分布式傳感器協(xié)同選擇方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種分布式傳感器協(xié)同選擇方法，包括部署傳感器并分組；計(jì)算歸一化后傳感器節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)之間的距離；計(jì)算傳感器之間的相關(guān)性；計(jì)算傳感器節(jié)點(diǎn)的效用；建立傳感器簇并計(jì)算感知能力；比較當(dāng)前傳感器簇的感知能力與目標(biāo)監(jiān)測的精度要求之間的關(guān)系，完成傳感器協(xié)同選擇。本發(fā)明綜合利用距離和相關(guān)性計(jì)算傳感器節(jié)點(diǎn)簇的感知能力，其中傳感器相關(guān)性是通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法及歷史數(shù)據(jù)計(jì)算得到，并根據(jù)監(jiān)測要求和傳感器簇的感知能力進(jìn)行傳感器的協(xié)同選擇；因此本發(fā)明可以真實(shí)的反應(yīng)傳感簇的感知能力，從而選擇出最佳的傳感器簇協(xié)同工作以滿足用戶對監(jiān)測精度的需要，同時(shí)保證網(wǎng)絡(luò)能量均衡。
【專利說明】
分布式傳感器協(xié)同選擇方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本發(fā)明屬于測控領(lǐng)域，具體涉及一種分布式傳感器協(xié)同選擇方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)和技術(shù)的發(fā)展，傳感器網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)逐步深入人們的日常生活中。很多 基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，比如目標(biāo)檢測與識別、目標(biāo)跟蹤等，對目標(biāo)感知精度都有較高的要 求，而且在保證精度要求的同時(shí)要求盡可能的延長傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期。比如，在智能交 通的應(yīng)用中，對車輛的檢測精度和網(wǎng)絡(luò)能耗都要較高的要求。因此，滿足用戶對目標(biāo)感知精 度需求的同時(shí)最大化網(wǎng)絡(luò)生命周期就變的很有必要。
[0003] 為了滿足用戶對感知精度的需求并最大化網(wǎng)絡(luò)生命周期，需要選擇合適的傳感器 (節(jié)點(diǎn)）協(xié)同工作。而為了進(jìn)行傳感器選擇，需要量化和識別傳感器簇的感知能力。通常情況 下，傳感器簇的感知能力與傳感器之間的相關(guān)性及單個(gè)傳感器感知能力差異性有關(guān)。傳感 器相關(guān)性指的是原始數(shù)據(jù)相關(guān)性或者分類器決策的相關(guān)性。傳感器相關(guān)性包括處于不同位 置的同種傳感器之間的相關(guān)性及不同種傳感器之間的相關(guān)性。傳感器相關(guān)性是由于時(shí)空相 關(guān)性及傳感器本身硬件自身特性導(dǎo)致的。感知能力的差異性指的是在真實(shí)部署的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境 中同質(zhì)或者異質(zhì)傳感器之間的感知能力存在差異性，這主要是由部署的特定網(wǎng)絡(luò)環(huán)境引起 的，比如目標(biāo)與傳感器之間的距離的差異性。很多現(xiàn)有技術(shù)均假設(shè)所有傳感器具有相同的 感知能力;還有一些方法試圖糾正來自不同傳感器感知數(shù)據(jù)的差異性來克服傳感器感知能 力的差異性。
[0004] 但是，現(xiàn)有方法僅僅只針對傳感器網(wǎng)絡(luò)的某一部分進(jìn)行研究，均未對傳感器網(wǎng)絡(luò) 進(jìn)行綜合考量，這導(dǎo)致現(xiàn)有的方法往往精度不高，而且具體實(shí)施時(shí)效果較差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種精度高，實(shí)施效果好，并綜合考量傳感器節(jié)點(diǎn)與目標(biāo) 的距離和傳感器之間的相關(guān)性的分布式傳感器協(xié)同選擇方法。
[0006] 本發(fā)明提供的這種分布式傳感器協(xié)同選擇方法，包括如下步驟：
[0007] S1.在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)隨機(jī)部署傳感器節(jié)點(diǎn)，并根據(jù)監(jiān)測點(diǎn)的融合半徑分組；
