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閱讀：41發(fā)布時(shí)間：2023-4-18
無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)協(xié)作、智能控制、遠(yuǎn)程測(cè)控等領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用前景吸引了越來(lái)越多的機(jī)構(gòu)和研究者對(duì)其投入研究，取得了很多研究成果。在土壤環(huán)境監(jiān)測(cè)中也有其的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。然而，目前提出的相關(guān)算法和系統(tǒng)大多數(shù)都與特定的應(yīng)用場(chǎng)合和對(duì)象相關(guān)聯(lián)，存在一定的局限性，需要針對(duì)具體的應(yīng)用背景作進(jìn)一步具體的研究。本文的后續(xù)章節(jié)將重點(diǎn)討論面向土壤環(huán)境監(jiān)測(cè)的傳感器網(wǎng)絡(luò)所涉及的三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)覆蓋控制，節(jié)點(diǎn)故障診斷，網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，以及相關(guān)技術(shù)目前所面臨的問(wèn)題。
一、覆蓋控制技術(shù)
目前，無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋控制算法的研究主要集中在四個(gè)方面。類(lèi)是節(jié)能覆蓋的研究。這類(lèi)覆蓋算法主要是研究在保持一定網(wǎng)絡(luò)覆蓋率的條件下，如何有效地節(jié)省能量，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。對(duì)節(jié)能覆蓋的研究主要集中在兩方面。
，如何使用盡可能少的節(jié)點(diǎn)完成覆蓋，且該覆蓋方案可以獲得較長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)生命周期。目前的解決方案大都只能解決好一方面的問(wèn)題。第二，對(duì)保持覆蓋區(qū)域或部分保持覆蓋區(qū)域的節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法，其中包括集中式算法和分布式算法。其中，分布式算法又可以分為分簇的和不分簇的覆蓋算法[1]。此外還有用覆蓋集數(shù)目的方法來(lái)延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期的研究。然而對(duì)于當(dāng)前的節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法，頻繁的節(jié)點(diǎn)調(diào)度使得系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)太大而節(jié)點(diǎn)能耗卻仍不均衡。
表面上看，基于分簇的覆蓋算法使得節(jié)點(diǎn)調(diào)度開(kāi)銷(xiāo)大大降低，而節(jié)點(diǎn)調(diào)度又使得節(jié)點(diǎn)能耗均衡。但當(dāng)前的分簇方法多為均勻分簇，由于無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在熱區(qū)問(wèn)題，實(shí)際上節(jié)點(diǎn)能耗并不均衡。對(duì)于現(xiàn)有的求覆蓋集的算法，算法復(fù)雜度又較高且實(shí)現(xiàn)起來(lái)也比較困難。
如研究考察目標(biāo)穿越無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)被檢測(cè)或是沒(méi)有被檢測(cè)的情況，反映了給定無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)所能提供的感知和監(jiān)視能力。它所要解決的問(wèn)題是如何同時(shí)滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)一定的傳感覆蓋和通信連通性需求，這對(duì)于一些要求可靠通信的應(yīng)用至關(guān)重要。第四類(lèi)為目標(biāo)定位覆蓋。在某些特殊環(huán)境下，無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋“伴隨而來(lái)”的是無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)定位問(wèn)題，稱(chēng)此時(shí)的無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋為目標(biāo)定位覆蓋。無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)中的覆蓋問(wèn)題依據(jù)覆蓋的內(nèi)容，可分為通信覆蓋和感知覆蓋。通信覆蓋研究的是網(wǎng)絡(luò)的通信連通性感知覆蓋研究的是傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)物理世界的檢測(cè)的好壞，是傳感器網(wǎng)絡(luò)在感知上的服務(wù)質(zhì)量問(wèn)題。
二、節(jié)點(diǎn)故障診斷技術(shù)
隨著傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜、規(guī)模的擴(kuò)大、功能的完善，對(duì)網(wǎng)絡(luò)可靠性的需求也日益增加，而節(jié)點(diǎn)故障診斷技術(shù)對(duì)及時(shí)了解網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)起著重要作用。因此，研究傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障診斷是非常重要和有必要的工作，原因如下：
1.大量的廉價(jià)節(jié)點(diǎn)被配置在不可控、惡劣的土壤環(huán)境中，日浸雨蝕，節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障的概率相對(duì)其它系統(tǒng)而言要高得多。
2.節(jié)點(diǎn)通常由電池供電，能量有限，在節(jié)點(diǎn)因電池耗盡而失效是非常普遍的。
3.故障節(jié)點(diǎn)會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，測(cè)量數(shù)據(jù)出錯(cuò)輕則使監(jiān)測(cè)中心得不到正確信息，嚴(yán)重時(shí)可以使整個(gè)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)崩潰。
4.手工檢測(cè)各節(jié)點(diǎn)是否正常，是非常麻煩且不現(xiàn)實(shí)的。為了保證傳感器網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量，有必要對(duì)網(wǎng)絡(luò)中有故障的節(jié)點(diǎn)做出偵測(cè)。
