之間的距離小于ε×H，則節(jié)點n_i和節(jié)點n_j是相似的。

如果在時間段[t,t+α]內(nèi)，節(jié)點n_i和節(jié)點n_j時鐘系統(tǒng)沒有完全同步，或者出現(xiàn)了丟失數(shù)據(jù)的情況，則利用DTW算法計算和之間的距離。而DTW算法的本質(zhì)是將維度較短的向量進(jìn)行了“拉伸”，然后與維度較長的向量進(jìn)行距離求解。因此，同理可以得到：如果數(shù)據(jù)采集序列和之間的距離小于則節(jié)點n_i和節(jié)點n_j是相似的。

若節(jié)點n_i采集的數(shù)據(jù)可代替節(jié)點n_j采集的數(shù)據(jù)，則稱節(jié)點n_i和n_j在時間段[t,t+α]內(nèi)是相似的，也稱節(jié)點n_i和n_j在時間段[t,t+α]內(nèi)存在相似關(guān)系。如果[t,t+α]內(nèi)的數(shù)據(jù)，可以足夠充分的表示節(jié)點周圍的環(huán)境變化，則稱節(jié)點n_i和n_j在整個生命周期內(nèi)都是相似的。在本發(fā)明的下面部分都假設(shè)所選時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)足夠充分的表示環(huán)境的變化。

步驟三：根據(jù)無線傳感網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的相似情況，選出無線傳感網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的關(guān)鍵性節(jié)點；具體方法如下：

步驟3.1，給定無線傳感網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的歷史數(shù)據(jù)集合D_pre以及算法中可接受的數(shù)據(jù)誤差即應(yīng)用誤差ε。通過給定的歷史節(jié)點數(shù)據(jù)D_pre和應(yīng)用誤差ε利用DTW算法計算得到，網(wǎng)絡(luò)中相似節(jié)點的圖Sim_graph；

步驟3.2，對相似節(jié)點的圖Sim_graph中的所有節(jié)點進(jìn)行計算得到每個節(jié)點的worth屬性，計算worth屬性的具體公式為：

${\mathrm{Sim}}_{graph}\[v\].worth=\frac{{\mathrm{Sim}}_{graph}\[v\].\left|neibor\right|}{dis({\mathrm{Sim}}_{graph}\[v\],cnodeset)}---\left(6\right)$

其中，v表示節(jié)點，公式的分子表示節(jié)點v的鄰居節(jié)點數(shù)目，分母表示節(jié)點v與現(xiàn)有的所有數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點距離的平均值。而worth屬性即數(shù)據(jù)價值，數(shù)據(jù)價值是每個數(shù)據(jù)感知節(jié)點所具有的屬性，具體表示由其采集的數(shù)據(jù)所具有的使用價值。本發(fā)明中我們假設(shè)：在正常狀況下，所有感知節(jié)點所采集的數(shù)據(jù)具有相同的使用價值，為了簡便起見將其設(shè)為1。因此，對于數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點n_k，如果所對應(yīng)的節(jié)點覆蓋范圍為Γ，則其數(shù)據(jù)價值為|Γ|。因為在物理意義上|Γ|表示：在應(yīng)用的誤差范圍內(nèi)，節(jié)點采集的數(shù)據(jù)可以作為代表，來代替集合Γ內(nèi)所有節(jié)點采集的數(shù)據(jù)，被應(yīng)用所使用，所以節(jié)點的數(shù)據(jù)價值就是Γ內(nèi)所有節(jié)點的數(shù)據(jù)價值之和，即為|Γ|。因此，節(jié)點的worth屬性與其鄰居節(jié)點的數(shù)目成正比，與現(xiàn)有數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的距離成反比。

步驟3.3，對圖Sim_graph中每個節(jié)點進(jìn)行遍歷，找出其中worth屬性最大的節(jié)點，該節(jié)點即為一個數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點，將該節(jié)點添加到集合cnodeset{}中，同時在圖Sim_graph中找到該數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的鄰居節(jié)點Sim_graph[cn].neibor，在圖Sim_graph的節(jié)點集合中，刪除數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點以及其鄰居節(jié)點，得到新的圖Sim_graph。