[0008] S2.計(jì)算歸一化后傳感器節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)之間的距離；
[0009] S3.計(jì)算傳感器之間的相關(guān)性；
[0010] S4.根據(jù)步驟S2得到的距離和步驟S3得到的相關(guān)性計(jì)算結(jié)果，采用下式計(jì)算傳感 器節(jié)點(diǎn)的教田·
[0011]
[0012]式中f(?,)為傳感器節(jié)點(diǎn)的效用，其值越大表明傳感器節(jié)點(diǎn)的能力越強(qiáng)，其值越小 表明傳感器節(jié)點(diǎn)的能力越弱;α為權(quán)重系數(shù)，權(quán)重系數(shù)越大表明傳感器節(jié)點(diǎn)的效用與傳感器 之間的相關(guān)性的關(guān)系越大;dS(m)為傳感器節(jié)點(diǎn)m與目標(biāo)之間的距離；〇(〇Γ)為傳感器廣 和傳感器<之間的相關(guān)性;G為排列組合中的算式；
[0013] S5.選擇傳感器節(jié)點(diǎn)中效用最大的傳感器節(jié)點(diǎn)作為信息融合節(jié)點(diǎn)，并由該節(jié)點(diǎn)建 立傳感器簇，將該節(jié)點(diǎn)上的所有傳感器加入傳感器簇中；計(jì)算當(dāng)前傳感器簇的感知能力；
[0014] S6.比較當(dāng)前傳感器簇的感知能力與目標(biāo)監(jiān)測的精度要求之間的關(guān)系：
[0015] 若當(dāng)前傳感器簇的感知能力多目標(biāo)監(jiān)測的精度要求，則選擇當(dāng)前傳感器簇中的所 有傳感器對目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測，剩余傳感器節(jié)點(diǎn)則全部休眠；
[0016] 若當(dāng)前傳感器簇的感知能力< 目標(biāo)監(jiān)測的精度要求，則根據(jù)剩余傳感器節(jié)點(diǎn)與目 標(biāo)之間的距離和剩余傳感器節(jié)點(diǎn)上的傳感器與當(dāng)前傳感器簇中傳感器的相關(guān)性計(jì)算剩余 傳感器節(jié)點(diǎn)的效用，選取效用最大的傳感器節(jié)點(diǎn)加入當(dāng)前已存在的傳感器簇并計(jì)算新的傳 感器簇的感知能力，直至當(dāng)前傳感器簇的感知能力多目標(biāo)監(jiān)測的精度要求。
[0017] 步驟S1所述的融合半徑，可以取為傳感器節(jié)點(diǎn)通信半徑的兩倍。
[0018] 步驟S2所述的計(jì)算距離，為采用以下算式計(jì)算歸一化后傳感器節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)之間的 距離：
[0019] dS(Si) = p(x | di，SNRi) Xp(di，SNRi)
[0020] 其中，pUld^SNRO是可以通過經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)得到的條件概率，pW^SNRO是目標(biāo)在半 徑為cU區(qū)域范圍的出現(xiàn)的概率，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)估計(jì)其值，SNRi可以計(jì)算如下：
[0021] SNRi= 10 X log(Ens-Enn)/Ens
[0022] 其中Ens是信號能量，Enn是噪聲平均能量。
[0023] 所述的噪聲平均能量，為通過恒虛警率算法計(jì)算得到。
[0024] 步驟S3所述的計(jì)算相關(guān)性，為采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法計(jì)算傳感器之間的相關(guān)性。
[0025] 步驟S3所述的計(jì)算相關(guān)性，為采用以下算式計(jì)算傳感器之間的相關(guān)性：
[0026]
[0027]
[0028] 其中，C〇v(?)是傳感器彳和傳感器<歷史數(shù)據(jù)的協(xié)方差；?)和?)分別是 傳感器<和傳感器#歷史數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。
[0029] 步驟S5所述的感知能力，為采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法和傳感器簇中的所有傳感器的歷史 數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。
[0030]所述的機(jī)器學(xué)習(xí)方法為Boost ing算法。
[0031] 步驟S5和步驟S6中所述的選擇效用最大的傳感器節(jié)點(diǎn)作為信息融合節(jié)點(diǎn)，為采用 如下算法進(jìn)行選擇：
