無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)目標(biāo)檢測(cè)算法研究.pdf

1、傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使得基于它們的新的應(yīng)用越來(lái)越多的涌現(xiàn)出來(lái)，目標(biāo)跟蹤就是其中很有用途的應(yīng)用之一。目標(biāo)跟蹤對(duì)于自然科學(xué)里面很多學(xué)科的研究，野生動(dòng)植物研究以及軍事情報(bào)收集等領(lǐng)域的方法更新及效率改善都具有十分重大的意義。傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤應(yīng)用中，目標(biāo)檢測(cè)是跟蹤系統(tǒng)進(jìn)行后續(xù)定位、跟蹤等任務(wù)的前提和基礎(chǔ)?，F(xiàn)有的目標(biāo)跟蹤算法在目標(biāo)偵測(cè)階段很少考慮網(wǎng)絡(luò)中錯(cuò)誤節(jié)點(diǎn)的存在，而忽略了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，由于傳感器網(wǎng)絡(luò)的工作環(huán)境惡劣加之節(jié)點(diǎn)自身

2、故障的影響，往往會(huì)導(dǎo)致某些節(jié)點(diǎn)失效或出錯(cuò)。而拜占庭錯(cuò)誤節(jié)點(diǎn)的出現(xiàn)會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤節(jié)點(diǎn)在信息交換過(guò)程中隨機(jī)亂發(fā)信息，令其它正常節(jié)點(diǎn)由于獲得不準(zhǔn)確的目標(biāo)信息而產(chǎn)生錯(cuò)誤的判決結(jié)果，進(jìn)而影響目標(biāo)的定位與跟蹤。因此，容錯(cuò)處理成為傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)算法中一個(gè)重要的問(wèn)題。 本文首先介紹了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的概念、特點(diǎn)、面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)及其應(yīng)用范圍，分析了現(xiàn)有的目標(biāo)定位及跟蹤算法及其存在的問(wèn)題，進(jìn)而引出深入研究拜占庭錯(cuò)誤背景下容錯(cuò)目標(biāo)檢測(cè)算法的必要性。

3、 接著論文對(duì)現(xiàn)有的容錯(cuò)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行了分析比較。在值融合容錯(cuò)目標(biāo)檢測(cè)VFA算法中，正常節(jié)點(diǎn)將通過(guò)OM算法獲得一組相同的觀測(cè)值序列，通過(guò)舍棄序列中的n個(gè)最大及最小觀測(cè)值，并對(duì)余下的觀測(cè)值取平均，之后與門(mén)限值相比較做出判決以達(dá)到一致和容錯(cuò)檢測(cè)的目的。然而在實(shí)際應(yīng)用中，如果網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大，節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)較多，大規(guī)模執(zhí)行OM算法將給系統(tǒng)帶來(lái)巨大的通信壓力，從而影響網(wǎng)絡(luò)壽命。因此如何確定數(shù)據(jù)融合過(guò)程中參與OM算法的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)是值融合目標(biāo)容錯(cuò)檢測(cè)算法需

4、要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)過(guò)多將增大能耗，降低網(wǎng)絡(luò)壽命；節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)偏少又可能因?yàn)闆](méi)有全面、準(zhǔn)確的獲得目標(biāo)特征信息而導(dǎo)致錯(cuò)誤的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。分層拜占庭容錯(cuò)目標(biāo)檢測(cè)HBA算法通過(guò)節(jié)點(diǎn)分層次、逐分組、小規(guī)模地多次執(zhí)行SM算法，能夠在一定程度上減少無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中的通信量。但HBA算法存在著通信輪數(shù)較多，檢測(cè)時(shí)延較大等問(wèn)題，不能滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求較高的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用。 本文在HBA算法和VFA算法的基礎(chǔ)上，提出了分層值融合算法HV

5、FA。類(lèi)似于HBA算法，HVFA算法首先也將網(wǎng)絡(luò)中所有的傳感器節(jié)點(diǎn)分為若干小組，并在每個(gè)小組中選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為小組頭節(jié)點(diǎn)，且相鄰子組之間通過(guò)共享節(jié)點(diǎn)來(lái)糾正錯(cuò)誤；但與HBA算法不同之處在于，HVFA算法只在各個(gè)小組頭節(jié)點(diǎn)之間及相鄰子組的共享節(jié)點(diǎn)間執(zhí)行SM算法，子組成員節(jié)點(diǎn)間并不執(zhí)行SM算法。因此，HVFA算法的通信輪數(shù)要比HBA算法低得多。理論分析和仿真結(jié)果表明，與VFA算法相比，HVFA算法在少量增加處理時(shí)延的基礎(chǔ)上，可以大幅度降低目標(biāo)

6、檢測(cè)過(guò)程能耗，且在分組數(shù)足夠多時(shí)，分層值融合方案可以獲得接近值融合算法的檢測(cè)性能。研究表明，HVFA算法能夠滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求不高的目標(biāo)檢測(cè)需求。 針對(duì)多目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題，論文在分析值融合算法中的極值選取問(wèn)題的基礎(chǔ)上，分析了一類(lèi)基于中值的容錯(cuò)多目標(biāo)檢測(cè)算法：以鄰居節(jié)點(diǎn)觀測(cè)值的中間值來(lái)近似估計(jì)節(jié)點(diǎn)的本地觀測(cè)值，之后與門(mén)限值相比較做出目標(biāo)檢測(cè)判決。研究表明，基于中值的容錯(cuò)多目標(biāo)檢測(cè)算法與VFA值融合算法相比，數(shù)據(jù)融合規(guī)模較小，能夠有效地降低