步驟3.4，對得到的新的圖Sim_graph重復(fù)步驟3.2～步驟3.4，直到圖Sim_graph中節(jié)點的集合為空。

步驟3.5，集合cnodeset{}中的節(jié)點，即為最終得到的所有的數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點。

上述方法的具體流程與使用可概括為以下的圖表：

從網(wǎng)絡(luò)中挑選出的一批節(jié)點N_x作為數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點：其滿足以下條件：1、保證網(wǎng)絡(luò)中剩余的每個節(jié)點，至少與N_x中的一個節(jié)點是相似的；2、當(dāng)N_x中的所有節(jié)點在處于一條直線時，物理距離最遠(yuǎn)的兩個節(jié)點間的關(guān)鍵長度最小(關(guān)鍵長度即兩個節(jié)點間連線的總長度)；當(dāng)N_x中的所有節(jié)點沒有處于一條直線時，當(dāng)保證由N_x中所有節(jié)點所對應(yīng)的外接圖形的關(guān)鍵面積最小(關(guān)鍵面積即節(jié)點間連線形成圖形的面積)；3、對于任何滿足條件一和條件二的節(jié)點集合，刪去其中多余的節(jié)點，保證N_x是元素數(shù)目最少且滿足以上兩個條件的節(jié)點集合。

根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的定義，將數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的選擇問題轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)問題：

假設(shè)整個網(wǎng)絡(luò)是一個圖G，網(wǎng)絡(luò)中的所有感知節(jié)點是圖G中的頂點。如果通過對感知數(shù)據(jù)分析得知，在應(yīng)用的誤差要求下，兩個節(jié)點存在相似關(guān)系，則相對應(yīng)的兩個頂點之間存在邊，如果不存在相似關(guān)系，則相對應(yīng)的兩個頂點之間不存在邊。我們將圖G稱為全網(wǎng)節(jié)點的相似度關(guān)系圖。如何從網(wǎng)絡(luò)中所有的數(shù)據(jù)感知節(jié)點中選擇出數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點，現(xiàn)在可以理解為在圖G中找到一批頂點N_x，使得網(wǎng)絡(luò)中剩余的每個頂點至少有一個鄰居頂點在N_x中，保證N_x中的頂點數(shù)目最少，并且這些頂點所對應(yīng)的關(guān)鍵長度或者關(guān)鍵面積最小。

該數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的選擇問題在圖論中是最小支配集的問題，其求解難度是NP-hard。相關(guān)文獻(xiàn)對最小支配集問題的解決是采用貪心策略的算法進(jìn)行求解，本發(fā)明通過對貪心算法進(jìn)行一些修改，合理地解決數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的選擇問題。

1)證明與求解公式

當(dāng)數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的選擇問題在圖論中是最小支配集的問題時，其求解難度是NP-hard的證明

證明：圖論中的最小支配集問題，其求解難度是NP-hard。其具體的定義如下：對于一個無向圖G(V,E)，從G中找出一批節(jié)點h，h∈V，使得h中的頂點與V-h中的頂點都存在邊的關(guān)系，同時保證h中的頂點數(shù)目最少。如果對于處于網(wǎng)絡(luò)邊緣的每一個節(jié)點，與網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點都不存在相似關(guān)系。這時，這些處于邊緣地帶的節(jié)點，肯定是數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點，同時所有數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點所對應(yīng)的關(guān)鍵長度或關(guān)鍵面積也是一定的。因此，此時對于數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的選擇工作可以理解為：在網(wǎng)絡(luò)中找出最少的一批節(jié)點N_x，使得網(wǎng)絡(luò)中剩余的每個節(jié)點至少有一個鄰居節(jié)點處于N_x中，而這正是圖論中的最小支配集問題。因此，可以看出最小支配集問題是網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的選擇問題的一個特例。所以，網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的選擇問題是NP-hard。

