詳解無線傳感器網(wǎng)絡實時數(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，節(jié)點按照LEACH協(xié)議的思想形成相應的簇，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)計對照的結果。從接收數(shù)據(jù)的延時看，應用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)計的結果對照情況。從接收數(shù)據(jù)精度結果看，應用 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，并采取應對措施。

圖5 接收數(shù)據(jù)的量化級別情況比較

總結

應用于地震監(jiān)測、森林火災監(jiān)測等的響應型無線傳感器網(wǎng)絡，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。本文針對這種應用提出了一種基于緊急數(shù)據(jù)優(yōu)先和自適應控制的無線傳感器網(wǎng)絡實時數(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，融合時自適應調整融合等待時間，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，具有一定的實際應用價值。