[0032] 步驟1)根據(jù)每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的效用，對每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)置不同的回退定時(shí)器： 傳感器節(jié)點(diǎn)的效用越大，則回退定時(shí)器的設(shè)置時(shí)間越短；
[0033] 步驟2)步驟1)設(shè)置完成后，所有傳感器節(jié)點(diǎn)的回退定時(shí)器一同回退計(jì)時(shí)，當(dāng)某一 傳感器節(jié)點(diǎn)的回退定時(shí)器首先回退計(jì)時(shí)完成，此時(shí)形成觸發(fā)動(dòng)作，該傳感器節(jié)點(diǎn)被觸發(fā)喚 醒，聲明自己為信息融合節(jié)點(diǎn)。
[0034] 步驟S6所述的計(jì)算剩余傳感器節(jié)點(diǎn)的效用，包括如下步驟：
[0035] 步驟1)計(jì)算候選成員節(jié)點(diǎn)與監(jiān)測目標(biāo)的歸一化距離；
[0036] 步驟2)計(jì)算候選節(jié)點(diǎn)的傳感器與已有傳感器簇中的傳感器的相關(guān)性；
[0037] 步驟3)采用以下算式計(jì)算候選節(jié)點(diǎn)的效用：
[0038]
[0039] 本發(fā)明提供的這種分布式傳感器協(xié)同選擇方法，綜合考慮傳感器-目標(biāo)距離和傳 感器相關(guān)性，并利用距離和相關(guān)性計(jì)算傳感器簇的感知能力，其中傳感器相關(guān)性通過機(jī)器 學(xué)習(xí)方法及歷史數(shù)據(jù)計(jì)算得到，并根據(jù)監(jiān)測要求將候選傳感器節(jié)點(diǎn)上的傳感器及時(shí)加入到 傳感器簇中以提升感知能力并滿足監(jiān)測的要求，而剩下的傳感器節(jié)點(diǎn)則進(jìn)入休眠狀態(tài)以節(jié) 省能量；因此本發(fā)明可以真實(shí)的反應(yīng)傳感簇的感知能力，從而選擇出最佳的傳感器簇協(xié)同 工作以滿足用戶對監(jiān)測精度的需要，同時(shí)延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。
【附圖說明】
[0040] 圖1為本發(fā)明方法的流程圖。
[0041 ]圖2為本發(fā)明實(shí)施例的傳感器選擇示意圖。
[0042] 圖3為本發(fā)明實(shí)施例的傳感器選擇補(bǔ)充示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0043] 如圖1所示為本發(fā)明的方法流程圖：本發(fā)明提供的這種分布式傳感器協(xié)同選擇方 法，包括如下步驟：
[0044] S1.在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)隨機(jī)部署大量廉價(jià)傳感器節(jié)點(diǎn)，并根據(jù)監(jiān)測點(diǎn)的融合半徑分組；
[0045] 融合半徑可以取為傳感器節(jié)點(diǎn)通信半徑的兩倍；
[0046] S2.計(jì)算歸一化后傳感器節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)之間的距離；
[0047]采用以下算式計(jì)算歸一化后傳感器節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)之間的距離：
[0048] dS(Si)=p(x|di，SNRi) Xp(di，SNRi)
[0049] 其中，pUld^SNRO是可以通過經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)得到的條件概率，pW^SNRO是目標(biāo)在半 徑為cU區(qū)域范圍的出現(xiàn)的概率，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)估計(jì)其值，SN&可以計(jì)算如下：
[0050] SNRi= 10 X log(Ens-Enn)/Ens
[0051] 其中Ens是信號能量，Enn是噪聲平均能量;可以通過恒虛警率算法(CFAR算法)計(jì)算 得到；
[0052] S3.計(jì)算傳感器之間的相關(guān)性；
[0053] 采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法計(jì)算傳感器之間的相關(guān)性，具體為采用以下算式計(jì)算傳感 器之間的相關(guān)性：
[0054]
[0055]
[0056] 其中，c〇v(<\〇是傳感器<和傳感器#歷史數(shù)據(jù)的協(xié)方差；分別是 傳感器<和傳感器<歷史數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差；