一種基于理論的無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障診斷算法。Rough set理論具有以不信息處理不分明現(xiàn)象，依據(jù)觀察或度量到的某些不精確的結(jié)果而進(jìn)行分類(lèi)數(shù)據(jù)的能力
利用粗糙集理論的屬性約簡(jiǎn)算法可以剔除傳感器節(jié)點(diǎn)故障的冗余屬性，從而達(dá)到數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和效率的目的。代傳龍對(duì)粗糙集理論中幾種約簡(jiǎn)算法進(jìn)行改進(jìn)，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到傳感器節(jié)點(diǎn)的故障診斷中去，提出了粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的故障診斷算法。張劫等借鑒算法，利用分層型網(wǎng)絡(luò)中的簇及其簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)包括采集節(jié)點(diǎn)、簇頭、網(wǎng)關(guān)的鏈路關(guān)系，提出了基于比較的簇節(jié)點(diǎn)故障診斷算法。
三、網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)
能量是無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵資源，對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生存期起著決定作用。無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)主要任務(wù)是收集網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)到的信息，并將其傳送到數(shù)據(jù)基站，交給感興趣的用戶(hù)進(jìn)行處理。不同于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)通常在監(jiān)測(cè)區(qū)域密集地部署傳感器節(jié)點(diǎn)，以對(duì)付自然環(huán)境和其它原因造成的節(jié)點(diǎn)失效以及傳感數(shù)據(jù)精度的偏差問(wèn)題，這就使得網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了大量的傳感數(shù)據(jù)。另一方面，由于硬件技術(shù)的局限，傳感器節(jié)點(diǎn)只有有限的能量、通信帶寬和存儲(chǔ)能力
如何在資源受限，節(jié)點(diǎn)密集的無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)壓縮是研究人員面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。
在土壤環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，散布于被監(jiān)測(cè)區(qū)域的大量傳感器節(jié)點(diǎn)采集土壤的溫度、濕度、氮磷鉀含量和值等信息，同樣將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。有研究表明，在WSNS中，數(shù)據(jù)的傳輸消耗了總能耗的，直接影響整個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)的生存期。因此充分利用網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮是解決這個(gè)問(wèn)題的一個(gè)辦法。對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)采集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理主要具有以下兩方面優(yōu)點(diǎn)：
1.對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理，減少了數(shù)據(jù)傳輸量，從而節(jié)省了能量，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生存周期；
2.減輕網(wǎng)絡(luò)的傳輸擁塞，數(shù)據(jù)傳輸量的減小，降低了數(shù)據(jù)傳輸延遲，從而提高了的整體監(jiān)測(cè)效率。
傳統(tǒng)的傳感器只能夠進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)采集，而組成無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)的傳感器節(jié)點(diǎn)還具有一定的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力，這就使得無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮成為可能。網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮是指多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)協(xié)作在網(wǎng)內(nèi)對(duì)原始傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理，再將處理結(jié)果傳送到數(shù)據(jù)基站。數(shù)據(jù)壓縮能夠利用傳感器節(jié)點(diǎn)的計(jì)算和存儲(chǔ)等資源來(lái)減少內(nèi)參與通信的數(shù)據(jù)量，從而節(jié)省網(wǎng)絡(luò)耗能，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期。
在無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)中，單個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)收集到的數(shù)據(jù)在時(shí)間上可能是相關(guān)的，地理位置相鄰的傳感器節(jié)點(diǎn)收集到的數(shù)據(jù)在空間上往往也是相關(guān)的。既然無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)收集到的數(shù)據(jù)存在某種相關(guān)性，那么我們有理由使用某種變換來(lái)去除其中的冗余信息，達(dá)到數(shù)據(jù)壓縮的目的。小波是一種能同時(shí)表征信號(hào)時(shí)域和頻域行為的數(shù)學(xué)工具，具有多分辨分析的特性，在不同的尺度下仍然能保持信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性，已成功應(yīng)用于信號(hào)處理，特別是數(shù)據(jù)壓縮領(lǐng)域。小波變換計(jì)算簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，基于小波技術(shù)研究無(wú)線土壤傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)壓縮，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
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