2)利用算法進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的求解過程，主要有兩部分組成。第一部分是利用DTW算法，構(gòu)建全網(wǎng)節(jié)點的相似度關(guān)系圖。由于在構(gòu)建相似度關(guān)系圖的過程中，要判斷每個節(jié)點與其它所有節(jié)點之間是否存在相似性，因此其時間復(fù)雜度為O(n²)，假設(shè)節(jié)點對應(yīng)的數(shù)據(jù)采集序列的平均長度為a，則第一部分整體的時間復(fù)雜度為O(a²*n²)。第二部分是根據(jù)相似度關(guān)系圖選擇數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點，從算法可以看出，其核心部分是對所有節(jié)點進(jìn)行兩次循環(huán)判斷過程。因此，第二部分的時間復(fù)雜度為O(n²)。所以總體來看算法1的時間復(fù)雜度為O(a²*n²)，雖然整體上算法1的時間復(fù)雜度是O(n²)級別，但是如果數(shù)據(jù)采集序列的長度比較大，即a的值比較大則算法1時間復(fù)雜度的常系數(shù)將會非常大，因此如何選擇合適的數(shù)據(jù)采集序列至關(guān)重要。

由于數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點是無人機進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的常規(guī)目標(biāo)節(jié)點，所以其會與無人機頻繁的通信。因此如果數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點一直不變，則其能量會很快耗盡，從而使得網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入“假死”狀態(tài)。針對此問題，本文提出的解決方法是：為數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點設(shè)置一個能量閾值，當(dāng)其能量小于此閾值時，則在其節(jié)點覆蓋范圍內(nèi)找到與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點平均距離最小的那個節(jié)點，將其設(shè)定為新的數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點。

如果根據(jù)節(jié)點之間的相似性，所構(gòu)成的全網(wǎng)節(jié)點相似性關(guān)系圖Sim_graph中，有N個頂點和M條邊。假設(shè)最終由算法計算得出的數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的數(shù)目為κ，由相關(guān)文獻(xiàn)可知因此，如果將數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點作為無人機數(shù)據(jù)收集的目標(biāo)節(jié)點，則無人機數(shù)據(jù)收集的任務(wù)量最少可以減少

步驟四：無人機對網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，從而得到整個網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的數(shù)據(jù)情況。

本發(fā)明的效果可以通過以下仿真進(jìn)一步說明。

仿真1，對本發(fā)明方法中數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點正確性進(jìn)行驗證。

整個實驗和仿真中的程序完全由自己編寫，開發(fā)語言為c++，所有仿真環(huán)境的參數(shù)均參照真實環(huán)境中的參數(shù)來設(shè)置。本仿真使用的數(shù)據(jù)集分別是，(1)室外數(shù)據(jù)集：部署在榆林鎮(zhèn)北臺長城遺址內(nèi)的41個數(shù)據(jù)感知節(jié)點在2015年12月1日到2015年12月20日之間所采集的數(shù)據(jù)。這41個節(jié)點底層采用CC2530硬件結(jié)構(gòu)，負(fù)責(zé)采集長城遺址土壤內(nèi)部15cm深度的溫度值。(2)室內(nèi)數(shù)據(jù)集：2004年2月28日到2004年4月5日之間，部署在Intel Berkeley Research實驗室的54個數(shù)據(jù)感知節(jié)點所采集到的數(shù)據(jù)。這54個節(jié)點底層采用TinyOS操作系統(tǒng)，采集周圍環(huán)境中的溫度、濕度、光照和自身的電壓數(shù)據(jù)。在本文的實驗中，對于采集到的4種數(shù)據(jù)，只利用節(jié)點采集的溫度數(shù)據(jù)。下面分別利用室外和室內(nèi)數(shù)據(jù)集，對步驟3c)中提出的數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的選擇算法的正確性進(jìn)行驗證。仿真的實驗結(jié)果描述如下：