[0057] S4.根據(jù)步驟S2得到的距離和步驟S3得到的相關(guān)性計(jì)算結(jié)果，采用下式計(jì)算傳感 器節(jié)點(diǎn)的效用：
[0058]
[0059] 式中^?)為傳感器節(jié)點(diǎn)的效用，其值越大表明傳感器節(jié)點(diǎn)的功能越強(qiáng)大，其值越 小表明傳感器節(jié)點(diǎn)的功能越弱小;α為權(quán)重系數(shù)，權(quán)重系數(shù)越大表明傳感器節(jié)點(diǎn)的效用與傳 感器之間的相關(guān)性的關(guān)系越大;dS(rn)為傳感器節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)之間的距離;〃為傳感器 礦和傳感器#之間的相關(guān)性;^為排列組合中的算式，其計(jì)算為^^ :
[0060] S5.選擇傳感器節(jié)點(diǎn)中效用最大的傳感器節(jié)點(diǎn)作為信息融合節(jié)點(diǎn)，由該節(jié)點(diǎn)建立 傳感器簇，并將該節(jié)點(diǎn)上的所有傳感器加入該傳感器簇;計(jì)算當(dāng)前傳感器簇的感知能力;可 以采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法和傳感器簇中的所有傳感器的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算;機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以 采用Boosting算法；
[0061] 在信息融合節(jié)點(diǎn)的選擇過程中，可以根據(jù)各節(jié)點(diǎn)的效用來設(shè)置回退定時(shí)器，以此 實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)的分布式選擇，具體選擇步驟如下：
[0062] 步驟1)根據(jù)每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的效用，對每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)置不同的回退定時(shí)器： 傳感器節(jié)點(diǎn)的效用越大，則回退定時(shí)器的設(shè)置時(shí)間越短；
[0063] 步驟2)步驟1)設(shè)置完成后，所有傳感器節(jié)點(diǎn)的回退定時(shí)器一同回退計(jì)時(shí)，當(dāng)某一 傳感器節(jié)點(diǎn)的回退定時(shí)器首先回退計(jì)時(shí)完成，此時(shí)形成觸發(fā)動(dòng)作，該傳感器節(jié)點(diǎn)被觸發(fā)喚 醒，并聲明自己為信息融合節(jié)點(diǎn)。
[0064] 由于回退定時(shí)器是在各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行設(shè)置并回退計(jì)時(shí)的，當(dāng)回退定時(shí)器在回 退計(jì)時(shí)完成后，形成觸發(fā)動(dòng)作并喚醒該回退定時(shí)器所對應(yīng)的傳感器節(jié)點(diǎn)即可完成信息融合 節(jié)點(diǎn)的選取，因此僅需要對各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行時(shí)間同步即可實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)的分布式選 擇，提高了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。
[0065] S6.比較當(dāng)前傳感器簇的感知能力與目標(biāo)監(jiān)測的精度要求之間的關(guān)系：
[0066] 若當(dāng)前傳感器簇的感知能力多目標(biāo)監(jiān)測的精度要求，則選擇當(dāng)前傳感器簇中的所 有傳感器對目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測，剩余傳感器則全部進(jìn)入休眠狀態(tài)；
[0067] 若當(dāng)前傳感器簇的感知能力< 目標(biāo)監(jiān)測的精度要求，則根據(jù)剩余傳感器節(jié)點(diǎn)與目 標(biāo)之間的距離和剩余傳感器節(jié)點(diǎn)與當(dāng)前傳感器簇中傳感器的相關(guān)性計(jì)算剩余傳感器節(jié)點(diǎn) 的效用，具體包括如下步驟：
[0068] 步驟1)計(jì)算候選成員節(jié)點(diǎn)與監(jiān)測目標(biāo)的歸一化距離；
[0069 ]步驟2)計(jì)算候選節(jié)點(diǎn)的傳感器與已有傳感器簇中的傳感器的相關(guān)性；
[0070] 步驟3)采用以下筧式計(jì)筧候詵節(jié)點(diǎn)的效用：
[0071]
[0072] 根據(jù)計(jì)算出來的候選節(jié)點(diǎn)的效用，仍然采用步驟S5中所述的設(shè)置回退定時(shí)器的方 式:根據(jù)步驟3)計(jì)算出來的候選節(jié)點(diǎn)的效用重新設(shè)置各個(gè)候選節(jié)點(diǎn)的回退定時(shí)器的時(shí)間， 采用同樣的方法選取效用最大的傳感器節(jié)點(diǎn)加入傳感器簇并計(jì)算新的傳感器簇的感知能 力，直至當(dāng)前傳感器簇的感知能力多目標(biāo)監(jiān)測的精度要求。
[0073] 以下結(jié)合一個(gè)具體實(shí)施例來說明本發(fā)明方法的工作過程：
[0074] 如圖2,在監(jiān)測目標(biāo)L1時(shí)，{(0.6,0.2);1.2}中0.6是節(jié)點(diǎn)111距離監(jiān)測目標(biāo)的歸一化 距離，0.2是節(jié)點(diǎn)nl上傳感器的相關(guān)性之和的歸一化結(jié)果，1.2是節(jié)點(diǎn)nl的效用；{(0.7， 0.4); 0.9}中0.7是節(jié)點(diǎn)n3距離監(jiān)測目標(biāo)的歸一化距離，0.4是節(jié)點(diǎn)n3上傳感器的相關(guān)性之 和的歸一化結(jié)果，0.9是節(jié)點(diǎn)113的效用 ；{(0.5,0.4);1.1}中0.5是節(jié)點(diǎn)116距離監(jiān)測目標(biāo)的歸 一化距離，0.4是節(jié)點(diǎn)n6上傳感器的相關(guān)性之和的歸一化結(jié)果，1.1是節(jié)點(diǎn)n6的效用。在監(jiān)測 目標(biāo)L2時(shí)，{(0.3,0.1);1.6}中0.3是節(jié)點(diǎn)112距離監(jiān)測目標(biāo)的歸一化距離，0.1是節(jié)點(diǎn)112上傳 感器的相關(guān)性之和的歸一化結(jié)果，1.6是節(jié)點(diǎn)n2的效用；{(0.9,0.2);0.9}中0.9是節(jié)點(diǎn)113距 離監(jiān)測目標(biāo)的歸一化距離，0.2是節(jié)點(diǎn)n3上傳感器的相關(guān)性之和的歸一化結(jié)果，0.9是節(jié)點(diǎn) 113的效用 ；{(0.8,0.5);0.7}中0.8是節(jié)點(diǎn)114距離監(jiān)測目標(biāo)的歸一化距離，0.5是節(jié)點(diǎn)114上傳 感器的相關(guān)性之和的歸一化結(jié)果，〇.7是節(jié)點(diǎn)114的效用 ；{(0.7,0.3);1.0}中0.7是節(jié)點(diǎn)117距 離監(jiān)測目標(biāo)的歸一化距離，0.3是節(jié)點(diǎn)n7上傳感器的相關(guān)性之和的歸一化結(jié)果，1.0是節(jié)點(diǎn) n7的效用。在監(jiān)測目標(biāo)L3時(shí)，{(0.65，0.1); 1.25}中0.65是節(jié)點(diǎn)n3距離監(jiān)測目標(biāo)的歸一化距 離，0.1是節(jié)點(diǎn)n3上傳感器的相關(guān)性之和的歸一化結(jié)果，1.25是節(jié)點(diǎn)n3的效用；{(0.7,0.6); 0.7}中0.7是節(jié)點(diǎn)n4距離監(jiān)測目標(biāo)的歸一化距離，0.6是節(jié)點(diǎn)n4上傳感器的相關(guān)性之和的歸 一化結(jié)果，0.7是節(jié)點(diǎn)n4的效用；{(0.8,0.9);0.3}中0.8是節(jié)點(diǎn)n5距離監(jiān)測目標(biāo)的歸一化距 離，0.9是節(jié)點(diǎn)n5上傳感器的相關(guān)性之和的歸一化結(jié)果，0.3是節(jié)點(diǎn)n5的效用；{(0.6,0.4); 1.0}中0.6是節(jié)點(diǎn)n8距離監(jiān)測目標(biāo)的歸一化距離，0.4是節(jié)點(diǎn)n8上傳感器的相關(guān)性之和的歸 一化結(jié)果，1.0是節(jié)點(diǎn)n8的效用。
[0075]因此，節(jié)點(diǎn)nl對監(jiān)測目標(biāo)L1的效用是最大的，節(jié)點(diǎn)n2對監(jiān)測目標(biāo)L2的效用是最大 的，節(jié)點(diǎn)n3對監(jiān)測目標(biāo)L3的效用是最大的。那么，節(jié)點(diǎn)nl、n2和n3分別成為LI、L2、L3的信息 融合節(jié)點(diǎn)，并分別為各個(gè)監(jiān)測目標(biāo)建立傳感器簇Cl、C2、C3以對這些目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測。然后將 各節(jié)點(diǎn)上的傳感器分別加入相應(yīng)的傳感器簇中。假設(shè)用戶需求為1.5時(shí)，因?yàn)閭鞲衅鞔谻1、 C2、C3的效感知能力分別為1.2、1.6、1.25,所以C1、C3不能滿足用戶需求，需要繼續(xù)加入新 的成員節(jié)點(diǎn)進(jìn)行協(xié)同監(jiān)測，而C2則不需要加入新的成員，傳感器選擇過程結(jié)束。