表1是將應(yīng)用誤差設(shè)置為0.01時，室外數(shù)據(jù)集所對應(yīng)的數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點及其相應(yīng)的節(jié)點覆蓋范圍。從表1中可以清楚的看到，整個網(wǎng)絡(luò)中有6個數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點，因此，在無異常感知數(shù)據(jù)的情況下，整個數(shù)據(jù)收集過程中的任務(wù)量將會減少85.37％。這6個數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點中56、493、495號數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點所對應(yīng)的節(jié)點覆蓋范圍比較大，分別是19、12、7占到了整個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)目的92.67％。

表1應(yīng)用誤差0.01時室外數(shù)據(jù)集對應(yīng)數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點情況

圖3則是數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點及其節(jié)點覆蓋范圍的真實分布情況：圖中五角星形狀表示數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點，圓形表示數(shù)據(jù)平凡節(jié)點。

圖3中用不同符號(A、B和C)表示不同的節(jié)點，分別對應(yīng)不同數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的節(jié)點覆蓋范圍：

●A節(jié)點表示，56號數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點所對應(yīng)的節(jié)點覆蓋范圍。這些節(jié)點主要分布在：西墻外側(cè)，南墻內(nèi)外側(cè)，東墻的內(nèi)側(cè)。

●B節(jié)點表示，493號數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點所對應(yīng)的節(jié)點覆蓋范圍。這些節(jié)點主要分布在：西墻內(nèi)側(cè)和東墻外側(cè)。

●C節(jié)點表示，495號數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點所對應(yīng)的節(jié)點覆蓋范圍。這些節(jié)點主要分布在：北墻的外側(cè)。

對于56號數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點所對應(yīng)的節(jié)點覆蓋范圍。它們在位置上正好位于太陽每天照射的地方。因此，這些地方的土壤溫度都相對比較高。所以這些節(jié)點所采集的數(shù)據(jù)具有很大的相似性。

對于493號數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點所對應(yīng)的節(jié)點覆蓋范圍。因為鎮(zhèn)北臺西墻地勢比較高，東墻地勢比較低。西墻的外側(cè)和東墻的內(nèi)側(cè)基本都擋住了太陽，而且墻體很厚，所以在西墻的內(nèi)側(cè)和東墻的外側(cè)采集的土壤溫度值都比較低。所以這些節(jié)點采集的數(shù)據(jù)具有巨大的相似性。

對于495號數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點所對應(yīng)的節(jié)點覆蓋范圍。由于北墻的外側(cè)是條路，所以北墻外側(cè)土壤的溫度受外界影響較大與其他墻體都有一定的差別。所以這些節(jié)點采集的數(shù)據(jù)具有巨大的相似性。

表2是應(yīng)用誤差為0.0001時，室內(nèi)數(shù)據(jù)集所對應(yīng)的數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點及其相應(yīng)的節(jié)點覆蓋范圍。從表2中可以看出：總共有7個數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點，45號數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的節(jié)點覆蓋范圍最大為42，占到了整個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點總數(shù)的70.77％。

表2應(yīng)用誤差0.0001時室內(nèi)數(shù)據(jù)集對應(yīng)數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點情況

圖2是數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的物理分布圖，從圖中可以明顯的看到45號數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的節(jié)點覆蓋范圍，幾乎分布在網(wǎng)絡(luò)的各個角落，其他數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點的覆蓋范圍，則零散的分布在監(jiān)測區(qū)域的左下角和右上角。整體看來數(shù)據(jù)關(guān)鍵性節(jié)點以及其對應(yīng)的節(jié)點覆蓋范圍，在地理分布上沒有任何顯著的特征。這是因為在室內(nèi)環(huán)境下，環(huán)境非常穩(wěn)定，并且室內(nèi)的空氣也是相互流通的，因此幾乎在各個地方空氣溫度值都是相同的，因此數(shù)據(jù)之間基本都是相似的，所以才會出現(xiàn)上述結(jié)果。