[0076]如圖3所示，展示了 C1、C3加入新的成員的過程:在監(jiān)測目標(biāo)L1的融合半徑范圍內(nèi)， 分別計(jì)算當(dāng)節(jié)點(diǎn)n3、n6中的傳感器加人傳感器簇C1時(shí)對傳感器簇感知能力的提升量，計(jì)算 結(jié)果分別為〇. 30和0.35。因此，節(jié)點(diǎn)n6將會(huì)被選擇，并該節(jié)點(diǎn)上的傳感器加入傳感器簇C1。 此時(shí)，新形成的傳感器簇的效用為1.55,滿足用戶需求，傳感器選擇過程結(jié)束。在監(jiān)測目標(biāo) L3的融合半徑范圍內(nèi)，分別計(jì)算當(dāng)節(jié)點(diǎn)n4、n5、n8中的傳感器加人傳感器簇C3時(shí)對傳感器簇 感知能力的提升量，計(jì)算結(jié)果分別為〇. 22、0.12和0.32。因此，節(jié)點(diǎn)n8將會(huì)被選擇，并將其上 的傳感器加入傳感器簇C3。此時(shí)，新形成的傳感器簇的效用為1.57,滿足用戶需求，傳感器 選擇過程結(jié)束。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種分布式傳感器協(xié)同選擇方法，包括如下步驟：51. 在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)隨機(jī)部署傳感器節(jié)點(diǎn)，根據(jù)監(jiān)測點(diǎn)的融合半徑分組；52. 計(jì)算歸一化后傳感器節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)之間的距離；53. 計(jì)算傳感器之間的相關(guān)性；54. 根據(jù)步驟S2得到的距離和步驟S3得到的相關(guān)性計(jì)算結(jié)果，采用下式計(jì)算傳感器節(jié) 點(diǎn)的效用：式中（(》,)為傳感器節(jié)點(diǎn)的效用，其值越大表明傳感器節(jié)點(diǎn)的功能越強(qiáng)大，其值越小表 明傳感器節(jié)點(diǎn)的功能越弱小;α為權(quán)重系數(shù)，權(quán)重系數(shù)越大表明傳感器節(jié)點(diǎn)的效用與傳感器 之間的相關(guān)性的關(guān)系越大;dS(m)為傳感器節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)之間的距離為傳感器<和 傳感器?之間的相關(guān)性;G為排列組合算式；55. 選擇傳感器節(jié)點(diǎn)中效用最大的傳感器節(jié)點(diǎn)作為信息融合節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)建立傳感器 簇，并將傳感器節(jié)點(diǎn)上的所有傳感器加入該傳感器簇;計(jì)算當(dāng)前傳感器簇的感知能力；56. 比較當(dāng)前傳感器簇的感知能力與目標(biāo)監(jiān)測的精度要求之間的關(guān)系： 若當(dāng)前傳感器簇的感知能力多目標(biāo)監(jiān)測的精度要求，則選擇當(dāng)前傳感器簇中的所有傳 感器對目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測，剩余傳感器則全部進(jìn)入休眠狀態(tài)； 若當(dāng)前傳感器簇的感知能力 < 目標(biāo)監(jiān)測的精度要求，則根據(jù)剩余傳感器節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)之 間的距離和剩余傳感器節(jié)點(diǎn)與當(dāng)前傳感器簇中傳感器的相關(guān)性計(jì)算剩余傳感器節(jié)點(diǎn)的效 用，選取效用最大的傳感器節(jié)點(diǎn)，并將其上的傳感器加入傳感器簇并計(jì)算新的傳感器簇的 感知能力，直至當(dāng)前傳感器簇的感知能力多目標(biāo)監(jiān)測的精度要求。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的分布式傳感器協(xié)同選擇方法，其特征在于步驟Sl所述的融合 半徑，可以取為傳感器節(jié)點(diǎn)通信半徑的兩倍。3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的分布式傳感器協(xié)同選擇方法，其特征在于步驟S2所述的計(jì) 算距離，為采用以下算式計(jì)算歸一化后傳感器節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)之間的距離： dS(si) = p(x I di，SNRi) Xp(di，SNRi) 其中，P(Xlc^SNR1)是可以通過經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)得到的條件概率，P(C^SNR1)是目標(biāo)在半徑為 cU區(qū)域范圍的出現(xiàn)的概率，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)估計(jì)其值，SNR1可以計(jì)算如下： SNRi = 10 X log(Ens-Enn)/Ens 其中Ens是信號能量，Enn是噪聲平均能量。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的分布式傳感器協(xié)同選擇方法，其特征在于所述的噪聲平均能 量，為通過恒虛警率算法計(jì)算得到。5. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的分布式傳感器協(xié)同選擇方法，其特征在于步驟S3所述的計(jì) 算相關(guān)性，為采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法計(jì)算傳感器之間的相關(guān)性。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的分布式傳感器協(xié)同選擇方法，其特征在于所述的皮爾遜相關(guān) 系數(shù)法，為采用以下算式計(jì)算傳感器之間的相關(guān)性：其中，COV(Om)是傳感器<和傳感器< 歷史數(shù)據(jù)的協(xié)方差；?φΓΜΡσΚ)分別是傳感 器<和傳感器<歷史數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。7. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的分布式傳感器協(xié)同選擇方法，其特征在于步驟S5所述的感 知能力，為采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法和傳感器簇中的所有傳感器的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的分布式傳感器協(xié)同選擇方法，其特征在于所述的機(jī)器學(xué)習(xí)方 法為Boosting算法。9. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的分布式傳感器協(xié)同選擇方法，其特征在于步驟S6所述的計(jì) 算剩余傳感器節(jié)點(diǎn)的效用，包括如下步驟： 步驟1)計(jì)算候選成員節(jié)點(diǎn)與監(jiān)測目標(biāo)的歸一化距離； 步驟2)計(jì)算候選節(jié)點(diǎn)的傳感器與已有傳感器簇中的傳感器的相關(guān)性； 步驟3)采用以下算式計(jì)算候選節(jié)點(diǎn)的效用：10. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的分布式傳感器協(xié)同選擇方法，其特征在于步驟S5和步驟 S6中所述的選擇效用最大的傳感器節(jié)點(diǎn)作為信息融合節(jié)點(diǎn)，為采用如下算法進(jìn)行選擇： 步驟1)根據(jù)每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的效用，對每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)置不同的回退定時(shí)器:傳感 器節(jié)點(diǎn)的效用越大，則回退定時(shí)器的設(shè)置時(shí)間越短； 步驟2)步驟1)設(shè)置完成后，所有傳感器節(jié)點(diǎn)的回退定時(shí)器一同回退計(jì)時(shí)，當(dāng)某一傳感 器節(jié)點(diǎn)的回退定時(shí)器首先回退計(jì)時(shí)完成，此時(shí)形成觸發(fā)動(dòng)作，該傳感器節(jié)點(diǎn)被觸發(fā)喚醒，并 聲明自己為信息融合節(jié)點(diǎn)。
【文檔編號】H04W24/02GK105898774SQ201610192120
【公開日】2016年8月24日
【申請日】2016年3月30日
【發(fā)明人】肖克江, 王睿, 魏鵬飛, 張迎平, 張燦, 馮曉文, 余琦
【申請人】國家電網(wǎng)公司, 國網(wǎng)湖南省電力公司, 國網(wǎng)湖南省電力公司信息通信公司